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2017《卓越学案》高考理科数学(新课标)一轮复习练习:第11章 统计、统计案例及算法初步 第3讲知能训练轻松闯关 WORD版含答案.doc

1、一、选择题1已知变量x,y呈线性相关关系,线性回归方程为y0.52x,则变量x,y是()A线性正相关关系B由回归方程无法判断其正负相关C线性负相关关系D不存在线性相关关系导学号03351000解析:选A.随着变量x增大,变量y有增大的趋势,则x,y称为正相关2某商品的销售量y(件)与销售价格x(元/件)存在线性相关关系根据一组样本数据(xi,yi)(i1,2,n),用最小二乘法建立的回归方程为5x150,则下列结论正确的是()Ay与x具有正的线性相关关系B若r表示y与x之间的线性相关系数,则r5C当销售价格为10元时,销售量为100件D当销售价格为10元时,销售量为100件左右导学号03351

2、001解析:选D.由回归直线方程知,y与x具有负的线性相关关系,A错,若r表示y与x之间的线性相关系数,则|r|1,B错当销售价格为10元时,510150100,即销售量为100件左右,C错,故选D.3已知变量x与y之间的回归直线方程为32x,若xi17,则yi的值等于()A3 B4 C0.4 D40导学号03351002解析:选B.依题意1.7,而直线32x一定经过样本点的中心(,),所以32321.70.4,所以yi0.4104.4对四组数据进行统计,获得以下散点图,关于其相关系数的比较,正确的是()Ar2r40r3r1 Br4r20r1r3Cr4r20r3r1 Dr2r40r1r3导学号

3、03351003解析:选A.由相关系数的定义,以及散点图所表达的含义可知r2r40r310.828,所以在犯错误的概率不超过0.1%的前提下认为喜欢“应用统计”课程与性别有关答案:0.1 %10对具有线性相关关系的变量x,y有一组观测数据(xi,yi)(i1,2,8),其回归直线方程是xa,且x1x2x3x82(y1y2y3y8)6,则实数a的值是_导学号03351009解析:依题意可知样本点的中心为,则a,解得a.答案:三、解答题11由某种设备的使用年限xi (年)与所支出的维修费yi(万元)的数据资料算得如下结果,x90,xiyi112,xi20,yi25.(1)求所支出的维修费y对使用年

4、限x的线性回归方程x;(2)判断变量x与y之间是正相关还是负相关;当使用年限为8年时,试估计支出的维修费是多少(附:在线性回归方程x中,其中,为样本平均值)导学号03351010解:(1)xi20,yi25,xi4,yi5,1.2,x51.240.2,线性回归方程为1.2x0.2.(2)由(1)知1.20,变量x与y之间是正相关由(1)知,当x8时,9.8,即使用年限为8年时,支出的维修费约是9.8万元12为了研究某种细菌在特定环境下随时间变化的繁殖情况,得如下实验数据:天数t(天)34567繁殖个数y(千个)2.5344.56(1)求y关于t的线性回归方程;(2)利用(1)中的回归方程,预测

5、t8时,细菌繁殖个数导学号03351011解:(1)由表中数据计算得,5,4,(ti)(yi)8.5,(ti)210,0.85,0.25.所以回归方程为0.85t0.25.(2)将t8代入(1)的回归方程中得0.8580.256.55.故预测t8时,细菌繁殖个数为6.55千个13某学校为调查高三年级学生的身高情况,按随机抽样的方法抽取80名学生,得到男生身高情况的频率分布直方图(如图(1)和女生身高情况的频率分布直方图(如图 (2)已知图(1)中身高在170175 cm的男生有16名(1)试问在抽取的学生中,男、女生各有多少名?(2)根据频率分布直方图,完成下面的22列联表,并判断能有多大(百

6、分数)的把握认为身高与性别有关?身高170 cm身高170 cm总计男生女生总计导学号03351012解:(1)由题图(1)可知,身高在170175 cm的男生的频率为0.0850.4,设抽取的学生中,男生有n1名,则0.4,解得n140.所以女生有804040(名)(2)由(1)及频率分布直方图知,身高170 cm的男生有(0.080.040.020.01)54030(名),身高170 cm的女生有0.025404(名),所以可得下列列联表:身高170 cm身高10.828.所以能有99.9%的把握认为身高与性别有关14下表是2015年美国旧轿车价格的调查资料,今以x表示轿车的使用年数,y表示相应的平均价格,求y关于x的回归方程.使用年数x(年)12345678910平均价格y(美元)2 6511 9431 4941 087765538484290226204导学号03351013解:由已知得散点图如图由散点图可看出y与x呈指数关系,于是令zln y.变换后得数据:x12345678910z7.8837.5727.3096.9916.6406.2886.1825.6705.4215.318由图可知,各点基本上处于一直线,由表中数据可得线性回归方程为8.1650.298x.因此旧车的平均价格对使用年数的非线性回归方程为e8.1650.298x.

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