1、温馨提示： 此套题为Word版，请按住Ctrl,滑动鼠标滚轴，调节合适的观看比例，答案解析附后。关闭Word文档返回原板块。课时提升作业(六十三)一、选择题1.下面是22列联表：则表中a,b的值分别为( )(A)94,72(B)52,50(C)52,74(D)74,522.对于给定的两个变量的统计数据，下列说法正确的是( )(A)都可以分析出两个变量的关系(B)都可以用一条直线近似地表示两者的关系(C)都可以作出散点图(D)都可以用确定的表达式表示两者的关系3.(2013佛山模拟) 变量X与Y相对应的一组数据为(10，1)，(11.3,2)，(11.8,3)，(12.5,4)，(13,5)，变
2、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( )(A)r2r10(B)0r2r1(C)r20r1(D)r2=r14. (2013宁德模拟)设(x1,y1),(x2, y2)，(xn,yn)是变量x和y的n个样本点，直线l是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直线(如图)，以下结论中正确的是( )(A)x和y的相关系数为直线l的斜率(B)x和y的相关系数在0到1之间(C)当n为偶数时，分布在l两侧的样本点的个数一定相同(D)直线l过点()二、填空题5
3、.(2013南昌模拟)对一些城市进行职工人均工资水平x(千元)与居民人均消费水平y (千元)统计调查后知，y与x具有相关关系，满足回归方程0.66x1.562.若某被调查城市的居民人均消费水平为7.675(千元)，则可以估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比约为_%(结果保留两个有效数字).6.在500人身上试验某种血清预防感冒的作用，把他们一年中的感冒记录与另外500名未用血清的人的感冒记录作比较，结果如表所示.问：在犯错误的概率不超过0.01的前提下该种血清_(填“能”“不能”)起到预防感冒的作用.7.(能力挑战题)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
4、某月1号到5号每天打篮球时间x(单位：小时)与当天投篮命中率y之间的关系：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6小时篮球的投篮命中率为_.三、解答题8.(2013莆田模拟)某地粮食需求量逐年上升，下表是部分统计数据：(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程=x+.(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2014年的粮食需求量.答案解析1.【解析】选C.a+21=73,a=52,又a+22=b,b=74.2.【解析】选C.给出一组样本数据，总可以作出相应的散点图，但不一定能分析出两个变量的关系，更不一定符合线性相关或函数关系，故选C.3.【思路点
5、拨】先根据数据作出X与Y及U与V的散点图，再根据散点图判断出变量之间的正负相关性.【解析】选C.结合散点图可得：变量X与Y成正相关，变量V与U成负相关，故r10,r20.4.【思路点拨】根据最小二乘法的有关概念：样本点的中心、相关系数、线性回归方程的意义等进行判断【解析】选D.在A中，相关系数用来衡量两个变量之间的相关程度，直线的斜率表示直线的倾斜程度，它们的计算公式也不相同，故A不正确；在B中，相关系数的值有正有负，还可以是0；当相关系数在0到1之间时，两个变量为正相关，在-1到0之间时，两个变量负相关，故B不正确；在C中， l两侧的样本点的个数分布与n的奇偶性无关，也不一定是平均分布，故C
6、不正确；由回归直线方程的计算公式可知直线l必过点()，故D正确.5.【解析】依题意得，当y7.675时，有0.66x1.5627.675，x9.262.因此，可以估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为83%.答案:836.【思路点拨】在使用该种血清的人中，有的人患过感冒；在没有使用该种血清的人中，有的人患过感冒，使用过血清的人与没有使用过血清的人的患病率相差较大.从直观上来看，使用过血清的人与没有使用过血清的人患感冒的可能性存在差异.【解析】由列联表中的数据，求得K2的观测值k6.635，因此在犯错误的概率不超过0.010的前提下认为：该种血清能起到预防感冒的作用.答案:能【方法技巧】两
7、个分类变量是否有关的直观判断在列联表中，可以估计满足条件X=x1的个体中具有Y=y1的个体所占的比重和满足条件X=x2的个体中具有Y=y1的个体所占的比重若两个分类变量无关，则两个比重应差别不大，即因此两个比重和相差越大，两个分类变量有关的可能性就越大.7.【解析】平均命中率(0.40.50.60.60.4)0.5，而3，(2)(0.1)(1)000.110.12(0.1)0.1，(xi)2(2)2(1)202122210，于是0.01，-0.47，0.01x0.47，令x6，得0.53.答案:0.5 0.538.【思路点拨】将数据进行处理，方便计算，然后利用公式求回归直线方程，并进行预测.【解析】(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：由预处理后的数据，容易算得由上述计算结果，知所求回归直线方程为-257=(x-2 006)+=6.5(x-2 006)+3.2.即=6.5(x-2 006)+260.2.(2)利用所求得的直线方程，可预测2014年的粮食需求量为6.5(2 014-2 006)+260.2=6.58+260.2=312.2(万吨).关闭Word文档返回原板块。