【步步高】高中數(shù)學 第一章 1.11.2回歸分析相關系數(shù)檢測題 北師大版選修12.doc_第1頁
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文檔簡介

1回歸分11回歸分析12相關系數(shù)一、基礎過關1 下列變量之間的關系是函數(shù)關系的是()a已知二次函數(shù)yax2bxc,其中a,c是已知常數(shù),取b為自變量,因變量是這個函數(shù)的判別式b24acb光照時間和果樹畝產量c降雪量和交通事故發(fā)生率d每畝施用肥料量和糧食產量2 在以下四個散點圖中,其中適用于作線性回歸的散點圖為()a b c d3 下列變量中,屬于負相關的是()a收入增加,儲蓄額增加b產量增加,生產費用增加c收入增加,支出增加d價格下降,消費增加4 已知對一組觀察值(xi,yi)作出散點圖后確定具有線性相關關系,若對于ybxa,求得b0.51,61.75,38.14,則線性回歸方程為()ay0.51x6.65 by6.65x0.51cy0.51x42.30 dy42.30x0.515 對于回歸分析,下列說法錯誤的是()a在回歸分析中,變量間的關系若是非確定關系,那么因變量不能由自變量唯一確定b線性相關系數(shù)可以是正的,也可以是負的c回歸分析中,如果r21,說明x與y之間完全相關d樣本相關系數(shù)r(1,1)6 下表是x和y之間的一組數(shù)據(jù),則y關于x的回歸方程必過()x1234y1357a.點(2,3) b點(1.5,4)c點(2.5,4) d點(2.5,5)7 若線性回歸方程中的回歸系數(shù)b0,則相關系數(shù)r_.二、能力提升8 某醫(yī)院用光電比色計檢驗尿汞時,得尿汞含量(mg/l)與消光系數(shù)計數(shù)的結果如下:尿汞含量x246810消光系數(shù)y64138205285360若y與x具有線性相關關系,則線性回歸方程是_9 若施化肥量x(kg)與小麥產量y(kg)之間的線性回歸方程為y2504x,當施化肥量為50 kg時,預計小麥產量為_ kg.10某車間為了規(guī)定工時定額,需確定加工零件所花費的時間,為此做了4次試驗,得到的數(shù)據(jù)如下:零件的個數(shù)x/個2345加工的時間y/小時2.5344.5若加工時間y與零件個數(shù)x之間有較好的相關關系(1)求加工時間與零件個數(shù)的線性回歸方程;(2)試預報加工10個零件需要的時間11在一段時間內,分5次測得某種商品的價格x(萬元)和需求量y(t)之間的一組數(shù)據(jù)為:12345價格x1.41.61.822.2需求量y1210753已知xiyi62,x16.6.(1)畫出散點圖;(2)求出y對x的線性回歸方程;(3)如果價格定為1.9萬元,預測需求量大約是多少?(精確到0.01 t)12某運動員訓練次數(shù)與運動成績之間的數(shù)據(jù)關系如下:次數(shù)x3033353739444650成績y3034373942464851(1)作出散點圖;(2)求出回歸方程;(3)計算相關系數(shù)并進行相關性檢驗;(4)試預測該運動員訓練47次及55次的成績三、探究與拓展13從某地成年男子中隨機抽取n個人,測得平均身高為172 cm,標準差為sx7.6 cm,平均體重72 kg,標準差sy15.2 kg,相關系數(shù)r0.5,求由身高估計平均體重的回歸方程y01x,以及由體重估計平均身高的回歸方程xaby.答案1a2.b3.d4.a5.d6.c708.y11.336.95x945010解(1)由表中數(shù)據(jù),利用科學計算器得3.5,3.5,xiyi52.5,x54,b0.7,ab1.05,因此,所求的線性回歸方程為y0.7x1.05.(2)將x10代入線性回歸方程,得y0.7101.058.05(小時),即加工10個零件的預報時間為8.05小時11解(1)散點圖如下圖所示:(2)因為91.8,377.4,xiyi62,x2i16.6,所以b11.5,ab7.411.51.828.1,故y對x的線性回歸方程為y28.111.5x.(3)y28.111.51.96.25(t)所以,如果價格定為1.9萬元,則需求量大約是6.25 t.12解(1)作出該運動員訓練次數(shù)x與成績y之間的散點圖,如下圖所示,由散點圖可知,它們之間具有線性相關關系(2)列表計算:次數(shù)xi成績yix2iy2ixiyi303090090090033341 0891 1561 12235371 2251 3691 29537391 3691 5211 44339421 5211 7641 63844461 9362 1162 02446482 1162 3042 20850512 5002 6012 550由上表可求得39.25,40.875,x2i12 656,y2i13 731,xiyi13 180,b1.041 5,ab0.003 88,線性回歸方程為y1.041 5x0.003 88.(3)計算相關系數(shù)r0.992 7,因此運動員的成績和訓練次數(shù)兩個變量有較強的相關關系(4)由上述分析可知,我們可用線性回歸方程y1.041 5x0.003 88作為該運動員成績的預報值將x47和x55分別代入該方程可得y49和y57.故預測該運動員訓練47次和55次的成績分別為49和57.13解sx,sy,r0.57.

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