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文档简介

第九章第48讲成对数据的统计分析统计第2课时非线性回归模型与回归效果分析、列联表与独立性检验知识整合·体系建构A.满足一元线性回归模型的所有假设B.不满足一元线性回归模型的E(e)=0的假设C.不满足一元线性回归模型的D(e)=σ2的假设D.不满足一元线性回归模型的E(e)=0和D(e)=σ2的假设【解析】【答案】C2.(教材经典题)根据分类变量x与y的成对样本数据,计算得到χ2=2.974.依据α=0.05的独立性检验,结论为(附:x0.1=2.706,x0.05=3.841) (

)A.变量x与y不独立B.变量x与y不独立,这个结论犯错误的概率不超过0.05C.变量x与y独立D.变量x与y独立,这个结论犯错误的概率不超过0.05【解析】

因为χ2=2.974<x0.05=3.841,所以变量x与y独立.又2.706<2.974<3.841,所以这个结论犯错误的概率不超过0.1.C3.(2025·石家庄二模)(多选)下列结论正确的是 (

)A.当研究两个变量之间的关联程度时,若样本相关系数的绝对值|r|越接近于1,则两个变量的线性相关程度越弱B.在评估模型拟合效果时,决定系数R2越接近1,表示模型对数据的拟合效果越好D.设关于分类变量X与Y的独立性检验的原假设为H0:X与Y无关,根据分类变量X与Y的成对样本数据,计算得到χ2=4.172,依据α=0.05的独立性检验,没有充分证据推断H0不成立,即认为X与Y无关【解析】

因为样本相关系数的绝对值越接近1两个变量的线性相关程度越强,故A错误;因为决定系数R2越接近1,表示模型对数据的拟合效果越好,故B正确;因为χ2=4.172>3.841,应拒绝原假设H0,即认为X与Y有关联,而非无关,故D错误.【答案】BC4.(教材经典题)调查某医院一段时间内婴儿出生的时间和性别的关联性,得到如下的列联表:单位:人【解析】性别出生时间合计晚上白天女243155男82634合计325789依据α=0.1的独立性检验,则在犯错误的概率不超过_______的前提下可以认为性别与出生时间有关联.(附:x0.1=2.706)0.11.残差与决定系数(1)残差观测值减去预测值所得的差(2)决定系数:R2=_________________,R2越______,模型拟合效果越好,反之,越差.大2.2×2列联表一般地,假设有两个分类变量X和Y,它们的取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其2×2列联表为XY合计Y=y1Y=y2X=x1aba+bX=x2cdc+d合计a+cb+dn=a+b+c+d3.临界值4.独立性检验基于小概率值α的检验规则是:当χ2≥xα时,就推断H0不成立,即认为X和Y不独立,该推断犯错误的概率不超过α;当χ2<xα时,没有充分证据推断H0不成立,可以认为X和Y独立.这种利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验.下表给出了χ2独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值:α0.10.050.010.0050.001xα2.7063.8416.6357.87910.828题型突破·思维拓展目标1非线性经验回归方程视角1

对数型经验回归方程某电动车公司为了抢占更多的市场份额,计划加大广告投入,该公司近5年的年广告费xi(单位:百万元)和年销售量yi(单位:百万辆)的关系如图所示.1-1现有①y=bx+a和②y=nlnx+m两种方案作为年销售量y关于年广告费x的回归分析模型,其中a,b,m,n均为常数.(1)请从样本相关系数的角度分析哪一个模型拟合程度更好;【解答】视角1

对数型经验回归方程某电动车公司为了抢占更多的市场份额,计划加大广告投入,该公司近5年的年广告费xi(单位:百万元)和年销售量yi(单位:百万辆)的关系如图所示.

1-1现有①y=bx+a和②y=nlnx+m两种方案作为年销售量y关于年广告费x的回归分析模型,其中a,b,m,n均为常数.(2)根据(1)的分析选取拟合程度更好的回归分析模型及表中数据,求出y关于x的经验回归方程,并预测年广告费为6百万元时电动车的年销售量.【解答】视角2

指数型经验回归方程云计算是信息技术发展的集中体现,近年来,我国云计算市场规模持续增长.从中国信息通信研究院发布的《云计算白皮书(2022年)》可知,我国2017年至2021年云计算市场规模数据统计表如下:1-2年份2017年2018年2019年2020年2021年年份代码x12345云计算市场规模y/亿元692962133420913229【解答】求非线性经验回归方程的常见转化类型:(1)对数函数型y=blnx+a的处理方法:设x′=lnx,原方程可化为y=bx′+a,再根据求线性经验回归模型的方法求出a,b.(3)幂函数型y=axb(a>0)可作变换Y=lny,m=lna,t=lnx,则有Y=m+bt.(4)指数函数型y=kabx(a>0且a≠1,k>0)可作变换Y=lny,m=lnk,则有Y=m+(blna)x.目标2回归效果分析视角1

