登山族为了了解某山高与气温
之间的关系,随机统计了4次山高与相应的气温,并制作了对照表:
气温x(°C) |
18 |
13 |
10 |
-1 |
山高y(km) |
24 |
34 |
38 |
64 |
由表中数据,得到线性回归方程,由此请估计出山高为72(km)处气温的度数为( )
A.-10 B.-8 C.-4 D.-6
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 |
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 |
58 |
根据上表可得回归方程中的
,据此模型预报广告费用为
万元时销售额为( ).
A.万元 B.
万元 C.
万元 D.
万元
如果在一次试验中,测得()的四组数值分别是
![]() |
1 |
2 |
3 |
4 |
![]() |
3 |
3.8 |
5.2 |
6 |
根据上表可得回归方程,据此模型预报当
为5时,
的值为( )
A.6.9 B.7.1 C.7.04 D.7.2
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
[2013·杭州模拟]在2013年3月15日,某市物价部门对本市的5家商场的某商品的一天销售量及其价格进行调查,5家商场的售价x和销售量y之间的一组数据如下表所示:
价格x(元) |
9 |
9.5 |
10 |
10.5 |
11 |
销售量y(件) |
11 |
10 |
8 |
6 |
5 |
由散点图可知,销售量y与价格x之间有较好的线性相关关系,且回归直线方程是=-3.2x+
,则
=( )
A.-24 B.35.6 C.40.5 D.40
某人研究中学生的性别与成绩、视力、智商、阅读量这4个变量之间的关系,随机抽查52名中学生,得到统计数据如表1至表4,这与性别有关联的可能性最大的变量是( )
A.成绩 | B.视力 | C.智商 | D.阅读量 |
对两个变量和
进行回归分析,得到一组样本数据:
,
, ,
,则下列说法中不正确的是( )
A.由样本数据得到的回归方程![]() ![]() |
B.残差平方和越小的模型,拟合的效果越好 |
C.用相关指数![]() ![]() |
D.用相关指数![]() ![]() |
设某中学的女生体重(kg)与身高
(cm)具有线性相关关系,根据一组样本数
,用最小二乘法建立的线性回归直线方程为
,给出下列结论,则错误的是( )
A.![]() ![]() |
B.若该中学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg |
C.回归直线至少经过样本数据![]() ![]() |
D.回归直线一定过样本点的中心点![]() |
对于函数,部分
的对应关系如下表:
数列满足:
,且对于任意
,点
都在函数
的图象上,则
( )
A.7539 | B.7546 | C.7549 | D.7554 |