下列说法中正确的有( )
A.一组数据的平均数一定大于这组数据中的每个数据 |
B.一组数据不可能有两个众数 |
C.一组数据的中位数一定是这组数据中的某个数据 |
D.一组数据的方差越大,说明这组数据的波动越大 |
已知随机事件A与B,经计算得到的范围是3.841<<6.635,则(下表是的临界值表,供参考)
P(≥x0) |
0.15 |
0.10 |
0.05 |
0.025 |
0.010 |
0.005 |
0.001 |
x0 |
2.072 |
2.706 |
3.841 |
5.024 |
6.635 |
7.879 |
10.828 |
A. 有95% 把握说事件A与B有关 B. 有95% 把握说事件A与B无关
C. 有99% 把握说事件A与B有关 D. 有99% 把握说事件A与B无关
统计某产品的广告费用x与销售额y的一组数据如下表:
广告费用 |
2 |
3 |
5 |
6 |
销售额 |
7 |
|
9 |
12 |
若根据上表提供的数据用最小二乘法可求得对的回归直线方程是,则数据中的的值应该是( )
A.7.9 B.8 C.8.1 D.9
经统计,某地的财政收入与支出满足的线性回归模型是(单位:亿元),其中为随机误差,如果今年该地区财政收入10亿元,则年支出预计不超出( )
A.10亿 | B.11亿 | C.11.5亿 | D.12亿 |
某考察团对全国10大城市进行职工人均平均工资与居民人均消费进行统计调查, 与具有相关关系,回归方程 (单位:千元),若某城市居民消费水平为7.675,估计该城市消费额占人均工资收入的百分比为( )
A.66% | B.72.3% |
C.67.3% | D.83% |
一位母亲记录了她的儿子3~9岁的身高数据,并由此建立身高与年龄的回归模型为y=7.19x+73.93,用这个模型预测她的儿子10岁时的身高,则正确的叙述是
A.身高一定是145.83 cm | B.身高在145.83 cm以上 |
C.身高在145.83 cm左右 | D.身高在145.83 cm以下 |
某产品的广告费用与销售额的统计数据如下表:
广告费用(万元) |
4 |
2 |
3 |
5 |
销售额(万元) |
49 |
26 |
39 |
54 |
根据以上表可得回归方程中的为据此模型预报广告费用为万元时销售额为( )
A.63.6万元 B. 65.5万元 C.67.7万元 D.72.0万元
如果散点图中所有的样本点均在同一条直线上,那么残差平方和与相关系数分别为 ( )
A.1,0 | B.0,1 | C.0.5,0.5 | D.0.43,0.57 |
下面是一个2×2列联表:
则表中a、b处的值分别为 ( )
A.94、96 | B.52、50 | C.52、60 | D.54、52 |
为研究变量和的线性相关性,甲、乙二人分别作了研究,利用线性回归方法得到回归直线方程和,两人计算知相同,也相同,下列正确的是( )
A.与重合 | B.与一定平行 |
C.与相交于点 | D.无法判断和是否相交 |
下列两个变量之间是相关关系的是( )
A.圆的面积与半径 | B.球的体积与半径 |
C.角度与它的正弦值 | D.一个考生的数学成绩与物理成绩 |
对于两个变量进行回归分析时,分别选择了4个模型,它们的相关指数如下,其中拟合效果最好的模型是( )
A.模型1,相关指数为0.89 | B.模型2,相关指数为0.98 |
C.模型3,相关指数为0.09 | D.模型4,相关指数为0.50 |