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11.2成对数据的统计分析考点1变量间的相关关系五年高考1.★★(2023天津,7,5分)鸢是鹰科的一种鸟,《诗经·大雅·旱麓》曰“鸢飞戾天,鱼跃于渊”.鸢尾花因花瓣形如鸢尾而得名(图1),寓意鹏程万里、前途无量.通过随机抽样,收集了若干朵某品种鸢尾花的花萼长度和花瓣长度(单位:cm),绘制对应散点图(图2).计算得样本相关系数为0.8642,利用最小二乘法求得相应的经验回归方程为y^=0.7501x+0.6105.根据以上信息,如下判断正确的为()A.花萼长度与花瓣长度不存在相关关系B.花萼长度与花瓣长度负相关C.花萼长度为7cm的该品种鸢尾花的花瓣长度的平均值约为5.8612cmD.若选取其他品种鸢尾花进行抽样,所得花萼长度与花瓣长度的样本相关系数一定为0.8642答案C2.★★(2024天津,3,5分)下列散点图中,样本相关性系数最大的是()答案A3.★★(跨学科·生物)(2020课标Ⅰ,文5,理5,5分)某校一个课外学习小组为研究某作物种子的发芽率y和温度x(单位:℃)的关系,在20个不同的温度条件下进行种子发芽实验,由实验数据(xi,yi)(i=1,2,…,20)得到下面的散点图:由此散点图,在10℃至40℃之间,下面四个回归方程类型中最适宜作为发芽率y和温度x的回归方程类型的是()A.y=a+bxB.y=a+bx2C.y=a+bexD.y=a+blnx答案D4.★★★(2025上海,17,14分)2024年东京奥运会,中国获得了男子4×100米混合泳接力金牌.以下是历届奥运会男子4×100米混合泳接力项目冠军成绩记录(单位:秒),数据按照升序排列:206.78,207.46,207.95,209.34,209.35,210.68,213.73,214.84,216.93,216.93.(1)求这组数据的极差与中位数;(2)从这10个数据中任选3个,求恰有2个数据在211以上的概率;(3)若比赛成绩y关于年份x的回归方程为y^=−0.311x+b^,年份x的平均数为2006,预测2028年冠军队的成绩解析(1)由题意,数据的最大值为216.93,最小值为206.78,则极差为216.93-206.78=10.15;数据中间两数为209.35与210.68,则中位数为209.35+210.682=210.015故极差为10.15,中位数为210.015.(2)由题意,数据共10个,211以上数据有4个,设事件A=“恰有2个数据在211以上”,则P(A)=C4故恰有2个数据在211以上的概率为310(3)由题意,成绩的平均数为110×(206.78+207.46+207.95+209.34+209.35+210.68+213.73+214.84+216.93+216.93)=211.399由直线y^=−0.311x+b^得b^=211.399+0.311×2006=835.265故回归直线方程为y^=-0.311x+835.265当x=2028时,y=-0.311×2028+835.265=204.557≈204.56.故预测2028年冠军队的成绩为204.56秒.5.★★★(2022全国乙理,19,12分)某地经过多年的环境治理,已将荒山改造成了绿水青山.为估计一林区某种树木的总材积量,随机选取了10棵这种树木,测量每棵树的根部横截面积(单位:m2)和材积量(单位:m3),得到如下数据:样本号i123456根部横截面积xi材积量yi0.040.250.060.400.040.220.080.540.080.510.050.34样本号i78910总和根部横截面积xi材积量yi0.050.360.070.460.070.420.060.400.63.9并计算得i=110xi2=0.038,i=110yi2=1.6158,i=1(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;(2)求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);(3)现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为186m2.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比.利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.附:相关系数i=1n(xi−x)(y解析(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积为x=0.610=0.06(m2),平均一棵的材积量为y=3.910=0.(2)样本相关系数i=110=i=1=0.2474−10×0.06×0.39=0.0134≈0.01340.01377≈0.97【计算r=i=110(xi−x即该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数约为0.97.(3)设这种树木的根部横截总面积为Xm2,总材积量为Ym3,则XY=xy,则Y所以该林区这种树木的总材积量的估计值为1209m3.