2018_2019學年高中數(shù)學第一章統(tǒng)計案例滾動訓練（一）新人教A版.docx

第一章 統(tǒng)計案例滾動訓練(一)一、選擇題1根據(jù)變量x，y的觀測數(shù)據(jù)得到的散點圖如圖所示，則()A變量x與y正相關B變量x與y負相關C變量x與y可能正相關，也可能負相關D變量x與y沒有相關性考點線性回歸分析題點回歸直線的概念答案A解析圖中的數(shù)據(jù)y隨x的增大而增大，因此變量x與y正相關，故選A.2下列兩個變量之間的關系不是函數(shù)關系的是()A角度和它的余弦值B正方形的邊長和面積C正n邊形的邊數(shù)和內(nèi)角度數(shù)和D人的年齡和身高考點回歸分析題點回歸分析的概念和意義答案D解析函數(shù)關系就是變量之間的一種確定性關系A，B，C三項中的兩個變量之間都是函數(shù)關系，可以寫出相應的函數(shù)表達式，分別為f()cos，g(a)a2，h(n)(n2).D選項中的兩個變量之間不是函數(shù)關系，對于年齡確定的人群，仍可以有不同的身高，故選D.3在建立u與v的回歸模型時，選擇了4種不同模型，其中擬合最好的為()A相關指數(shù)R2為0.75的模型B相關指數(shù)R2為0.90的模型C相關指數(shù)R2為0.25的模型D相關指數(shù)R2為0.55的模型考點殘差分析與相關指數(shù)題點殘差及相關指數(shù)的應用答案B解析相關指數(shù)R2的值越大，意味著殘差平方和越小，也就是說模型的擬合效果越好，故選B.4兩個變量x與y的散點圖如圖，可用如下函數(shù)進行擬合，比較合理的是()AyaxbByablnxCyaebxDyae答案B解析由散點圖知，此曲線類似對數(shù)型函數(shù)曲線，可用函數(shù)yablnx進行擬合故選B.5已知以下結論：事件A與B的關系越密切，K2的值就越大；K2的大小是判定事件A與B是否相關的唯一依據(jù)；若判定兩事件A與B有關，則A發(fā)生B一定發(fā)生其中正確的有()A0個B1個C2個D3個考點獨立性檢驗思想的應用題點獨立性檢驗在分類變量中的應用答案B解析正確；對于，判斷A與B是否相關的方式很多，可以用列聯(lián)表，也可以借助圖形或概率運算，故錯誤；對于，兩事件A與B有關，說明兩者同時發(fā)生的可能性相對來說較大，但并不是A發(fā)生了B一定發(fā)生，故錯誤正確的只有1個，故選B.6在新媒體時代，酒香也怕巷子深，宣傳是讓大眾最快了解自己產(chǎn)品的最有效的手段，已知某種產(chǎn)品的宣傳費用x與銷售總額y的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表所示：宣傳費用x萬元4235銷售總額y萬元49263954根據(jù)上表求得的線性回歸方程x中的為9.4，據(jù)此模型預報宣傳費用為6萬元時銷售額為()A63.6萬元B65.5萬元C67.7萬元D72萬元考點線性回歸分析題點回歸直線的應用答案B解析由數(shù)據(jù)統(tǒng)計表可得3.5，42，根據(jù)回歸直線的性質(zhì)得點(3.5,42)在回歸直線上，代入方程9.4x可得9.1，故線性回歸方程為9.4x9.1，因此當x6時，估計銷售額9.469.165.5(萬元)故選B.7考察棉花種子經(jīng)過處理跟生病之間的關系得到如下表數(shù)據(jù)：種子處理種子未處理總計生病32101133不生病61213274總計93314407根據(jù)以上數(shù)據(jù)，則()A種子是否經(jīng)過處理跟是否生病有關B種子是否經(jīng)過處理跟是否生病無關C種子是否經(jīng)過處理決定是否生病D以上都是錯誤的考點獨立性檢驗及其基本思想題點獨立性檢驗的方法答案B解析因為K2的觀測值k0.164 13.841，P(K23.841)0.05，所以有95%的把握認為兩變量有關系11考古學家通過始祖鳥化石標本發(fā)現(xiàn)：其股骨長度x(cm)與肱骨長度y(cm)的線性回歸方程為1.197x3.660，由此估計，當股骨長度為50cm時，肱骨長度的估計值為_cm.答案56.19解析根據(jù)線性回歸方程1.197x3.660，將x50代入，得56.19，則肱骨長度的估計值為56.19 cm.三、解答題12抽測了10名13歲男生的身高x(單位：cm)和體重y(單位：kg)，得到如下數(shù)據(jù)：x157153151158156159160158160162y45.544424644.54546.5474549(1)畫出散點圖；(2)你能從散點圖中發(fā)現(xiàn)身高與體重近似成什么關系嗎？(3)如果近似成線性關系，試畫出一條直線來近似地表示這種關系考點線性回歸分析題點回歸直線的應用解(1)散點圖如圖所示：(2)從散點圖可知，當身高增加時，體重也增加，而且這些點在一條直線附近擺動，因此身高與體重線性相關(3)作出直線如圖所示：13某學習小組對春季晝夜溫差大小與某花卉種子發(fā)芽多少之間的關系進行研究，他們分別記錄了3月11日至3月15日的每天晝夜溫差與實驗室每天每100顆種子浸泡后的發(fā)芽數(shù)，得到如下資料：日期3月11日3月12日3月13日3月14日3月15日晝夜溫差()101113128發(fā)芽數(shù)(顆)2325302616(1)從3月11日至3月15日中任選2天，記發(fā)芽的種子數(shù)分別為m，n，求事件“m，n均不小于25”的概率；(2)請根據(jù)3月12日至3月14日的三組數(shù)據(jù)，令晝夜溫差為x，發(fā)芽數(shù)為y，求出y關于x的線性回歸方程x；(3)若由線性回歸方程得到的估計數(shù)據(jù)與所需要檢驗的數(shù)據(jù)誤差均不超過2顆，則認為得到的線性回歸方程是可靠的，試用3月11日與3月15日的兩組數(shù)據(jù)檢驗，問(2)中所得的線性回歸方程是否可靠？(參考公式：或，b)考點線性回歸分析題點回歸直線的應用解(1)m，n的所有取值情況有(23,25)，(23,30)，(23,26)，(23,16)，(25,30)，(25,26)，(25,16)，(30,26)，(30,16)，(26,16)，共有10個設m，n“均不小于25”為事件A，則包含的基本事件有(25,30)，(25,26)，(30,26)，所以P(A)，故事件A的概率為.(2)由數(shù)據(jù)得12，27,3972，i