①模型Ⅰ的相关系数r为﹣0.98;
②模型Ⅱ的相关系数r为0.80;
③模型Ⅲ的相关系数r为﹣0.50;
④模型Ⅳ的相关系数r为0.25.
所挂重量(N)(x) | 1 | 2 | 3 | 5 | 7 | 9 |
弹簧长度(cm)(y) | 11 | 12 | 12 | 13 | 14 | 16 |
(1)请画出上表所给数据的散点图;
(2)弹簧长度与所挂重量之间的关系是否具有线性相关性,若具有请根据上表提供的数据,
求出y关于x的线性回归方程
=bx+a;
(3)根据回归方程,求挂重量为8N的物体时弹簧的长度.所求得的长度是弹簧的实际长度吗?为什么?
注:本题中的计算结果保留小数点后一位.

y | 30 | 40 | p | 50 | 70 |
m | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
经测算,年广告支出m与年销售额y满足线性回归方程
=6.5m+17.5,则p的值为( )
广告费用x(万元) | 1 | 2 | 4 | 5 |
销售额y(万元) | 6 | 14 | 28 | 32 |
根据上表中的数据可以求得线性回归方程
=
x+
中的
为6.6,据此模型预报广告费用为10万元时销售额为( )
=
x+
,若
=4.5,则x每增加1个单位,y就( ) x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
y | 4 | 2.5 | ﹣0.5 | 0.5 | ﹣2 |
.若用这个模型预测这个孩子10岁时的身高,则下列叙述正确的是( )
x | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(参考数值:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)
.
(年)和所支出的维修费用
(万元)有如下统计资料:
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
|
|
|
|
|
|
若由资料知,
对
呈线性相关关系,试求:
参考公式:回归直线方程:
.其中 
(注:
)
|
年份 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
|
时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 一本率 | 0.7152 | 0.7605 | 0.7760 | 0.8517 | 0.9015 |
关于
的回归方程
(精确到0.0001);
附:回归方程
中
参考数据:
| 零件数 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 加工时间 | 26 | | 49 | 54 |
根据上表可得回归方程
,则实数
的值为( )
|
日期 |
3月1日 |
3月2日 |
3月3日 |
3月4日 |
3月5日 |
|
温差 | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
| 发芽数y(颗) | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
他们所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对选取的2组数据进行检验.
参考公式:
,其中
时的种子发芽数.
,且x,y之间的一组相关数据如下表所示,则下列说法错误的为( )
时,
C .
D . 由表格数据可知,该回归直线必过点
,碳氢化合物
等污染物,是环境污染的主要因素之一,汽车在使用若干年之后排放的尾气之中的污染物会出现递增的现象,所以国家根据机动车使用和安全技术、排放检验状况,对达到报废标准的机动车实施强制报废,某环境组织为了解公众对机动车强制报废标准的了解情况,随机调查了100人,所得数据制成如下列联表:
附:
,
| | 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 |
人,选到了解强制报废标准的人的概率为
,问是否在犯错的概率不超过5%的前提下认为“机动车强制报废标准是否了解与性别有关”?
浓度的数据,并制成如图所示的折线图,若该型号汽车的使用年限不超过
年,可近似认为排放的尾气中
浓度
%与使用年限
线性相关,确定
与
的回归方程,并预测该型号的汽车使用
年排放尾气中的
浓度是使用
年的多少倍.
次试验,得到数据如下: | 零件的个数 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 加工的时间 | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
;
个零件需要的时间. 参考公式:用最小二乘法求线性回归方程系数公式
,
|
年份x |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
|
足球特色学校y(百个) |
0.30 |
0.60 |
1.00 |
1.40 |
1.70 |
本题参考公式和数据:
,
,
,
.
,则认为y与x线性相关性很强;
,则认为y与x线性相关性一般;
,则认为y与x线性相关性较弱);
,并预测A地区2020年足球特色学校的个数(精确到个).
|
月份 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
违章驾驶员人数 |
120 |
105 |
100 |
90 |
85 |
(Ⅰ)请利用所给数据求违章人数
与月份
之间的回归直线方程
;
(Ⅱ)预测该路段7月份的不“礼让斑马线”违章驾驶员人数.
参考公式:
,
.
,
,满足一组数据如下表所示:若
与
的回归直线
,则
的值是. | | 0 | 1 | 2 | 3 |
| | -1 | 1 | | 8 |
|
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
y |
2 |
3 |
5 |
6 |
则y与x的线性回归方程
表示的直线必过点( )
C . 决定系数
越大,一元线性回归模型的拟合效果越好
D . 若变量x与y的线性回归方程为
, 则x与y负相关