数学北师大版 (2019)1.2 一元线性回归方程同步达标检测题
展开7.1 一元线性回归——2022-2023学年高二数学北师大版(2019)选择性必修第一册同步课时训练
一、 概念练习
1.对于样本相关系数r,下列说法中正确的是( )
A.r越大,线性相关程度越强
B.越小,线性相关程度越强
C.越大,线性相关程度越弱
D.,且越接近1,线性相关程度越强,越接近0,线性相关程度越弱
2.如图1,2分别表示样本容量均为7的A、B两组成对数据的散点图,已知A组成对数据的样本相关系数为,B组成对数据的样本相关系数为,则与的大小关系为( )
A. B. C. D.无法判断
3.变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,4),(13,5);变量U与V相对应的组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),(13,1). 为变量Y与X之间的样本相关系数,为变量U与V之间的样本相关系数,则( )
A. B. C. D.
4.设两个变量和之间具有线性相关关系,它们的相关系数为关于的回归直线方程为,则( )
A.与的符号相同 B.与的符号相同C.与的符号相反 D.与的符号相反
5.变量X与Y相对应的一组数据为;变量U与V相对应的一组数据为,表示变量Y与X之间的线性相关系数,表示变量V与U之间的线性相关系数,则( )
A. B. C. D.
二、能力提升
6.某工厂为了确定工效进行了5次试验,收集数据如下:
加工零件个数x | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
加工时间y(分钟) | 64 | 69 | 75 | 82 | 90 |
经检验,这组样本数据的两个变量x与y具有线性相关关系,那么对于加工零件个数x与加工时间y这两个变量,下列判断中正确的是( )
A.负相关,其经验回归直线经过点
B.正相关,其经验回归直线经过点
C.负相关,其经验回归直线经过点
D.正相关,其经验回归直线经过点
7.某化工厂产生的废气经过过滤后排放,以模型去拟合过滤过程中废气的污染物浓度与时间xh之间的一组数据,为了求出经验回归方程,设,其变换后得到经验回归方程为,则当经过后,预报废气的污染物浓度为( )
A. B. C. D.
8.有一散点图如图所示,在5个数据中去掉后,下列说法正确的是( )
A.残差平方和变小
B.相关系数r变小
C.决定系数变小
D.解释变量x与响应变量y的线性相关程度变弱
9.已知方程是根据女大学生的身高预报体重的经验回归方程,其中的单位分别是cm,kg,则该方程在样本处的残差是( )
A.54.55 B.3.45 C.2.45 D.111.55
10.某种产品的广告费支出x(万元)与销售额y(万元)之间有如表所示的线性相关关系,y与x的经验回归方程为,当广告支出5万元时,残差为( )
x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
A.10 B.20 C.30 D.40
11.某工厂为研究某种产品的产量x(吨)与所需某种原材料的质量y(吨)的相关性,在生产过程中收集4组对应数据,如下表所示.(残差=观测值-预测值)
x | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 2.5 | 3 | 4 | m |
根据表中数据,得出y关于x的经验回归方程为.据此计算出在样本处的残差为-0.15,则表中m的值为__________.
12.为了了解家庭月收入(单位:千元)与月储蓄(单位:千元)的关系,从某居民区随机抽取10个家庭,根据测量数据的散点图可以看出与之间具有线性相关关系,其回归直线方程为,若该居民区某家庭月收入为7千元,据此估计该家庭的月储蓄为________千元.
13.某药材公司与某枳壳种植合作社签订收购协议,根据协议,由该公司提供相关的种植技术标准和管理经验,并对标准园的枳壳成品按不低于当年市场价的价格进行订单式收购,形成“龙头企业+合作社+农户”的快速发展模式.该合作社对2016—2019年的收益情况进行了统计,得到如下所示的相关数据:
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 |
收益y/万元 | 14 | 26 | 40 | 58 |
根据数据可求得y关于x的线性回归方程,为,则=___________ .
