高中数学北师大版选修23课时作业:3.1 回归分析 Word版含解析

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1、2019年北师大版精品数学资料选修2-3第三章1课时作业48一、选择题12013北京通州一模对两个变量y和x进行回归分析,得到一组样本数据:(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn),则下列说法中不正确的是()A由样本数据得到的回归方程ybxa必过样本点的中心(,)B误差越小的模型,拟合的效果越好C用相关系数r2来刻画变量间的相关程度,r2的值越小,说明模型的相关程度越高D若变量y和x之间的相关系数r0.9362,则变量y与x之间具有线性相关关系解析:r2的值越大,说明误差越小,也就是说模型的相关程度越高,故选C.答案:C22014烟台高二检测甲、乙、丙、丁四位同学各自对A、B两变量的线性

2、相关性作试验,并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m如下表:甲乙丙丁r0.820.780.690.85m106115124103则试验结果体现A、B两变量更强的线性相关性的是同学()A甲B乙C丙D丁解析:由表可知,丁同学的相关系数r最大且残差平方和m最小,故丁同学的试验结果体现A、B两变量更强的线性相关性答案:D3设两个变量x和y之间具有线性相关关系,它们的相关系数是r,y关于x的回归直线的斜率是b,纵截距是a,那么必有()Aa与r符号相同Ba与r符号相反Cb与r符号相同Db与r符号相反解析:根据b与r的计算公式可知,b与r符号相同答案:C4某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下

3、表广告费用x(万元)4235销售额y(万元)49263954根据上表可得回归方程ybxa中的b为9.4,据此模型预报广告费用为6万元时销售额为()A63.6万元B65.5万元C67.7万元D72.0万元解析:由表可计算,42,因为点(,42)在回归直线ybxa上,且b为9.4,所以429.4a,解得a9.1,故回归方程为y9.4x9.1,令x6得y65.5,选B.答案:B二、填空题5面对竞争日益激烈的消费市场,众多商家不断扩大自己的销售市场,以降低生产成本某白酒酿造企业市场部对该企业9月份的产品销量(单位:千箱)与单位成本的资料进行线性回归分析,结果如下:,71,79,iyi1481.b1.8

4、182,a71(1.8182)77.36,则销量每增加1000箱,单位成本下降_元解析:由上表可得,y1.8182x77.36,销量每增加1千箱,则单位成本下降1.8182元答案:1.81826已知回归直线的斜率的估计值为1.23.样本点的中心为(4,5),则回归直线方程是_解析:由斜率的估计值为1.23,且回归直线一定经过样本点的中心(4,5),可得y51.23(x4),即y1.23x0.08.答案:y1.23x0.0872014宁夏吴忠模拟某单位为了了解用电量y度与气温x之间的关系,随机统计了某4天的用电量与当天气温,并制作了对照表:气温()1813101用电量(度)24343864由表中

5、数据得线性回归方程ybxa中b2,预测当气温为4时,用电量的度数约为_解析:10,40,回归方程过点(,),40210a.a60.y2x60.令x4,y(2)(4)6068.答案:68三、解答题8某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:年份20022004200620082010需求量(万吨)236246257276286(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程ybxa;(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2012年的粮食需求量解:(1)由所给数据看出,年需求量与年份之间是近似直线上升,下面来求回归直线方程,先将数据预处理如下:年份200642024需求量2572

6、11101929由预处理后的数据,容易算得0,3.2,b6.5,ab3.2.由上述计算结果知,所求回归直线方程为y257b(x2006)a6.5(x2006)3.2.即y6.5(x2006)260.2.(2)利用所求得的直线方程,可预测2012年的粮食需求量为65(20122006)260.26.56260.2299.2(万吨)300(万吨)92013重庆高考从某居民区随机抽取10个家庭,获得第i个家庭的月收入xi(单位:千元)与月储蓄yi(单位:千元)的数据资料,算得i80,i20,iyi184,720.(1)求家庭的月储蓄y对月收入x的线性回归方程ybxa;(2)判断变量x与y之间是正相关还是负相关;(3)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄附:线性回归方程x中,b,ab,其中,为样本平均值,线性回归方程也可写为ybxa.解:(1)由题意知n10,i8,i2,又n2720108280,iyin184108224,由此得b0.3,ab20.380.4,故所求回归方程为y0.3x0.4.(2)由于变量y的值随x的值增加而增加(b0.30),故x与y之间是正相关(3)将x7代入回归方程可以预测该家庭的月储蓄为y0.370.41.7(千元)

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