一位母亲记录了儿子3~9岁的身高,由此建立的身高与年龄的回归直线方程为 ,据此可以预测这个孩子10岁时的身高,则正确的叙述是( ) A.身高一定是145.
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一位母亲记录了儿子3~9岁的身高,由此建立的身高与年龄的回归直线方程为 ,据此可以预测这个孩子10岁时的身高,则正确的叙述是( ) A.身高一定是145.83cm | B.身高超过146.00cm | C.身高低于145.00cm | D.身高在145.83cm左右 |
|
答案
D |
解析
解:因为根据回归直线方程可知,将x=10代入方程中可以预测孩子的身高在145.83cm左右选D |
举一反三
已知具有线性相关的两个变量之间的一组数据如下:
| 0
| 1
| 2
| 3
| 4
|
| 2.2
| 4.3
| 4.5
| 4.8
| 6.7
| 且回归方程是,其中.则当时,的预测值为( ) A.8.1 B.8.2 C.8.3 D.8.4 |
高三某学生高考成绩(分)与高三期间有效复习时间(天)正相关,且回归方程是,若期望他高考达到560分,那么他的有效复习时间应不低于______天. |
已知之间的一组数据如下表: 若若对呈线性相关关系,则回归直线方程为( ) A. B. C. D. |
小华的妈妈经营一家饮品店,经常为进货数量而烦恼,于是小华 代妈妈进行统计,其中某种饮料的日销售量y(瓶)与当天的气温x(℃)的几组对照数据 如下:
x
| 10
| 15
| 20
| 25
| 30
| y
| 110
| 125
| 160
| 185
| 220
| 根据上表得回归方程中的,据此模型估计当气温为35℃时,该饮料的日销售量为 瓶. |
某企业的某种产品产量与单位成本统计数据如下:
月份
| 1
| 2
| 3
| 4
| 5
| 6
| 产量(千件)
| 2
| 3
| 4
| 3
| 4
| 5
| 单位成本(元/件)
| 73
| 72
| 71
| 73
| 69
| 68
|
(用最小二乘法求线性回归方程系数公式 注:, ) (1)试确定回归方程; (2)指出产量每增加1 件时,单位成本下降多少? (3)假定产量为6 件时,单位成本是多少?单位成本为70元/件时,产量应为多少件? |
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