山西省忻州市2020学年高中数学 第三章 统计案例 3.1 回归分析的基本思想及其初步应用课堂练习（无答案）新人教A版选修2-3（通用）

1、3.1回归分析的基本思想和初步应用3.1回归分析的基本思想和初步应用(1)典型例子范例1。教科书P81范例1范例2 .某工厂的生产原料消费X和销售Y(单位：百万韩元)之间存在以下对应关系。x射线2468y30405070(1)x和y之间是否存在线性相关性？那么，求回归方程。(2)实际销售额在50万韩元以上的话，原材料消耗应该少多少？教室检查1.如果回归线方程式为y=3-5x，且变数x增加一个单位()A.Y平均增加3个单位B. Y平均减少5个单位C.y平均增加5个单位D. y平均减少3个单位2.一位母亲记录了儿子39岁时的身高，数据见下表。年龄/万3456789密钥/cm94.8104.2108

2、.7117.8124.3130.8139.0因此，身高和年龄的回归模型为y=7.19x 73.93，如果用牙齿模型预测牙齿孩子10岁时的身高，则正确的表示为()A.密钥必须为145.83厘米b。身高超过145.83厘米C.身高145.83厘米左右，d .身高145.83厘米以下3.1回归分析的基本思想和初步应用(二)典型例子(以下内容不要求学生预习时完成)是的。某10名同学的数学、物理、国语成绩如下。数学13612512287108113111709474物理学107919276938582787873国语861141041091001061121049599如果分别研究他们的数学成绩和物理成

3、绩的关系，数学成绩和国语成绩的关系，你会发现什么规律？参考资料：物理成绩和数学成绩的相关系数r=0.87。国语成绩和数学成绩的相关系数| r |R|=0.092.教室检查1.已知三点(3，10)、(7，20)、(11，24)的横坐标x与坐标y具有线性相关性，回归线表达式为_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _2.甲、乙、丙、郑四位同学分别实验了A、B的线性相关性，并用回归分析方法分别求出相关系数R和误差平方和M，如下表： ()甲以病床丁r0.820.780.690.85m106115124103哪个学生的实验结果与A，B两个变量的线性相关性更强？A.a. a. B. b C.

4、C. C. D .丁3.1回归分析的基本思想和初步应用(3)典型例子(以下内容不要求学生预习时完成)范例1。教科书P86范例2范例2 .在化学反应过程中，某种化学物质的反应速度y(g/分钟)与催化剂的量x(g)有关，目前收集了8组数据，显示在表中。催化剂的量x/g1518212427303336化学反应速率y/(g/f分钟)6830277020565350(1)制作散布图，并观察x和y是否为线性。(2)如果没有线性关系，请选择相应的函数模型拟合x和y之间的相关性。(3)将选定的函数模型转换为线性函数模型，并创建转换关系。教室检查1.如果y和x之间的数据集为：x射线01234y13556适合5对数据的回归线必须通过的点是。2.据悉，某处的财政收入x和支出y满足线性回归方程式=a bx e(单位：108韩元)，其中b=0.8