甲 | 乙 | 丙 | 丁 | |
R | 0.85 | 0.78 | 0.69 | 0.82 |
m | 103 | 106 | 124 | 115 |
则哪位同学的试验结果体现A,B两变量更强的线性相关性( )
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
已知 , . ,
年份 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
销量(万台) |
8 |
10 |
13 |
25 |
24 |
某机构调查了该地区30位购车车主的性别与购车种类情况,得到的部分数据如下表所示:
购置传统燃油车 |
购置新能源车 |
总计 |
|
男性车主 |
6 |
24 |
|
女性车主 |
2 |
||
总计 |
30 |
参考公式: , ,其中 . ,若 ,则可判断 与 线性相关.
附表:
| 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.001 |
| 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 10.828 |
自律性一般 | 自律性强 | 合计 | |
成绩优秀 | 40 | ||
成绩一般 | 20 | ||
合计 | 50 | 100 |
参考公式及数据: .
| 0.10 | 0.05 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
| 2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
第 天 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售量 (件) | 19 | 39 | 59 | 79 | 104 |
则下列说法正确的是( )
①当相关系数 时,表明变量x和y正相关;
②用相关系数r来衡量两个变量之间线性关系的强弱时, 越接近于1,相关性越弱;
③回归直线过样本点的中心 ;
④若回归方程为 ,则当x=170时,y的值必为58.79.
时间 (小时) | 2 | 3 | 5 | 6 |
成交量 (百件) | 7 | 8 | 9 | 12 |
下列说法正确的有( )
附:线性回归方程 的斜率的最小二乘法公式
数学成绩 | 76 | 82 | 72 | 87 | 93 | 78 | 89 | 66 | 81 | 76 |
物理成绩 | 80 | 87 | 75 |
| 100 | 79 | 93 | 68 | 85 | 77 |
参数数据: .
已知 与 线性相关,且 关于 的回归直线方程为 ,则下列说法正确的是( )
①在回归直线方程中,当解释变量x增加1个单位时,预报变量平均减少0.5个单位②回归直线就是散点图中经过样本数据点最多的那条直线③当相关性系数时,两个变量正相关④如果两个变量的相关性越强,则相关性系数r就越接近于1⑤残差图中残差点所在的水平带状区域越宽,则回归方程的预报精确度越高⑥甲、乙两个模型的相关指数分别约为0.88和0.80,则模型乙的拟合效果更好
其中真命题的个数为( )
3 | 4 | 6 | 7 | |
2.5 | 3 | 4 | 5.9 |
根据表中的数据可得回归直线方程 , 有下列说法:①与正相关;②与的相关系数;③;④产量为8吨时预测原材料的用量约为6.19吨.其中正确的个数为( )
物理成绩 | 77 | 74 | 63 | 54 |
数学成绩 | 112 | 111 | 102 | 91 |
若数学成绩关于物理成绩的经验回归方程为: ,
(参考公式:),其中 , 临界值表如下:)
0.10 | 0.05 | 0.01 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |