变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,4),(13,5),变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.

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变量X与Y相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),
(11.8,3),(12.5,4),(13,5),变量U与V相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),
(11.8,3),(12.5,2),(13,1).r₁表示变量Y与X之间的线性相关系数,r₂表示变量V与U之间的线性相关系数,则(　　)

A．r₂<r₁<0	B．0<r₂<r₁
C．r₂<0<r₁	D．r₂=r₁

答案

解析

【思路点拨】先根据数据作出X与Y及U与V的散点图,再根据散点图判断出变量之间的正负相关性.
解:结合散点图可得:变量X与Y成正相关,变量V与U成负相关,故r₁>0,r₂<0.

举一反三

已知一组观测值具有线性相关关系,若对于

,求得

=0.51,

=61.75,

=38.14,则线性回归方程为(　　)

A．=0.51x+6.65	B．=6.65x+0.51
C．=0.51x+42.30	D．=42.30x+0.51

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某著名纺织集团为了减轻生产成本继续走高的压力,计划提高某种产品的价格,为此销售部在10月1日至10月5日连续五天对某个大型批发市场中该产品一天的销售量及其价格进行了调查,其中该产品的价格x(元)与销售量y(万件)之间的数据如下表所示:

日期	10月1日	10月2日	10月3日	10月4日	10月5日
价格x(元)	9	9.5	10	10.5	11
销售量 y(万件)	11	10	8	6	5

已知销售量y与价格x之间具有线性相关关系,其回归直线方程为:

=-3.2x+

,若该集团提高价格后该批发市场的日销售量为7.36万件,则该产品的价格约为(　　)
(A)14.2元 (B)10.8元
(C)14.8元 (D)10.2元

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对一些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)统计调查后知,y与x具有相关关系,满足回归方程

=0.66x+1.562.若某被调查城市的居民人均消费水平为7.675(千元),则可以估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比约为　　　　%(结果保留两个有效数字).

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在研究硝酸钠的可溶性程度时,在不同的温度下观测它在水中的溶解度,得观测结果如下:

温度(x)	0	10	20	50	70
溶解度(y)	66.7	76.0	85.0	112.3	128.0

则由此得到的回归直线的斜率是　　　　　　.

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为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率y之间的关系:

时间x	1	2	3	4	5
命中率y	0.4	0.5	0.6	0.6	0.4

小李这5天的平均投篮命中率为　　　　;用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为　　　　.

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