残差分析假定产品产量x(单位:千件)与单位成本y(单位:元/件)之间存在相关关系.统计数据如下:【解答】

作出散点图如图所示.2-1x234345y737271736968(1)以x为解释变量,y为预报变量,作出散点图;假定产品产量x(单位:千件)与单位成本y(单位:元/件)之间存在相关关系.统计数据如下:【解答】2-1x234345y737271736968(2)求y与x之间的经验回归方程,当单位成本为70元/件时,预报产量为多少?令y=70,则70=-1.82x+77.37,解得x≈4.05,所以当单位成本为70元/件时,预报产量约为4.05千件.假定产品产量x(单位:千件)与单位成本y(单位:元/件)之间存在相关关系.统计数据如下:【解答】2-1x234345y737271736968(3)计算各组残差,并计算残差平方和.(保留两位小数)视角2

决定系数如图是某企业2019年至2025年的污水净化量(单位:吨)的折线图.注:年份代码1~7分别对应年份2019~2025.(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y和t的关系,请建立y关于t的经验回归方程,并预测2028年该企业的污水净化量;2-2【解答】如图是某企业2019年至2025年的污水净化量(单位:吨)的折线图.注:年份代码1~7分别对应年份2019~2025.(2)请用决定系数说明回归方程预报的效果.2-2【解析】刻画回归效果的三种方法(1)残差图法: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.(3)决定系数法:R2越接近1,表明拟合效果越好.目标3列联表与独立性检验

(2026·泉州期初)为比较A,B两种AI教学系统在提升教师备课效率方面的差异,研究人员在某地区随机招募了200名教师,并随机分配其中100名使用系统A,其余100名使用系统B.经过一个月的试用后,以“备课时间减少15%以上”作为备课效率显著提升的标准,经整理得到如下列联表:3(1)记事件“该地区教师使用系统A后,备课效率显著提升”的概率为P,求P的估计值;使用的教学系统备课效率合计显著提升没有显著提升系统A7525100系统B5545100合计13070200【解答】

(2026·泉州期初)为比较A,B两种AI教学系统在提升教师备课效率方面的差异,研究人员在某地区随机招募了200名教师,并随机分配其中100名使用系统A,其余100名使用系统B.经过一个月的试用后,以“备课时间减少15%以上”作为备课效率显著提升的标准,经整理得到如下列联表:3(2)根据小概率值α=0.005的独立性检验,分析这两种AI教学系统在显著提升教师备课效率方面是否存在差异.附:x0.005=7.879.使用的教学系统备课效率合计显著提升没有显著提升系统A7525100系统B5545100合计13070200【解答】独立性检验的方法:(1)构造2×2列联表;(2)计算χ2;(3)查表确定有多大的把握判定两个变量有关联.注意:查表时不是查最大允许值,而是先根据题目要求的百分比找到第一行对应的数值,再将该数值对应的xα值与求得的χ2值相比较.另外,表中第一行数据表示两个变量没有关联的可能性p,所以其有关联的可能性为1-p.变式3

(2024·全国甲卷)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?附:x0.05=3.841,x0.01=6.635.【解答】

(1)由题目所给数据得到如下2×2列联表:

优级品非优级品甲车间2624乙车间7030因为4.6875>3.841=x0.05,所以有95%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异.因为4.6875<6.635=x0.01,所以没有99%的把握认为甲、乙两车间产品的优级品率存在差异.变式3

(2024·全国甲卷)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【解答】【解析】A2.(2025·张家口二模)商品价格与销量之间往往存在某种关系,以下是某商品价格x(单位:元)与销量y(单位:万件)的调研数据:商品价格x/元1015202530销量y/万件5446403632则下面回归方程中最适宜作为销量y与价格x的回归方程的是(参考数据:ln2≈0.7,ln3≈1.1,ln5≈1.6)

