23-24高二下·江苏·课前预习
1 . 维尼纶纤维的耐热水性能的好坏可以用指标“缩醛化度”y来衡量,这个指标越高,耐热水性能也越好,而甲醛浓度是影响缩醛化度的重要因素,在生产中常用甲醛浓度x(克/升)去控制这一指标,为此必须找出它们之间的关系,现安排一批实验,获得如下数据.
求样本相关系数r并判断它们的相关程度.
甲醛浓度x | 18 | 20 | 22 | 24 | 26 | 28 | 30 |
缩醛化度(y) | 26.86 | 28.35 | 28.75 | 28.87 | 29.75 | 30.00 | 30.36 |
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23-24高二下·全国·课前预习
2 . 变量的相关关系
(1)相关关系:两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系;
(2)散点图:将样本中n个数据点
(
)描在平面直角坐标系中得到的统计图叫做散点图,是描述成对数据之间关系的一种直观方法;
(3)正相关与负相关:如果从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现增加的趋势,我们就称这两个变量________ ;如果当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值呈现减少的趋势,则称这两个变量________ ;
(4)线性相关:一般地,如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在一条直线附近,我们称这两个变量线性相关;
(5)非线性相关与曲线相关:如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关;
(1)相关关系:两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系;
(2)散点图:将样本中n个数据点
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/411a44b57e5fdbd6634f21a94144cfe2.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/12b0e3b00fe47801afb53ec56706c21a.png)
(3)正相关与负相关:如果从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现增加的趋势,我们就称这两个变量
(4)线性相关:一般地,如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在一条直线附近,我们称这两个变量线性相关;
(5)非线性相关与曲线相关:如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关;
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23-24高二下·全国·课前预习
3 . 样本相关系数
(1)样本相关系数:设由变量x和y获得的两组数据分别为
和
(i=1,2,…,n),其对应关系如下表所示:
两组数据
和
的线性相关系数是度量两个变量x与y之间线性相关程度的统计量,
其计算公式为![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/258e40e3883271c3580c1d3c805dcac6.png)
_______ ,
其中,
,
,它们分别是这两组数据的算术平均数.
(2)相关系数r的性质
①当
时,称成对样本数据正相关;
当
时,成对样本数据负相关;
当
时,成对样本数据间没有线性相关关系;
②样本相关系数r的取值范围为[-1,1];
当
越接近1时,成对样本数据的线性相关程度越强;
当
越接近0时,成对样本数据的线性相关程度越弱.
(1)样本相关系数:设由变量x和y获得的两组数据分别为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/97ea8f47d8d8d9e1832d52b1c7425450.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4de122ae929b1acaff321dec137622ed.png)
变量x | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
变量y | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/97ea8f47d8d8d9e1832d52b1c7425450.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4de122ae929b1acaff321dec137622ed.png)
其计算公式为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/258e40e3883271c3580c1d3c805dcac6.png)
其中,
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/73511faf650f1b8662666d3841dcc623.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c42c49edf2aa555cd56850c827504114.png)
(2)相关系数r的性质
①当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/45ba6b6aa6c3f9faba6b03bc193a6e61.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/47c5a34264373cc8e3a5a60128309b06.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0116e1383a146ef6406d514764e87666.png)
②样本相关系数r的取值范围为[-1,1];
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5fe9be2c6b3d8bf1e6ce9e9c0025ced7.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5fe9be2c6b3d8bf1e6ce9e9c0025ced7.png)
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4 . 判断正误,正确的写“正确”,错误的写“错误”.
(1)函数关系是一种确定关系,而相关关系是一种不确定关系.( )
(2)样本相关系数r越大,两变量的相关性越强.( )
(3)散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性.( )
(4)若变量x,y满足函数关系,则这两个变量线性相关.( )
(5)两个变量的相关关系是一种确定的关系( )
(6)当一个变量的值增加时,另一个变量的值随之减少,则称这两个变量负相关.( )
(7)一般地,样本容量越大,用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.( )
(8)统计活动中,分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征.( )
(9)在一定范围内,农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系.( )
(1)函数关系是一种确定关系,而相关关系是一种不确定关系.
