根据一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)的散点图分析存在线性相关关系,求得其回归方程=0.85x-85.7,则在样本点(165,57)处的残差为( )
A.54.55 | B.2.45 | C.3.45 | D.111.55 |
已知回归直线斜率的估计值为1.23,样本点的中心为点(4,5),则回归直线的方程为( )
A.=1.23x+4 | B.=1.23x+5 |
C.=1.23x+0.08 | D.=0.08x+1.23 |
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:
①与负相关且; ②与负相关且;
③与正相关且; ④与正相关且.
其中一定不正确的结论的序号是( )
A.①② | B.②③ | C.③④ | D.①④ |
已知x与y之间的一组数据(如表所示):则关于y与x的线性回归方程y=bx+a必过定点( )
A.(2,2) | B.(1.5,0) | C.(1,2) | D.(1.5,4) |
已知x与y之间的几组数据如下表:
x |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
y |
0 |
2 |
1 |
3 |
3 |
4 |
假设根据上表数据所得线性回归直线方程 = x+ ,若某同学根据上表中的前两组数据(1,0)和(2,2)求得的直线方程为y=b′x+a′,则以下结论正确的是( ).
A.>b′, >a′ B.>b′, <a′
C. <b′, >a′ D.<b′, <a′
假设学生在初一和初二数学成绩是线性相关的,若10个学生初一(x)和初二(y)数学分数如下:
x |
74 |
71 |
72 |
68 |
76 |
73 |
67 |
70 |
65 |
74 |
y |
76 |
75 |
71 |
70 |
76 |
79 |
65 |
77 |
62 |
72 |
则初一和初二数学分数间的回归方程是 ( ).
A. =1.218 2x-14.192 B.=14.192x+1.218 2
C. =1.218 2x+14.192 D. =14.192x-1.218 2
某产品在某零售摊位上的零售价x(元)与每天的销售量y(个)统计如下表:据上表可得回归直线方程=b+a中的b=-4,据此模型预计零售价定为15元时,销售量为 ( )
A.48 | B.49 | C.50 | D.51 |
对具有线性相关关系的变量,测得一组数据如下表:
x |
2 |
4 |
5 |
6 |
8 |
y |
20 |
40 |
60 |
80 |
100 |
根据上表,利用最小二乘法得到它们的回归直线方程为.据此模型预测时,的估计值为( )
A. 320 B. 320.5 C. 322.5 D. 321.5
为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子的身高数据如下:
父亲身高x(cm) |
174 |
176 |
176 |
176 |
178 |
儿子身高y(cm) |
175 |
175 |
176 |
177 |
177 |
则y对x的线性回归方程为( )
A.y=x-1 B.y=x+1 C.y=88+x D.y=176
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x(cm) |
160 |
165 |
170 |
175 |
180 |
体重y(kg) |
63 |
66 |
70 |
72 |
74 |
根据上表可得回归直线方程,据此模型预报身高为172cm的高三男生的体重为 ( )
A.70.09kg B.70.12kg C.70.55kg D.71.05kg
甲、乙两名同学在次体育测试中的成绩统计如茎叶图所示,若甲、乙两人的平均成绩分别为,则下列结论正确的是( )
A.;乙比甲成绩稳定 | B.;甲比乙成绩稳定 |
C.;甲比乙成绩稳定 | D.;乙比甲成绩稳定 |
某车间加工零件的数量与加工时间的统计数据如下表:
零件数(个) |
10 |
20 |
30 |
加工时间(分钟) |
21 |
30 |
39 |
现已求得上表数据的回归方程中的值为0.9,则据此回归模型可以预测,加工100个零件所需要的加工时间约为 ( )
A.84分钟 B.94分钟 C.102分钟 D.112分钟
某商品的销售量(件)与销售价格(元/件)存在线性相关关系,根据一组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为则下列结论正确的是( )
A.与具有正的线性相关关系 |
B.若表示变量与之间的线性相关系数,则 |
C.当销售价格为10元时,销售量为100件 |
D.当销售价格为10元时,销售量为100件左右 |
下列四个命题中,正确的是( )
A.已知服从正态分布,且,则 |
B.已知命题;命题.则命题“”是假命题 |
C.设回归直线方程为,当变量增加一个单位时,平均增加2个单位 |
D.已知直线,,则的充要条件是=-3 |