从某高中随机选取5名高三男生,其身高和体重的数据如下表所示,
身高 |
160 |
165 |
170 |
175 |
180 |
体重 |
63 |
66 |
70 |
72 |
74 |
由上表可得回归直线方程,据此模型预报身高为的男生的体重大约为( )
A.70.09 B.70.12 C.70.55 D.71.05
某企业对自己的拳头产品的销售价格(单位:元)与月销售量(单位:万件)进行调查,其中最近五个月的统计数据如下表所示:
价格 |
9 |
11 |
|||
销售量 |
11 |
8 |
6 |
5 |
由散点图可知,销售量与价格之间有较强的线性相关关系,其线性回归直线方程是:
,且,则___
某企业对自己的拳头产品的销售价格(单位:元)与月销售量(单位:万件)进行调查,其中最近五个月的统计数据如下表所示:
价格 |
9 |
11 |
|||
销售量 |
11 |
8 |
6 |
5 |
由散点图可知,销售量与价格之间有较强的线性相关关系,其线性回归直线方程是:
,且,则___
某产品在某零售摊位的零售价x(单位:元)与每天的销售量y(单位:个)的统计资料如下表所示:由上表可得回归直线方程中的,据此模型预测零售价为15元时,每天的销售量为( )
A.51个 | B.50个 | C.49个 | D.48个 |
下表是一位母亲给儿子作的成长记录:
年龄/周岁 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
身高/cm |
94.8 |
104.2 |
108.7 |
117.8 |
124.3 |
130.8 |
139.1 |
根据以上样本数据,她建立了身高(cm)与年龄x(周岁)的线性回归方程为,给出下列结论:
①y与x具有正的线性相关关系;
②回归直线过样本的中心点(42,117.1);
③儿子10岁时的身高是cm;
④儿子年龄增加1周岁,身高约增加cm.
其中,正确结论的个数是
A.1 B.2 C. 3 D. 4
已知某企业上半年前5个月产品广告投入与利润额统计如下:
月份 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
广告投入(x万元) |
9.5 |
9.3 |
9.1 |
8.9 |
9.7 |
利润(y万元) |
92 |
89 |
89 |
87 |
93 |
由此所得回归方程为,若6月份广告投入10万元,估计所获得利润为( )
A.95.25万元 B.96.5万元 C.97万元 D.97.25万元
已知线性相关的两个变量之间的几组数据如下表:
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
0 |
2 |
1 |
3 |
3 |
4 |
其线性回归方程为, 则满足的关系式为 .
观察下列关于两个变量和的三个散点图,它们从左到右的对应关系依次为( )
A.正相关、负相关、不相关 | B.负相关、不相关、正相关 |
C.负相关、正相关、不相关 | D.正相关、不相关、负相关 |
对具有线性相关关系的变量和,测得一组数据如下:
x |
2 |
4 |
5 |
6 |
8 |
y |
30 |
40 |
60 |
50 |
70 |
若已求得它们的回归方程的斜率为6.5,则这条直线的回归方程为 .
四名同学根据各自的样本数据研究变量之间的相关关系,并求得回归直线方程,分别得到以下四个结论:
①y与x负相关且;
②y与x负相关且;
③y与x正相关且;
④y与x正相关且.
其中一定不正确的结论的序号是 ( )
A.①② | B.②③ | C.③④ | D.①④ |