考点3统计与统计案例题型3变量间相关关系、统计案例x_
辑
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2010-2015 年高考真题汇编
专题13 概率与统计
考点3统计与统计案例
题型3变量间的相关关系、统计案例
1.( 2015年福建4,5分)为了解某社区居民的家庭年收入所年支出的关系 ,随机调查了该 社区5户家庭,得到如下统计数据表
收入X(万元)
8.2
8.6
10.0
11.3
11.9
收入y(万元)
6.2
7.5
8.0
8.5
9.8
根据上表可得回归本线方程 ? = a?,其中? = o.76,a?= y-bX,据此估计,该社区一户
收入为15万元家庭年支出为 ( )
A. 11.4万元 B. 11.8万元 C. 12.0万元 D. 12.2万元
2. (2015年全国卷一 19 , 12分)某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费 ,需了解年
宣传费x (单位:千元)对年销售量y (单位:t )和年利润(单位:千元)的影响,对近 8年的年宣传费 洛和年销售量% i =1,2,111,8数据作了初步处理,得到下面的散点图及一 些统计量的值,
2000806
2000806
6 6 5 540200080
5 5 5 4
34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56
年負传费/千元
专业资料可编
x
y
W
n 2
送(x
i 1
n 2
送(Wi +W )
i -4
n
送(x yT )
n
送(W +W)( yi —y )
i4
46.6
56
3
6.8
289.8
1.6
1469
108.8
_ 1 n
表中 Wi = ? Xi , w wi。
8 i-i
(I)根据散点图判断,y二a'bx与y二c,d\X哪一个适宜作为年销售量 y关于年宣传
费x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(H)根据(I)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
(川)已知这种产品的年利润 z与X, y的关系为z=0.2y -X ,根据(n)的结果回答下列
问题;
(i) 年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少 ?
(ii) 年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?
附:对于一组数据 u^w , u2,v2 JH, un,vn ,其回归直线v^ '■的余率和减距的最小
二乘估计分别为
n
送(5 —U W 一 V )
J J ,?=v-?u。
' 比-u 2
i
.( 2014重庆,5分)已知变量x与y正相关,且由观测数据算得样本平均数 x = 3, y
TOC \o "1-5" \h \z =3.5,则由该观测数据算得的线性回归方程可能为 ( )
A A
A.y = 0.4x+ 2.3 B.y = 2x — 2.4
A A
C.y = — 2x+ 9.5 D.y = — 0.3x + 4.4
. ( 2014湖北,5分)根据如下样本数据
专业资料可编
x
3
4
5
6
7
8
y
4.0
2.5
-0.5
0.5
-2.0
-3.0
得到的回归方程为y = bx + a,则( )
A. a>0 , b>0 B. a>0 , b<0
C. a<0 , b>0 D . a<0, b<0
.( 2014新课标全国卷n, 12分)某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入 y(单位: 千元)的数据如下表:
年份
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
年份代号t
1
2
3
4
5
6
7
人均纯收入y
2.9
3.3
3.6
4.4
4.8
5.2
5.9
(1)求y关于t的线性回归方程;
⑵利用⑴中的回归方程,分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变
化情况,并预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
n _
送 ti- t %- y
TOC \o "1-5" \h \z i= 1 — _
A A A
b = , a = y - b t
\o "Current Document" n _
\o "Current Document" ' ti-1 2
i= 1
. ( 2014江西,5分)某人研究中学生的性别与成绩 、视力、智商、阅读量这4个变量的
关系,随机抽查52名中学生,得到统计数据如表1至表4,则与性别有关联的可能性最大的
变量是( )
专业资料可编
'■性别、..__
男
6
14
20
女
10
22
32
总计
16
36
52
表2
\ 视力
性别'、、
好
差
总计
男
4
16
20
女
12
20
32
总计
16
36
52
表3
\ 智商 性别、\
偏咼
正常
总计
男
8
12
20
女
8
24
32
总计
16
36
52
表4
\阅读量 性别、\
丰富
不丰富
总计
男
14
6
20
女
2
30
32
总计
16
36
52
专业资料可编
辑
辑
720.辑
720.
