数学北师大版必修三同步训练：1.doc

1、8最小二乘估计1工人工资(元)依劳动生产率(千元)变化的线性回归方程为y5080x，下列判断正确的是()A劳动生产率为1 000元时，工资为130元B劳动生产率每提高1 000元，则工资平均提高80元C劳动生产率每提高1 000元，则工资平均提高130元D当月工资为210元时，劳动生产率提高2 000元2下列说法中不正确的是()A回归方程中，变量x和y都是普通变量B变量间的关系若是非确定性关系，那么因变量不能由自变量唯一确定C回归系数可能是正的也可能是负的D如果回归系数是负的，y的值随x的增大而减小3关于最小二乘法的叙述，不正确的是()A它是使总离差的平方和最小的一种计算方法B用最小二乘法求出

2、的系数可以使回归直线更贴近实际情况C由观察值使用最小二乘法求出的系数a、b叫回归系数D根据最小二乘法求出回归系数，从而可以表示出线性回归方程，这个方程可以代表每个数据的准确值4对于线性回归方程y4.75x257，当x28时，y的估计值是()A360 B390C420D4505为了表示n个点与相应直线在整体上的接近程度，我们表示它常用(i为求和符号，表示为 ix1x2xn)()A.yi(abxi) B.(abxi)yiC.yi(abxi)2 D.(yi)2答案：1B由线性回归方程的意义，当x每提高1(千元)时，y平均约提高80元，应选B.2A变量x、y可以都是随机变量，也可以一个是普通变量，一个

3、是随机变量，故A不正确3D最小二乘法是求回归直线方程系数的一种方法，它求出的系数使总离差的平方和最小，也就是使表示出的回归直线更贴近实际，但是回归直线只能是估计数据的情况，不能准确表示数据的具体情况4B将x的值28代入回归直线方程得到的函数值即为y的估计值，估计值是4.7528257390.故选B.5C由最小二乘法的定义知，C正确1下列有关线性回归方程的说法，不正确的是()A线性回归方程的两个变量对应的点大都分布在某一直线附近B线性回归方程中两个变量的实际值，不一定是线性回归方程的解C线性回归方程最能代表观测值x、y之间的关系D任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程2设有一个线性回归

4、方程为y21.5x，则变量x增加一个单位时()Ay平均增加1.5个单位By平均增加2个单位Cy平均减少1.5个单位Dy平均减少2个单位3(2009山东烟台模拟，6)由一组样本数据(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)得到的线性回归方程为ybxa，那么下列说法不正确的是()A直线ybxa必经过点(，)B直线ybxa至少经过点(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)中的一个点C直线ybxa的斜率为D直线ybxa和各点(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)的偏差yi(bxia)2是该坐标平面上所有直线与这些点的总离差中最小的直线4某炼钢厂废品率x(%)与成本y(元/t)的线性回

5、归方程为y105.49242.569x，当成本控制在176.5元/t时，可以预计生产1 000 t钢中，约有 t钢是废品5某种产品的广告费支出x与销售额y(单位：百万元)之间有如下对应数据：x24568y3040605070(1)画出散点图；(2)求线性回归方程；(3)若该产品的广告费为900万元，则其销售额约是多少？答案：1D两个变量如果是线性相关的，我们就可以用一条直线来近似找到两个变量间的数量关系，但这样的直线不止一条如果一条直线与散点图上的所有的点的距离最小，我们就把这条直线称为回归直线，相应的方程称为线性回归方程，由此概念可知D项不对2Cb1.50，x增加一个单位时，y平均减少1.5

6、个单位，故选C.3B由回归方程的求法知：ab，即yabxbbx，yb(x)，所以(，)在直线上，即A正确；回归直线不一定经过散点图中的点，只要求直线到各点的距离的离差的平方和最小，即C、D两项正确416.68176.5105.49242.569x，x1.668，即成本控制在176.5元/t时，废品率为1.668%，所以，生产1 000 t钢中，约有1 0001.668%16.68(t)钢是废品5解：(1)散点图如下图(2)列出下表，并用科学计算器进行有关计算i12345xi24568yi3040605070xiyi601603003005605，50，145，13 500，iyi1 380于是

7、可得，b6.5，ab506.5517.5，于是所求的回归直线方程是y6.5x17.5.(3)由(2)知，销售额y对广告费x的线性回归方程为：y6.5x17.5，当x9(百万)时，y6.5917.576(百万)，当广告费为900万元时，销售额约是7 600万元1变量y与x之间的线性回归方程()A表示y与x之间的函数关系B表示y与x之间的不确定性关系C反映y与x之间的真实关系形式D反映y与x之间的真实关系达到最大限度的吻合答案：D2.“回归”一词是在研究子女的身高与父母的身高之间的遗传关系时由高尔顿提出的他的研究结果是子代的平均身高向中心回归根据他的结论，在儿子的身高y与父亲的身高x的回归方程ya