(2)样本相关系数r越大,两变量的相关性越强.
(3)散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性.
(4)若变量x,y满足函数关系,则这两个变量线性相关.
(5)两个变量的相关关系是一种确定的关系
(6)当一个变量的值增加时,另一个变量的值随之减少,则称这两个变量负相关.
(7)一般地,样本容量越大,用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.
(8)统计活动中,分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征.
(9)在一定范围内,农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系.
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23-24高二下·全国·课前预习
5 . 判断正误,正确的写“正确”,错误的写“错误”.
(1)回归分析中,若
说明
之间具有完全的线性关系.( )
(2)若
,则说明成对样本数据间是函数关系.( )
(3)样本相关系数r的范围是
.( )
(4)变量之间只有函数关系,不存在相关关系.( )
(5)两个变量之间产生相关关系的原因受许多不确定的随机因素的影响.( )
(6)两个变量的相关系数越大,它们的相关程度越强.( )
(7)若相关系数
,则两变量
之间没有关系.( )
(1)回归分析中,若
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/f5f8c2c23091ceec7eea3fc77f0ad669.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9b0fffbec1fe851795dfdd448bf0d165.png)
(2)若
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0116e1383a146ef6406d514764e87666.png)
(3)样本相关系数r的范围是
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/bca76d1044edf5df9a4388e3063ca9b5.png)
(4)变量之间只有函数关系,不存在相关关系.
(5)两个变量之间产生相关关系的原因受许多不确定的随机因素的影响.
(6)两个变量的相关系数越大,它们的相关程度越强.
(7)若相关系数
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名校
解题方法
6 . 某地区响应“节能减排,低碳生活”的号召,开展系列的措施控制碳排放.环保部门收集到近5年内新增碳排放数量,如下表所示,其中x为年份代号,y(单位:万吨)代表新增碳排放量.
(1)请计算并用相关系数
的数值说明
与
间具有较强的线性相关性(若
,则线性相关程度较高);
(2)求
关于
的线性回归方程,并据此估计该地区
年的新增碳排放.
参考数据:
,
,
,
,
,
,
.
参考公式:对于一组数据
,
,…,
,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式,相关系数r的公式分别为
,
,
.
年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新增碳排放 | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/11bc05f41215f9894e11d1df0465751a.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4fb540658171f0b12b6481f6a100eb84.png)
(2)求
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a8e8936c9fe1e81726455908657a29fc.png)
参考数据:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4b2c6aedcf24d25c60d9003776b233eb.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d7397095080de1d554a35cf76ea274ce.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/ffe1ef253b10ba4fec38bf7a7eca284e.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5b27421a2920471744c773c7db804859.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/b9917a5fc700544ca09d5f37d981d161.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9e54eef02d751ca240ad33d6d9de8314.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0d6705e119c75700d99fdd3a748a2c5d.png)
参考公式:对于一组数据
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/56720e2f2b0ddd72156da495923698da.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/2852ae85cfcc804b3192ea8543c88938.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/92abae836b8026511113ad8c3ea23028.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/7dd4c0c64df8779dce27b2e59b6ba13f.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a58291bd91befe1061530246da983727.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/05a9c3fb6dd0f87259288a9deadc4319.png)
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2024-03-03更新
|
701次组卷
|
8卷引用:第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)
(已下线)第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)陕西省韩城市2023-2024学年高二上学期期末统考数学试题(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7大题型)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)9.1 线性回归分析(2)辽宁省沈阳市辽宁实验中学北校2023-2024学年高二下学期4月阶段测试数学试题(已下线)专题8.6 成对数据的统计分析全章八大压轴题型归纳(拔尖篇)-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)人教B高二期末测试卷(已下线)专题04 成对数据的统计分析-1
23-24高二下·全国·课前预习
7 . 判断正误,正确的写正确,错误的写错误.
