◎ 人教A版高一数学第二章课时6 变量间的相互关系(必修3)的第一部分试题
  • 试从下面四个图中的点在散点图上的分布状态,直观上初步判断两个变量之间有线性相关关系的是
    [     ]
    A、
    B、
    C、
    D、
  • 在对两个变量x,y进行线性回归分析时有下列步骤: ①对所求出的回归方程作出解释;②收集数据(x,y),i=1,2,…,n;③求回归直线方程;④求相关系数;⑤根据所搜集的数据绘制散点图.
    如果根据可靠性要求能够作出变量x,y具有线性相关结论,则在下列操作顺序中正确的是
    [     ]

    A.①②⑤③④
    B.③②④⑤①
    C.②④③①⑤
    D.②⑤④③①

  • 回归直线方程必过
    [     ]
    A.(0,0)
    B.(0,)
    C.(,0)
    D.()
  • 某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)呈负相关,则其回归方程可能是
    [     ]
    A.y=-10x+200
    B.y=10x+200
    C.y=-10x-200
    D.y=10x-200
◎ 人教A版高一数学第二章课时6 变量间的相互关系(必修3)的第二部分试题
  • 若有一个回归直线方程为=2-1.5x,则变量x每增加1个单位长度时,变量y
    [     ]
    A.平均增加1.5个单位长度
    B.平均增加2个单位长度
    C.平均减少1.5个单位长度
    D.平均减少2个单位长度
  • 两个相关变量满足如下关系:
    x
    10
    15
    20
    25
    30
    y
    1003
    1005
    1010
    1011
    1014
    两变量的回归直线方程为
    [     ]
    A、=0.56x+997.4
    B、=0.63x-231.2
    C、=50.2x+501.4
    D、=60.4x+400.7
  • 正常情况下,年龄在18岁到38岁的人,体重y(kg)对身高x(cm)的回归方程为=0.72x-58.2,张红同学(20岁)身高178cm,她的体重应该在(    )kg左右。
  • 某医院用光电比色汁检验尿汞时,得尿汞含量(毫克/升)与消化系数如下表:
    由此得回归直线的斜率是(    )(精确到0.01).
◎ 人教A版高一数学第二章课时6 变量间的相互关系(必修3)的第三部分试题
  • 下列说法:①回归方程适用于一切样本和总体;②回归方程一般都有局限性;③样本取值的范围会影响回归方程的适用范围;④回归方程得到的预测值是预测变量的精确值;正确的是(    )(将你认为正确的序号都填上).
  • 2010年的一项关于16艘轮船的研究中,船的吨位区间从192~3246t,船员的数目从5人到32人,由船员人数关于吨位的回归分析得到如下结果:船员人数=9.5+0.0062x(x:轮船吨位).假定两艘轮船吨位相差1000t,船员平均人数相差(    )人,对于最小的船估计的船员数是(    ),对于最大的船估计的船员数是(    )。
  • 以下是在某地搜集到的不同楼盘新房屋的销售价格y(单位:万元)和房屋面积x(单位:m2)的数据:
    房屋面积x(m2)
    115
    110
    80
    135
    105
    销售价格y(万元)
    24.8
    21.6
    19.4
    29.2
    22
    (1)画出数据对应的散点图;
    (2)判断新房屋的销售价格和房屋面积之间是否具有相关关系?如果有相关关系,是正相关还是负相关?
  • 某5名学生总成绩和数学成绩(单位:分)如下表所示:
    学生
    A
    B
    C
    D
    E
    总成绩(x)
    482
    383
    421
    364
    362
    数学成绩(y)
    78
    65
    71
    64
    61
    (1)作出散点图;
    (2)求数学成绩y对总成绩z的回归方程;
    (3)如果一个学生的总成绩为450分,试预测这个学生的数学成绩.
  • 假设关于某设备的使用年限x(年)和所支出的维修费用y(万元),有如下的统计资料:
    使用年限x
    2
    3
    4
    5
    6
    维修费用y
    2.2
    3.8
    5.5
    6.5
    7.0
    由资料可知y与x具有相关关系,
    (1)求线性回归方程的回归系数
    (2)估计使用年限为10年时维修费用是多少.
  • 某市2001~2010年的煤气消耗量y与使用煤气户数x的历史资料如下:
    年份
    2001
    2002
    2003
    2004
    2005
    2006
    2007
    2008
    2009
    2010
    x(万户)
    1
    1.2
    1.6
    1.8
    2
    2.5
    3.2
    4
    4.2
    4.5
    y(百万立方米)
    6
    7
    9.8
    12
    12.1
    14.5
    20
    24
    25.4
    27.5
    (1)检验两者是否线性相关;
    (2)若两者线性相关.求回归直线方程;
    (3)若市政府下一步再扩大5000个煤气用户,试预测该市的煤气消耗量。