高中数学 第1章 统计案例 1.2 回归分析自主练习 苏教版选修1-2

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1、1.2 回归分析自主广场我夯基 我达标1.下列两个变量之间的关系不是函数关系的是( )A.正方体的棱长和体积 B.角的孤度数和它的正弦值C.单位为常数时,土地面积和总产量 D.日照时间与水稻的亩产量思路解析:因为A、B、C均可用函数关系式来表示,而D中日照时间与水稻的亩产量却不能用函数关系式来表达.答案:D2.散点图在回归分析过程中的作用是( )A.查找个体个数 B.比较个体数据大小关系C.探究个体分类 D.粗略判断变量是否线性相关思路解析:散点图中的点如果均在某一带状区域内,就说明变量线性相关,所以它只能粗略地判断变量是否线性相关.答案:D3.下列说法:回归方程适用于一切样本和总体,回归方程

2、一般都有时间性,样本取值的范围会影响回归方程的适用范围,回归方程得到的预报值,是预报变量的精确值,正确的是( )A. B. C. D.思路解析:利用疑难突破中的应用回归直线解决问题时的注意事项.答案:B4.在回归分析中,如果随机误差对预报变量没有影响,那么散点图中所有的点将_回归直线上.思路解析:根据回归直线有关定义.答案:完全落在5.已知回归直线方程为y=0.50x-0.81.则x=25时,y的估计值为_.思路解析:把x=25代入=0.50x-0.81,即可得y11.69答案:11.69.6.某企业的某种产品产量和单位成本数据如下表所示:月份123456产量(千件)234345单位成本(元/

3、件)737271736968(1)试确定回归直线;(2)指出产量每增加1 000件时,单位成本下降多少?(3)假定产量为6 000件时,单位成本是多少?单位成本为70元时,产量应为多少件?解:(1)设x表示月产量(单位:十件),y表示单位成本(单位元/件)作散点图:由上图知y与x间呈线性相关关系,设线性回归方程为=bx+a由公式可求得b=-1.818,a=77.363.线性回归方程为=-1.818x+77.363;(2)由线性回归方程,每增加1 000件产量,单位成本下降1.818元,(3)当x=6时,y=-1.8186+77.363=66.455.当y=70时 70=-1.818x+77.3

4、63,得x=4 050件.7.假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元),有如下的统计资料:使用年限x23456维修费用y2.23.85.56.57.0试问(1)y与x间是否有线性相关关系?若有,求出线性回归方程;(2)估计使用年限为10年时,维修费用是多少?解:(1)作散点图.由散点图可知,y与x呈线性相关关系,=4,=5, =90 =112.3,b=1.23a=b=5-1.234=0.08.(2)当x=10时,=1.2310+0.08=12.3+0.08=12.38(万元).我综合 我发展8.设有一个回归方程=2-1.5x,则变量x增加一个单位时( )A.y平均增加1.5个单位

5、 B.y平均增加2个单位C.y平均减少1.5个单位 D.y平均减少2个单位思路解析:因为回归方程=2-1.5x.成减函数,且斜率为1.5.答案:C9.从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重的数据如下表所示:编号12345678身高/cm165165157170175165155170体重/kg4857505464614359根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172 cm的女大学生的体重.解:作散点图,由于问题是根据身高预报体重,因此要求身高与体重的回归直线方程,取身高为x,体重为因变量y,作散点图如下图所示,=0.849=-85.712.回归直线方程为=0.8

6、49x-85.712.所以对于身高为172cm的女大学生,由回归方程可以预报体重为=0.849172-85.712=60.316(kg)预测身高为172 cm的女大学生的体重约为60.316 kg.10.研究某灌溉渠道水的流速y与水深x之间的关系,测得一组数据如下:水深x(m)1.401.501.601.701.801.902.002.10流速y(m/s)1.701.791.881.952.032.102.162.21 (1)求y对x的回归直线方程.(2)预测水深为1.95 m时水的流速是多少?解:散点图如图所示:列表计算与回归系数.序号xiyixiyi11.401.701.962.8902.

7、38021.501.792.253.204 12.68531.601.882.563.534 43.00841.701.952.893.802 53.31551.802.033.244.120 93.65461.902.103.614.410 03.99072.002.164.004.665 64.32082.102.214.414.884 14.64114.0015.8224.9231.511 627.993于是=14=1.75, =15.82=1.977 5,=24.92,=31.511 6, =27.993,=0.733.=1.977 5-0.7331.75=0.694 8.y对x的回归

8、直线方程为=0.694 8+0.733x(2)当x=1.95时=0.694 8+0.7331.952.12(m/s)即当水深为1.95 m时可以预报渠水的流速约为2.12 m/s.11.在7块并排,且形状大小相同的试验田上进行施化肥量对水稻产量影响的试验,得到如下表所示的一组数据(单位:kg)施化肥量x15202530354045水稻产量y330345365405445450455(1)以x为解释变量,y为预报变量,作出散点图;(2)求y与x之间的回归方程,并求施肥量为28 kg时水稻产量的预报值.解:(1)作出x与y对应的散点图.(2)由散点图可以看出,样本点呈条状分布,有较好的线性相关关系,因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系.设回归方程为=bx+a,=30,=399.3,=7 000, =1 132 725, =87 175.于是b=4.75.a=-b=399.3-4.7530257因此所求的回归直线方程为=4.75x+257,当x=28 kg时,y的估计值为=4.7528+257=390(kg).5

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