三年模拟1.★(2025届福建龙岩一中开学考,1)在一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(n≥2,x1,x2,…,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xi,yi)(i=1,2,…,n)都在直线y=12x+1上,则这组样本数据的相关系数为()A.-1B.0C.12答案D2.★★(2026届广东毕业班第一次调研,3)已知样本点数据(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)大致呈线性分布,且yi≤yi+1,其经验回归方程为y^=2x−52,若y3=5,y5=8,数据yi的80%分位数为7,则当i=4时A.-0.5B.0.5C.-1.5D.1.5答案B3.★★(2026届湖南部分学校大联考,4)为了研究y关于x的线性相关关系,收集了5组样本数据(见下表).若已求得一元线性回归方程y^=a^x+0.34,则下列选项中正确的是x12345y0.50.911.11.5A.a^=0.B.x与y呈现负相关C.当x=8时,y的预估值为2.2D.去掉样本点(3,1)后,x与y的样本相关系数r必会改变答案A4.★★(2026届浙江Z20第一次联考,2)将收集到的6对样本数据(xi,yi)(i=1,2,3,4,5,6)制作成如图所示的散点图(点旁数据为该点坐标),由最小二乘法计算得回归直线l1的方程:y^=b^1x+a^1,相关系数为r1,决定系数为R12.残差分析后确定点E对应残差过大,把它去掉后,再用剩下的5对样本数据计算得回归直线l2的方程:y^=bA.r1>0,r2>0B.b^1>0,C.b答案D5.★★★(多选)(2026届湖南衡阳八中期中,10)根据变量Y和x的成对样本数据,由一元线性回归模型Y=bx+a+e,E(e)=0,D(e)=σ2得到线性回归模型y^=bA.满足回归模型E(e)=0的假设B.不满足回归模型E(e)=0的假设C.满足回归模型D(e)=σ2的假设D.不满足回归模型D(e)=σ2的假设答案BD6.★★★(多选)(2025届广东广州摸底,9)中欧班列是推进“一带一路”沿线国家道路联通、贸易畅通的重要举措.在中欧班列带动下,某外贸企业出口额逐年提升,以下为该企业近6个月的出口额情况统计,若已求得y关于x的经验回归方程为y^=28x+a^,则(月份编号x123456出口额y/万元16254377102159A.y与x正相关B.样本数据y的第40百分位数为34C.当x=3时,残差的绝对值最小D.用模型y=enx+m描述y与x的关系更合适答案AD7.★★★(2026届福建莆田一中月考,13)若变量x和y的4对观测数据为(-2,-10),(-1,-5),(1,4),(2,11),两个变量满足一元线性回归模型Y=bx+e,E(e)=0,D(e)=σ2(随机误差ei=yi-bxi),则参数b答案5.18.★★★(2026届广东广州阶段测试,15)经验表明,一般树的胸径(树的主干在地面以上1.3m处的直径)越大,树就越高.由于测量树高比测量胸径困难,因此研究人员希望由胸径预测树高.在研究树高与胸径之间的关系时,某林场收集了某种树的一些数据,并根据数据作出散点图(如图).经计算得i=112xi=348,i=112yi=264,i=112xiyi=7793,i=112x(1)推断两个变量是否线性相关,计算样本相关系数r(精确到0.01),并推断它们的相关程度;(2)试根据以上数据建立树高关于胸径的经验回归方程(系数精确到0.01),并预测胸径为45cm的树高.附:相关系数r=i=1nxiyi−nxy解析(1)根据树高与树的胸径的散点图,可判断两个变量线性相关.根据题中所给数据,得n=12,x=i=112xi所以r=i=112xiyi−12x由于r的值接近于1,因此线性相关性较强.故两个变量线性相关,且相关程度较强.(2)由(1)知n=12,x=29,y=22.所以b=7793−12×29×22242=137576a^=y−b^x所以经验回归方程为y^=0.24x+15.10当x=45时,y^=0.24×45+15.10=25.9,即树高的预测值为25.9m故树高关于胸径的经验回归方程为y^=0.24x+15.10,预测胸径为45cm的树高为25.9m9.★★★★(2026届重庆实验外国语学校月考,18)蝗虫能对农作物造成严重伤害,每只蝗虫的平均产卵数y(单位:个)和平均温度x(单位:℃)有关.现收集到一只蝗虫的产卵数y和温度x的8组观测数据,制成图1所示的散点图.现用两种模型①y=ebx+a,②y=cx2+d分别进行拟合,由此得到相应的回归方程并进行残差分析,进一步得到图2所示的残差图.根据收集到的数据,计算得到如下值:xyzti=18(xi-x)i=18(ti-t)i=18(zi-z(xi-x)i=18(yiy)(ti-t)24362.964616842268850.470308表中zi=lnyi,z=18i=18zi,ti=x(1)根据残差图,比较模型①、②的拟合效果,模型比较合适.根据所选择的模型,利用上表中的参考数据,求出y关于x的回归方程.

