高中数学变量间的相关关系试题

某小卖部销售一品牌饮料的零售价x（元/评）与销售量y（瓶）的关系统计如下：

零售价x（元/瓶）	3.0	3.2	3.4	3.6	3.8	4.0
销量y（瓶）	50	44	43	40	35	28

已知的关系符合线性回归方程，其中.当单价为4.2元时，估计该小卖部销售这种品牌饮料的销量为(    )
A.20    B.22     C.24      D.26

从某居民区随机抽取10个家庭,获得第个家庭的月收入(单位:千元)与月储蓄(单位:千元)的数据资料,算得
,,,.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关;
(3)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄.
其中,为样本平均值,线性回归方程也可写为
附:线性回归方程中,,,

下列说法中正确的是（   ）

A．若分类变量和的随机变量的观测值越大，则“与相关”的可信程度越小

B．对于自变量和因变量，当取值一定时，的取值具有一定的随机性，，间的这种非确定关系叫做函数关系

C．相关系数越接近1，表明两个随机变量线性相关性越弱

D．若分类变量与的随机变量的观测值越小，则两个分类变量有关系的把握性越小

下表是某厂1～4月份用水量(单位：百吨)的一组数据：

由散点图可知，用水量y与月份x之间有较好的线性相关关系，其线性回归直线方程是＝－0.7x＋a，则a等于(  )

A．10.5

B．5.15

C．5.2

D．5.25

从某高中随机选取5名高三男生，其身高和体重的数据如下表所示：

身高x(cm)	160	165	170	175	180
体重y(kg)	63	66	70	72	74

根据上表可得回归直线方程，据此模型预报身高为172cm的高三男生的体重为  (　　)
A．70.09kg        B．70.12kg         C．70.55kg       D．71.05kg

设某大学的女生体重y（单位：kg）与身高x（单位：cm）具有线性相关关系，根据一组样本数据（x_i，y_i）（i=1，2，…，n），用最小二乘法建立的回归方程为=0.85x-85.71，给定下列结论：
①y与x具有正的线性相关关系；
②回归直线过样本点的中心（，）；
③若该大学某女生身高增加1cm，则其体重约增加0.85kg；
④若该大学某女生身高为170cm，则可断定其体重必为58.79kg.
其中正确的结论是            .

某旅行社为调查市民喜欢“人文景观”景点是否与年龄有关，随机抽取了55名市民，得到数据如下表：

	喜欢	不喜欢	合计
大于40岁	20	5	25
20岁至40岁	10	20	30
合计	30	25	55

（1）判断是否有99.5％的把握认为喜欢“人文景观”景点与年龄有关？
（2）用分层抽样的方法从喜欢“人文景观”景点的市民中随机抽取6人作进一步调查，将这6位市民作为一个样本，从中任选2人，求恰有1位“大于40岁”的市民和1位“20岁至40岁”的市民的概率．
下面的临界值表供参考：

	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

（参考公式：，其中）

某数学老师身高176 cm，他爷爷、父亲和儿子的身高分别是173 cm、170 cm和182 cm.因儿子的身高与父亲的身高有关，该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为________cm.

通过随机询问110名性别不同的行人,对过马路是愿意走斑马线还是愿意走人行天桥进行抽样调查,得到如下的2×2列联表:

	男	女	总计
走天桥	40	20	60
走斑马线	20	30	50
总计	60	50	110

由χ²=算得,
χ²=≈7.8.
以下结论正确的是(　　)
(A)有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别有关”
(B)有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别无关”
(C)在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“选择过马路的方式与性别有关”
(D)在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“选择过马路的方式与性别无关”

下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据.

x	3	4	5	6
y	2.5	3	4	4.5

(1)请画出上表数据的散点图.
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程=bx+a.
(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
(参考数值:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)

某班主任对全班50名学生进行了作业量多少的调查,喜欢玩电脑游戏的同学认为作业多的有18人,认为作业不多的有9人,不喜欢玩电脑游戏的同学认为作业多的有8人,认为作业不多的有15人.
(1)根据以上数据建立一个2×2的列联表.
(2)有多大的把握认为“喜欢玩电脑游戏与认为作业多有关系”?
(参考数值:≈5.059)

调查了某地若干户家庭的年收入x(单位:万元)和年饮食支出y(单元:万元),调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到y对x的回归直线方程:=0.254x+0.321.由回归直线方程可知,家庭年收入每年增加1万元,年饮食支出平均增加　　　　万元.

为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关,对该班50名学生进行了问卷调查,得到了如下的2×2列联表:

	喜爱打篮球	不喜爱打篮球	总计
男生	20	5	25
女生	10	15	25
总计	30	20	50

则在犯错误的概率不超过　　　　的前提下认为喜爱打篮球与性别有关(请用百分数表示).
附:χ²=

P(χ^2≥x0)	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
x0	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

 

某地粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:

年份(年)	2002	2004	2006	2008	2010
需求量 (万吨)	236	246	257	276	286

(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程=x+.
(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2014年的粮食需求量.

为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率y之间的关系:

时间x	1	2	3	4	5
命中率y	0.4	0.5	0.6	0.6	0.4

小李这5天的平均投篮命中率为　　　　;用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为　　　　.