14.某地经过多年的环境治理,已将荒山改造成了绿水青山.为估计一林区某种树木的总材积量,随机选取了10棵这种树木,测量每棵树的根部横截面积(单位:)和材积量(单位:),得到如下数据:
样本号i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 总和 |
根部横截面积 | 0.04 | 0.06 | 0.04 | 0.08 | 0.08 | 0.05 | 0.05 | 0.07 | 0.07 | 0.06 | 0.6 |
材积量 | 0.25 | 0.40 | 0.22 | 0.54 | 0.51 | 0.34 | 0.36 | 0.46 | 0.42 | 0.40 | 3.9 |
并计算得,,.
(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;
(2)求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);
(3)现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比.利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.
附:相关系数,.
15.某种产品的月广告宣传费用x和月销售额y的统计数据如下表:
月份i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
月广告宣传费用(万元) | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
月销售额(万元) | 60 | 65 | 69 | 70 | 71 |
(1)根据1至5月份的数据,已知变量y与x呈线性相关,求出回归方程;
(2)由线性回归方程得到的估计数据(结果保留整数)与实际数据的误差不超过2万元,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问所得的线性回归方程是否可靠?
参考数据:,.
附:,.
答案以及解析
1.答案:D
解析:对于选项A,越大,线性相关程度越强,A错误;
对于选项B,越小,线性相关程度越弱,B错误;
对于选项C,越大,线性相关程度越强,C错误;
对于选项D,,且越接近1,线性相关程度越强,越接近0,线性相关程度越弱,D正确.
故选D.
2.答案:C
解析:由题图1可知,散点几乎在一条直线上,且成正相关,,由题图2可知,散点分散在一条直线附近,也成正相关, .A组成对数据的线性相关程度比B组强些,,故选C.
3.答案:B
解析:由变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,4),(13,5),可得变量Y与X之间成正相关,因此;
由变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),(13,1),可得变量U与V之间成负相关,因此.故.
4.答案:A
解析:若样本相关系数r为正,则两个变量呈现正相关,经验回归直线呈上升趋势;若样本相关系数r为负,则两个变量呈现负相关,经验回归直线呈下降趋势,与的符号相同.故选A.
5.答案:C
解析:由变量X与Y相对应的一组数据为,可得变量Y与X正相关,所以.
而由变量U与V相对应的一组数据为,可知变量V与U负相关,所以.因此与的大小关系是.
6.答案:D
解析:由表中数据可得y随x的增大而增大,故y与x正相关.又
,所以样本点的中心为,而经验回归直线过样本点的中心,因此其经验回归直线经过点,故选D.
7.答案:D
解析:当时,,所以.
8.答案:A
解析:从散点图分析可知,只有D点偏离直线,去掉D点,解释变量x与响应变量y的线性相关程度变强,相关系数r变大,决定系数变大,残差平方和变小,故选A.
9.答案:C
解析:由经验回归方程可得当身高为165cm时,体重的预测值,故残差为.故选C.
10.答案:A
解析:因为y与x的经验回归方程为,
所以当时,.
由表格知当广告支出5万元时,销售额为60万元,所以残差为.故选A.
11.答案:4.5
解析:由在样本处的残差为,可得,则,解得.
由题表可知,,产量x的平均数为,
由经验回归方程为过点,
可得.则,
解得.
12.答案:1.7
解析:将代入,得,因此该家庭的月储蓄约为1.7千元.
13.答案:14.6
解析:由题表知,.因为样本点的中心在回归直线上,所以,解得.
14.答案:(1)0.06,0.39
(2)0.97
(3)1209
解析:(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积,
估计该林区这种树木平均一棵的材积量,
(2),
,
,
所以,
所以样本相关系数.
(3)设该林区这种树木的总材积量的估计值为Y,
由题意可知,该种树木的材积量与其根部横截面积近似成正比,所以,
所以,
即该林区这种树木的总材积量的估计值为1209.
15.答案:(1)
(2)所得的线性回归方程是可靠的
解析:(1)由数据统计表得
,,
则.
又,,
,
,
关于x的线性回归方程为.
(2)由(1)知线性回归方程为,得到五组估计数据如下表:
月广告宣传费用(万元) | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
月销售额(万元) | 60 | 65 | 69 | 70 | 71 |
估计月销售额(万元) | 61.6 | 64.3 | 67 | 69.7 | 72.4 |
1.6 | 0.7 | 2 | 0.3 | 1.4 |
由上表可知,估计数据与实际数据的误差都不超过2万元,
所得的线性回归方程是可靠的.
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