湖北省宜昌市高中数学 第三章 统计案例 3.1 回归分析的基本思想及其初步应用练习（无答案）新人教A版选修2-3（通用）

3.1回归分析的基本思想及其初步应用1下列现象属于相关关系的是（）A家庭收入越多，消费也越多 B圆的半径越大，圆的面积越大C气体体积随温度升高而膨胀，随压力加大而减小D在价格不变的条件下，商品销售量越大销售额也越大2在画两个变量的散点图时，下面叙述正确的是（）A预报变量在轴上，解释变量在轴上B解释变量在轴上，预报变量在轴上C可以选择两个变量中任意一个变量在轴上D可以选择两个变量中任意一个变量在轴上3由一组样本数据，得到回归直线方程，那么下列说法中不正确的是（）A直线必经过点B直线至少经过点，中的一个点C直线的斜率为D直线的纵截距为4作一个两个变量散点图的主要目的是5同一资料，如果将作为自变量，作为因变量，得回归系数；将作为自变量，因变量，得回归系数，则相关系数与的关系是6在利用线性回归模型进行预报时，有以下四种说法：样本数据是来自那个总体，预报时也仅适用于这个总体；线性回归模型具有时效性；建立模型时自变量的取值范围决定了预报时模型的适用范围，通常不能超出太多；在回归模型中，因变量的值不能由自变量的值完全确定.其中说法正确的有.(只填你认为正确说法的序号)7一位母亲记录了她儿子3岁到9岁的身高，数据如下：年龄(岁)3456789身高（cm）94.8104.2108.7117.8124.3130.8139.0由此建立了身高与年龄的回归模型:y=73.93+7.19x，她用这个模型预测儿子10岁时的身高，则下列叙述正确的是（）A她儿子10岁时的身高一定145.83cmB她儿子10岁时的身高在145.83cm 以上C她儿子10岁时的身高在145.83cm 左右D她儿子10岁时的身高在145.83cm 以下8从某大学中随机选取8名女大学，其身高与体重的数据如下：（1）不画散点图判断体重与身高是否具有相关关系；（2）如果体重与身高具有相关关系，求回归直线方程，并预测身高为172cm的女大学生的体重.编号12345678身高（cm）165165157170175165155170体重（kg）48575054646143593.1回归分析的基本思想及其初步应用（2）1有下列说法：在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；相关指数R2来刻画回归的效果， R2值越小，说明模型的拟合效果越好；比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型拟合效果越好，其中正确命题的个数是 （）A.0B.1C.2D.32在建立两个变量与的回归模型中，分别选择了个不同的模型，它们的相关指数如下，其中拟合得最好的模型是（）A .模型1的相关指数为0.98 B.模型2的相关指数为0.80C.模型3的相关指数为0.50 D.模型4的相关指数为0.204对于一组数据的两个函数模型，其残差平方和分别为153.4 和200，若从中选取一个拟合程度较好的函数模型，平方和为_ _的那个5若有一组数据的总偏差平方和为120，相关指数为0.6，则回归平方和为_.6对四对变量和进行相关性检验，已知是观测值组数，且已知；（已知时，；时，；时，）则有95%的把握说变量与具有线性相关关系的是 .7从某大学中随机选取8名女大学，其身高与体重的数据如下：编号12345678身高（cm）165165157170175165155170体重（kg）4857505464614359试对其进行残差分析。8关于与有以下数据：245683040605070有如下两个线性模型：（1）；（2），试比较哪一个拟合效果比较好？3.1回归分析的基本思想及其初步应用（3）1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（）A1，0B0,1 C0.5，0.5D0.43，0.572在回归分析中，关于残差的有以下几种说法：分析残差可以寻找异常点，就是残差比较大的点，以便于考察相应的样本数据是否有错分析残差图可以发现模型选择是否合适分析残差可以考察是否有其它变量需要加入到模型中分析残差可以发现模型假设是否正确残差与残差图可以帮助判断模型的拟合效果其中说法正确的个数为（）A3个B4个C5个D2个3设两个变量与之间具有线性相关关系，它们的相关系数是，关于的回归直线方程的斜率是，纵载距是，那么必有（）A与符号相同B与符号相同 C与符号相反D与符号相反4有下列关系：（1）人的年龄与他（她）拥有的财富之间的关系；（2）曲线上的点与该点的坐标之间的关系；（3）苹果的产量与气候之间的关系；（4）森林中的同一种树木，其断面直径与高度之间的关系；（5）学生与他（她）的学号之间的关系。其中有相关关系的是 （填写你认为正确的序号）.5某医院用光电比色检验尿汞时，得到尿汞含量（毫克/升）与消化系数如下表：尿汞含量246810消化系数64138205285260若与具有线性相关关系，则回归直线方程是。6若某函数模型相对一组数据的残差平方和为89，其相关指数为，则总偏差平方和为 0.050.060.250.310.070.100.100.141.001.120.230.370/380.430.140.200.471.191.250.590.791.297在彩显影中，由经验可知：形成染料光学密度与析出银的光学密度由公式表示。现测得试验数据如下：试求对的回归方程。8为了研究某种细菌随时间x变化，繁殖的个数，收集数据如下