(

)A.y=-1.4x+70

B.y=-0.7x+60C.y=100-20lnx

D.y=60-3lnx【解析】

对于A,分别代入x=10,30,可得y=56,28,与实际值相差较大,不合题意,故A错误;对于B,分别代入x=10,30,可得y=53,39,第五组数据与实际值相差较大,不合题意,故B错误;对于C,分别代入x=10,15,20,25,30,求得y的估计值与实际值完全相同,应采用,故C正确;对于D,代入x=10,可得y=60-3ln10=60-3×(ln2+ln5)≈53.1,代入x=30,得y=60-3(ln2+ln3+ln5)≈49.8,数据与实际值相差较大,不合题意,故D错误.【答案】C3.(2025·苏州期末)(多选)为比较甲、乙学校学生的数学水平,采取简单随机抽样的方法抽取88名学生.通过测验得到了如下数据:甲校43名学生中有10名学生数学成绩优秀;乙校45名学生中有7名学生数学成绩优秀.整理数据如下表:学校数学成绩合计不优秀优秀甲331043乙38745合计711788则下列说法正确的有

(

)A.甲校的数学抽测成绩优秀率一定比乙校的数学抽测成绩优秀率高B.甲校的数学成绩优秀率一定比乙校的数学成绩优秀率高C.甲校的数学成绩优秀人数可能比乙校的数学成绩优秀人数多D.根据小概率值α=0.1的独立性检验,可以认为两校的数学成绩优秀率几乎没有差异【解析】对于B,抽测的样本的优秀率可能代表性差,不一定能真实反映两校的优秀率,故B错误;对于C,甲校的数学优秀人数有可能比乙校的数学优秀人数多,故C正确;【答案】ACD图(1)

图(2)【解析】对于C,D,由题图可知,新数据的分布更集中,所以方差更小,决定系数更大,故C错误,D正确.【答案】ABD配套精练α0.10.050.0250.010.0050.001xα2.7063.8415.0246.6357.87910.828一、单项选择题1.某儿童医院用甲、乙两种疗法治疗小儿消化不良.采用有放回简单随机抽样的方法对治疗情况进行检查,得到两种疗法治疗数据的列联表:疗法疗效合计未治愈治愈甲155267乙66369合计21115136经计算得到χ2≈4.881,根据小概率值α=0.005的独立性检验,则可以认为 (

)A.两种疗法的效果存在差异B.两种疗法的效果存在差异,这种判断犯错误的概率不超过0.005C.两种疗法的效果没有差异D.两种疗法的效果没有差异,这种判断犯错误的概率不超过0.005【解析】

零假设为H0:疗法与疗效独立,即两种疗法效果没有差异.根据列联表中的数据,χ2≈4.881<7.879=x0.005,根据小概率值α=0.005的独立性检验,没有充分证据推断H0不成立,因此可以认为H0成立,即认为两种疗法效果没有差异.Cx3467z22.54.57A.-2

B.-1C.e-2

D.e-1【解析】【答案】C【解析】【答案】A【解析】【答案】D二、多项选择题5.(2025·新余二模)某农科院研制出了一种防治玉米病虫害的新药.为了解该药的防治效果,科研人员选用了100粒玉米种子(其中一部分用该药做了处理)进行试验,从中任选1粒,发现此粒种子抗病虫害的概率为0.8.已知未填写完整的2×2列联表如下表所示,则

(

)A.这100粒玉米种子中经过该药处理且不抗病虫害的有6粒B.这100粒玉米种子中抗病虫害的有84粒C.χ2的观测值约为13.428D.根据小概率值α=0.001的独立性检验,可以认为该新药有效

抗病虫害不抗病虫害合计种子经过该药处理60

种子未经过该药处理

14

合计

100【解析】

由题可将2×2列联表补充完整如下:

抗病虫害不抗病虫害合计种子经过该药处理60666种子未经过该药处理201434合计8020100由上表可知A正确,B错误;【答案】AD6.(2025·湛江一模)已知A(1,6),B(2,4),C(3,4),D(4,2),E(5,4),5个数据的散点图如图所示,采用一元线性回归模型建立经验回归方程.经分析确定E(5,4)为“离群点”,故将其去掉,将数据E(5,4)去掉后,下列说法正确的有

(

)A.样本相关系数r变大B.残差平方和变小C.决定系数R2变大【解析】

对于A,由图可知,变量x与变量y是负相关,且将数据E(5,4)去掉后,样本相关系数r的绝对值变大,但r变小,故A错误;对于B,C,将数据E(5,4)去掉后,变量x与变量y的相关性变强,所以残差平方和变小,决定系数R2变大,故B,C正确;【答案】BCD【解析】【答案】CD【解析】0.3e-4【解析】

设男性患者有x人,则女性患者有2x人,得2×2列联表如下:【答案】12四、解

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