2021届高考数学竞赛班补偿训练（9）--线性回归分析

黄陂一中2021届竞赛班补偿训练（9） ——线性回归分析 1.在两个变量的回归分析中，作散点图是为了（ ） A. 直接求出回归直线方程 B. 直接求出回归方程 C. 根据经验选定回归方程的类型 D. 估计回归方程的参数 2.下列四个结论： ①在回归分析模型中，残差平方和越大，说明模型的拟合效果越好； ②某学校有男教师60名、女教师40名，为了解教师的体育爱好情况，在全体教师中抽取20名调查，则宜采用的抽样方法是分层抽样； ③线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越弱；反之，线性相关性越强； ④在回归方程中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量增加0.5个单位. 其中正确的结论是（ ） A. ①② B. ①④ C. ②③ D. ②④ 3.某同学在只听课不做作业的情况下，数学总不及格后来他终于下定决心要改变这一切，他以一个月为周期，每天都作一定量的题，看每次月考的数学成绩，得到5个月的数据如下表： 一个月内每天做题数x 5 8 6 4 7 数学月考成绩y 82 87 84 81 86 根据上表得到回归直线方程，若该同学数学想达到90分，则估计他每天至少要做的数学题数为（ ） A. 8 B. 9 C. 10 D. 11 4.下列关于回归分析的说法中错误的有（ ）个 (1).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. (2).回归直线一定过样本中心。 (3)两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好。 (4) 甲、乙两个模型的分别约为0.88和0.80，则模型乙的拟合效果更好。 A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 5.两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数如下，其中拟合效果最好的模型是（ ） A. 模型3的相关指数为0.50 B. 模型2的相关指数为0.80 C. 模型1的相关指数为0.98 D. 模型4的相关指数为0.25 6.相关变量x，y的散点图如图所示，现对这两个变量进行线性相关分析，方案一：根据图中所有数据，得到线性回归方程，相关系数为；方案二：剔除点(10,21)，根据剩下数据得到线性回归直线方程：，相关系数为.则（ ） A. B. C.