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解析
| 共计 8 道试题
1 . 下列命题中:①回归直线除了经过样本点的中心,还至少经过一个样本点;②将一组数据中的每个数都减去同一个数后,平均值有变化,方差没有变化;③对分类变量,它们的随机变量的观测值越小,“有关系”的把握程度越大;④比较两个模型的拟合效果时,如果模型残差平方和越小,则相应的相关指数越大,该模型拟合的效果越好.其中正确命题的序号为_____________.
2016-12-04更新 | 347次组卷 | 2卷引用:2015-2016学年长春第十一高中高二下学期期末数学理试卷
2 . 下列关于成对数据的统计说法错误的有(       
A.当一个变量的值增加时,另一变量的相应值呈减少趋势,则称这两个变量负相关
B.样本相关系数r的绝对值大小可以反映成对样本数据之间线性相关的程度
C.通过分析残差可判断模型刻画数据的效果,及判断原始数据中是否存在可疑数据
D.决定系数越大,模型的拟合效果越差
2023-07-16更新 | 138次组卷 | 2卷引用:新疆维吾尔自治区喀什地区巴楚县2022-2023学年高二下学期7月期末考试数学试题
3 . 已知下列说法:
对于线性回归方程,变量增加一个单位时,平均增加5个单位;
甲、乙两个模型的分别为0.98和0.80,则模型甲的拟合效果更好;
对分类变量XY,随机变量的观测值k越大,则判断“XY有关系”的把握程度越大;
两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数就越接近1.其中说法错误的个数为(  )
A.1B.2C.3D.4
2019-08-08更新 | 812次组卷 | 1卷引用:福建省福州市八县(市)一中2018-2019学年高二下学期期末联考数学(理)试题
4 . 已知下列命题:
①在线性回归模型中,相关指数越接近于1,表示回归效果越好;
②两个变量相关性越强,则相关系数r就越接近于1;
③在回归直线方程中,当解释变量每增加一个单位时,预报变量平均减少0.5个单位;
④两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好.
⑤回归直线恒过样本点的中心,且至少过一个样本点;
⑥若的观测值满足≥6.635,我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系,那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病;
⑦从统计量中得知有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系,是指有5%的可能性使得推断出现错误. 其中正确命题的序号是__________
2018-05-21更新 | 2213次组卷 | 10卷引用:甘肃省天水市秦州区第一中学2019-2020学年高二上学期期末数学(文)试题
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5 . 下列说法:
残差可用来判断模型拟合的效果;
设有一个回归方程,变量增加一个单位时,平均增加5个单位;
线性回归直线:必过点
在一个列联表中,由计算得,则有的把握确认这两个变量间有关系其中);
其中错误的个数是
A.0B.1C.2D.3
2018-05-19更新 | 1216次组卷 | 10卷引用:宁夏石嘴山市第三中学2017-2018学年高二上学期期末考试数学(文)试题
6 . 下列说法中,正确的是(       
A.在回归分析中,可用相关系数的值判断两个相关关系变量间的相关程度,越大,相关程度越强
B.在回归分析中,残差点所在的带状区域宽度越窄,说明模型拟合精度越高
C.在回归分析中,经验回归直线必过点,则样本数据中一定有
D.决定系数越大,模型的拟合效果越好;决定系数越小,模型的拟合效果越差
7 . 下列关于回归分析的说法正确的是___________(填上所有正确说法的序号)
①相关系数越小,两个变量的相关程度越弱;
②残差平方和越大的模型,拟合效果越好;
③用相关指数来刻画回归效果时,越小,说明模型的拟合效果越好;
④用最小二乘法求回归直线方程,是寻求使取最小值时的的值;
⑤在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适,这样的带状区域的宽度越窄,模型拟合精度越高.
2016-12-03更新 | 666次组卷 | 6卷引用:2014-2015学年黑龙江哈尔滨师大附中高二上学期期末考试理科数学卷
8 . 给出下列结论:
(1)在回归分析中,可用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好;
(2)某工产加工的某种钢管,内径与规定的内径尺寸之差是离散型随机变量;
(3)随机变量的方差和标准差都反映了随机变量的取值偏离于均值的平均程度,它们越小,则随机变量偏离于均值的平均程度越小;
(4)若关于的不等式上恒成立,则的最大值是1;
(5)甲、乙两人向同一目标同时射击一次,事件:“甲、乙中至少一人击中目标”与事件:“甲,乙都没有击中目标”是相互独立事件.
其中结论正确的是         .(把所有正确结论的序号填上)
2016-11-30更新 | 911次组卷 | 1卷引用:2010-2011学年福建省师大附中高二下学期期末模块测试数学(理
共计 平均难度:一般