圖9―34 圖9―35 【查看更多】

 

題目列表(包括答案和解析)

如圖為鋪有1～36號地板磚的地面，現將一粒豆子隨機地扔到地板上，豆子落在能被2或3整除的地板磚上的概率為
 
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物理學家James．D．Forbes試圖通過水的沸點來估計海拔高度，他知道通過氣壓計測得的大氣壓可用于得到海拔高度，氣壓越低，高度越高，他測量了17個地方水的沸點（℉）及大氣壓數據，并且對數據作了簡單的處理，得到了較為明確的數學關系，所提數據如下：

測點編號

沸點（℉）

氣壓

1g（氣壓）

100´1g（氣壓）

1

194.5

20.79

1.3179

131.79

2

194.3

20.79

1.3179

131.79

3

197.9

22.40

1.3502

135.02

4

198.4

22.67

1.3555

135.55

5

199.4

23.15

1.3646

136.46

6

199.9

23.35

1.3683

136.83

7

200.9

23.89

1.3782

137.82

8

201.1

23.99

1.3800

138.00

9

201.4

24.02

1.3805

138.05

10

201.3

24.01

1.3806

138.06

11

203.6

25.14

1.4004

140.04

12

204.6

26.57

1.4244

142.44

13

209.5

28.49

1.4547

145.47

15

208.6

27.76

1.4434

144.34

15

210.7

29.04

1.4630

146.30

16

211.9

29.88

1.4754

147.54

17

212.2

30.06

1.4780

147.80

（1）試作出氣壓y=100´1g（氣壓）關于沸點（℉）的散點圖；

（2）根據散點圖判斷變量x與y的相關關系；計算變量x與y的相關系數；

（3）建立變量x與y的一元線性回歸方程。

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物理學家James．D．Forbes試圖通過水的沸點來估計海拔高度，他知道通過氣壓計測得的大氣壓可用于得到海拔高度，氣壓越低，高度越高，他測量了17個地方水的沸點（℉）及大氣壓數據，并且對數據作了簡單的處理，得到了較為明確的數學關系，所提數據如下：

測點編號

沸點（℉）

氣壓

1g（氣壓）

100´1g（氣壓）

1

194.5

20.79

1.3179

131.79

2

194.3

20.79

1.3179

131.79

3

197.9

22.40

1.3502

135.02

4

198.4

22.67

1.3555

135.55

5

199.4

23.15

1.3646

136.46

6

199.9

23.35

1.3683

136.83

7

200.9

23.89

1.3782

137.82

8

201.1

23.99

1.3800

138.00

9

201.4

24.02

1.3805

138.05

10

201.3

24.01

1.3806

138.06

11

203.6

25.14

1.4004

140.04

12

204.6

26.57

1.4244

142.44

13

209.5

28.49

1.4547

145.47

15

208.6

27.76

1.4434

144.34

15

210.7

29.04

1.4630

146.30

16

211.9

29.88

1.4754

147.54

17

212.2

30.06

1.4780

147.80

（1）試作出氣壓y=100´1g（氣壓）關于沸點（℉）的散點圖；

（2）根據散點圖判斷變量x與y的相關關系；計算變量x與y的相關系數；

（3）建立變量x與y的一元線性回歸方程。

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在10年期間，一城市居民收入與某種商品的銷售額之間的關系如下表所示：

第幾年

城市居民年收入（億元）

某商品的銷售（萬元）

1

32.2

25.0

2

31.1

30.0

3

32.9

34.0

4

35.8

37.0

5

37.1

39.0

6

38.0

41.0

7

39.0

42.0

8

43.0

44.0

9

44.6

48.0

10

46.0

51.0

（1）畫出散點圖；

（2）如果散點圖中各點大致分布在一條直線附近，求與之間的回歸直線方程；

（3）試預報居民收入50億元時這種商品的銷售額。

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在國民經濟中，社會生產與貨運之間有著密切的關系，下面列出1991年—2000年中某地區貨運量y（億噸）與工業總產值x（10億元）的統計資料：

年份

1991

1992

1993

1994

1995

x

2、8

2、9

3、2

3、2

3、4

y

25

27

29

32

34

年份

1996

1997

1998

1999

2000

x

3、2

3、3

3、7

3、9

4、2

y

36

35

39

42

45

利用上述資料：

畫出散點圖；

計算這兩組變量的相關系數；

在顯著水平0、05的條件下，對變量x（10億元）與y（億噸）進行相關性檢驗；

如果變量x（10億元）與y（億噸）之間具有線性相關關系，求出回歸直線方程。

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