高中数学

在一次考试中,5名同学数学、物理成绩如下表所示:

学生
A
B
C
D
E
数学(x分)
89
91
93
95
97
物理(y分)
87
89
89
92
93

 
(1)根据表中数据,求物理分对数学分的回归方程:
(2)要从4名数学成绩在90分以上的同学中选出2名参加一项活动,以表示选中的同学中物理成绩高于90分的人数,求随机变量的分布列及数学期望.(附:回归方程中,

  • 更新:2020-03-19
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以下四个命题中:
①在回归分析中,可用相关指数的值判断模型的拟合效果, 越大,模型的拟合效果越好;
②两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于1;
③若数据的方差为1,则的方差为2;
④对分类变量与的随机变量的观测值来说,越小,判断“有关系”的把握程度越大.
其中真命题的个数为( )

A.1 B.2 C.3 D.4
  • 更新:2020-03-19
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已知随机变量服从正态分布,则      

  • 更新:2020-03-19
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如图是某班为学生期中考试数学成绩的频率分布直方图,其中成绩分组区间是:,则图中的值等于(  )

A. B.
C. D.
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在一个2×2列联表中,由其数据计算得到K2的观测值k=13.097,则其两个变量间有关系的可能性为(  )

A.99.9% B.95% C.90% D.0

附表: 


0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828

 

  • 更新:2020-03-19
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欲知作者的性别是否与读者的性别有关,某出版公司派人员到各书店随机调查了500位买书的顾客,结果如下:

          作家
读者
男作家
女作家
合计
男读者
142
122
264
女读者
103
133
236
合计
245
255
500

则作者的性别与读者的性别          (填“有关”或“无关”)。

  • 更新:2020-03-19
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(本小题满分12分)某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四次试验,得到的数据如下:

零件的个数(个)




加工的时间(小时)




 
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;

(2)求出关于的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线;
(3)试预测加工个零件需要多少时间?

  • 更新:2020-03-19
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设随机变量服从正态分布,若,则的值为       .

  • 更新:2020-03-19
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某篮球队甲、乙两名运动员练习罚球,每人练习10组,每组罚球40个,命中个数的茎叶图如图所示,则下列结论错误的一个是(   )

A.甲的极差是29 B.乙罚球比甲更稳定
C.甲罚球的命中率比乙高 D.甲的中位数是24
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(本小题满分12分)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y之间的关系:

时间x
1
2
3
4
5
命中率y
0.4
0.5
0.6
0.6
0.4

 
(1)求小李这5天的平均投篮命中率;
(2)用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率.

  • 更新:2020-03-19
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某次测量发现一组数据具有较强的相关性,并计算得,其中数据,Y)因书写不清,只记得是[0,3]内的任意一个值,则该数据对应的残差的绝对值不大于l的概率为__________.(残差=真实值一预测值)

  • 更新:2020-03-19
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某次测量发现一组数据具有较强的相关性,并计算得,其中数据,Y)因书写不清,只记得是[0,3]内的任意一个值,则该数据对应的残差的绝对值不大于l的概率为__________.(残差=真实值一预测值)

  • 更新:2020-03-19
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从某高中随机选取5名高二男生,其身高和体重的数据如下表所示:

身高 x(cm)
160
165
170
175
180
体重y(kg)
63
66
70
72
74

 
由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.70.09kg        B.70.12kg         C.70.55kg         D.71.05kg

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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

  • 更新:2020-03-19
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(本小题满分12分)某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入(单位:千元)的数据如下表:

年份
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
年份代号 
1
2
3
4
5
6
7
人均纯收入
2.9
3.3
3.6
4.4
4.8
5.2
5.9

 
(Ⅰ)求关于的线性回归方程;(已知b=0.5)
(Ⅱ)利用(Ⅰ)中的回归方程,分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况,并预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入.

  • 更新:2020-03-18
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高中数学变量间的相关关系试题