辑
A ?成绩
A ?成绩
B.视力
假设根据上表数据所得线性回归直线方程为 勺=bx+a,若某同学根据上表中的前两组
数据(1,0)和(2,2)求得的直线方程为 y = b'x+ a则以下结论正确的是( )
A.b>b ',a>a' B.b>b',a<a'
C.b<b ',a>a' D.b<b',a<a'
8 . ( 2013湖北,5分)四名同学根据各自的样本数据研究变量 x, y之间的相关关系,并求
得回归直线方程,分别得到以下四个结论:
y与x负相关且y = 2.347 x- 6.423 ;
y与x负相关且y = - 3.476 x + 5.648 ;
y与x正相关且y = 5.437 x+ 8.493 ;
y与x正相关且y = -4.326 x — 4.578 :
其中一定不正确的结论的序号是 ( )
B.②③
B.②③
D.①④
10个家庭,获得第i个家庭的月收入Xi(单位:
C .③④
(2013重庆,13分)从某居民区随机抽取
10 10 10 10 千元)与月储蓄yi(单位:千元)的数据资料,算得匸1xi = 80,匸1yi = 20,日細=184,匸1x2 =
(1)求家庭的月储蓄y对月收入x的线性回归方程y= bx+ a;
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⑵判断变量X与y之间是正相关还是负相关;
⑶若该居民区某家庭月收入为 7千元,预测该家庭的月储蓄
n _ _
匸 1Xiyi_ nx _ _ _ _ _
附:线性回归方程y= bx + a中,b = ; , a= y — b亍,其中殳,_y为样本
2 — 2
匸 1Xi — n x
平均值,线性回归方程也可写为
y = bx + a.
( 2013福建,12分)某工厂有25周岁以上(含25周岁)工人300名,25周岁以下工人
200名.为研究工人的日平均生产量是否与年龄有关 ,现采用分层抽样的方法,从中抽取了
100名工人,先统计了他们某月的日平均生产件数 ,然后按工人年龄在 “ 25周岁以上 洽25
周岁)'和“25周岁以下”分为两组,再将两组工人的日平均生产件数分成 5组:[50,60),
[60,70) , [70,80),(1)从样本中日平均生产件数不足60件的工人中随机抽取 2人,求至少抽到一名 “ 2周岁以下组”工人的概率;(2)规定日平均生产件数不少于80件者为 生产能手”,请你根据已知条件完成 2
[60,70) , [70,80),
(1)从样本中日平均生产件数不足
60件的工人中随机抽取 2人,求至少抽到一名 “ 2周
岁以下组”工人的概率;
(2)规定日平均生产件数不少于
80件者为 生产能手”,请你根据已知条件完成 2 X2列联
表,并判断是否有90%的把握认为
P(x*)
0.100
0.050
0.010
0.001
k
2.706
3.841
6.635
10.828
生产能手与工人所在的年龄组有关
n nn n22 — n12n21
“1 + 门2+ n + 1“ + 2
2
附:
2 A
n ad — be
注:此公式也可以写成K2=
、一 a+ b e + d a+ e b+ d /
11 .( 2012湖南,5分)设某大学的女生体重 y(单位:kg)与身高x(单位:cm)具有线性相关
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关系,根据一组样本数据(xi, y)(i= 1,2,…,n),用最小二乘法建立的回归方程为 勺=0.85X
—85.71,则下列结论中不正确的是 ( )
A ? y与x具有正的线性相关关系
B ?回归直线过样本点的中心 (x , y)
C ?若该大学某女生身高增加 1 cm ,则其体重约增加0.85 kg
D ?若该大学某女生身高为 170 cm ,则可断定其体重必为 58.79 kg
? ( 2011山东,5分)某产品的广告费用 x与销售额y的统计数据如下表:
广告费用x(万元)
4
2
3
5
销售额y (万兀)
49
26
39
54
根据上表可得回归方程 勺=bx+ a中的b为9.4,据此模型预报广告费用为 6万元时销售
额为( )
B. 65.5万元D.
B. 65.5万元
D. 72.0万元
C ? 67.7万元
? ( 2011 陕西,5 分)设(* , y) (X2, y2),…,(Xn, yn)是变量 x 和 y
的n个样本点,直线I是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直
线(如图),以下结论中正确的是( )
A ? x和y的相关系数为直线l的斜率
B ? x和y的相关系数在0至U 1之间
C?当n为偶数时,分布在l两侧的样本点的个数一定相同
D ?直线l过点(x , y )
? ( 2011辽宁,5分)调查了某地若干户家庭的年收入 x(单位:万元)和年饮食支出y(单 位:万元),调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到 y对x
的回归直线方程:y = 0.254X+ 0.321.由回归直线方程可知,家庭年收入每增加 1万元,年
饮食支出平均增加 万元?
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