已知、取值如下表:
0 |
1 |
4 |
5 |
6 |
|
1.3 |
5.6 |
7.4 |
画散点图分析可知:与线性相关,且求得回归方程为,则的值(精确到0.1)为( )
A.1.5 B.1.6 C.1.7 D.1.8
某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则其回归方程可能是( )
A.=-10x+200 | B.=10x+200 |
C.=-10x-200 | D.=10x-200 |
汽车的“燃油效率”是指汽车每消耗1升汽油行驶的里程,下图描述了甲、乙、丙三辆汽车在
不同速度下的燃油效率情况.下列叙述中正确的是( )
A.消耗1升汽油,乙车最多可行驶5千米 |
B.以相同速度行驶相同路程,三辆车中,甲车消耗汽油最多 |
C.甲车以80千米/小时的速度行驶1小时,消耗10升汽油 |
D.某城市机动车最高限速80千米/小时.相同条件下,在该市用丙车比用乙车更省油 |
在回归直线方程 ( )
A.当,的平均值 |
B.当变动一个单位时,的实际变动量 |
C.当变动一个单位时,的平均变动量 |
D.当变动一个单位时,的平均变动量 |
已知变量与正相关,且由观测数据算得样本平均数,,则由该观测数据算得的线性回归方程可能是( )
A. | B. |
C. | D. |
对具有线性相关关系的的变量,,测得一组数据如下表
2 |
4 |
5 |
6 |
8 |
|
20 |
40 |
60 |
70 |
80 |
根据上表,利用最小二乘法得它们的回归直线方程为,据此模型来预测当时,的估计值为 ( )
A.210 B.210.5 C.211.5 D.212.5
下列两个变量之间的关系是相关关系的是( )
A.正方体的棱长和体积 |
B.单位圆中角的度数和所对弧长 |
C.单产为常数时,土地面积和总产量 |
D.日照时间与水稻的亩产量 |
以下有关线性回归分析的说法不正确的是
A.通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本的中心 |
B.用最小二乘法求回归直线方程,是寻求使最小的a,b的值 |
C.相关系数r越小,表明两个变量相关性越弱 |
D.越接近1,表明回归的效果越好 |
一名小学生的年龄和身高(单位:cm)的数据如下表:
由散点图可知,身高与年龄之间的线性回归方程为,则的值为( )
A.65 | B.74 | C.56 | D.47 |
为了解某商品销售量(单位:件)与销售价格(单位:元/件)的关系,统计了()的10组值,并画成散点图如图,则其回归方程可能是
A. |
B. |
C. |
D. |
对于下列表格所示的五个散点,已知求得的线性回归直线方程为=0.8x-155.
x |
196 |
197 |
200 |
203 |
204 |
y |
1 |
3 |
6 |
7 |
m |
则实数m的值为( )
A.8.4 B.8.2 C.8 D.8.5
下列反映两个变量的相关关系中,不同于其它三个的是
A.名师出高徒 | B.水涨船高 | C.月明星稀 | D.登高望远 |
若变量与之间的相关系数,则变量与之间
A.不具有线性相关关系 |
B.具有线性相关关系 |
C.它们的线性相关关系还需要进一步确定 |
D.不确定 |
已知变量与正相关,且由观测数据算得样本平均数,,则由该观测数据算得的线性回归方程可能是( )
A. | B. | C. | D. |
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
试题篮
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