回归方程与独立性检验
7页1、- 回归方程与独立性检验1*与y之间的一组数据,则y与*的线性回归方程=*+必过点*0123y1357A2,2B1,2C1.5,4D1.5,02为了解*社区居民的家庭年收入所年支出的关系,随机调查了该社区5户家庭,得到如下统计数据表:收入*万元8.28.610.011.311.9支出y万元6.27.58.08.59.8根据上表可得回归直线方程,其中,据此估计,该社区一户收入为15万元家庭年支出为A11.4万元B11.8万元C12.0万元D12.2万元3在2021年3月15日那天,哈市物价部门对本市的5家商场的*商品的一天销售量及其价格进展调查,5家商场的售价*元和销售量y件之间的一组数据如下表所示:价格*99.51010.511销售量y1110865由散点图可知,销售量y与价格*之间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是;y=3.2*+a,参考公式:回归方程;y=b*+a,a=b,则a=A24B35.6C40.5D404*,y的取值如下表所示:*234y645如果y与*呈线性相关,且线性回归方程为,则b=ABCD5为了解*商品销售量y件与销售价格*元/件的关系,统计了*,y的10组
2、值,并画成散点图如图1,则其回归方程可能是A=10*198B=10*+198C=10*+198D=10*1986根据以下样本数据 * 1 2 3 4 y43.22.11得到回归方程=b*+a,则下述说确的是Ay与*负相关B回归直线必经过点2.5,3Ca0,b0Da0,b07变量*与y之间的回归直线方程为y=3+2*,假设*i=17,则yi的值等于A3B4C0.4D408甲,乙,丙,丁四位同学各自对A,B两变量的线性相关试验,并用回归分析方法分别求得相关系数r如表:甲乙丙丁r0.820.780.690.85则这四位同学的试验结果能表达出A,B两变量有更强的线性相关性的是A甲B乙C丙D丁9以下说法中不正确的选项是A“所有金属都能导电,铁是金属,所以铁能导电这种推理属于演绎推理B数据*1,*2,*n的方差是4,则数据3*1+2021 ,3*2+2021 ,3*n+2021 的标准差是6C用相关指数R2来刻画回归效果,R2的值越小,说明模型的拟合效果越好D假设变量y和*之间的相关系数r=0.9362,则变量y和*之间具有很强的线性相关关系10以下四组散点图对应的样本统计数据的相关系数分别为r1
3、,r2,r3,r4,则它们的大小关系为Ar1r3r4r2Br2r4r3r1Cr4r2r1r3Dr3r1r2r411在一组样本数据*1,y1,*2,y2,*n,ynn2,*1,*2,*n不全相等的散点图中,假设所有样本点*i,yii=1,2,n都在直线y=*+1上,则这组样本数据的样本相关系数为A1B0C1D12春节期间,“厉行节约,反对浪费之风悄然吹开,*市通过随机询问100名性别不同的居民是否能做到“光盘行动,得到如下的列联表:做不到“光盘能做到“光盘男4510女3015附:参照附表,得到的正确结论是A在犯错误的概率不超过l%的前提下,认为“该市居民能否做到光盘与性别有关B在犯错误的概率不超过l%的前提下,认为“该市居民能否做到光盘与性别无关C有90%以上的把握认为“该市居民能否做到光盘与性别有关D有90%以上的把握认为“该市居民能否做到光盘与性别无关13*校为了研究学生的性别和对待*一活动的态度支持和不支持两种态度的关系,运用22列联表进展独立性检验,经计算K2=7.069,则所得到的统计学结论是:有的把握认为“学生性别与支持该活动有关系Pk2k00.1000.0500.0250.
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