世纪金榜课后巩固_提能31回归分析

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1、温馨提示:此套题为Word版,请按住C廿I,滑动鼠标滚轴,调节合适的观看比例,答案解析附后。课后巩固・提能基础巩固组(30分钟50分)一、选择题(每题5分,共20分)1.(2011•青岛高二检测)已知x、y之间的数据如表所示,则y与x之间的线性回归方程过点()1.08L12L191,282.252.372.402.55(A)(0,0)(B)(1.20,0)(C)(0,2.40)(D)(1.1675,2.3925)2.设一个回归方程为y=2-2.5x,则变量x增加一个单位时,()⑷y平均增加2.5个单位(B)y平

2、均增加2个单位(C)y平均减少2.5个单位(D)y平均减少2个单位3.对于一组具有线性相关关系的数据(xby.),(X2,yj,…,(x„,yn),其回归方程的截距为()(A)a=y-bx(B)a=y-bx(C)a=y-bx(D)a=y-bx4.(2011•福州高二检测)若根据10名儿童的年龄x(岁)和体重y(kg)数据,用最小二乘法得到用年龄预报体重的回归方程是y=2x+7,已知这10名儿童的年龄分别是2,3,3,5,2,6,7,3,4,5,则这10名儿童的平均体重是(A)17kg(B)16kg(C)15kg

3、(D)14kg二、填空题(每题5分,共10分)1.(2011•泰安高二检测)在研究身高和体重的关系时,求得相关指数—可以叙述为“身高解释了64%的体重变化,而随机误差贡献了剩余的36%”,所以身高对体重的效应比随机误差的效应大得多.2.下列关于统计的说法:①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数,方差恒不变;②回归直线方程y=bx+a必经过原点;③线性回归模型中,随机误差e=yi-yi;④设回归方程为y=-5x+3,若变量x增加1个单位,贝Ijy平均增加5个单位;其中正确的为.(写岀全部正确说法的序号)三

4、、解答题(每题10分,共20分)3.某企业的某种产品产量与单位成木数据如下:月份123456产量丁(千件)23:蓬35单位成本0元/件)737271736968(1)试判断y与x是否线性相关;若线性相关,试确定回归直线方程;(2)指出产量每增加1000件时,单位成本下降多少?(3)假定产量为6000件时,单位成本是多少?单位成本为70元时,产量应为多少件?1.(2011•临沂高二检测)某农场对单位面积化肥用量x(kg)和水稻相应产量y(kg)的关系作了统计,得到数据如下:X152025

5、30[35〔4045y

6、330345;:365]4051445450455如果X与y之间具有线性相关关系,求出回归直线方程,并预测当单位面积化肥用量为32kg时,水稻的产量大约是多少?(精确到0.01kg)能力提升组(30分钟30分)1.(5分)(2011•黄冈高二检测)下列说法错误的是()(A)自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系(B)线性回归方程对应的直线y=bx+a至少经过其样本数据点(x”y.),(x2,y2),…,(xn,*)中的一个点(C)在残差图中,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄

7、,其模型拟合的精度越高(D)在回归分析中,0为0.98的模型比/为0.80的模型拟合的效果好2.(5分)两个相关变量满足如下关系:1015202530y10031005101010111014则此两变量的回归直线方程为()(A)y二0.56x+997.4(B)y=0.63x-231.2(C)y=50.2x+501.4(D)y=60.4x+400.71.(5分)下表是某厂1〜4月份用水量(单位:百吨)的一组数据:月份広1234用水址丿1.5432.5由其散点图可知,用水量y与月份x之间有较好的线性相关关系,并但其

8、线性回归方程是y=-o.7x+金,贝ij合二.2.(5分)设两个变量x,y有以下观测数据,X1357y1.52.535则线性相关系数r二•3.(10分)为了研究某种细菌随时间x变化繁殖个数y的变化,收集数据如下时间天123456繁殖个数歹612251995190(1)用时间作解释变量,繁殖个数作预报变量作岀这些数据的散点图.(2)求y与x之间的回归方程.答案解析基础巩固组1.【解析】选D.回归直线一定过样本点的中心(心y),计算可得_1.08+1.12+1.19+1.28…=-2.25+2.37+2.40+2.

9、55小“=x==1.1675,y==2.3925.442.【解析】选C.斜率的估计值是-2.5,即变量x每增加一个单位时,y平均减少2.5个单位,故选C.3.【解析】选D.根据线性回归方程可得截距公式是a=y-bx,即选D.4.独具【解题提示】回归直线y=2x+7—定经过中心点(x,y),先求乂的值,再代入求y.【解析】选C.由题意可得y=2x+7,又x=4,所以y=15.5.【解析】

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