- 集合与常用逻辑用语
- 函数与导数
- 三角函数与解三角形
- 平面向量
- 数列
- 不等式
- 空间向量与立体几何
- 平面解析几何
- 计数原理与概率统计
- + 解释回归直线方程的意义
- 用回归直线方程对总体进行估计
- 根据回归方程求原数据中的值
- 推理与证明
- 算法与框图
- 复数
- 几何证明选讲
- 不等式选讲
- 矩阵与变换
- 初中衔接知识点
- 竞赛知识点
给出以下四个说法：
①残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小
②在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好；
③在回归直线方程
中，当解释变量
每增加一个单位时，预报变量
平均增加
个单位；
④对分类变量
与
，若它们的随机变量
的观测值
越小，则判断“与有关系”的把握程度越大．
其中正确的说法是
①残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小
②在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数
的值越大，说明拟合的效果越好；③在回归直线方程
中，当解释变量每增加一个单位时，预报变量平均增加个单位；④对分类变量
与，若它们的随机变量的观测值越小，则判断“与有关系”的把握程度越大．其中正确的说法是
| A．①④ | B．②④ | C．①③ | D．②③ |
设有一个回归方程为y=2-2.5x,则变量x增加一个单位时（）
| A．y平均增加2.5个单位 | B．y平均增加2个单位 |
| C．y平均减少2.5个单位 | D．y平均减少2个单位 |
据不完全统计，某厂的生产原料耗费
（单位：百万元）与销售额
（单位：百万元）如下：
变量、为线性相关关系.
（1）求线性回归方程必过的点；
（2）求线性回归方程；
（3）若实际销售额要求不少于
百万元，则原材料耗费至少要多少百万元。
，
（单位：百万元）与销售额（单位：百万元）如下： | 2 | 4 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 50 | 70 |
变量
、为线性相关关系.（1）求线性回归方程必过的点；
（2）求线性回归方程；
（3）若实际销售额要求不少于
百万元，则原材料耗费至少要多少百万元。，调查了某地若干户家庭的年收入x（单位：万元）和年饮食支出y（单位：万元），调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系，并由调查数据得到y对x的回归直线方程：
=0.245x+0.321.由回归直线方程可知，家庭年收入每增加1万元，年饮食支出平均增加_______万元.
=0.245x+0.321.由回归直线方程可知，家庭年收入每增加1万元，年饮食支出平均增加_______万元.已知
，
的线性回归直线方程为
，且，之间的一组相关数据如下表所示，则下列说法错误的为
，的线性回归直线方程为，且，之间的一组相关数据如下表所示，则下列说法错误的为| A．变量，之间呈现正相关关系 | B．可以预测，当 时， |
C． | D．由表格数据可知，该回归直线必过点 |
下列说法：①对于独立性检验，
的值越大，说明两事件相关程度越大；②以模型
去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设
，将其变换后得到线性方程
，则
，
的值分别是
和
；③根据具有线性相关关系的两个变量的统计数据所得的回归直线方程
中，
，
，
，则
；④通过回归直线
及回归系数
，可以精确反映变量的取值和变化趋势，其中正确的个数是（ ）
的值越大，说明两事件相关程度越大；②以模型去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设，将其变换后得到线性方程，则，的值分别是和；③根据具有线性相关关系的两个变量的统计数据所得的回归直线方程中，，，，则；④通过回归直线及回归系数，可以精确反映变量的取值和变化趋势，其中正确的个数是（ ）A． | B． | C． | D． |
下表是我省某地区2012年至2018年农村居民家庭年纯收入
（单位：万元）的数据如下表：
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2018年该地区农村居民家庭年纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭年纯收入（结果精确到0.1）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
．
（单位：万元）的数据如下表：| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 年纯收入 | 2 | 3 | 3.5 | 4 | 4.5 | 5 | 6 |
（1）求
关于的线性回归方程；（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2018年该地区农村居民家庭年纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭年纯收入（结果精确到0.1）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，．某产品的广告费用
(单位：万元)与销售额
(单位：万元)的统计数据如下表：
根据上表可得回归方程
中的
为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售为( )
(单位：万元)与销售额 (单位：万元)的统计数据如下表：根据上表可得回归方程
中的为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售为( )| A．63.6万元 | B．65.5万元 |
| C．67.7万元 | D．72.0万元 |
根据最小二乘法由一组样本点
（其中
），求得的回归方程是
，则下列说法正确的是( )
（其中），求得的回归方程是，则下列说法正确的是( )| A．至少有一个样本点落在回归直线上 |
| B．若所有样本点都在回归直线上，则变量同的相关系数为1 |
C．对所有的解释变量 （）， 的值一定与 有误差 |
D．若回归直线的斜率 ，则变量x与y正相关 |
一位母亲根据儿子
岁身高的数据建立了身高
与年龄
(岁)的回归模型
，用这个模型预测这个孩子
岁时的身高，则正确的叙述是（）
岁身高的数据建立了身高与年龄(岁)的回归模型，用这个模型预测这个孩子岁时的身高，则正确的叙述是（）A．身高在 左右 | B．身高一定是 |
| C．身高在以上 | D．身高在以下 |