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1. (2024高三下·广西壮族自治区月考) 在研究变量 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 之间的关系时，进行实验后得到了一组样本数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，利用此样本数据求得的经验回归方程为 $\text{[math]}$ ，现发现数据 $\text{[math]}$ 和 $\text{[math]}$ 误差较大，剔除这两对数据后，求得的经验回归方程为 $\text{[math]}$ ，且 $\text{[math]}$ 则 $\text{[math]}$ （）

A . 8 B . 12 C . 16 D . 20

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1. (2024高三下·南通模拟) 某农科所针对耕种深度 $\text{[math]}$ （单位：cm）与水稻每公顷产量（单位：t）的关系进行研究，所得部分数据如下表：
耕种深度 $\text{[math]}$ /cm
8
10
12
14
16
18
每公顷产量 $\text{[math]}$ /t
6
8
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$
11
12
已知 $\text{[math]}$ ，用最小二乘法求出 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的经验回归方程： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，数据在样本 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ 的残差分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .
（参考数据：两个变量 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ 之间的相关系数 $\text{[math]}$ 为 $\text{[math]}$ ，参考公式： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）
则（）

A . $\text{[math]}$ B . $\text{[math]}$ C . $\text{[math]}$ D . $\text{[math]}$

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1. (2024高三下·宁波模拟) 某校数学建模兴趣小组为研究本地区儿子身高 $\text{[math]}$ 与父亲身高 $\text{[math]}$ 之间的关系，抽样调查后得出 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 线性相关，且经验回归方程为 $\text{[math]}$ .调查所得的部分样本数据如下：
父亲身高 $\text{[math]}$
164
166
170
173
173
174
180
儿子身高 $\text{[math]}$
165
168
176
170
172
176
178
则下列说法正确的是（）

A . 儿子身高 $\text{[math]}$ 是关于父亲身高 $\text{[math]}$ 的函数 B . 当父亲身高增加 $\text{[math]}$ 时，儿子身高增加 $\text{[math]}$ C . 儿子身高为 $\text{[math]}$ 时，父亲身高一定为 $\text{[math]}$ D . 父亲身高为 $\text{[math]}$ 时，儿子身高的均值为 $\text{[math]}$

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1. (2024高二下·衡阳期中) 下列说法正确的是( )

A . 已知一组数据7，7，8，9，5，6，8，8，则这组数据的中位数为8 B . 已知一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， …， $\text{[math]}$ 的方差为2，则 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， …， $\text{[math]}$ 的方差为4 C . 具有线性相关关系的变量x ， y ，其线性回归方程为 $\text{[math]}$ ，若样本点的中心为 $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ D . 若随机变量X服从正态分布 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$

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1. (2024高二下·高碑店月考) 小强5次考试的数学与物理成绩（满分100分）如下表，由散点图可知，小强的数学成绩x与物理成绩y之间线性相关.
数学成绩x
67
68
70
72
73
物理成绩y
64
63
66
65
67
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为： $\text{[math]}$
1. （1）求y关于x的线性回归方程；
3. （2）利用（1）中的回归方程，小强第6次考试数学成绩是78分，请估计小强的物理分数．
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1. (2024高二下·高碑店月考) 已知 $\text{[math]}$ 的取值如下表：
$\text{[math]}$
0
1
3
4
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$
$\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 线性相关，且线性回归直线方程为 $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ =（）

