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2020-2021学年数学人教A版必修3课时分层作业14 变量间的相关关系 WORD版含解析.doc

上传人:高**** 文档编号:227211 上传时间:2024-05-26 格式:DOC 页数:8 大小:216KB
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资源描述

1、课时分层作业(十四)变量间的相关关系(建议用时:60分钟)一、选择题1有几组变量:汽车的重量和汽车每消耗1升汽油所行驶的平均路程;平均日学习时间和平均学习成绩;立方体的棱长和体积其中两个变量成正相关的是()ABCDC是负相关;是正相关;不是相关关系2由一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)得到的回归直线方程为x,那么下面说法不正确的是()A直线x必经过点(,)B直线x至少经过点(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)中的一个点C直线 x的斜率为D直线x是最接近y与x之间真实关系的一条直线B回归直线一定经过样本点的中心,故A正确;直线x可以不经过样本点中的任何一点,故B

2、错误由回归方程的系数可知C正确;在直角坐标系中,直线x与所有样本点的偏差的平方和最小,故D正确;3四名同学根据各自的样本数据研究变量x,y之间的相关关系,并求得回归直线方程,分别得到以下四个结论:y与x负相关且2.347x6.423;y与x负相关且3.476x5.648;y与x正相关且5.437x8.493;y与x正相关且4.326x4.578.其中一定不正确的结论的序号是()ABCDD由正负相关的定义知一定不正确4为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子身高数据如下:父亲身高x(cm)174176176176178儿子身高y(cm)175175176177177则y对x的线性回归方

3、程为()Ayx1Byx1Cy88xDy176C176,176.根据回归直线过样本中心点(、)验证知C符合5某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表: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x中的为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B(4235)3.5,(49263954)42,所以 429.43.59.1.所以回归方程为9.4x9.1.令x6,得65.5(万元)二、填空题6若回归直线x的斜率估值为1.23,样本中心点为(4,5),当x2时,估计y的值为_2.54因为回归直线x的斜率估

4、值为1.23,所以1.23,1.23x.因为样本中心点为(4,5),所以51.234,0.08,1.23x0.08,代入x2,y1.2320.082.54.7如图,有5组(x,y)数据,去掉_点对应的数据后,剩下的4组数据的线性相关程度最大D去掉D点对应的数据后,其余四点大致在一条直线附近,相关性最强8为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:h)与当天投篮命中率y之间的关系:时间x12345命中率y0.40.50.60.60.4小李这5天的平均投篮命中率为_;用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6h篮球的投篮命中率为_0.

5、50.530.5,3.由公式,得0.01,从而 0.50.0130.47.所以回归方程为0.470.01x.所以当x6时,0.470.0160.53.三、解答题9两对变量A和B,C和D的取值分别对应如表1和表2,画出散点图,分别判断它们是否具有相关关系;若具有相关关系,说出它们相关关系的区别表1A2618131041B202434385064表2C05101520253035D541.67602.66672.09704.99806.71908.59975.421 034.75解散点图分别如图(1)和图(2)从图中可以看出两图中的点各自分布在一条曲线附近,因此两对变量都具有相关关系图(1)中,当

6、A的值由小变大时,B的值却是由大变小,故A和B成负相关;图(2)中,当C的值由小变大时,D的值也是由小变大,故C和D成正相关10下表提供了某厂节能降耗技术改进后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据:x3456y2.5344.5(1)请画出上表数据的散点图;(2)请根据上表提供的数据,求出y关于x的回归直线解(1)散点图如图:(2)4.5,3.5,iyi32.5435464.566.5,3242526286,所以0.7,3.50.74.50.35.所以所求的线性回归方程为0.7x0.35.1变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(1

7、1.8,3),(12.5,4),(13,5);变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),(13,1)r1表示变量Y与X之间的线性相关系数,r2表示变量V与U之间的线性相关系数,则()Ar2r10B0r2r1Cr200,r20.r20b,aB.b,aC.a D.b,aC由(1,0),(2,2)求b,a.b2,a0212.求,时,iyi04312152458,3.5,14916253691,3.5,a.3某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费用的时间,为此进行了5次试验,根据收集到的数据(如下表),由最小二乘法求得回归直线方程为7.8x

8、40.2.零件数x(个)12345加工时间y(min)50677179表中有一个数据模糊不清,请你推断出该数据的值为()A55B55.8C59D51D设表中模糊的数据为m.由表中的数据可得3,又由回归直线的方程为7.8x40.2,所以7.8340.2,解得m51.即表中模糊的数据为51.故选D.4期中考试后,某校高三(9)班对全班65名学生的成绩进行分析,得到数学成绩y对总成绩x的回归方程为60.4x.由此可以估计:若两个同学的总成绩相差50分,则他们的数学成绩大约相差_分20令两人的总成绩分别为x1,x2.则对应的数学成绩估计为160.4x1,260.4x2,所以|12|0.4(x1x2)|

9、0.45020.5根据中国统计年鉴计算整理某城市最近十年蔬菜需求量的统计数据,截取部分统计数据如下表:年份20092011201320152017需求量(万吨)336346357376386(1)画出散点图;(2)根据(1)画出的散点图判断需求量与年份是否线性相关,若相关,求出线性回归方程,若不相关,说明理由;(3)利用(2)中所求的线性回归方程预测该市2020年的蔬菜需求量附:参考公式,.解(1)画出散点图如图(2)由散点图可知,需求量与年份线性相关将所给表格中的数据进行处理如下表:t(年份2013)42024m(需求量357)211101929由表可知(42024)0,(211101929)3.2.所以6.5,所以3.206.53.2,6.5t3.2,所以线性回归方程是3576.5(x2 013)3.2,即6.5x12 724.3.(3)当x2 020时,6.52 02012 724.3405.7,即预测该地2020年蔬菜需求量是405.7万吨

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