[k12精品]2017_2018学年高中数学课时跟踪检测一回归分析的基本思想及其初步应用新人教A版选修1_2

课时跟踪检测（一）回归分析的基本思想及其初步应用
层级一学业水平达标
1．在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列步骤：
①对所求出的回归直线方程作出解释；
②收集数据(x i，y i)，i＝1,2，…，n；
③求线性回归方程；
④求相关系数；
⑤根据所搜集的数据绘制散点图．
如果根据可行性要求能够作出变量x，y具有线性相关的结论，则在下列操作顺序中正确的是( )
A．①②⑤③④B．③②④⑤①
C．②④③①⑤ D．②⑤④③①
解析：选D 对两个变量进行回归分析时，首先收集数据(x i，y i)，i＝1,2，…，n；根据所搜集的数据绘制散点图．观察散点图的形状，判断线性相关关系的强弱，求相关系数，写出线性回归方程，最后依据所求出的回归直线方程作出解释；故正确顺序是②⑤④③①，故选D．
2．有下列说法：
①在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较合适；
②R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好；
③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．
其中正确命题的个数是( )
A．0 B．1
C．2 D．3
解析：选D ①选用的模型是否合适与残差点的分布有关；对于②③，R2的值越大，说明残差平方和越小，随机误差越小，则模型的拟合效果越好．
3．下图是根据变量x，y的观测数据(x i，y i)(i＝1,2，…，10)得到的散点图，由这些散点图可以判断变量x，y具有相关关系的图是( )
A．①② B．①④
C．②③ D．③④
解析：选D 根据散点图中点的分布情况，可判断③④中的变量x ，y 具有相关的关系． 4．(重庆高考)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 ＝3．5，则由该观测数据算得的线性回归方程可能为( )
A ．y ^＝0．4x ＋2．3
B ．y ^
＝2x －2．4 C ．y ^＝－2x ＋9．5 D ．y ^
＝－0．3x ＋4．4
解析：选A 依题意知，相应的回归直线的斜率应为正，排除C ，D ．且直线必过点(3,3．5)代入A ，B 得A 正确．
5．为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如下统计数据表：
根据上表可得回归直线方程y ＝b x ＋a ，其中b ＝0．76，a ＝y －b x ．据此估计，该社区一户年收入为15万元家庭的年支出为( )
A ．11．4万元
B ．11．8万元
C ．12．0万元
D ．12．2万元
解析：选B 由题意知，x ＝
8.2＋8.6＋10.0＋11.3＋11.9
5
＝10，
y ＝
6.2＋
7.5＋
8.0＋8.5＋
9.8
5
＝8，
∴a ^
＝8－0．76×10＝0．4，
∴当x ＝15时，y ^
＝0．76×15＋0．4＝11．8(万元)． 6．以下是某地区的降雨量与年平均气温的一组数据：
或“不具有”)
解析：画出散点图，观察可知，降雨量与年平均气温没有相关关系．
答案：不具有
7．在一组样本数据(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )(n ≥2，x 1，x 2，…，x n 不全相等)的散点图中，若所有样本点(x i ，y i )(i ＝1,2，…，n )都在直线y ＝1
2x ＋1上，则这组样本数
据的样本相关系数为________．
解析：根据样本相关系数的定义可知， 当所有样本点都在直线上时， 相关系数为1． 答案：1
8．下列说法正确的命题是________(填序号)． ①回归直线过样本点的中心(x ，y )；
②线性回归方程对应的直线y ^＝b ^x ＋a ^
至少经过其样本数据点(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，
y n )中的一个点；
③在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越宽，其模型拟合的精度越高； ④在回归分析中，R 2
为0．98的模型比R 2
为0．80的模型拟合的效果好． 解析：由回归分析的概念知①④正确，②③错误． 答案：①④
9．某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：
(1)求回归直线方程y ＝b x ＋a ，其中b ＝－20，a ＝y －b x ；
(2)预计在今后的销售中，销量与单价仍然服从(1)中的关系，且该产品的成本是4元/件，为使工厂获得最大利润，该产品的单价应定为多少元？(利润＝销售收入－成本)
解：(1)x ＝16(8＋8．2＋8．4＋8．6＋8．8＋9)＝8．5，y ＝1
6(90＋84＋83＋80＋75
＋68)＝80，
从而a ^
＝y ＋20x ＝80＋20×8．5＝250, 故y ^
＝－20x ＋250．
(2)由题意知， 工厂获得利润
z ＝(x －4)y ＝－20x 2＋330x －1 000＝－20⎝
⎛⎭
⎪⎫
x －334
2