A . $\text{[math]}$ B . $\text{[math]}$ C . $\text{[math]}$ D . $\text{[math]}$

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1. (2024高三下·常德月考) 某市组织宣传小分队进行法律法规宣传，某宣传小分队记录了前9天每天普及的人数，得到下表：
时间 $\text{[math]}$ （天）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
每天普及的人数y
80
98
129
150
203
190
258
292
310
1. （1）从这9天的数据中任选4天的数据，以X表示4天中每天普及人数不少于240人的
  天数，求X的分布列和数学期望；
3. （2）由于统计人员的疏忽，第5天的数据统计有误，如果去掉第5天的数据，试用剩下
  的数据求出每天普及的人数y关于天数 $\text{[math]}$ 的线性回归方程.
  （参考数据：
  $\text{[math]}$ $\text{[math]}$
  附：对于一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， ……， $\text{[math]}$ ，其回归直线 $\text{[math]}$ 的斜率和截距的最小二乘估计分别为： $\text{[math]}$ ）.
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1. (2024·红河模拟) 某网络购物平台专营店统计了某年2月15日至19日这5天在该店购物的人数 $\text{[math]}$ （单位：人）的数据如下表：
日期
2月15日
2月16日
2月17日
2月18日
2月19日
日期代号 $\text{[math]}$
1
2
3
4
5
购物人数 $\text{[math]}$
77
84
93
96
100
1. （1）根据表中数据，建立 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的一元线性回归模型，并根据该回归模型预测当年2月21日在该店购物的人数（人数用四舍五入法取整数）；
3. （2）为了了解参加网购人群的年龄分布，该店随机抽取了200人进行问卷调查.得到如下所示不完整的 $\text{[math]}$ 列联表：
  年龄
  不低于40岁
  低于40岁
  合计
  参与过网上购物
  30
  150
  未参与过网上购物
  30
  合计
  200
  将列联表补充完整，并依据表中数据及小概率值 $\text{[math]}$ 的独立性检验，能否认为“参与网上购物”与“年龄”有关.
  附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 $\text{[math]}$
  $\text{[math]}$
  0.10
  0.05
  0.010
  0.005
  0.001
  $\text{[math]}$
  2.706
  3.841
  6.635
  7.879
  10.828
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1. (2024·张家口一模) 下表是某地从2019年至2023年能源消费总量近似值 $\text{[math]}$ （单位：千万吨标准煤）的数据表：
年份
2019
2020
2021
2022
2023
年份代号 $\text{[math]}$
1
2
3
4
5
能源消费总量近似值 $\text{[math]}$ （单位：千万吨标准煤）
44.2
44.6
46.2
47.8
50.8
以 $\text{[math]}$ 为解释变量， $\text{[math]}$ 为响应变量，若以 $\text{[math]}$ 为回归方程，则决定系数 $\text{[math]}$ 0.9298，若以 $\text{[math]}$ 为回归方程，则 $\text{[math]}$ ，则下面结论中正确的有（）

A . 变量 $\text{[math]}$ 和变量 $\text{[math]}$ 的样本相关系数为正数 B . $\text{[math]}$ 比 $\text{[math]}$ 的拟合效果好 C . 由回归方程可准确预测2024年的能源消费总量 D . $\text{[math]}$

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1. (2024·邯郸三模) 某民营学校为增强实力与影响力，大力招揽名师、建设校园硬件设施，近5年该校招生人数的数据如下表：
年份序号x
1
2
3
4
5
招生人数y/千人
0.8
1
1.3
1.7
2.2
1. （1）由表中数据可看出，可用线性回归模型拟合 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 的关系，请用相关系数加以证明；
3. （2）求 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的回归直线方程，并预测当年份序号为7时该校的招生人数．
  参考数据： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ．
  参考公式：相关系数 $\text{[math]}$ ，回归方程 $\text{[math]}$ 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ．
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小学

初中

高中

公司介绍

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400-637-9991

耕种深度 $\text{[math]}$ /cm	8	10	12	14	16	18
每公顷产量 $\text{[math]}$ /t	6	8	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	11	12

父亲身高 $\text{[math]}$	164	166	170	173	173	174	180
儿子身高 $\text{[math]}$	165	168	176	170	172	176	178

时间 $\text{[math]}$ （天）	1	2	3	4	5	6	7	8	9
每天普及的人数y	80	98	129	150	203	190	258	292	310

日期	2月15日	2月16日	2月17日	2月18日	2月19日
日期代号 $\text{[math]}$	1	2	3	4	5
购物人数 $\text{[math]}$	77	84	93	96	100

年龄	不低于40岁	低于40岁	合计
参与过网上购物	30		150
未参与过网上购物		30
合计			200

$\text{[math]}$	0.10	0.05	0.010	0.005	0.001
$\text{[math]}$	2.706	3.841	6.635	7.879	10.828

年份	2019	2020	2021	2022	2023
年份代号 $\text{[math]}$	1	2	3	4	5
能源消费总量近似值 $\text{[math]}$ （单位：千万吨标准煤）	44.2	44.6	46.2	47.8	50.8

数学成绩x	67	68	70	72	73
物理成绩y	64	63	66	65	67

年份序号x	1	2	3	4	5
招生人数y/千人	0.8	1	1.3	1.7	2.2