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高中数学 第一章 统计案例单元综合测试(含解析)北师大版选修1-2-北师大版高二选修1-2数学试题VIP免费

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单元综合测试一(第一章综合测试)时间:120分钟分值:150分一、选择题(本大题共10个小题,每小题5分,共50分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)1.变量y对x的回归方程的意义是()A.表示y与x之间的函数关系B.表示y与x之间的线性关系C.反映y与x之间的真实关系D.反映y与x之间的真实关系达到最大限度的吻合【答案】D【解析】用回归方程预测变量y对x的不确定关系,反映的不是真实关系,而是真实关系达到最大限度的吻合.2.下列现象中线性相关程度最强的是()A.商店的职工人数与商品销售额之间的线性相关系数为0.87B.流通费用率与商业利润率之间的线性相关系数为-0.94C.商品销售额与商业利润率之间的线性相关系数为0.51D.商品销售额与流通费用率之间的线性相关系数为0.70【答案】B【解析】线性相关系数r的绝对值越大,两个变量的线性相关程度越强.3.在一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(n≥2,x1,x2,…,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xi,yi)(i=1,2,…,n)都在直线y=x+1上,则这组样本数据的样本相关系数为()A.-1B.0C.D.1【答案】D【解析】本题考查了相关系数及相关性的判定.样本相关系数越接近1,相关性越强,现在所有的样本点都在直线y=x+1上,样本的相关系数应为1.要注意理清相关系数的大小与相关性强弱的关系.4.已知x、y之间的一组数据如下表所示:x1.081.121.161.28y2.242.372.402.55y与x之间的线性回归方程y=bx+a必定过点()A.(0,0)B.(1.16,2.39)C.(1.16,0)D.(0,2.39)【答案】B【解析】由题意得==1.16,==2.39. 线性回归方程y=bx+a必定过点(,),故选B.5.变量x与y具有线性相关关系,当x取值16,14,12,8时,通过观测得到y的值分别为11,9,8,5,若在实际问题中,y的预报最大取值是10,则x的最大取值不能超过()A.16B.17C.15D.121【答案】C【解析】由题目中的数值计算出回归方程,然后由方程求得x的值.b==0.7,∴a=-0.5.∴线性回归方程为y=-0.5+0.7x.将y=10代入,得x=15.故选C.6.甲、乙两人独立地解同一问题,甲解决这个问题的概率是P1,乙解决这个问题的概率是P2,那么恰好有1人解决这个问题的概率是()A.P1P2B.P1(1-P2)+P2(1-P1)C.1-P1P2D.1-(1-P1)(1-P2)【答案】B【解析】恰好有1人解决分两种情况:①甲解决乙没解决:P′=P1(1-P2)②甲没解决乙解决:P″=(1-P1)P2∴恰好有1人解决这个问题的概率P=P′+P″=P1(1-P2)+P2(1-P1)7.同时抛掷三颗骰子一次,设A:“三个点数都不相同”,B:“至少有一个6点”,则P(B|A)为()A.B.C.D.【答案】A【解析】P(A)==,P(AB)==,∴P(B|A)==×=.8.下表给出5组数据(x,y),为选出4组数据使线性相关程度最大,且保留第1组数据(-5,-3),则应去掉()i12345xi-5-4-3-24yi-3-24-16A.第2组B.第3组C.第4组D.第5组【答案】B【解析】通过散点图选择,画出散点图如下图所示:应除去第三组,对应点是(-3,4).9.下面是一个2×2列联表2xyy1y2总计x1a3382x2312758总计b60140则表中a,b的值分别为()A.115,84B.49,18C.49,80D.80,49【答案】C【解析】 a+33=82,∴a=49,又 a+31=b,∴b=80,故选C.10.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)4235销售额y(万元)49263954根据上表可得回归方程y=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()A.63.6万元B.65.5万元C.67.7万元D.72.0万元【答案】B【解析】 a=-b=-9.4×=9.1,∴回归方程为y=9.4x+9.1.令x=6,得y=9.4×6+9.1=65.5(万元).二、填空题(本大题共5小题,每小题5分,共25分)11.有下列关系:①人的年龄与他(她)拥有的财富;②曲线上的点与该点的坐标;③苹果的产量与气候;④森林中的同一种树木,其断面直径与高度;⑤学生与其学号;⑥降雪量与交通事故发生率;⑦每亩施肥量与粮食亩产量.其中,具有相关关系的是____________.【答案】①③④⑥⑦【解析】函数关系是一种确定的关系,而相关关系是一种非确定性关系,即相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系,而函数关系可以看成是两个非随机变量之间的关...

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