专题04 线性回归方程— 2020-2021学年高一数学下期期末复习高频考点强化训练(北师大版)

2021-06-07
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资源信息

学段 高中
学科 数学
教材版本 -
年级 高一
章节 第一章 统计
类型 题集
知识点 统计
使用场景 同步教学-期末
学年 2021-2022
地区(省份) 广东省
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 ZIP
文件大小 713 KB
发布时间 2021-06-07
更新时间 2023-04-09
作者 why
品牌系列 -
审核时间 2021-06-07
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来源 学科网

内容正文:

专题04线性回归方程—2020-2021学年高一数学下期期末复习高频考点强化训练(北师大版) 一、单选题 1.已知变量x,y之间的线性回归方程为,且变量x,y之间的一组相关数据如下表所示,则下列说法错误的是( ) x 6 8 10 12 y 6 m 3 2 A.变量x,y之间呈负相关关系 B.可以预测,当时, C. D.该回归直线必过点 【答案】C 【分析】 根据x,y之间的线性回归方程,结合表中数据,判断选项中的命题是否正确即可. 【详解】 对于A,变量x,y之间的线性回归方程为, 而,所以变量x,y之间呈负相关关系,故选项A正确; 对于B,当时,,故选项B正确; 对于D,,所以,故D正确; 对于C,∵,∴,解得,故C不正确. 故选:C. 2.根据2010~2019年我国16~59岁人口比重统计数据(%),拟合了与年份的回归方程为,试据此估计我国约从哪一年开始16~59岁人口比重低于50%( ) A.2023 B.2026 C.2029 D.2032 【答案】C 【分析】 解不等式可得. 【详解】 由题意可令,即,解得,则, 故选:C. 3.两个相关变量满足如下关系: x 2 3 4 5 6 y 25 ● 50 56 64 根据表格已得回归方程:,表中有一数据模糊不清,请推算该数据是( ) A.37.4 B.39 C.38.5 D.40.5 【答案】B 【解析】 试题分析:根据表中的数据,则,即样本中心为,代入回归直线方程,可得,解得,故选B. 考点:回归直线方程. 4.在下列各散点图中,两个变量具有正相关关系的是( ) A.(1) B.(2) C.(3) D.(4) 【答案】B 【分析】 根据散点图观察变量是否随着的增大而增大. 【详解】 四个选项中只有选项B中总体上变量随着的增大而增大,因此只有B中具有正相关关系. 故选:B. 【点睛】 本题考查变量的相关性,掌握正负相关的概念是解题基础. 5.某商场为了了解毛衣的月销售量(件)与月平均气温()之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表: 月平均气温 17 13 8 2 月销售量(件) 24 33 40 55 由表中数据算出线性回归方程中的,气象部门预测下个月的平均气温为,据此估计该商场下个月毛衣销售量约为( ) A.58件 B.40件 C.38件 D.46件 【答案】D 【解析】 试题分析:由表格得为:,因为在回归方程上且,,解得,当时,,故选D. 考点:1、线性回归方程的性质;2、回归方程的应用. 6.已知具有线性相关的变量x,y,设其样本点为,回归直线方程为,若(O为坐标原点),则( ) A.-1 B.-6 C.1 D.6 【答案】A 【分析】 根据向量相等的坐标表示,由此即可计算平均数 ,得到样本点的中心的坐标,代入回归直线方程求出结果. 【详解】 因为样本点为且, 所以 所以 , ; 又回归直线方程为过, ∴,解得, 故选:A. 【点睛】 本题主要考查了线性回归方程必过样本中心、向量相等的坐标表示等基础知识,属于基础题. 7.具有线性相关关系的变量、的回归方程为,则下列选项正确的是( ) A.当时,的预测值为 B.若增加个单位,则增加个单位 C.变量与呈正相关关系 D.变量与是函数关系 【答案】A 【分析】 将代入回归直线方程可判断A选项的正误;利用回归系数可判断B选项的正误;由已知条件结合回归方程可判断C、D选项的正误. 【详解】 对于A选项,当时,,即的预测值为,A选项正确; 对于B选项,由回归方程可知,若增加个单位,则减少个单位,B选项错误; 对于C、D选项,由于具有线性相关关系的变量、的回归方程为,则变量与呈正相关关系,而不是函数关系,C、D选项均错误. 故选:A. 【点睛】 本题考查回归方程有关命题正误的判断,属于基础题. 8.根据如下样本数据,得到回归方程,则   3 4 5 6 7 8 4.0 2.5 0.5 A., B., C., D., 【答案】A 【分析】 通过样本数据表,容易判断回归方程中,、的符号. 【详解】 解:样本平均数,, ,,, , 故选:. 【点睛】 本题考查线性回归方程的求法,考查最小二乘法,属于基础题. 二、填空题 9.某基地蔬菜大棚采用水培、无土栽培方式种植各类蔬菜.为了了解该地区近几年蔬菜的产量,收集了近5年的统计数据,如表所示: 年份 2015 2016 2017 2018 2019 年份代码 1 2 3 4 5 年产量(万吨) 根据上表可近似得回归方程,预测该地区2020年蔬菜的产量为_______

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