(2)根据以往统计,该地每年平均温度达到30℃以上时蝗虫会对农作物造成严重伤害,需要人工防治,其他情况均不需要人工防治.设该地每年平均温度达到30℃以上的概率为p(0<p<1),该地今后n(n≥3,n∈N*)年恰好需要2次人工防治的概率为f(p).①求f(p)取得最大值时对应的概率p0;②当f(p)取最大值时,设该地今后5年需要人工防治的次数为X,求X的均值和方差.附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v^=β解析(1)模型①比较合适,理由如下:模型①残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,且带状区域的宽度比模型②带状区域宽度窄,所以模型①的拟合效果更好,故选模型①比较合适.【思路探究:换元法解决非线性回归方程问题,在模型①y=ebx+a中,两边取自然对数:lny=bx+a,换元:z=lny,将非线性回归模型转化为线性回归模型解决】y=ebx+a,则lny=bx+a,令z=lny,则z^=由所给的参考数据可得,b^=i=18所以a^=z−b^x=2.9-0因此z关于x的经验回归方程为z^=0.3x-4.3,即lny=0.3x-4.3所以产卵数y关于温度x的回归方程为y^=e0.3x-4.3(2)①由题意得,f(p)=Cn2p2(1-p)n-2(0<p<1,n≥3,n∈N*【思路探究:二项分布问题直接用公式求概率,再利用导数知识求最大值】所以f'(p)=2Cn2p(1-p)n-2-(n-2)Cn2p2·(1-p)n-3=Cn2p(1-p)n-3[2(1-p)-(n-2)·p]=Cn2p(1-令f'(p)=0,得p=2n,当p∈0,2n时,f'(p)>0,当p∈2n,1时,f'所以f(p)在0,2n上单调递增,在2所以f(p)取得最大值时对应的概率p0=2n(n≥3,n∈N*)②由①知,当p0=2n(n≥3,n∈N*)时,f(p)取最大值,所以当n=5时,p0=2由题意可知每年需要人工防治的概率为p=25,且X服从二项分布,即X~B5,所以E(X)=np=5×25=2,D(X)=np(1-p)=5×25×考点2独立性检验五年高考1.★★(2025全国一卷,15,13分)为研究某疾病与超声波检查结果的关系,从做过超声波检查的人群中随机调查了1000人,得到如下列联表:超声波检查结果组别正常不正常合计患该疾病20180200未患该疾病78020800合计8002001000(1)记超声波检查结果不正常者患该疾病的概率为p,求p的估计值;(2)根据小概率值α=0.001的独立性检验,分析超声波检查结果是否与患该疾病有关.附:χ2=n(ad−bc)P(χ2≥k)0.0500.0100.001k3.8416.63510.828解析(1)由题意知超声波检查结果不正常的人数为200,患该疾病的人数为180,所以超声波检查结果不正常者患该疾病的概率的估计值p=180200=0.9(2)零假设为H0:超声波检查结果与患该疾病无关.χ2=1000×=765.625>10.828=x0.001,根据小概率值α=0.001的独立性检验,我们推断H0不成立,即超声波检查结果与患该疾病有关.2.★★★(2024全国甲理,17,12分)某工厂进行生产线智能化升级改造.升级改造后,从该工厂甲、乙两个车间的产品中随机抽取150件进行检验,数据如下:优级品合格品不合格品总计甲车间2624050乙车间70282100总计96522150(1)填写如下列联表:优级品非优级品甲车间乙车间能否有95%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异?能否有99%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异?(2)已知升级改造前该工厂产品的优级品率p=0.5.设p为升级改造后抽取的n件产品的优级品率,如果p>p+1.65p(1−p)n,则认为该工厂产品的优级品率提高了.根据抽取的150件产品的数据,能否认为生产线智能化升级改造后,该工厂产品的优级品率提高了附:K2=n(ad−bc)P(K2≥k)0.0500.0100.001k3.8416.63510.828解析(1)列联表如下:优级品非优级品甲车间2624乙车间7030K2=150×(26×30−24×70)296×54×100×50=4∵3.841<4.6875<6.635,∴有95%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异,没有99%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异.(2)由题知p=96150=0∵p=0.5,∴p+1.65p(1−p)n=0.5+1.65×=0.5+1.65×0.5150≈0.5+1.65×0.512.247≈0.∵p>p+1.65p(1−p)三年模拟1.★★(创新情境)(2026届辽宁部分学校联考,15)随着我国人工智能(AI)的突破性发展,近期许多优秀的人工智能(AI)应用软件发布并上线.这些软件凭借强大的创新功能和极具吸引力的用户体验,在社交媒体上引发了广泛的讨论,产生了显著的社会效应.某科技公司新开发了一款人工智能(AI)应用软件,为了测试青年人和中年人对该软件的应用体验是否良好,某机构从中青年用户中随机调查了300人,得到如下2×2列联表(单位:人):组别应用体验合计良好不良好青年用户3m+n2m-n中年用户m+nm+2n150合计300(1)求m,n的值;(2)补全2×2列联表,根据小概率值α=0.001的独立性检验,分析不同年龄段的用户对该软件的应用体验是否存在差异.附:χ2=n(ad−bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),n=a+b+P(χ2≥k)0.10.050.010.0050.001k2.7063.8416.6357.87910.828解析(1)由已知得青年用户的人数为300-150=150,则3m+n+2m−n=150,(2)补全2×2列联表如下:组别应用体验合计良好不良好青年用户12030150中年用户6090150合计180120300零假设为H0:不同年龄段的用户对该软件的应用体验不存在差异,由题意得χ2=300×(

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