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文档简介

课时质量评价(五十九)1.下列有关线性回归的说法,不正确的是()A.具有相关关系的两个变量不是因果关系B.散点图能直观地反映数据的相关程度C.经验回归直线最能代表线性相关的两个变量之间的关系D.任何一组数据都有经验回归方程D解析:根据两个变量具有相关关系的概念,可知A正确;散点图能直观地描述呈相关关系的两个变量的相关程度,且经验回归直线最能代表它们之间的线性相关关系,所以B,C正确;具有相关关系的成对样本数据才有经验回归方程,所以D不正确.2.对两个变量x,y进行线性回归分析,计算得到样本相关系数r=-0.9962,则下列说法中正确的是()A.x与y正相关B.x与y具有较强的线性相关关系C.x与y几乎不具有线性相关关系D.x与y的线性相关关系还需进一步确定B解析:因为样本相关系数r=-0.9962,所以x与y负相关.因为|r|=0.9962,非常接近1,所以线性相关性很强.故选B.3.某校一个课外学习小组为研究某作物种子的发芽率y和温度x(单位:°C)的关系,在20个不同的温度条件下进行种子发芽实验,由实验数据(xi,yi)(i=1,2,…,20)得到下面的散点图:由此散点图,在10°C至40°C之间,下面四个回归方程类型中最适宜作为发芽率y和温度x的回归方程类型的是()A.y=a+bx B.y=a+bx2C.y=a+bex D.y=a+blnx4.某供电公司为了分析本地某小区的用电量y(单位:kW·h)与气温x(单位:°C)之间的关系,随机统计了4天的用电量与当天的气温,这两者之间的对应关系如下表:气温x/°C181310-1用电量y/(kW·h)24343864若上表中的数据可用经验回归方程y=-2x+b(b∈R)来预测,则当气温为-4°C时,该小区相应的用电量约为kW·h.68解析:由表中数据可得x=18+13+10-14则将(10,40)代入经验回归方程可得,40=-20+b,得b=60,则经验回归方程为y=-2x+60.当x=-4时,y=-2×(-4)+60=68.故当气温为-4℃时,该小区相应的用电量约为68kW·h.5.新能源汽车的核心部件是动力电池,电池占了整车成本的很大一部分,而其中的原材料碳酸锂又是电池的主要成分.从2020年底开始,碳酸锂的价格不断升高,下表是2022年某企业的前5个月碳酸锂的价格y(单位:万元/千克)与月份x的统计数据.月份代码x12345碳酸锂价格y/(万元/千克)0.50.61m1.5根据表中数据,得出y关于x的经验回归方程为y=0.28x+a,根据数据计算出在样本点(5,1.5)处的残差为-0.06,则表中m=.1.4解析:由题可知,当x=5时,有1.5-y=1.5-(0.28×5+a)=-0.06,解得a=0.16.又x=1+2+3+4+55y=0.5+0.6+1+m+1.55=3.6+m且经验回归直线过样本点的中心(x,y),所以0.28×3+0.16=3.6+m56.(多选题)某工厂为了研究某种产品的产量x(单位:吨)与所需某种材料的用量y(单位:吨)之间的相关关系,在生产过程中收集了4组数据如表所示.根据表中数据可得经验回归方程为y=0.78x+a,则下列四个说法中正确的为()x/吨3467y/吨2.5345.9A.变量x与y正相关B.y与x的样本相关系数r<0C.a=-0.05D.当产量为8吨时,预测所需材料约为6.19吨ACD解析:因为经验回归方程y=0.78x+a,0.78>0,所以变量x与y呈正相关,样本相关系数r>0,故A正确,B错误;由表格数据可得x=3+4+6+74则0.78×5+a=3.85,解得a=-0.05,故C正确;经验回归方程为y=0.78x-0.05,当x=8时,y=0.78×8-0.05=6.19,即产量为8吨时,预测所需材料约为6.19吨,故D正确.7.(能力创新)某互联网公司为了确定下一季度的前期广告投入计划,收集了近6个月的广告投入量x(单位:万元)和收益y(单位:万元)的数据如下表:月份123456x/万元24681012y/万元14.2120.3131.831.1837.8344.67他们用两种模型①y=bx+a,②y=aebx分别进行拟合,得到相应的经验回归方程并进行残差分析,得到如图所示的残差图及一些统计量的值.xyeq\i\su(i=1,6,x)iyieq\i\su(i=1,6,x)eq\o\al(2,i)7301464.24364(1)根据残差图,比较模型①,②的拟合效果,应选择哪个模型?并说明理由.(2)残差绝对值大于2的数据被认为是异常数据,需要剔除.①剔除异常数据后,求出(1)中所选模型的经验回归方程;②当广告投入量x=18时,(1)中所选模型收益的预测值是多少?附:对于一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其经验回归方程y=bx+a的斜率和截距的最小二乘估计分别为eq\o(b,\s\up6(^))=eq\f(\i\su(i=1,n,)(xi-\x\to(x))(yi-\x\to(y)),\i\su(i=1,n,)(xi-\x\to(x))2)=eq\f(\i\su(i=1,n,x)iyi-n\x\to(x)\x\to(y),\i\su(i=1,n,x)eq\o\al(2,i)-n\x\to(x)2),eq\o(a,\s\up6(^))=eq\x\to(y)-eq\o(b,\s\up6(^))eq\x\to(x).解:(1)应该选择模型①,因为模型①的残差点比较均匀地落在以横轴为对称轴的水平带状区域中,且模型①的带状区域比模型②的带状区域窄,所以模型①的拟合精度更高,经验回归方程的预测精度高.(2)①剔除异常数据,即3月份的数据后,得x'=15×(7×6-y'=15×(30×eq\i\su(i=1,5,x)iyi=1464.24-6×31.8=1273.44,eq\i\su(i=1,5,x)eq\o\al(2,i)=364-62=328,所以eq\o(b,\s\up6(^))=eq\f(\i\su(i=1,5,x)iyi-5\x\to(x′)\x\to(y′),\i\su(i=1,

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