高中数学变量间的相关关系选择题

刻画数据的离散程度的度量，下列说法正确的是
（1） 应充分利用所得的数据，以便提供更确切的信息；可以用多个数值来刻画数据的离散程度；对于不同的数据集,其离散程度大时，该数值应越小。

A．(1)和(3)

B．(2)和(3)

C．(1)和(2)

D．都正确

五四青年节歌咏比赛上，七位评委为某选手打出的分数的茎叶统计图如右，去掉一个最高分和一个最低分后，所剩数据的平均数和方差分别为

A．，	B．，
C．，	D．，

已知两个变量x，y具有线性相关关系，并测得(x，y)的四组值分别是(2，3)、
(5，7)、(8，9)、(11，13)，则求得的线性回归方程所确定的直线必定经过点
A (2，3)             B (8，9)       C (11，13)                  D (6.5，8)

四个学习小组分别对不同的变量组（每组为两个变量）进行该组两变量间的线性相关作实验，并用回归分析的方法分别求得相关系数与方差如下表所示，其中哪个小组所研究的对象（组内两变量）的线性相关性更强

A．第一组	B．第二组
C．第三组	D．第四组

下列四个命题：
①   线性相关系数越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越小；
②   残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；
③   用相关指数来刻画回归效果，越小，说明模型的拟合效果越好；
④   随机误差是衡量预报精确度的一个量，它满足
则正确命题的序号是（         ）

A．①③

B．②④

C．①④

D．②③

工人工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归直线方程为，下列判断中正确的是                          （   ）

A．劳动生产率为1000元时，工资一定为50元

B．劳动生产率平均提高1000元时，工资平均提高80元

C．劳动生产率平均提高1000元时，工资平均提高130元

D．当工人工资为250元时，劳动生产率为2000元

已知x与y之间的一组数据如下：          则y与x的线性回归方程
必过点 
                      （   ）

A．（2，2）

B．

C．（1，2）

D．

下列关系属于线性负相关的是（   ）

A．父母的身高与子女身高的关系

B．球的体积与半径之间的关系

C．汽车的重量与汽车每消耗1汽油所行驶的平均路程

D．一个家庭的收入与支出

利用随机变量来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验,现通过计算高中生的性别与喜欢数学课程列联表中的数据，得到，并且知道，那么下列结论中正确的是

A．100个高中生中只有5个不喜欢数学

B．100个高中生中只有5个喜欢数学

C．在犯错误的概率不超过0.05的前提下，可以认为高中生的性别与喜欢数学课程有关系

D．在犯错误的概率不超过0.05的前提下，可以认为高中生的性别与喜欢数学课程没有关系

收集一只棉铃虫的产卵数y与温度x的几组数据后发现两个变量有相关关系，并按不同的曲线来拟合y与x之间的关系，算出了对应的相关指数R²的值如下表：

拟合曲线	直线	指数曲线	抛物线	二次曲线
回归方程
相关指数R^2	0.746	0.996	0.902	0.002

则这组数据的回归方程的最佳选择应是

A．	B．
C．	D．

利用随机变量来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验,现通过计算高中生的性别与喜欢数学课程列联表中的数据，得到，并且知道，那么下列结论中正确的是

A．100个高中生中只有5个不喜欢数学

B．100个高中生中只有5个喜欢数学

C．在犯错误的概率不超过0.05的前提下，可以认为高中生的性别与喜欢数学课程有关系

D．在犯错误的概率不超过0.05的前提下，可以认为高中生的性别与喜欢数学课程没有关系

收集一只棉铃虫的产卵数y与温度x的几组数据后发现两个变量有相关关系，并按不同的曲线来拟合y与x之间的关系，算出了对应的相关指数R²的值如下表：

拟合曲线	直 线	指数曲线	抛物线	二次曲线
回归方程
相关指数R^2	0.746	0.996	0.902	0.002

则这组数据的回归方程的最佳选择应是

A．	B．
C．	D．

下表是降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量（吨）与相应的 生产能耗（吨标准煤）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出关于的线性回归方程+，那么表中的值为

	3	4	5	6
	2.5		4	4．5 A．2 B．2.5 C．3 D．3.5

下表是降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量（吨）与相应的 生产能耗（吨标准煤）的几组对应数据，根据表中提供的数据，求出关于的线性回归方程+，那么表中的值为 (   ).

	3	4	5	6
	2.5		4	4．5 A．2 B．2.5 C．3 D．3.5

一位母亲记录了儿子3—9岁的身高，数据（略），由此建立的身高与年龄的回归模型为y=7．19x+73．93，用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是

A．身高一定是145．83cm	B．身高在145．83cm以上
C．身高在145．83cm左右	D．身高在145．83cm以下