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《步步高 学案导学设计》2013-2014学年 高中数学 人教A版选修1-2【配套备课资源】第1章 1.1(二).doc

上传人:高**** 文档编号:2042015 上传时间:2024-06-14 格式:DOC 页数:4 大小:61.50KB
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资源描述

1、1.1回归分析的基本思想及其初步应用(二)一、基础过关1下列说法正确的是()线性回归方程适用于一切样本和总体;线性回归方程一般都有时间性;样本的取值范围会影响线性回归方程的适用范围;根据线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值A BC D2在一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)(n2,x1,x2,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xi,yi)(i1,2,n)都在直线yx1上,则这组样本数据的样本相关系数为()A1 B0C. D13某学校开展研究性学习活动,某同学获得一组实验数据如下表:x1.99345.16.12y1.54.047.51218.01对于表中数据,现

2、给出下列拟合曲线,其中拟合程度最好的是()Ay2x2 By()xCylog2x Dy(x21)4某地财政收入x与支出y满足回归方程ybxae(单位:亿元),其中b0.8,a2,|e|0.5,如果今年该地区财政收入10亿元,年支出预计不会超过()A10亿 B9亿C10.5亿 D9.5亿5有下列说法:在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适;相关指数R2来刻画回归的效果,R2值越大,说明模型的拟合效果越好;比较两个模型的拟合效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型,拟合效果越好其中正确命题的个数是()A0 B1 C2 D3二、能力提升6为了考察两个变量x

3、和y之间的线性相关性,甲、乙两个同学各自独立地做10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为l1和l2.已知在两个人的试验中发现对变量x的观测数据的平均值恰好相等,都为s,对变量y的观测数据的平均值也恰好相等,都为t.那么下列说法正确的是()A直线l1和l2有交点(s,t)B直线l1和l2相交,但是交点未必是点(s,t)C直线l1和l2由于斜率相等,所以必定平行D直线l1和l2必定重合7研究人员对10个家庭的儿童问题行为程度(X)及其母亲的不耐心程度(Y)进行了评价结果如下,家庭1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,儿童得分:72,40,52,87,39,95,12,64,

4、49,46,母亲得分:79,62,53,89,81,90,10,82,78,70.下列哪个方程可以较恰当的拟合()A. 0.771 1x26.528B. 36.958ln x74.604C. 1.177 8x1.014 5D. 20.924e0.019 3x8如果散点图的所有点都在一条直线上,则残差均为_,残差平方和为_,相关指数为_9在研究两个变量的相关关系时,观察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线yebxa的周围,令zln y,求得线性回归方程为 0.25x2.58,则该模型的回归方程为_10某化工厂为预测某产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量之间的相关关系,现取了8对观测值,计

5、算得:xi52,yi228,x478,xiyi1 849,则y与x的线性回归方程是_11某种产品的广告费支出x(单位:百万元)与销售额y(单位:百万元)之间有如下对应数据:x24568y3040605070(1)画出散点图;(2)求y关于x的线性回归方程. 12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20192019201920192019需求量(万吨)236246257276286(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的线性回归方程 x ;(2)利用(1)中所求出的线性回归方程预测该地2019年的粮食需求量三、探究与拓展13某种书每册的成本费y元与印刷册数x(千册)有关,经统

6、计得到数据如下:x123510203050100200y10.155.524.082.852.111.621.411.301.211.15检验每册书的成本费y元与印刷册数的倒数之间是否有线性相关关系,如有,求出y对的回归方程答案1B2.D3.D 4C5D6A7.B8.0019. e0.25x2.5810. 11.472.62x11解(1)散点图如图所示:(2)列出下表,并用科学计算器进行有关计算.i12345xi(百万元)24568yi(百万元)3040605070xiyi601603003005605;50;x2i145;xiyi1 380于是可得 6.5, 506.5517.5.于是所求的

7、线性回归方程是 6.5x17.5.12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,下面来求线性回归方程,先将数据预处理如下:年份201942024需求量257万吨211101929由预处理后的数据,容易算得0,3.2, 6.5, 3.2.由上述计算结果,知所求线性回归方程为 257 (x2 006) 6.5(x2 006)3.2.即 6.5(x2 006)260.2.(2)利用所求得的线性回归方程,可预测2019年的粮食需求量为6.5(2 0122 006)260.26.56260.2299.2(万吨)300(万吨)13解把置换为z,则z,从而z与y的数据为:z10.50.3330.20.1y10.155.524.082.852.11z0.050.0330.020.010.005y1.621.411.301.211.15根据数据可得r0.999 8,故z与y具有很强的线性相关关系由上表数据计算得 8.976, 1.120,从而y8.976z1.120.又z,所以 1.120.第 4 页

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