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文档简介
第3讲 变量间的相关关系、统计案例 基础题组练1某商品的销售量y(件)与销售价格x(元/件)存在线性相关关系根据一组样本数据(xi,yi)(i1,2,n),用最小二乘法建立的回归方程为5x150,则下列结论正确的是()Ay与x具有正的线性相关关系B若r表示y与x之间的线性相关系数,则r5C当销售价格为10元时,销售量为100件D当销售价格为10元时,销售量为100件左右解析:选D.由回归直线方程知,y与x具有负的线性相关关系,A错,若r表示y与x之间的线性相关系数,则|r|1,B错当销售价格为10元时,510150100,即销售量为100件左右,C错,故选D.2通过随机询问110名性别不同的大学生是否爱好某项运动,得到如下的列联表:男女总计爱好402060不爱好203050总计6050110由K2,算得K27.8.附表:P(K2k0)0.0500.0100.001k03.8416.63510.828参照附表,得到的正确结论是()A在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“爱好该项运动与性别有关”B在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“爱好该项运动与性别无关”C有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”D有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”解析:选C.根据独立性检验的定义,由K27.86.635,可知我们在犯错误的概率不超过0.01的前提下,即有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”,故选C.3(2019惠州市第二次调研)某商场为了了解毛衣的月销量y(件)与月平均气温x()之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表:月平均气温x/171382月销售量y/件24334055由表中数据算出线性回归方程x中的2,气象部门预测下个月的平均气温约为6 ,据此估计该商场下个月毛衣销售量约为_件解析:由题中数据,得10,38,回归直线x过点(,),且2,代入得58,则回归方程2x58,所以当x6时,y46.答案:464有甲、乙两个班级进行一门课程的考试,按照学生考试成绩优秀和不优秀统计后,得到如下的列联表:优秀不优秀总计甲班103545乙班73845总计177390利用列联表的独立性检验估计,则成绩与班级_(填“有关”或“无关”)解析:成绩与班级有无关系,就是看随机变量的值与临界值2.706的大小关系由公式得K2的观测值k0.6532.706,所以成绩与班级无关答案:无关5(2019广东省六校联考)某市调研考试后,某校对甲、乙两个文科班的数学考试成绩进行分析,规定:大于或等于120分为优秀,120分以下为非优秀统计成绩后,得到如下的列联表,且已知在甲、乙两个文科班全部110人中随机抽取1人为优秀的概率为.优秀非优秀总计甲班10乙班30总计110(1)请完成上面的列联表;(2)根据列联表中的数据,若按99.9%的可靠性要求,能否认为“成绩与班级有关系”参考公式与临界值表:K2.P(K2k0)0.1000.0500.0250.0100.001k02.7063.8415.0246.63510.828解:(1)列联表如下:优秀非优秀总计甲班105060乙班203050总计3080110(2)根据列联表中的数据,得到K27.48610.828.因此按99.9%的可靠性要求,不能认为“成绩与班级有关系”6(2019广州市高中综合测试(一)某地110岁男童年龄xi(单位:岁)与身高的中位数yi(单位:cm)(i1,2,10)如下表:x/岁12345678910y/cm76.588.596.8104.1111.3117.7124.0130.0135.4140.2对上表的数据作初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值 (xi)2 (yi)2 (xi)(yi)5.5112.4582.503 947.71566.85(1)求y关于x的线性回归方程(线性回归方程系数精确到0.01);(2)某同学认为ypx2qxr更适宜作为y关于x的回归方程类型,他求得的回归方程是0.30x210.17x68.07.经调查,该地11岁男童身高的中位数为145.3 cm.与(1)中的线性回归方程比较,哪个回归方程的拟合效果更好?附:回归方程x中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.解:(1)6.8716.87,112.456.8715.574.66,所以y关于x的线性回归方程为6.87x74.66.(2)若回归方程为6.87x74.66,当x11时,150.23.若回归方程为0.30x210.17x68.07,当x11时,y143.64.|143.64145.3|1.66300空气质量优良轻微污染轻度污染中度污染中度重污染重度污染天数413183091115记某企业每天由空气污染造成的经济损失为S(单位:元),PM2.5指数为x.当x在区间0,100内时对企业没有造成经济损失;当x在区间(100,300内时对企业造成的经济损失成直线模型(当PM2.5指数为150时造成的经济损失为500元,当PM2.5指数为200时,造成的经济损失为700元);当PM2.5指数大于300时造成的经济损失为2 000元(1)试写出S(x)的表达式;(2)试估计在本年内随机抽取一天,该天经济损失S大于500元且不超过900元的概率;(3)若本次抽取的样本数据有30天是在供暖季,其中有8天为重度污染,完成下面列联表,并判断是否有95%的把握认为郑州市本年度空气重度污染与供暖有关?非重度污染重度污染总计供暖季非供暖季总计100附:P(K2k0)0.250.150.100.050.0250.0100.0050.001k01.3232.0722.7063.8415.0246.
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