(1)求经验回归方程前可以不进行相关性检验.( )
(2)在残差图中,纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号.( )
(3)利用经验回归方程求出的值是准确值.( )
(4)残差平方和越小,线性回归模型的拟合效果越好.( )
(5)
越小,线性回归模型的拟合效果越好.( )
(6)经验回归方程一定过样本中的某一个点.( )
(7)选取一组数据中的部分点得到的经验回归方程与由整组数据得到的经验回归方程是同一个方程.( )
(8)在经验回归模型中,
越接近于1,表示解释变量和响应变量的线性相关性越强.( )
(9)在画两个变量的散点图时,响应变量在
轴上,解释变量在
轴上.( )
(1)求经验回归方程前可以不进行相关性检验.
(2)在残差图中,纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号.
(3)利用经验回归方程求出的值是准确值.
(4)残差平方和越小,线性回归模型的拟合效果越好.
(5)
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(6)经验回归方程一定过样本中的某一个点.
(7)选取一组数据中的部分点得到的经验回归方程与由整组数据得到的经验回归方程是同一个方程.
(8)在经验回归模型中,
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4c85067c53e936ef32da818efe04bdbb.png)
(9)在画两个变量的散点图时,响应变量在
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
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名校
解题方法
8 . 某校服生产企业为了使设计所用的数据更精准,随机地抽取了6位高中男生的身高和臂展的数据,数据如下表所示:
(1)计算相关系数r(精确到0.01)并说明可用线性回归模型拟合y与x的关系:(若
,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合.)
(2)建立y关于x的线性回归方程
,并以此估计男装上装XL号(加大号,对应身高
)对应的臂展数据.(结果中
精确到0.1.参考数据:
,
.)
相关系数公式:
,
回归方程
中,
,
.
身高 | 167 | 173 | 174 | 176 | 182 | 184 |
臂展 | 160 | 165 | 173 | 170 | 170 | 182 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4fb540658171f0b12b6481f6a100eb84.png)
(2)建立y关于x的线性回归方程
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1db6103cb0f1d2bd6b19235d53ee7e98.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/ded9def88e32828e313cda96bd38d438.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/abc5505526d11946ca7d3a4421a9e08f.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1d5de22bcb274841afb9b2db89f3aca3.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d36f88b1bccf079467fb0822c95ecd0a.png)
相关系数公式:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d62e7e496bab282e2475829358054202.png)
回归方程
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1db6103cb0f1d2bd6b19235d53ee7e98.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/183200de4ff08be4eb636e8169c099a2.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a58291bd91befe1061530246da983727.png)
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2024·全国·模拟预测
名校
9 . 下列有关回归分析的结论中,正确的有( )
A.若回归方程为![]() |
B.运用最小二乘法求得的经验回归直线一定经过样本点的中心![]() |
C.若决定系数![]() |
D.若散点图中所有点都在直线![]() ![]() |
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2024-01-18更新
|
558次组卷
|
5卷引用:第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)2024届数学新高考学科基地秘卷(八)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用——课后作业(巩固版)河南省周口市川汇区周口恒大中学2024届高三下学期4月期中数学试题河北省保定市唐县第一中学2023-2024学年高二下学期5月期中考试数学试题
名校
10 . 2023年入冬以来,流感高发,某医院统计了一周中连续5天的流感就诊人数y与第
天的数据如表所示.
根据表中数据可知x,y具有较强的线性相关关系,其经验回归方程为
,则( )
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c8e1ba33c5765ebb03b29545e3151ae7.png)
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 21 | 10a | 15a | 90 | 109 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/36282fa160c01161fd43f13d7c8880e8.png)
A.样本相关系数在![]() | B.当![]() |
C.点![]() | D.第6天到该医院就诊人数的预测值为130 |
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2024-01-16更新
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952次组卷
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7卷引用:第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)广东省揭阳市2024届高三上学期期末教学质量测试数学试题广东省广州市广雅中学2024届高三上学期第二次调研数学试题(已下线)黄金卷07(2024新题型)福建省福州市福建师范大学附属中学2024届高三上学期期末考试数学试卷(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用——课后作业(提升版)(已下线)第5套 新高考全真模拟卷(二模重组)