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    2023新教材高中数学第4章概率与统计4.3统计模型4.3.1一元线性回归模型对点练新人教B版选择性必修第二册

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    2023新教材高中数学第4章概率与统计4.3统计模型4.3.1一元线性回归模型对点练新人教B版选择性必修第二册

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    这是一份2023新教材高中数学第4章概率与统计4.3统计模型4.3.1一元线性回归模型对点练新人教B版选择性必修第二册,共8页。
    4.3 统计模型4.3.1 一元线性回归模型知识点一  相关关系1. 下列变量关系是线性相关的是(  )A.角的大小与所对的圆弧长B.收入水平与纳税水平C.人的身高与视力D.圆的半径与面积答案 B解析 对于A,同一圆中,角的大小与弧长是确定关系,是函数关系,不是线性相关关系;对于B,是线性相关关系;对于C,人的身高与视力没有什么关系,不是线性相关关系;对于D,圆的半径与面积之间是S=πr2,它们之间是确定的函数关系,不是线性相关关系.知识点二  回归直线方程2. 某化工厂为预测某产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系,现取8对观测值,计算得i=52,i=228,=478,iyi=1849,则yx之间的回归方程为________.答案  =11.47+2.62x解析 =6.5,=28.5,≈2.62, ≈28.5-2.62×6.5=11.47,所以yx之间的回归方程为=11.47+2.62x.3.某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:年份20092011201320152017需求量/万吨236246257276286(1)利用所给数据求年需求量y与年份x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2020年的粮食需求量(结果保留整数).解 (1)由所给数据可以看出,年需求量y与年份x之间是近似的线性关系,由于所给数据较大,故令uy-257,vx-2013,由上表变换后为v-4-2024u-21-1101929对处理后的数据,容易得uv之间是近似的线性关系,计算得=0,=3.2.由公式计算得 ′=6.5, ′==3.2.故所求回归直线方程为 -257= ′(x-2013)+ ′=6.5(x-2013)+3.2,即 =6.5(x-2013)+260.2=6.5x-12824.3.(2)由(1)中回归直线方程,可预测该地2020年的粮食需求量为6.5×2020-12824.3=305.7(万吨)≈306(万吨).知识点三  回归直线方程的性质4. 为了研究变量xy的线性相关性,甲、乙两人分别利用线性回归方法得到回归直线l1l2,已知两人计算过程中分别相同,则下列说法正确的是(  )A.l1l2一定平行B.l1l2重合C.l1l2相交于点()D.无法判断l1l2是否相交答案 C解析 回归直线一定过样本点的中心(),故C正确.知识点四  相关系数5. 变量XY相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,4),(13,5);变量UV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YX之间的线性相关系数,r2表示变量VU之间的线性相关系数,则(  )A.r2<r1<0  B.0<r2<r1C.r2<0<r1  D.r2r1答案 C解析 对于变量XY而言,Y随着X的增大而增大,故变量YX正相关,即r1>0;对于变量UV而言,V随着U的增大而减小,故变量VU负相关,即r2<0.故r2<0<r1.知识点五  非线性回归6. 某地区的女性在不同年龄段的身高平均值x(单位:cm)和体重平均值y(单位:kg)的数据如下表:身高x/cm60708090100110体重y/kg6.137.909.9912.1515.0217.50身高x/cm120130140150160170体重y/kg20.9226.8631.1138.8547.2555.05(1)试建立yx之间的回归方程;(2)若体重超过相同身高的女性体重平均值的1.2倍为偏胖,低于0.8倍为偏瘦,那么这个地区一名身高175 cm、体重82 kg的女性的体重是否正常?解 (1)根据上表中的数据画出散点图如图1所示.由图1可看出,样本点分布在某条类似指数函数曲线y=emnx的周围,其中mn是待定的参数.令z=ln y,变换后的样本数据如下表:x60708090100110z1.812.072.302.502.712.86x120130140150160170z3.043.293.443.663.864.01作出散点图如图2所示.zx之间的线性回归模型为 x则由表中数据得 ≈0.020,≈0.663,所以zx之间的线性回归方程为=0.663+0.020x所以=e0.663+0.020x.(2)当x=175 cm时,预测平均体重=e0.663+0.020×175≈64.26(kg),由于64.26×1.2=77.112<82,所以这位女性偏胖.  一、选择题1.对有线性相关关系的两个变量建立的回归直线方程 x中,回归系数 (  )A.可以小于0  B.只能大于0C.能等于0  D.只能小于0答案 A解析  =0时,两个变量不具有线性相关性,但 可以大于0也可小于0.2.在一次试验中,测得(xy)的四组值分别是(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),则yx间的回归方程为(  )A.x+1  B.x+2C. =2x+1  D.x-1答案 A解析 易知变量yx具有线性相关关系,且 =1,=2.5,=3.5,所以 =3.5-1×2.5=1,故可得出线性回归方程为x+1.