＋361．25，所以当x ＝334
＝8．25时，
z max ＝361．25(元)．
即当该产品的单价定为8．25元时，工厂获得最大利润．
10．关于x 与y 有以下数据：
已知x 与y 线性相关，由最小二乘法得b ^
＝6．5， (1)求y 与x 的线性回归方程；
(2)现有第二个线性模型：y ^＝7x ＋17，且R 2
＝0．82．
若与(1)的线性模型比较，哪一个线性模型拟合效果比较好，请说明理由． 解：(1)依题意设y 与x 的线性回归方程为y ^＝6．5x ＋a ^
．
x ＝2＋4＋5＋6＋8
5＝5，
y ＝
30＋40＋60＋50＋70
5
＝50，
∵y ^＝6．5x ＋a ^
经过(x ，y )， ∴50＝6．5×5＋a ^，∴a ^
＝17．5，
∴y 与x 的线性回归方程为y ^
＝6．5x ＋17．5． (2)由(1)的线性模型得y i －y ^
i 与y i －y 的关系如下表：
所以∑i ＝1
5
(y i －y ^i )2＝(－0．5)2＋(－3．5)2＋102＋(－6．5)2＋0．52
＝155．
∑i ＝1
5
(y i －y )2＝(－20)2＋(－10)2＋102＋02＋202＝1 000．
所以R 21
＝1－
∑i ＝1
5
y i －y ^
i
2
∑i ＝1
5
y i －y
2
＝1－1551 000
＝0．845．
由于R 2
1＝0．845，R 2
＝0．82知R 21>R 2
， 所以(1)的线性模型拟合效果比较好．
层级二 应试能力达标
1．在建立两个变量y 与x 的回归模型中，分别选择4个不同模型，求出它们相对应的
R 2如表，则其中拟合效果最好的模型是( )
A ．模型1
B ．模型2
C ．模型3
D ．模型4
解析：选B 线性回归分析中，相关系数为r ，|r |越接近于1, 相关程度越大； |r |越小， 相关程度越小，故其拟合效果最好． 故选B ．
2．如果某地的财政收入x 与支出y 满足线性回归方程y ＝bx ＋a ＋e (单位：亿元)，其中b ＝0．8，a ＝2，|e |≤0．5，如果今年该地区财政收入为10亿元，则年支出预计不会超过( )
A ．10亿
B ．9亿
C ．10．5亿
D ．9．5亿
解析：选C ∵x ＝10时，y ＝0．8×10＋2＋e ＝10＋e ， 又∵|e |≤0．5，∴y ≤10．5．
3．某咖啡厅为了了解热饮的销售量y (个)与气温x (℃)之间的关系，随机统计了某4天的销售量与气温，并制作了对照表：
由表中数据，得线性回归方程y ＝－2x ＋a ．当气温为－4 ℃时，预测销售量约为( ) A ．68 B ．66 C ．72
D ．70
解析：选A ∵x ＝14(18＋13＋10－1)＝10，y ＝1
4(24＋34＋38＋64)＝40，∴40＝－
2×10＋a ，∴a ＝60，当x ＝－4时，y ＝－2×(－4)＋60＝68．
4．甲、乙、丙、丁4位同学各自对A ，B 两变量进行回归分析，分别得到散点图与残差平方和i ＝1
n (y i －y ^i )2
如下表：
哪位同学的试验结果体现拟合A ，B 两变量关系的模型拟合精度高( )
A ．甲
B ．乙
C ．丙
D ．丁
解析：选D 根据线性相关的知识，散点图中各样本点条状分布越均匀，同时保持残差
平方和越小(对于已经获取的样本数据，R 2
的表达式中 i ＝1
n
(y i －y )2
为确定的数，则残差平
方和越小，R 2
越大)，由回归分析建立的线性回归模型的拟合效果越好，由试验结果知丁要好些．故选D ．
5．在研究两个变量的相关关系时，观察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线y ＝e
bx ＋a
的周围，令z ^＝ln y ，求得回归直线方程为z ^
＝0．25x －2．58，则该模型的回归方程为
________．
解析：因为z ^＝0．25x －2．58，z ^＝ln y ，所以y ＝e 0．25x －2．58
． 答案：y ＝e 0
．
25x －2
．58
6．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．
解析：以x ＋1代x ，得y ^＝0．254(x ＋1)＋0．321，与y ^
＝0．254x ＋0．321相减可得，年饮食支出平均增加0．254万元．
答案：0．254
7．下表是某年美国旧轿车价格的调查资料．
解：设x 表示轿车的使用年数，y 表示相应的平均价格，作出散点图．
由散点图可以看出y 与x 具有指数关系， 令z ＝ln y ，变换得
．
作出散点图：
由图可知各点基本上处于一直线，由表中数据可求出线性回归方程： z ^
＝8．166－0．298x ．
因为旧车的平均价格与使用年数具有指数关系，其非线性回归方程为y ^＝e 8．166－0．298x
．
8．某公司利润y (单位：千万元)与销售总额x (单位：千万元)之间有如下对应数据：
(1)画出散点图；
(2)求回归直线方程；
(3)估计销售总额为24千万元时的利润． 解：(1)散点图如图：
(2)列下表，并利用科学计算器进行有关计算．
x i 0于是b ^＝346.3－7×21×2.13 447－7×212
≈0．104． a ^
＝2．1－0．104×21＝－0．084，
因此回归直线方程为y ^
＝0．104x －0．084．
(3)当x ＝24时，y ＝0．104×24－0．084＝2．412(千万元)．。