- 集合与常用逻辑用语
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- 用样本估计总体
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x和y的散点图如图所示,则下列说法中所有正确命题的序号为________.

①x,y是负相关关系;
②在该相关关系中,若用
拟合时的相关指数为
,用
拟合时的相关指数为
,则
>
;
③x,y之间不能建立线性回归方程.

①x,y是负相关关系;
②在该相关关系中,若用






③x,y之间不能建立线性回归方程.
越接近高考学生焦虑程度越强,四个高三学生中大约有一个有焦虑症,经有关机构调查,得出距离高考周数与焦虑程度对应的正常值变化情况如下表周数:
回归方程
中
,
.
参考数据:
,
.
(1)作出散点图;

(2)根据上表数据用最小二乘法求出y关于x的线性回方程
(精确到0.01)
(3)根据经验观测值为正常值的0.85~1.06为正常,若1.06~1.12为轻度焦虑,1.12~1.20为中度焦虑,1.20及以上为重度焦虑.若为中度焦虑及以上,则要进行心理疏导.若一个学生在距高考第二周时观测值为103,则该学生是否需要进行心理疏导?
周数x | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
正常值y | 55 | 63 | 72 | 80 | 90 | 99 |
回归方程



参考数据:


(1)作出散点图;

(2)根据上表数据用最小二乘法求出y关于x的线性回方程

(3)根据经验观测值为正常值的0.85~1.06为正常,若1.06~1.12为轻度焦虑,1.12~1.20为中度焦虑,1.20及以上为重度焦虑.若为中度焦虑及以上,则要进行心理疏导.若一个学生在距高考第二周时观测值为103,则该学生是否需要进行心理疏导?
从2016年1月1日起,广东、湖北等18个保监局所辖地区将纳入商业车险改革试点范围,其中最大的变化是上一年的出险次数决定了下一年的保费倍率,具体关系如下表:
经验表明新车商业车险保费与购车价格有较强的线性相关关系,下面是随机采集的8组数据
(其中
(单位:万元)表示购车价格,
(单位:元)表示商业车险保费):(8,2150),(11,2400),(18,3140),(25,3750),(25,4000),(31,4560),(37,5500),(45,6500),已知由这8组数据得到的回归直线方程为
.
(1)求
的值;
(2)广东李先生2017年1月购买了一辆价值20万元的新车,
①估计李先生购车时的商业车险保费;
②若该车2017年3月已出过一次险,5月又被刮花了,李先生到汽车维修
店询价,预计修车费用为500元,理赔专员建议李先生自费维修(即不出险),你认为李先生是否应该接受该建议?请说明理由.(假设车辆2017年与2018年都购买相同的商业车险产品)
上一年出险次数 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5次以上(含5次) |
下一年保费倍率 | 85% | 100% | 125% | 150% | 175% | 200% |
连续两年没出险打7折,连续三年没出险打6折 |
经验表明新车商业车险保费与购车价格有较强的线性相关关系,下面是随机采集的8组数据




(1)求

(2)广东李先生2017年1月购买了一辆价值20万元的新车,
①估计李先生购车时的商业车险保费;
②若该车2017年3月已出过一次险,5月又被刮花了,李先生到汽车维修

根据如下样本数据:
得到的线性回归方程为
=
x+
,则( )
x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
y | 4.0 | 2.5 | 0.5 | 0.5 | 0.4 | 0.1 |
得到的线性回归方程为



A.![]() ![]() | B.![]() ![]() |
C.![]() ![]() | D.![]() ![]() |
某家具厂对每日的原材料费支出与销售额之间的关系进行分析研究,12月1日~5日的原材料费支出
(单位:万元)与销售额
(单位:万元)之间有如下数据:
该家具厂所确定的研究方案是:先从这5组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再用被选取的2组数据进行检验,
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天的数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日的2组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出
关于
的线性回归方程
,并判断该线性回归方程是否可靠(若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差不超过2万元,则认为得到的线性回归方程是可靠的).


日期 | 12月1日 | 12月2日 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 |
![]() | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
![]() | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
该家具厂所确定的研究方案是:先从这5组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再用被选取的2组数据进行检验,
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天的数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日的2组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出



为研究语文成绩和英语成绩之间是否具有线性相关关系,统计两科成绩得到如图所示的散点图(两坐标轴单位长度相同),用回归直线
近似地刻画其相关关系,根据图形,以下结论最有可能成立的是( )



A.线性相关关系较强,b的值为1.25 |
B.线性相关关系较强,b的值为0.83 |
C.线性相关关系较强,b的值为-0.87 |
D.线性相关关系太弱,无研究价值 |
x和y的散点图如图所示,则下列说法中①x,y是负相关关系;②在该相关关系中,若用
拟合时的相关指数为
,用
拟合时的相关指数为
则
;③x,y之间不能建立线性回归方程;所有正确命题的序号为________.






某市春节期间7家超市的广告费支出
(万元)和销售额
(万元)的数据如下:
若用线性回归模型拟合
与
的关系,则
关于
的线性回归方程为__________________.
参考数据及公式:
.


超市 | A | B | C | D | E | F | G |
广告费支出![]() | 1 | 2 | 4 | 6 | 11 | 13 | 19 |
销售额![]() | 19 | 32 | 40 | 44 | 52 | 53 | 54 |
若用线性回归模型拟合




参考数据及公式:

在某种产品表面进行腐蚀刻线实验,得到腐蚀深度y与腐蚀时间x之间的一组观察值如下表:
(1)画出散点图;
(2)求y对x的线性回归方程;
(3)利用线性回归方程预测时间为100 s时腐蚀深度为多少.
x/s | 5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 | 90 | 120 |
y/μm | 6 | 10 | 10 | 13 | 16 | 17 | 19 | 23 | 25 | 29 | 46 |
(1)画出散点图;
(2)求y对x的线性回归方程;
(3)利用线性回归方程预测时间为100 s时腐蚀深度为多少.
已知x与y之间的几组数据如下表:
假设根据上表数据所得线性回归方程为
,根据中间两组数据(4,3)和(5,4)求得的直线方程为
,则
___b,
____
.(填“
”或“
”)
附:回归直线方程
中,
.
![]() | 3 | 4 | 5 | 6 |
![]() | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
假设根据上表数据所得线性回归方程为







附:回归直线方程

