巩固练习_变量间的相关关系_基础

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1、【巩固练习】1.下列所给出的两个变量之间存在相关关系的是().A.学生的座号与数学成绩B.学生的学号与身高C・I11J线上的点与该点的坐标之间的关系D.学牛的身高与体重下列各图中所示两个变量具有和关关系的是().2.A.①②B.①③C.②④D.②③3.一位母亲记录了她儿子3岁到9岁的身高,建立了儿了身高(单位:cm)与年龄的回归方程为7=7.19x4-73.93,用这个方程预测儿了10岁时的身高,则下面的叙述正确的是().A.她儿子10岁时的身高一定是145.83cmB.她儿了1()岁时的身高在145.83cm以上C.她儿子1

2、0岁时的身高在145.83cm左右D.她儿子10岁时的身高在145.83cm以下4.对变量x,y,有观测数据(x“Yi)(i=l,2,…,10),得散点图(1);对变量u,v有观测数据(比,比)(i=l,2,10),得散点图(2).由这两个散点图可以判断().yV3030•2525■20••••20••••15••15•♦•10••10•••5••5•■0i2345675oi234567«⑴⑵A.变量x与y正相关,u与v正相关B.变蜃x与y正相关,u与v负相关C.变:fix与y负相关,u与v正相关D.变最x与y负相关,u与v负

3、相关5.下列说法中,错误的是().A.如果变量x与y之间存在着线性相关关系,那么根据实验数据得到的点(治,Yi)(i=l,2,…,n)将散布在某一条直线的附近B.如果变量x和yZ间不存在线性相关关系,那么根据它们的一组数据(X"y»(i=l,2,…,n)不能写出一个线性回归方程C.设x、y是具有相关关系的两个变量,且y关于x的线性回归方程为y=bx+a,2、&就是冋归系数A.为使求出的线性回归直线方程有意义,可用统计假设检验的方法來判断变量x和y之间是否存在线性相关关系3.线性冋归方程表示的宜线y=a+bx必经过().A.点(

4、0,0)B.点(兀,0)C.点(兀,y)D.点(0,y)4.对于回归分析,卜-列说法错课的是().A.变量间的关系若是非确定性关系,那么因变量不能山自变量唯一确定B.线性相关系数,可以是正的,也可以是负的C.回归分析是对具有和关关系的两个变屋进行统计分析的方法D.任何一组数据都可以得到一个回归直线方程5.由一组样本数据(勺)[),(七,旳),…%,儿)得到的回归直线y=bx^a,那么下面说法不正确的是()A.直线y=hx+a必经过点(x,y)B.直线y=bx+a至少经过点(召,),(x2,力),…(暫,儿)中的一个点nC.直线

5、y=bx+a的斜率为工#-nx/=1D.肓线y=bx+a和各点(舛,yj’g,,"…(暫,儿)的偏差和工[)】一(堆+。)尸是该坐标平面上/=!所有直线与这些点的偏差和屮最小的直线.6.经实验得(x,y)的四个值,即(1,2),(2,3),(3,4),(4,5).y与x之间的回归直线方程是7.回归分析是处理变量之间的关系的一种统计方法.两个变最之间具有线性相关关系时,称相应的回归分析为.8.回归直线方程y=bx--a,若8=0.304,x=12,y=46.362,则a的值为.12.为了解篮球爱好者小李的投篮命中率为打篮球吋间

6、Z间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率yZ间的关系:时间X12345命屮率y0.40.50.60.60.4小李这5天的平均投篮命中率为;用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为。13.高三(1)班的10名学生每周用于数学学习的时间X(h)与数学成绩y(分)之间有如下对应数据:X24152319161120161713y927997S9644783687159如果y与x之间具有线性相关关系,求冋归直线方程(保留2位小数)。14.给出了随机抽取的10位男性的收

7、缩血压.年龄x(岁)收缩压y(毫米汞柱)年龄x(岁)收缩压y(毫米汞柱)37110501463511749148411255415043130601544213865160(1)画出散点图;(2)求出收缩压与年龄Z间的回归直线;(3)利用所求回归直线分别预测20岁、45岁的人的收缩压是多少?(4)就(3)所得预测结果,比较其预测的精确性。【答案与解析】1.【答案】D【解析】A与B中的两个变量Z间没冇任何关系;C中的两个变量Z间具冇函数关系•故选D.2.【答案】D【解析】具有相关关系的两个变量的数据所对应的图形是散点图,②③能反

8、映两个变量的变化规律,它们Z间是相关关系•故选D.3.【答案】C【解析】利用回归方程进行预测,只能说身高在某一预测值附近.由回归方程预测儿了10岁时的身高$=7.19x10+73.93=145.83(cm).故选C.4.【答案】C【解析】由这两个散点图町以判断,变量x与y负相

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