7.2 成对数据的线性相关性(Word练习)-【优化指导】2023-2024学年新教材高中数学选择性必修第一册(北师大版2019)

2023-11-08
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内容正文:

§2 成对数据的线性相关性 2.1 相关系数 2.2 成对数据的线性相关性分析 1.若线性回归方程中的回归系数=0,则相关系数(  ) A.r=1 B.r=-1 C.r=0 D.无法确定 答案:C 2.某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)成线性相关关系,且r<0,则其线性回归方程可能是(  ) A. =-10x+200 B. =10x+200 C. =-10x-200 D. =10x-200 答案:A 3.有下列说法:①若r>0,则x增大时y也相应增大;②若r<0,则x增大时y也相应增大;③若r=1,或r=-1,则x与y的关系完全对应(有函数关系),在散点图上各个散点均在一条直线上.其中正确的有(  ) A.①② B.②③ C.①③ D.①②③ 答案:C 4.(多选题)对两个变量的相关系数r,有下列说法,其中正确的是(  ) A.|r|越大,相关程度越强 B.|r|越小,相关程度越强 C.|r|趋近于0时,没有线性相关关系 D.|r|越接近1,线性相关程度越强 AD [选项A,|r|越大,相关程度越强,A正确;选项B,|r|越小,相关程度越弱,B错误;选项C,|r|趋近于0时,线性相关关系越弱,C错误;选项D,|r|越接近1时,线性相关程度越强,D正确. 综上,正确的说法是A,D.] 5.在两个变量y与x的回归模型中,分析选择了四个不同的模型,它们的相关系数r如下,其中直线拟合效果最好的为(  ) A.模型①的相关系数为0.876 5 B.模型②的相关系数为0.735 1 C.模型③的相关系数为0.001 2 D.模型④的相关系数为0.215 1 A [相关系数越接近1,拟合效果越好.] 6.在一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(n≥2,x1,x2,…,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xi,yi)(i=1,2,…,n)都在直线2x+y-1=0上,则这组样本数据的样本相关系数r为________. -1 [因为直线2x+y-1=0的斜率k=-2,且所有样本点(xi,yi)(i=1,2,…,n)都在直线2x+y-1=0上, 所以这组数据的样本完全负相关,则相关系数达到最小值-1.] 7.在研究两个变量的相关关系时,观察散点图,发现样本点集中于某一条指数曲线y=ebx+a的周围,令z=ln y,求得线性回归方程为z∧=0.25x-2.58,则该模型的回归方程为________. =e0.25x-2.58  [因为=0.25x-2.58,z=ln y, 所以=e0.25x-2.58.] 8.测得一组通过随机抽样得到的7名儿童的智力成绩和阅读能力成绩如下: 智力成绩: 110 120 90 100 140 95 105 阅读能力成绩: 80 85 75 80 90 85 78 求儿童的智力与阅读能力的相关系数(计算结果保留小数点后两位). 参考公式: r=. 解 =×(110+120+90+100+140+95+105)≈109, =×(80+85+75+80+90+85+78)≈82, (xi-)(yi-)=1×(-2)+11×3+(-19)×(-7)+(-9)×(-2)+31×8+(-14)×3+(-4)×(-4)=404, (xi-)2=12+112+(-19)2+(-9)2+312+(-14)2+(-4)2=1 737, (yi-)2=(-2)2+32+(-7)2+(-2)2+82+32+(-4)2=155, 故r== ≈0.78. 所以儿童的智力与阅读能力的相关系数约为0.78. 9.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r1与r2的大小关系是(  ) A.r1>r2 B.r1<r2 C.r1=r2 D.r1≥r2 A [由已知变量X与Y的对应数据,可得变量Y与X之间正相关,因此r1>0. 由变量U与V的对应数据,可得变量V与U之间负相关,因此r2<0. 所以r1与r2的大小关系是 r1>r2.] 10.以模型y=cekx去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设z=ln y,变换后得到线性回归方程z=0.3x+4,则c=________. e4 [由题意,得ln (cekx)=0.3x+4. 所以ln c+kx=0.3x+4. 所以ln c=4.所以c=e4.] 11.为了监控一条生产某种零件的生产线的生产过程,检验员每隔30 min从该生产线上随机抽取1个零件,

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