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题型:简答题
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简答题 · 12 分

18.

下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图。

注:年份代码1~7分别对应年份2008~2014.

(Ⅰ)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y与t的关系,请用相关系数加以说明;

(Ⅱ)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2016年我国生活垃圾无害化处理量.

附注:

参考数据:,≈2.646.

参考公式:

回归方程 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:

正确答案

(Ⅰ)由折线图中数据和附注中参考数据得

.     ........4分

因为的相关系数近似为0.99,说明的线性相关程度相当高,从而可以用线性回归模型拟合的关系.      ............6分

(Ⅱ)由及(Ⅰ)得

.

所以,关于的回归方程为:.    ..........10分

将2016年对应的代入回归方程得:.

所以预测2016年我国生活垃圾无害化处理量将约1.82亿吨.   .........12分

知识点

线性回归方程回归分析
1
题型: 单选题
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单选题 · 5 分

5.某洗发水的广告费用x与销售额y的统计数据如下表所示,根据表中数据可得回归方程中的b=2, 据此模型预报广告费用为15万元时销售额为(  )

A48万元

B46万元

C44万元

D42万元

正确答案

C

解析

由表中数据得:。由于直线过点,且b=20,解得:

从而线性回归方程为,于是当时,得,故选C。

由表中数据得:。由于直线过点,且b=2,解得:

从而线性回归方程为,于是时,得,故选C。



考查方向

本题主要考查了线性回归分析。

解题思路

根据回归直线方程过样本的中心点即可解出。

易错点

不知道考查的知识点是什么。

知识点

线性回归方程
1
题型: 单选题
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单选题 · 5 分

5.一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了4次试验,收集数据如右表示:根据右表可得回归方程中的为9.4,据此可估计加工零件数为6时加工时间大约为

A63.6 min

B65.5 min

C67.7 min

D72.0 min

正确答案

B

解析

由题中给出的表格得,由回归方程得到,所以回归直线为,据此可估计加工零件数为6时加工时间大约为,故选B。

考查方向

本题主要考查回归直线的性质等知识,意在考查考生对于回归直线基本知识的掌握程度和运算求解能力。

解题思路

先求出样本点的中心,根据回归直线过样本点的中心求出回归直线;将带入回归直线即可求出答案。

易错点

不知道回归直线过样本点的中心,误将表格中的点带入回归直线导致出错运算结果出错。

知识点

线性回归方程
1
题型:填空题
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填空题 · 5 分

13.给出下列命题:

 ①线性相关系数r越大,两个变量的线性相关性越强;反之,线性相关性越弱; 

②由变量x和y的数据得到其回归直线方程L:y =bx + a,则L一定经过点P(x,y)

③从匀速传递的产品生产流水线上,质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测,这样的抽样是分层抽样;

④在回归分析模型中,残差平方和越小,说明模型的拟合效果越好;

⑤在回归直线方程y = 0.lx + 10中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量y增加0.1 个单位,

其中真命题的序号是      .

正确答案

②④⑤

解析

①线性相关系数|r|越大,两个变量的线性相关性越强,故①不正确;

②由变量x和y的数据得到其回归直线方程l:y=bx+a,则l一定经过点P故②正确;

③从匀速传递的产品生产流水线上,质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测,这样的抽样不是分层抽样,故③不正确;

④可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故④正确;

⑤在回归直线方程y=0.1x+10中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量平均增加0.1个单位,故⑤正确.

故答案为:②④⑤

考查方向

本题线性相关、回归直线方程和拟合等相关概念。

易错点

对上述概念理解的不透彻

知识点

命题的真假判断与应用分层抽样方法线性回归方程相关系数
1
题型: 单选题
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单选题 · 5 分

5.某产品在某零售摊位的零售价x(单位:元)与每天的销售量y(单位:个)的统计资料如下表所示:

由此表可得回归直线方程,据此模型预测零售价为5元时,每天的销售量为(   )

A23个

B24个

C25个

D26个

正确答案

B

解析

,代入回归方程得:,A、C、D选项不对,所以选B选项。

考查方向

本题主要考查了回归直线方程/在高考中不经常考查,主要考查用回归方程预测、样本中心、散点图。

解题思路

易错点

忽视回归直线经过样本中心,而用公式去求

知识点

线性回归方程
下一知识点 : 独立性检验
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