人教a版高中数学选修2-3同步检测第3章章末评估验收(三)

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1、章末评估验收(三)(时间:120分钟满分:150分)一、选择题(本大题共12小题,每小题5分,共60分.在每小题给出的四个选项中,只有一项符合题目要求)1.下列说法正确的是()A.相关关系是一种不确定的关系,回归分析是对相关关系的分析,此没有实际意义B.独立性检验对分类变量关系的研究没有100%的把握,所以独立性检验研究的结果在实际中没有多大的实际意义C.相关关系可以对变量的发展趋势进行预报,这种预报可能会是错误的D.如果独立性检验得出的结论有99%的可信度,就意味着这个结论一定是正确的解析:相关关系虽然是一种不确定关系,但是回归分析可以在某

2、种程度上对变量的发展趋势进行预报,这种预报与实际结果之间存在误差,不一定正确.故选C・答案:c2.对变量兀,y有观测数据(七,j/)(Z=b2,…,10),得散点图①;对变量”,。有观测数据(紛2,…,10),得散点图②.由这两个散点图可以判断(y6050403020[②图①A・变量工与丿正相关,m与。正相关B.变量兀与丿正相关,u与e负相关C・变量工与丿负相关,m与。正相关D・变量兀与y负相关,m与e负相关解析:由题图①可知,兀与y负相关.由题图②可知,M与Q正相关.答案:c3・以下关于独立性检验的说法中,错误的是()A.独立性检验依据小概

3、率原理B.独立性检验得到的结论一定正确C.样本不同,独立性检验的结论可能有差异独立性检验不是判定两个分类变量是否相关的唯一方法解析:独立性检验只是在一定的可信度下进行判断,不一定正确.答案:B4.为了考查两个变量兀和丿之间的线性相关性,甲.乙两位同学各自独立地做了10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为A和Z2,已知两个人在试验中发现对变量x的观测数据的平均值都是对变量J的观测数据的平均值都是6那么下列说法正确的是()A.人和厶有交点0B.21与?2相交,但交点不一定是0C.人与%必定平行D.厶与厶必定重合解析:由回归直线

4、定义知选A.答案:A4.今有一组实验数据如下:t1.993.04.05.16.12V1.54.047.51218.01现准备用下列函数中的一个近似地表示这些数据满足的规律,其中最接近的一个是(A.r=log2Z)B・r=logn2D・v=2t~2解析:先画出散点图(图略),利用散点图直观认识变量间的关系,可选出较合适的模型为C,或将数据代入所给选项进行验证.答案:c5.假设两个分类变量X与匕它们的可能取值分别为{曲,x2}和仙,力},其列联表为:A.a=59b=4,c=3,d=2B・a=59b=3,c=4,d=2C・a=29b=3,c=4,d

5、=5D・a=2,b=3,c=5,d=4解析:⑴利用ad-bc^大越有关进行判断.⑵利用命与命相差越大越有关进行判断・法一对于A,aJ—Z>c=10—12=2;对于B,ad-bc=l0-l2=2;对于C,ad-bc=lG-12=2;对于D,ad-bc=8-15=7.故选D・法二...ac比较帀一帀532亠54——95=亦;B中,——86242亠2559=45;°中,1■59A中,C中,7亦•故选D.124:答案:7.已知回归直线的斜率的估计值为1.23,样本点的中心为(4,5),则回归直线方程为()A.j=1.23x

6、4-4B.y=1.23x+5C.y=1・23兀+0.08D・f=0.08兀+1.23解析:将样本点的中心的坐标(4,5)代入回归方程验证可知C正确,故选C・答案:C8.在回归分析中,代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是()A.总偏差平方和B.残差平方和C.回归平方D.相关指数R?解析:根据残差平方和的概念知选项B正确.答案:B9.废品率兀%与每吨生铁成本丿(元)之间的回归直线方程为$=234+3兀,表明()A.废品率每增加1%,生铁成本增加3兀元A.废品率每增加1%,生铁成本每吨平均增加3元C.废品率每增加1%,生铁成本增加234元

7、D・废品率不变,生铁成本为234元解析:回归直线方程表示废品率兀%与每吨生铁成本y(元)之间的相关关系.故回归直线方程$=234+3工时,废品率每增加1%,生铁成本每吨平均增加3元.答案:B8.在一次对性别与是否说谎有关的调查中,得到如下数据,根据表中数据判断如下结论中正确的是()性别说谎不说谎总计男6713女8917总计141630A・在此次调查中有95%的把握认为是否说谎与性别有关A.在此次调查中有99%的把握认为是否说谎与性别有关B.在此次调查中有99.5%的把握认为是否说谎与性别有关C.在此次调查中没有充分证据显示说谎与性别有关解析:

8、由表中数据得30X《6X9-8X7》~14X16X13X172—Q0.002420.841.因此没有充分证据认为说谎与性别有关,故选D.答案:D11・两个相关变量满

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