两个变量之间的线性相关程度越低,则其线性相关系数的数值( )
A.越小 | B.越接近于![]() |
C.越接近于![]() |
D.越接近于![]() |
某车间生产一种玩具,为了要确定加工玩具所需要的时间,进行了10次实验,数据如下:
玩具个数 |
2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
18 |
20 |
加工时间 |
4 |
7 |
12 |
15 |
21 |
25 |
27 |
31 |
37 |
41 |
如回归方程的斜率是,则它的截距是 ( )
A.=11
-22; B.
=11-22
; C.
=22-11
; D.
=22
-11.
以下四个命题中:
①在回归分析中,可用相关指数的值判断模型的拟合效果,
越大,模型的拟合效果越好;
②两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于1;
③若数据的方差为1,则
的方差为2;
④对分类变量与的随机变量
的观测值
来说,
越小,判断“
与
有关系”的把握程度越大.
其中真命题的个数为( )
A.1 | B.2 | C.3 | D.4 |
下列命题正确的有
①用相关指数来刻画回归效果,
越小,说明模型的拟合效果越好;
②命题:“
”的否定
:“
”;
③设随机变量服从正态分布
, 若
,则
;
④回归直线一定过样本中心().
A.1个 | B.2个 | C.3个 | D.4个 |
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
一项研究要确定是否能够根据施肥量预测作物的产量。这里的预报释变量是( )
A.作物的产量 | B.施肥量 |
C.试验者 | D.降雨量或其他解释产量的变量 |
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 |
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的线性回归方程为=0.7x+0.35,那么表中m值为( ).
x |
3 |
4 |
5 |
6 |
y |
2.5 |
m |
4 |
4.5 |
A.4 B.3.15 C.4. 5 D.3
进入4月份,天气渐暖,蔬菜上市品种逐渐增加.某蔬菜销售市场,根据连续5周的市场调研,对某种蔬菜的销售量 (千克)与价格
(元∕千克)统计数据(如表所示)表明:二者负相关,其回归方程为
,则统计表格中的实数
的值为( )
周次 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
销售量![]() |
18 |
19 |
18 |
22 |
23 |
价格![]() |
45 |
43 |
![]() |
35 |
33 |
A. B.
C.
D.