8、bx中，b的取值范围是()A(1,0) B(1,1) C(0,1) D1，)答案：C由遗传规律知，父母高者，其子女也较高，b0，又由子代平均身高向中心回归，b1，故选C.3某化工厂为预测某产品的回收率y，要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系，现取了8对观察值，计算得：i52，i228，478，iyi1 849，则y对x的回归方程是()Ay11.472.62xBy11.472.62xCy2.6211.47xDy11.472.62x答案：A(x1x2x8)526.5，(y1y2y8)22828.5，由公式得b2.62，ab28.52.626.511.47，线性回归方程为：y11.472.62

9、x.4某考察团对全国10个城市进行职工人均工资水平x(千元)与居民人均消费水平y(千元)统计调查，y与x具有相关关系，线性回归方程为y0.66x1.562.若某城市居民人均消费水平为7.675(千元)，估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比约为()A72% B83% C66% D67%答案：B由已知y7.675，代入线性回归方程y0.66x1.562，得x9.262 1，所求百分比为83%.选B.5(2009宁夏银川模拟，7)某调研人员从调查中获知某公司近年来科研费用支出(xi)万元与公司所获得利润(yi)万元的统计资料如下表：序号科研费用支出xi利润yixiyix123456511453

10、2314030342520155440120170754025121162594合计301801 000200则利润(yi)对科研费用支出(xi)的线性回归方程为()Ay2x20 By20x2Cy2x40 Dy2x40答案： A由最小二乘法求出线性回归方程的系数分别为2和20，所以线性回归方程是y2x20，故选A.6对于一条线性回归直线yabx，如果x3时，对应的y的估计值是17，当x8时，对应的y的估计值是22，那么可以估计出回归直线方程是_，由此判断当x_时，y的估计值为38.答案：yx1424首先把两组值代入线性回归方程，得，所以回归直线方程是yx14；令y38，求得x24.7(易错题)

11、下列五个命题，正确命题的序号为任何两个变量都具有相关关系圆的周长与该圆的半径具有相关关系某商品的需求量与该商品的价格是一种非确定性关系根据散点图求得的线性回归方程可能是没有意义的两个变量间的相关关系可以通过回归直线，把非确定性问题转化为确定性问题进行研究答案：变量的相关关系是变量之间的一种近似关系，并不是所有的变量都有相关关系，而有些变量之间是确定的函数关系例如，中圆的周长与该圆的半径就是一种确定的函数关系；另外，线性回归方程是描述这种关系的有效的方法如果两个变量对应的数据点与所求出的直线偏离较大，那么，这条回归直线的方程是没有意义的点评：(1)两个变量之间可能具有“确定性关系(即函数关系)”

12、，也可能具有“相关关系”，还可能“没有任何关系”，判断两个变量之间的关系要注意弄清“函数关系”与“相关关系”的不同点，否则会出错(2)通过散点图可判断两变量的相关关系，只有两个变量具有相关关系时，求线性回归方程才有意义，否则求回归直线方程或由方程进行估计都会失去意义基础知识把握不牢是本题错解的主要原因8要分析学生初中升学考试的数学成绩对高一年级数学学习有什么影响，在高一年级学生中随机抽取10名学生，分析他们入学的数学成绩(x)和高一年级期末数学考试成绩(y)(如下表)：编号12345678910x63674588817152995876y65785285928973985675(1)画出散点图

13、；(2)判断入学成绩(x)与高一期末考试成绩(y)是否有线性相关关系；(3)如果x与y具有线性相关关系，求出线性回归方程；(4)若某学生入学数学成绩为80分，试估计他高一期末数学考试成绩解：(1)入学成绩(x)与高一期末考试成绩(y)两组变量的散点图如下：(2)从散点图可以看出这两组变量具有线性相关关系(3)设所求的线性回归方程为yabx，经计算可得：70，76.3，其他数据如下表i12345678910合计xi63674588817152995876700yi65785285928973985675763xi23 9694 4892 0257 7446 5615 0412 7049 80133645 77651 474xiyi4 0955 2262 3407 4807 4526 3193 7969 7023 2485 70055 358b0.7 874，ab76.30.787 47021.18.因此所求的线性回归方程为y21.180.787 4x.(4)把某学生入学数学成绩80分代入线性回归方程可得：y84分，即这个学生高一期末数学成绩预测值为84分