苏教版选修2-3高二数学双基达标3章练习卷
＝0，则相关系数r＝________.某考察团对全国10大城市进行职工人均平均工资x与居民人均消费y进行统计调查，y与x具有相关关系，线性回归方程
＝0.66x＋1.562(单位：千元)，若某城市居民消费水平为7.675，估计该城市消费额占人均工资收入的百分比约为________．
变量x与y具有线性相关关系，当x取值为16,14,12,8时，通过观测得到y的值分别为11,9,8,5.若在实际问题中，y的预报值最大是10，则x的最大取值不能超过________．
已知x，Y之间的数据如下表所示，则Y与x之间的线性回归直线一定过点________.
| x |
1.08 |
1.12 |
1.19 |
1.28 |
| Y |
2.25 |
2.37 |
2.40 |
2.55 |
冶炼某种金属可以用旧设备和改造后的新设备，为了检验用这两种设备生产的产品中所含杂质的关系，调查结果如下表所示：
| |
杂质高 |
杂质低 |
| 旧设备 |
37 |
121 |
| 新设备 |
22 |
202 |
根据以上数据，则有________．
＝3－5x，变量x增加一个单位时________．计算下面事件A与事件B的2×2列联表的χ2统计量值，得χ2≈________，从而得出结论________.
| |
B |
 |
总计 |
| A |
39 |
157 |
196 |
 |
29 |
167 |
196 |
| 总计 |
68 |
324 |
392 |
某单位为了解用电量y度与气温x℃之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温.
| 气温(℃) |
14 |
12 |
8 |
6 |
| 用电量(度) |
22 |
26 |
34 |
38 |
由表中数据得线性回归方程
＝
x＋
中＝－2，据此预测当气温为5 ℃时，用电量的度数约为________．
分类变量X和Y的列联表如下：
| |
Y1 |
Y2 |
总计 |
| X1 |
a |
b |
a＋b |
| X2 |
c |
d |
c＋d |
| 总计 |
a＋c |
b＋d |
a＋b＋c＋d |
则下列说法正确的是________．
①ad－bc越小，说明X与Y关系越弱；
②ad－bc越大，说明X与Y关系越强；
③(ad－bc)2越大，说明X与Y关系越强；
④(ad－bc)2越接近于0，说明X与Y关系越强．
在研究硝酸钠的可溶性程度时，对于不同的温度观测它在水中的溶解度，得观测结果如下：
| 温度(x) |
0 |
10 |
20 |
50 |
70 |
| 溶解度(y) |
66.7 |
76.0 |
85.0 |
112.3 |
128.0 |
由资料看y与x呈线性相关，试求线性回归方程为________．
对有关数据的分析可知，每一立方米混凝土的水泥用量x(单位：kg)与28天后混凝土的抗压度y(单位：kg/cm2)之间具有线性相关关系，其线性回归方程为
＝0.30x＋9.99.根据建设项目的需要，28天后混凝土的抗压度不得低于89.7 kg/cm2，每立方米混凝土的水泥用量最少应为________kg.(精确到0.1 kg)
如果某地的财政收入x与支出y满足线性回归方程y＝a＋bx＋ε(单位：亿元)，其中b＝0.8，a＝2，|ε|≤0.5.若今年该地区的财政收入为10亿元，则年支出预计不会超出________亿元．
在调查男女同学是否喜爱篮球的情况中，已知男同学喜爱篮球的为28人，不喜爱篮球的也是28人，而女同学喜爱篮球的为28人，不喜爱篮球的为56人，
(1)根据以上数据建立一个2×2的列联表；
(2)试判断是否喜爱篮球与性别有关？
已知某地每单位面积菜地年平均使用氮肥量x(kg)与每单位面积蔬菜年平均产量y(t)之间的关系有如下数据：
| 年份 |
1985 |
1986 |
1987 |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
| x(kg) |
70 |
74 |
80 |
78 |
85 |
92 |
90 |
95 |
| y(t) |
5.1 |
6.0 |
6.8 |
7.8 |
9.0 |
10.2 |
10.0 |
12.0 |
| |
||||||||
| 年份 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
