高中数学变量间的相关关系选择题

变量与变量有如下对应关系

	2	3	4	5	6
	2.2	3.8	5.5	6.5	7.0

则其线性回归曲线必过定点
A．         B．        C．          D．

对变量有观测数据…,10),得散点图(1)所示．对变量有观测数据,…,10),得散点图(2)．由这两个散点图可以判断

A．变量与正相关, 与正相关	B．变量与正相关, 与负相关
C．变量与负相关, 与正相关	D．变量与负相关, 与负相关

实验测得四组的值分别为，则y关于x的线性回归方程必过点（  ）

A．（2，8）	B．（2.5，8）
C．（10，31）	D．（2.5，7.75）

在对两个变量x、y进行线性回归分析时一般有下列步骤：
①对所求出的回归方程作出解释；
②收集数据[
③求线性回归方程；
④求相关系数；
⑤根据所搜集的数据绘制散点图．
若根据实际情况能够判定变量x、y具有线性相关性，则在下列操作顺序中正确的是

A．①②⑤③④

B．③②④⑤①

C．②④③①⑤

D．②⑤④③①

设(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，…，(x_n,y_n)，是变量x:和y的n个样本点，直线l是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归方程(如图），以下结论中正确的是

A． x;和y正相关

B． x和y的相关系数为直线l的斜率

C． x和y的相关系数在－1到0之间

D．当n为偶数时，分布在l两侧的样本点的个数一定相同

已知某产品的广告费用万元与销售额万元的统计数据如表所示：

（万元）	0	1	3	4
（万元）	2.2	4.3	4.8	6.7

从散点图分析，与线性相关，且，则据此模型预报广告费用为6万元时销售额为
A.  2.6万元        B.  8.3万元    C.  7.3万元        D.  9.3万元

已知统计某产品的广告费用（万元）与销售额（万元）所得的数据如下表所示：

	0	1	3	4
	2.2	4.3	4.8	6.7

从散点图分析，与有较强的线性相关性，且，则等于
A.  2.6万元        B.  2.4万元        C.  2.7万元        D.  2.5万元

一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为y=7.19x+73.93，用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（   ）                      

A．身高一定是145.83cm	B．身高在145.83cm以上
C．身高在145.83cm以下	D．身高在145.83cm左右

线性回归方程表示的直线必经过的一个定点是  

A．

B．

C．

D．

有五组变量：①汽车的重量和汽车每消耗1升汽油所行驶的平均路程；
②平均日学习时间和平均学习成绩；
③某人每日吸烟量和其身体健康情况；
④正方形的边长和面积；
⑤汽车的重量和百公里耗油量.
其中两个变量成正相关的是(    )

A．①③

B．②④

C．②⑤

D．④⑤

某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表：

广告费用x（万元）	4	2	3	5
销售额y（万元）	49	26	39	54

根据上表可得回归方程为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售额为（   ）
A、63.6万元     B、65.5万元
C、67.7万元     D、72.0万元

下表是降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y（吨标准煤）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出y关于x的线性回归方程=0.7x+0.35，那么表中m的值为（   ）

A．4

B．3.15

C．4.5

D．3

某班主任对全班50名学生进行了作业量多少的调查，数据如下表：

	认为作业多	认为作业不多	总数
喜欢玩电脑游戏	18	9	27
不喜欢玩电脑游戏	8	15	23
总数	26	24	50

算得.

	0.050	0.025	0.010	0.001
	3.841	5.024	6.635	10.828

附表：
参照附表，得到的正确结论是
A.有的把握认为“喜欢玩电脑游戏与认为作业量的多少有关系”;
B.有的把握认为“喜欢玩电脑游戏与认为作业量的多少无关系”;
C.在犯错误的概率不超过的前提下，认为“喜欢玩电脑游戏与认为作业量的多少无关系”;
D.在犯错误的概率不超过的前提下，认为“喜欢玩电脑游戏与认为作业量的多少有关系”.

已知、取值如下表：

	2	4	6	8
	1	5	3	7

从所得的散点图分析可知：与线性相关，且，则
A.             B.                C.             D.

设有一个直线回归方程为  ,则变量x 增加一个单位时(      )

A．y 平均增加 1.5 个单位	B．y 平均增加 2 个单位
C．y 平均减少 1.5 个单位	D．y 平均减少 2 个单位