故选A.3.某饮料店的日销售收入y(单位:百元)与当天平均气温x(单位:度)之间有下列数据:x-2-1012y54221甲、乙、丙三位同学对上述数据进行了研究,分别得到了xy之间的三个线性回归方程: =-x+2.8, =-x+3, =-1.2x+2.6.其中正确的是(  )A.  B. C.  D.①③答案 A解析 回归方程 x 表示的直线必过点(),即必过点(0,2.8),而给出的三个线性回归方程中,只有表示的直线过点(0,2.8),故正确的是,故选A.4.用模型ycekx拟合一组数据时,为了求出回归方程,设z=ln y,其变换后得到线性回归方程z=0.3x+4,则c=(  )A.0.3  B.4 C.e0.3  D.e4答案 D解析 z=ln y,得y=ez.由z=0.3x+4,得y=ez=e0.3x+4=e4·e0.3x,所以c=e4.故选D.5.(多选)某厂节能降耗改造后在生产A产品过程中记录的产量x(单位:吨)与相应的生产能耗y(单位:吨)的几组对应数据如下表所示,根据表中提供的数据,求出y关于x的线性回归方程为y=0.7x+0.35,则下列结论中正确的是(  )x3456y2.5t44.5A回归直线一定过点(4.5,3.5)B.产品的生产能耗与产量正相关C.t的取值必定是3.15D.A产品每多生产1吨,则相应的生产能耗增加约0.7吨答案 ABD解析 ×(3+4+5+6)=4.5,则=0.7×4.5+0.35=3.5,所以回归直线一定过点(4.5,3.5),故A正确;因为0.7>0,所以产品的生产能耗与产量正相关,故B正确;因为×(2.5+t+4+4.5)=3.5,所以t=3,故C错误;A产品每多生产1吨,则相应的生产能耗约增加0.7吨,故D正确.二、填空题6.在一组样本数据(x1y1),(x2y2),…,(xnyn)(n≥2,x1x2,…,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xiyi) (i=1,2,…,n)都在直线yx+1上,则这组样本数据的样本相关系数为________.答案 1解析 因为所有的样本点都落在一条直线上,所以相关系数|r|=1,又由回归方程为yx+1,说明xy正相关,即r>0,所以r=1.7.某种商品的广告费支出x与销售额y之间有如下关系:(单位:万元)x24568y3040605070yx的线性回归方程为 =6.5x+17.5,当广告费支出每增加1万元,则销售额约增加________万元,当广告费支出9万元时,销售额为________万元.答案 6.5 76解析 由回归系数=6.5可知,x每增加1个单元时, 增加6.5个单元,因此,广告费支出每增加1万元,则销售额约增加6.5万元.当广告费x=9时, =6.5×9+17.5=76.三、解答题8.从某居民区随机抽取10个家庭,获得第i个家庭的月收入xi(单位:千元)与月储蓄yi(单位:千元)的数据资料,算得i=80,i=20,iyi=184,=720.(1)求家庭的月储蓄y对月收入x的线性回归方程 x(2)判断变量xy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.附:线性回归方程 x 中,  其中为样本平均值.解 (1)由题意知n=10,i=8,i=2,n2=720-10×82=80,iyin=184-10×8×2=24,由此得=0.3,  =2-0.3×8=-0.4,故所求回归方程为 =0.3x-0.4.(2)由于变量y的值随x的值增加而增加( =0.3>0),故xy之间是正相关.(3)将x=7代入回归方程,可以预测该家庭的月储蓄为y=0.3×7-0.4=1.7千元.9.为了对某市中考成绩进行分析,所有成绩均已按百分制进行了折算,在60分以上的全体同学中随机抽出8位,若这8位同学的数学、物理、化学分数对应如下表:学生编号12345678数学分数x6065707580859095物理分数y7277808488909395化学分数z6772768084879092(1)用变量yxzx的相关系数说明物理与数学、化学与数学的相关程度;(2)求yxzx的线性回归方程(系数精确到0.01).(参考数据:=77.5,=85,=81, (xi)2≈1050, (yi)2≈456, (zi)2≈550, (xi)(yi)≈668, (xi)(zi)≈755, (yii)2≈7, (zii)2≈94,≈32.4,≈21.4,≈23.5)解 (1)变量yxzx的相关系数分别是r≈0.99,r′=≈0.99.可以看出,物理与数学、化学与数学的成绩都是高度正相关的.(2)设yxzx的线性回归方程分别是xx′.根据所给的数据,可以计算出≈0.66,≈85-0.66×77.5=33.85,′=≈0.72,′≈81-0.72×77.5=25.20.所以yxzx的回归方程分别是=0.66x+33.85,=0.72x+25.20.10.在彩色显像中,根据以往的经验,知道染料光学密度y与析出银的光学密度x之间的关系可用函数yA(b<0)进行拟合.我们通过11次试验得到如下数据:x0.050.060.070.100.140.20y0.100.140.230.370.590.79x0.250.310.380.430.47 y1.001.121.191.251.29 试确定参数Ab的值.解 yA (b<0)两边取自然对数,得ln y=ln A.uv=ln ya=ln A,则vabu,这是vu的线性回归方程.题设中所给的数据经变量置换uv=ln y,变为如表所示的数据:u20.00016.66714.28610.0007.1435.000v-2.303-1.966-1.470-0.994-0.528-0.236u4.0003.2262.6322.3262.128 v00.1130.1740.2230.255 ≈7.946,=-0.612, ≈-0.146, ≈0.548,所以 =0.548-0.146u.uv换回来可得ln  =0.548-所以所以A=e0.548b=-0.146. 

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