《统计案例》检测测验卷

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1、数学《统计案例》测试卷1、回归分析中，相关指数的值越大，说明残差平方和（）A、越小B、越大C、可能大也可能小D、以上都不对2、已知回归方程则A.=1.5－15B.15是回归系数aC.1.5是回归系数aD.x=10时，y=03、如图所示的散点图，现选用两种回归模型，模型A：使用线性回归，计算相关指数；模型B：用指数回归，计算出相关指数，则一定有（）矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。A、＞B、＜C、=D、无法确定4、下列变量关系是相关关系的是①学生的学习态度与学习成绩之间的关系；②老师的执教水平与学生的学习成绩之间的关系；③学生的身高与学生的学习成绩的关系；④家

2、庭的经济条件与学生的学习成绩之间的关系．A．①②B．①③C．②③D．②④5、已知之间的一组数据如表所示，对于表中数据，现在给出如下拟合直线，则根据最小二乘法思想判断拟合程度最好的直线是（）聞創沟燴鐺險爱氇谴净。A．B．C．D．23456346896、想要检验是否喜欢参加体育活动是不是与性别有关，应检验（）7A．男生喜欢参加体育活动B．女生不生喜欢参加体育活动C．喜欢参加体育活动与性别有关D．喜欢参加体育活动与性别无关7、下列说法：①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后，方差恒不变；②设有一个回归方程，变量x增加一个单位时，y平均增加5个

3、单位；③线性回归方程必过（）；④在一个2×2列联中，由计算得则有99%的把握确认这两个变量间有关系；`其中错误的个数是（）A．0B．1C．2D．3本题可以参考独立性检验临界值表：0．50．400．250．150．100．050．250．0100．0050．001k0．4550．7081．3232．0722．7063．8415．0246．5357．87910．8288、下表是某厂1～4月份用水量(单位：百吨)的一组数据：月份x1234用水量y4.5432.5由散点图可知，用水量y与月份x之间有较好的线性相关关系，其线性回归方程是y＝－0.7x＋a，

4、则a等于()残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。A．10.5B．5.15C．5.2D．5.259、利用独立性检验来考虑两个分类变量X和Y是否有关系时，通过查阅下表来确定“X和Y有关系”的可信度.如果k3.84，那么有把握认为“X和Y有关系”的百分比为酽锕极額閉镇桧猪訣锥。P(K2>k)0.500.400.250.150.100.050.0250.0100.0050.001k0.4550.7081.3232.0722.7063.845.0246.6357.87910.83A．5％B．75％C．99.5％D．95％710、某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下

5、表根据上表可得回归方程中的为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售额为(A)63.6万元(B)65.5万元(C)67.7万元(D)72.0万元11、若线性回归方程为y＝2－3.5x，则变量x增加一个单位，变量y平均()A．减少3.5个单位B．增加2个单位C．增加3.5个单位D．减少2个单位12、下列结论正确的是()①函数关系是一种确定性关系；②相关关系是一种非确定性关系；③回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法；④回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法．A．①②B．①②③C．①②④D．①②③④13、根据

6、一位母亲记录儿子3～9岁的身高数据，建立儿子身高(单位：cm)对年龄(单位：岁)的线性回归方程y＝7.19x＋73.93，用此方程预测儿子10岁的身高，有关叙述正确的是彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。()A．身高一定为145.83cmB．身高大于145.83cmC．身高小于145.83cmD．身高在145.83cm左右1、设随机变量X～N（2，82），且P{2＜x＜4＝0.3，则P{x＜0＝（）．A．0.8B．0.2C．0.5D．0.472、（实验班）线性回归方程表示的直线，必定过()A．(0,0)点B．(，)点C．(0，)点D．(，0)点3、已知随机变量

7、服从正态分布，则=A．0.68 B．0.32C．0.16D．0.844、已知随机变量服从正态分布，且，则（）（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）5、在一次实验中，测得（x，y）的四组值为（1，2），（2，3），（3，4），（4，5），则y与x之间的回归直线方程为謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。A．B．C．D．6、设随机变量服从正态分布，若，则A.B.C.D.7、通过随即询问110名性别不同的大学生是否爱好某项运动，得到如下的列联表：男女总计爱好402060不爱好203050总计6050110参照附表，得到的正确结论是A.在犯错的概率不超过0.1%的前提下，认为“爱好该

8、项运动与性别有关”B.在犯错的概率不超过0.1%的前提下，认为“爱好该项运动与性别无关”C.由99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有