巩固练习_变量间的相关关系_提高

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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

2、145.83cm以上C.她儿子10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•■01234567xOi234567«(1)⑵A.变量x与y正相关，u与v正相关B.变量x与y正相关，u与v负相关

3、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负相关5.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U2),(13,1),与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,间的线性相关系数，厂2表示变量V与U之间的线性相关系数，贝旅)A.5<人<0B.0c.<0

4、xi，Yi）（i=l,2,…，n）将散布在某一•条直线的附近B.如果变量x和y之间不存在线性相关关系,那么根据它们的一组数据（焉,Yi）（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.a.&就是回归系数D.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4.已知x与y之间的一纽数据：X0123y1357则y与x的线性回归方程为y=bx+a必过（）A.（2,2）点B.（1.

5、5,0）点C.（1,2）点D.（1.5,4）点5.为了考察两个变量x和y之间的线性关系，甲、乙两位同学各自独立做了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仃、仇，已知两人得到的试验数据屮，变最x和y的数据的平均值都相等，且分别都是s、t,那么下列说法正确的是（）.A.直线几和4一定有公共点（s,t）B.直线和相交，但交点不一•定是（S,t）C.必有直线1{//12D./

6、和仇必定重合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

7、归直线方程是.1（）・冋归分析是处理变量之间的关系的一种统计方法.两个变量之间具有线性相关关系时，称相应的回归分析为.11.为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系，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命中率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小吋篮球的投篮命中率为o12.某农场粮食产量的统计结果如图所示，从图中我们可以看到前兄年的粮食总产量儿与n

8、Z间的关系。则从目前的统计结果來看，前—年的年平均粮食产量最高。13.假设学生在七年级和八年级数学成绩是线性相关的，若10个学生七年级（x）和八年级（y）数学分数如下：X74717268767367706574y76757170767965776272试求七年级和八年级数学分数间的回归直线方程.14.一般来说，一个人的身高越高，他的手就越大，为调查这一问题，对某校10名高一男生的身高与右手长度进行测最得到如下数据（单位：cm）：身高168170171172174176178178180181右手

9、长度19.020.021.021.521.()22.024.023.022.523.0(1)根据上述数据制作散点图，判断两者有无线性相关关系;(2)如果具有线性相关关系，求回归方程；(3)如果一名同学身高为185cm,估计他的右手长.【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