- 2021-05-13 发布 |
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文档介绍
高考数学一轮练之乐1103变量间的相关关系
一、选择题 1.①正相关,②负相关,③不相关,则下列散点图分别反映的变量是( ) A.①②③ B.②③① C.②①③ D.①③② 解析:第一个散点图中,散点图中的点是从左下角区域分布到右上角区域,则是正相关;第三个散点图中,散点图中的点是从左上角分布到右下角区域,则是负相关;第二个散点图中,散点图中的点的分布没有什么规律,则是不相关,所以应该是①③②,故选D. 答案:D 2.下列有关回归直线方程=x+的叙述正确的是( ) ①反映与x之间的函数关系; ②反映y与x之间的函数关系; ③表示与x之间的不确定关系; ④表示最接近y与x之间真实关系的一条直线. A.①② B.②③ C.③④ D.①④ 解析:=x+表示与x之间的函数关系,而不是y与x之间的函数关系,但它反映的关系最接近y与x之间的真实关系. 答案:D 3.观测两相关变量得如下数据: x -9 -6.99 -5.01 -2.98 -5 5 4.999 4 y -9 -7 -5 -3 -5.02 4.99 5 3.998 则下列选项中最佳的回归方程为( ) A.=x+1 B.=x C.=2x+ D.=2x+1 解析:因为表格的每组数据的x和y都近似相等,所以回归方程为=x. 答案:B 4.为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子的身高数据如下: 父亲身高x(cm) 174 176 176 176 178 儿子身高y(cm) 175 175 176 177 177 则y对x的线性回归方程为( ) A.=x-1 B.=x+1 C.=88+x D.=176 解析:设y对x的线性回归方程为=x+, 因为==, =176-×176=88, 所以y对x的线性回归方程为=x+88.选C. 答案:C 5.已知回归直线的斜率的估计值是1.23,样本点的中心为(4,5),则回归直线的方程是( ) A.=1.23x+4 B.=1.23x+5 C.=1.23x+0.08 D.=0.08x+1.23 解析:D显然错误,把(4,5)代入A、B、C检验,满足的只有C. 答案:C 6.在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,下列说法正确的是( ) A.若K2的观测值为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 B.由独立性检验知,有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系时,我们说某人吸烟,那么他有99%的可能患肺病 C.若统计量中求出有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 D.以上三种说法都不正确 解析:独立性检验只表明两个分类变量的相关程度,而不是事件是否发生的概率估计. 答案:C 二、填空题 7.调查了某地若干户家庭的年收入x(单位:万元)和年饮食支出y(单位:万元),调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到y对x的回归直线方程:=0.254x+0.321.由回归直线方程可知,家庭年收入每增加1万元,年饮食支出平均增加__________万元. 解析:以x+1代x,得=0.254(x+1)+0.321,与=0.254x+0.321相减可得,年饮食支出平均增加0.254万元. 答案:0.254 8.某种产品的广告费支出x与销售额y(单位:百万元)之间有如下对应数据. x 2 4 5 6 8 y 30 40 60 50 70 已知:==5, ==50, =22+42+52+62+82=145,iyi=2×30+4×40+5×60+6×50+8×70=1380,则y与x的线性回归方程是__________. 解析:===,=-=50-5×=,∴=x+. 答案:=x+ 9.某数学老师身高176 cm,他爷爷、父亲和儿子的身高分别是173 cm、170 cm和182 cm.因儿子的身高与父亲的身高有关,该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为__________cm. 解析:设父亲身高为x cm,儿子身高为y cm,则 x 173 170 176 y 170 176 182 =173,=176,==1, =-=176-1×173=3, ∴=x+3,当x=182时,=185. 答案:185 三、解答题 10.在7块并排、形状大小相同的试验田上进行施化肥量对水稻产量影响的试验,得到如下表所示的一组数据(单位:kg): 施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45 水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455 (1)画出散点图; (2)判断是否具有线性相关关系. 解析:(1)散点图如下图所示. (2)观察散点图知,散点图中的点分布在一条直线附近,则水稻产量与施化肥量之间具有线性相关关系. 11.某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据: 年份 2002 2004 2006 2008 2010 需求量(万吨) 236 246 257 276 286 (1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程=x+; (2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2012年的粮食需求量. 解析:(1)由所给数据看出,年需求量与年份之间的关系近似直线上升,下面来配回归直线方程.为此对数据预处理如下: 年份-2006 -4 -2 0 2 4 需求量-257 -21 -11 0 19 29 对预处理后的数据,容易算得=0,=3.2, ===6.5, =-=3.2. 由上述计算结果,知所求回归直线方程为-257=(x-2006)+=6.5(x-2006)+3.2, 即=6.5(x-2006)+260.2. ① (2)利用直线方程①,可预测2012年的粮食需求量为 6.5×(2012-2006)+260.2=6.5×6+260.2=299.2(万吨)≈300(万吨). 12.某企业上半年产品产量与单位成本资料如下: 月份 产量(千件) 单位成本(元) 1 2 73 2 3 72 3 4 71 4 3 73 5 4 69 6 5 68 (1)求出线性回归方程; (2)指出产量每增加1000件时,单位成本平均变动多少? (3)假定产量为6000件时,单位成本为多少元? 解析:(1)n=6,xi=21,yi=426,=3.5,=71, x=79,xiyi=1 481, ==≈-1.82. =-=71+1.82×3.5=77.37. 回归方程为=+x=77.37-1.82x. (2)因为单位成本平均变动=-1.82<0,且产量x的计量单位是千件,所以根据回归系数的意义有:产量每增加一个单位即1 000件时,单位成本平均减少1.82元. (3)当产量为6 000件时,即x=6,代入回归方程, 得=77.37-1.82×6=66.45(元). 当产量为6 000件时,单位成本为66.45元.查看更多