高中數(shù)學 2_4 線性回歸方程自我小測 蘇教版必修31

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高中數(shù)學 2.4 線性回歸方程自我小測 蘇教版必修31下列語句所表示的事件中的因素不具有相關關系的是_瑞雪兆豐年名師出高徒吸煙有害健康喜鵲叫喜，烏鴉叫喪2工人月工資y(元)依勞動生產率x(千元)變化的回歸方程為80x50，下列四個說法：勞動生產率為1千元時，月工資為130元；勞動生產率提高1千元，則月工資平均提高80元；勞動生產率提高1千元，則月工資提高130元；當月工資為210元時，勞動生產率為2千元，其中正確的是_(填序號)3對于一條線性回歸直線abx，如果x3時，對應的y的估計值是17，當x8時，對應的y的估計值是22，那么，可以估計出回歸直線方程是_，根據回歸直線方程判斷當x_時，y的估計值是38.4如圖所示，有5組(x，y)數(shù)據，去掉_組數(shù)據后，剩下的4組數(shù)據的線性相關性最大5某縣近幾年來的財政收入x與財政支出y之間的關系大致符合0.6x0.3(單位：億元)，預計今年該縣財政收入為3億元，則今年財政支出估計是_億元6調查了某地若干戶家庭的年收入x(單位：萬元)和年飲食支出y(單位：萬元)調查顯示年收入x與年飲食支出y具有線性相關關系，并由調查數(shù)據得到y(tǒng)對x的回歸直線方程：0.254x0.321.由回歸直線方程可知，家庭年收入每增加1萬元，年飲食支出平均增加_萬元7為了解籃球愛好者小李的投籃命中率與打籃球時間之間的關系，下表記錄了小李某月1號到5號每天打籃球時間x(單位：小時)與當天投籃命中率y之間的關系：時間x12345命中率y0.40.50.60.60.4小李這5天的平均投籃命中率為_，用線性回歸分析的方法，預測小李該月6號打6小時籃球的投籃命中率為_8有一位同學家開了一個小賣部，他為了研究氣溫對熱飲銷售的影響，經過統(tǒng)計，得到一個賣出熱飲杯數(shù)與當天氣溫的對比表：溫度/504712151923273136熱飲杯數(shù)15615013212813011610489937654(1)畫出散點圖；(2)你能從散點圖中發(fā)現(xiàn)氣溫與熱飲銷售杯數(shù)之間關系的一般規(guī)律嗎？(3)求回歸方程；(4)如果某天的氣溫是2 ，預測這天賣出的熱飲杯數(shù)9在7塊并排、形狀大小相同的實驗田上進行施化肥量對水稻產量影響的試驗，得數(shù)據列表(單位：kg)：施化肥量x15202530354045水稻產量y330345365405445450455(1)畫出散點圖；(2)若水稻產量y與施化肥量x之間具有線性相關關系，求其線性回歸方程；(3)當施化肥38 kg時，請估計水稻的產量參考答案1答案：2答案：解析：根據回歸方程的概念可知錯誤3答案：x1424解析：首先把兩組值代入回歸直線方程，得所以回歸直線方程是x14.令x1438，可得x24.4答案：D(3,10)解析：去掉D(3,10)，A，B，C，E大致在一條直線上，線性相關關系較強5答案：2.1解析：當財政收入為3億元，即x3時，30.60.32.1.6答案：0.254解析：家庭收入每增加1萬元，對應回歸直線方程中的x增加1，相應的的值增加0.254，即年飲食支出平均增加0.254萬元7答案：0.50.53解析：這5天的平均投籃命中率為.(xi)(yi)(13)(0.40.5)(23)(0.50.5)(33)(0.60.5)(43)(0.60.5)(53)(0.40.5)0.1.(xi)2(13)2(23)2(33)2(43)2(53)210.b0.01，ab0.50.030.47.所以回歸直線方程為0.01x0.47.當x6時，0.0160.470.53.8解：(1)散點圖如圖所示(2)從散點圖看出，各點分布在從左上角到右下角的區(qū)域里因此，氣溫與熱飲銷售杯數(shù)之間是負相關關系，即氣溫越高，賣出去的熱飲杯數(shù)越少(3)從散點圖可以看出，這些點大致分布在一條直線附近，因此，可用公式求出回歸方程的系數(shù)，利用計算器容易求得回歸方程為2.352x147.767.(4)當x2時，143.063.因此，某天的氣溫為2 ，這天大約可以賣出143杯熱飲9解：(1)根據表中數(shù)據可得散點圖如下：(2)根據回歸直線方程系數(shù)的公式計算可得回歸直線方程是4.75x257.(3)把x38代入回歸直線方程得y438.所以，可以預測，施化肥量為38 kg時，水稻的產量約是438 kg.