人教版 高中數(shù)學選修23 檢測及作業(yè)課時作業(yè) 17回歸分析的基本思想及其初步應用

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1、2019人教版精品教學資料高中選修數(shù)學課時作業(yè) 17回歸分析的基本思想及其初步應用|基礎鞏固|(25分鐘，60分)一、選擇題(每小題5分，共25分)1關于回歸分析，下列說法錯誤的是()A回歸分析是研究兩個具有相關關系的變量的方法B線性相關系數(shù)可以是正的或負的C回歸模型中一定存在隨機誤差D散點圖能明確反映變量間的關系解析：用散點圖反映兩個變量間的關系時，存在誤差，故D錯誤，選D.答案：D2在一線性回歸模型中，計算其相關指數(shù)K20.96，下面哪種說法不夠妥當()A該線性回歸方程的擬合效果較好B解釋變量對于預報變量變化的貢獻率約為96%C隨機誤差對預報變量的影響約占4%D有96%的樣本點在回歸直線上

2、解析：由相關指數(shù)R2表示的意義可知A，B，C三種說法都很妥當，相關指數(shù)R20.96，其值較大，說明殘差平方和較小，絕大部分樣本點分布在回歸直線附近，不一定有96%的樣本點在回歸直線上，故選D.答案：D3工人月工資y(單位：元)關于勞動生產率x(單位：千元)的回歸方程65080x，下列說法中正確的個數(shù)是()勞動生產率為1 000元時，工資為730元；勞動生產率提高1 000元，則工資提高80元；勞動生產率提高1 000元，則工資提高730元；當月工資為810元時，勞動生產率約為2 000元A1B2C3 D4解析：代入方程計算可判斷正確答案：C4對四組數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，獲得以下散點圖，關于其相關系數(shù)的

3、比較，正確的是()Ar2r40r3r1 Br4r20r1r3Cr4r20r3r1 Dr2r40r1r3解析：由相關系數(shù)的定義及散點圖所表達的含義，可知r2r40r3r1，故選A.答案：A5一位母親記錄了兒子39歲的身高，由此建立的身高與年齡的回歸方程為7.19x73.93，用這個模型預測這個孩子10歲時的身高，則正確的敘述是()A身高在145.83 cm左右B身高在145.83 cm以上C身高在145.83 cm以下D身高一定是145.83 cm解析：回歸方程得到的預報值是預報變量的估計值，它是預報變量可能取值的平均值答案：A二、填空題(每小題5分，共15分)6某地若干戶家庭的年收入x(單位：

4、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(jù)得到y(tǒng)對x的線性回歸方程：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_萬元解析：由回歸方程中系數(shù)的含義知家庭年收入每增加1萬元，年飲食支出平均增加0.254萬元答案：0.2547有5組數(shù)據(jù)：(1,3)，(2,4)，(4,5)，(3,10)，(10,12)，去掉_后剩下的4組數(shù)據(jù)的線性相關性最大解析：畫散點圖易知(3,10)明顯異常，其余各點均在一條直線附近答案：(3,10)8在研究氣溫和熱茶銷售杯數(shù)的關系時，若求得相關指數(shù)R20.85，則表明氣溫解釋了_的

5、熱茶銷售杯數(shù)變化，而隨機誤差貢獻了剩余的_，所以氣溫對熱茶銷售杯數(shù)的效應比隨機誤差的效應大得多解析：由相關指數(shù)R2的意義可知，R20.85表明氣溫解釋了85%，而隨機誤差貢獻了剩余的15%.答案：85%15%三、解答題(每小題10分，共20分)9煉鋼是一個氧化降碳的過程，鋼水含碳量的多少直接影響冶煉時間的長短，必須掌握鋼水含碳量和冶煉時間的關系如果已測得爐料熔化完畢時，鋼水的含碳量x與冶煉時間y(從爐料熔化完畢到出鋼的時間)的一列數(shù)據(jù)，如下表所示：x (0.01%)104180190177147134150191204121y (min)1002002101851551351702052351

