甲、乙、丙、丁四位同学各自对A、B两变量的线性相关性做实验,并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m如下表:
|
甲 |
乙 |
丙 |
丁 |
R |
0.82 |
0.78 |
0.69 |
0.85 |
M |
106 |
115 |
124 |
103 |
则哪位同学的实验结果体现A、B两变量有更强的线性相关关系.
A.甲 B.乙 C.丙 D.丁
下表为某班5位同学身高(单位:cm)与体重(单位kg)的数据,
身高 |
170 |
171 |
166 |
178 |
160 |
体重 |
75 |
80 |
70 |
85 |
65 |
若两个量间的回归直线方程为,则的值为( )
A.-122.2 B.-121.04 C.-91 D.-92.3
十字路口车流量被定义为单位时间内通过十字路口的车辆数,小张上班经过的某十字路口某时间段内车流量变化近似符合函数(的单位是辆/分,的单位是分),则下列时间段内车流量增加的是
A. | B. | C. | D. |
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) |
3 |
4 |
5 |
6 |
销售额y(万元) |
25 |
30 |
40 |
45 |
根据上表可得回归方程=x+,其中为7,据此模型,若广告费用为10万元,预报销售额等于( )
A.42.0万元 B.57.0万元
C.66.5万元 D.73.5万元
以下四个命题中
①从匀速传递的产品生产流水线上,质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测,这样的抽样是分层抽样;
②对于命题:使得. 则: 均有;
③设随机变量 ,若,则;
④两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数就越接近于1.
其中真命题的个数为[来
A.1 | B.2 | C.3 | D.4 |
为了考察两个变量和之间的线性相关性,甲、乙两同学各自独立地做次和次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为和,已知两个人在试验中发现对变量的观测值的平均值都是,对变量的观测值的平均值都是,那么下列说法正确的是()
A.和有交点 |
B.和相交,但交点不是 |
C.和必定重合 |
D.和必定不重合 |
某咖啡厂为了了解热饮的销售量(个)与气温(℃)之间的关系,随机统计了某4天的销售量与气温,并制作了对照表:
气温(℃) |
18 |
13 |
10 |
-1 |
销售量个) |
24 |
34 |
38 |
64 |
由表中数据,得线性回归方程为y=x,,当气温为-4℃时,预测销售量约为
A.68 B.66 C.72 D.70
下列反映两个变量的相关关系中,不同于其它三个的是
A.名师出高徒 | B.水涨船高 | C.月明星稀 | D.登高望远 |
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 |
一名小学生的年龄和身高(单位:cm)的数据如下表:
由散点图可知,身高与年龄之间的线性回归方程为,则的值为( )
A.65 | B.74 | C.56 | D.47 |
为了解某商品销售量(单位:件)与销售价格(单位:元/件)的关系,统计了()的10组值,并画成散点图如图,则其回归方程可能是
A. |
B. |
C. |
D. |
对于下列表格所示的五个散点,已知求得的线性回归直线方程为=0.8x-155.
x |
196 |
197 |
200 |
203 |
204 |
y |
1 |
3 |
6 |
7 |
m |
则实数m的值为( )
A.8.4 B.8.2 C.8 D.8.5
下列反映两个变量的相关关系中,不同于其它三个的是
A.名师出高徒 | B.水涨船高 | C.月明星稀 | D.登高望远 |
若变量与之间的相关系数,则变量与之间
A.不具有线性相关关系 |
B.具有线性相关关系 |
C.它们的线性相关关系还需要进一步确定 |
D.不确定 |