高中数学变量间的相关关系选择题

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 ,那么表中m的值为(    )

x	3	4	5	6
y	2.5	m	4	4.5

A. 4     B. 3.5      C. 4.5    D. 3

已知物体运动的方程是（的单位：； 的单位：），则该物体在 时的瞬时速度为（   ）

A．2

B．1

C．0

D．3

以下有关线性回归分析的说法不正确的是

A．通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本的中心

B．用最小二乘法求回归直线方程，是寻求使最小的a,b的值

C．相关系数r越小，表明两个变量相关性越弱

D．越接近1，表明回归的效果越好

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

观察下列关于两个变量和的三个散点图，它们从左到右的对应关系依次为（ ）.

A．正相关、负相关、不相关

B．负相关、不相关、正相关

C．负相关、正相关、不相关

D．正相关、不相关、负相关

已知与之间的一组数据，已求得关于与的线性回归方程为，则的值为（   ）

	0	1	2	3
		3	5.5	7

A．     B．     C．     D．

若样本+2，+2， ，+2的平均数为10，方差为3，则样本2+3，2+3，… ，2+3，
的平均数、方差、标准差是（   ）

A．19，12，

B．23，12，

C．23，18，

D．19，18，

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

某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如表:

广告费用x(万元)	4	2	3	5
销售额y(万元)	49	26	39	54

 
根据上表可得回归方程，其中=9.4,据此模型预报广告费用为6万元时,销售额为　(　　).
A.63.6万元        B.65.5万元       C.67.7万元      D.72.0万元

变量x，y有观测数据(x_i，y_i)(i＝1,2，，10)，得散点图(1)；对变量u，v有观测数据( u_i，
v_i)(i ＝1,2，，10)，得散点图(2)．由这两个散点图可以判断．
 

A．变量x与y正相关，u与v正相关

B．变量x与y正相关，u与v负相关

C．变量x与y负相关，u与v正相关

D．变量x与y负相关，u与v负相关

某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关，则其回归方程可能是  (　 　)

A．＝－10x＋200	B．＝10x＋200
C．＝－10x－200	D．＝10x－200

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

变量X与Y相对应的一组数据为（10,1），（11.3,2），（11.8,3），（12.5,4）（13,5）；变量U与V相对应的一组数据为（10,5），（11.3,4），（11.8,3），（12.5,2）（13,1），表示变量Y与X之间的线性相关系数，表示变量V与U之间的线性相关系数，则（   ）

A．＜＜0

B．0＜＜

C．＜0＜

D．＝

根据如下样本数据

x	3	4	5	6	7	8
y	4.0	2.5		0.5

 
得到的回归方程为，则 (   )
A．，         B．，
C．，         D．，

在下列各量之间，存在相关关系的是 （  ）
①正方体的体积与棱长之间的关系；    ②一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系；
③人的身高与年龄之间的关系；        ④家庭的支出与收入之间的关系；
⑤某户家庭用电量与电价之间的关系。

A．②③

B．③④

C．④⑤

D．②③④