6、25(1)作出散點圖，你能從散點圖中發(fā)現(xiàn)含碳量與冶煉時間的一般規(guī)律嗎？(2)求回歸直線方程解析：(1)以x軸表示含碳量，y軸表示冶煉時間，可作散點圖如圖所示從圖中可以看出，各點散布在一條直線附近，即它們線性相關(2)列出下表，并用科學計算器進行計算：i12345678910xi104180190177147134150191204121yi100200210185155135170205235125xiyi10 40036 00039 90032 74522 78518 09025 50039 15547 94015 125159.8，172，265 448，312 350，iyi287 64

7、0設所求的回歸直線方程為x，則1.267，30.47.則回歸直線方程為y1.267x30.47.10某工廠為了對新研究的一種產品進行合理定價，將該產品按事先擬定的價格進行試銷，得到如下數(shù)據(jù)：單價x(元)88.28.48.68.89銷量y(件)908483807568(1)求回歸直線方程x，其中20，；(2)預計在今后的銷售中，銷量與單價仍然服從(1)中的關系，且該產品的成本是4元/件，為使工廠獲得最大利潤，該產品的單價應定為多少元？(利潤銷售收入成本)解析：(1)(88.28.48.68.89)85，(908483807568)80，從而2080208.5250，故20x250.(2)由題意知

8、，工廠獲得利潤z(x4)y20x2330x1 000202361.25，所以當x8.25時，zmax361.25(元)即當該產品的單價定為8.25元時，工廠獲得最大利潤|能力提升|(20分鐘，40分)11通過下面的殘差圖，我們發(fā)現(xiàn)在采集樣本點的過程中，樣本點數(shù)據(jù)不準確的為()A第四個 B第五個C第六個 D第七個解析：由題圖可知第六個數(shù)據(jù)的偏差最大，故選C.答案：C12已知某車間加工零件的個數(shù)x與所花費時間y(h)之間的線性回歸方程為0.01x0.5，則加工600個零件大約需要_小時解析：把x600代入方程得0.016000.56.5.答案：6.513已知某商品的價格x(元)與需求量y(件)之間

9、的關系有如下一組數(shù)據(jù)：x1416182022y1210753(1)畫出y關于x的散點圖(2)求出回歸直線方程(3)計算R2的值，并說明回歸模型擬合程度的好壞(參考數(shù)據(jù)：18，7.4，1 660，327，iyi620，(yii)20.3，(yi)253.2)解析：(1)(2)因為18，7.4，1 660，iyi620，所以1.15，28.1.所以回歸直線方程為1.15x28.1.(3)因為(yii)20.3，(yi)253.2，所以R210.994，所以回歸模型擬合效果很好14某興趣小組欲研究晝夜溫差大小與患感冒人數(shù)多少之間的關系，他們分別到氣象局和某醫(yī)院抄錄了1至6月份每月10號的晝夜溫差情況

10、與因患感冒而就診的人數(shù)，得到如下資料：日期1月10日2月10日3月10日4月10日5月10日6月10日晝夜溫差x()1011131286就診人數(shù)y(人)222529261612該興趣小組確定的研究方案是：先從這六組數(shù)據(jù)中選取2組，用剩下的4組求線性回歸方程，再用被選取的2組數(shù)據(jù)進行檢驗(1)若選取的是1月與6月兩組數(shù)據(jù)，請根據(jù)2至5月份的數(shù)據(jù)，用最小二乘法求出y關于x的線性回歸方程x.(2)若由線性回歸方程得到的估計數(shù)據(jù)與所選出的檢驗數(shù)據(jù)的誤差均不超過2人，則認為得到的線性回歸方程是理想的，試問該小組所得線性回歸方程是否理想？解析：(1)由數(shù)據(jù)求得11，24，由公式求得，再由，所以y關于x的線性回歸方程為yx.(2)當x10時，y，2，同樣，當x6時，y，2，所以，該小組所得線性回歸方程是理想的