|
| x(kg) |
92 |
108 |
115 |
123 |
130 |
138 |
145 |
|
| y(t) |
11.5 |
11.0 |
11.8 |
12.2 |
12.5 |
12.8 |
13.0 |
|
(1)求x与y之间的相关系数，并检验是否线性相关；
(2)若线性相关，求蔬菜产量y与使用氮肥量x之间的回归直线方程，并估计每单位面积施肥150 kg时，每单位面积蔬菜的年平均产量．
(已知数据：
＝101，
≈10.113 3，
＝161 125，
＝1 628.55，
＝16 076.8)
某企业有两个分厂生产某种零件，按规定内径尺寸(单位：mm)的值落在[29.94,30.06)的零件为优质品．从两个分厂生产的零件中各抽出了500件，量其内径尺寸，得结果如下表：
甲厂：
| 分组 |
[29.86，29.90) |
[29.90，29.94) |
[29.94，29.98) |
[29.9830.02)， |
[30.02，30.06) |
[30.06，30.10) |
[30.10，30.14) |
| 频数 |
12 |
63 |
86 |
182 |
92 |
61 |
4 |
乙厂：
| 分组 |
[29.86，29.90) |
[29.90，29.94) |
[29.94，29.98) |
[29.9830.02)， |
[30.02，30.06) |
[30.06，30.10) |
[30.10，30.14) |
| 频数 |
29 |
71 |
85 |
159 |
76 |
62 |
18 |
(1)试分别估计两个分厂生产的零件的优质品率；
(2)由以上统计数据填下面2×2列联表，并问是否有99%的把握认为“两个分厂生产的零件的质量有差异”？
| |
甲厂 |
乙厂 |
合计 |
| 优质品 |
|
|
|
| 非优质品 |
|
|
|
| 合 计 |
|
|
|
附：
| P(χ2≥x0) |
0.05 |
0.01 |
| x0 |
3.841 |
6.635 |
在电阻碳含量对于电阻的效应研究中，得到如下表所示的数据：
| 含碳量 (x/%) |
0.10 |
0.30 |
0.40 |
0.55 |
0.70 |
0.80 |
0.95 |
| 20 ℃时电阻 (y/Ω) |
15 |
18 |
19 |
21 |
22.6 |
23.8 |
26 |
(1)求出y与x的相关系数并判断相关性；
(2)求出电阻y关于含碳量x之间的回归直线方程．
某商场经营一批进价是30元/台的小商品，在市场试验中发现，此商品的销售单价x(x取整数)元与日销售量y台之间有如下关系：
| x |
35 |
40 |
45 |
50 |
| y |
56 |
41 |
28 |
11 |
(1)画出散点图，并判断y与x是否具有线性相关关系？
(2)求日销售量y对销售单价x的线性回归方程；
(3)设经营此商品的日销售利润为P元，根据(1)写出P关于x的函数关系式，并预测当销售单价x为多少元时，才能获得最大日销售利润．
想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据的散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析，下表是一位母亲给儿子做的成长记录：
| 年龄/周岁 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
| 身高/cm |
91.8 |
97.6 |
104.2 |
110.9 |
115.6 |
122.0 |
128.5 |
| |
|||||||
| 年龄/周岁 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
| 身高/cm |
134.2 |
140.8 |
147.6 |
154.2 |
160.9 |
167.5 |
173.0 |
(1)年龄(解释变量)和身高(预报变量)之间具有怎样的相关关系？
(2)如果年龄相差5岁，则身高有多大差异(3～16岁之间)?
(3)如果身高相差20 cm，其年龄相差多少(3～16岁之间)?
(4)计算残差，说明该函数模型是否能够较好地反映年龄与身高的关系，说明理由．
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