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& 2015年高二数学课时训练：阶段质量评估3（人教A版选修2-3）
2015年高二数学课时训练：阶段质量评估3（人教A版选修2-3）
资料类别: /
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资料概述与简介
一、选择题(本大题共12小题，每小题5分，共60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．分析人的身高与体重的关系，可以用(　　)
A．残差分析　　　 B．回归分析
C．等高条形图 D．独立性检验
解析：　因为身高与体重是两个具有相关关系的变量，所以要用回归分析来解决．
答案：　B2．设(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)是变量x和y的n个样本点，直线l是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直线(如图)，以下结论中正确的是(　　)
A．x和y的相关系数为直线l的斜率
B．x和y的相关系数在0到1之间
C．当n为偶数时，分布在l两侧的样本点的个数一定相同
D．直线l过点(，)
解析：　线性回归直线必过样本点中心(，)，故选D.
3．下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是(　　)
A．回归分析和独立性检验没有什么区别
B．回归分析是对两个变量准确关系的分析，而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系
C．回归分析研究两个变量之间的相关关系，独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验
D．独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系
解析：　回归分析是对两个变量之间的相关关系的一种分析，而相关关系是一种不确定的关系，通过回归分析可以确定两个变量之间具有的近似关系；而独立性检验是对两个变量之间是否具有某种关系的分析，并且可以分析这两个变量在多大程度上具有这种关系，但不能100%肯定这种关系．故选C.
4．(2014·蚌埠市高二第二学期期末学业水平检测)已知回归直线的斜率的估计值是1.23，样本中心为(4,5)，则回归直线方程为(　　)
A.＝1.23x＋4
B.＝1.23x＋5
C.＝1.23x＋0.08
D.＝1.23x－2.15
解析：　设回归直线方程为＝x＋，
由已知知＝1.23，
即＝1.23x＋，
又回归直线过样本中心(4,5)，
代入得＝0.08.
5．对于回归分析，下列说法错误的是(　　)
A．在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定
B．线性相关系数可以是正的，也可以是负的
C．回归分析中，如果r2＝1，说明x与y之间完全相关
D．样本相关系数r(－1,1)
解析：　由回归分析和r的意义可知选D.
6．甲、乙、丙、丁四个研究性学习小组分别对x，y两个变量的线性相关性做试验，并用回归分析的方法求得相关系数r和残差平方和Q(，)的值如下表：
甲 乙 丙 丁
r 0.83 0.89 0.81 0.79
Q(，) 108 102 114 118
则四个小组的试验结果中，体现了两变量具有更强的线性相关性的是(　　)
A．甲　　　　B．乙
C．丙　　　　D．丁
解析：　乙小组试验结果的相关系数r最大，残差平方和最小，故选B.
7．为了探究患慢性支气管炎是否与吸烟有关，调查了409名50岁以上的人，现已将得到的数据进行计算得K2＝12.58，则下列说法正确的是(　　)
A．50岁以上的人患慢性支气管炎与吸烟无关
B．在100个50岁以上的患慢性支气管炎的人中一定有95人有吸烟习惯
C．在100个50岁以上的患慢性支气管炎的人中一定有99人有吸烟习惯
D．我们有99.9%的把握认为50岁以上的患慢性支气管炎与吸烟习惯有关
解析：　因K2＝12.58>10.828，
所以我们有99.9%的把握认为患慢性支气管炎与吸烟习惯有关．故选D.
8．下列关于残差图的描述错误的是(　　)
A．残差图的横坐标可以是编号
B．残差图的横坐标可以是解释变量和预报变量
C．残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小
D．残差点分布的带状区域的宽度越窄残差平方和越小
解析：　由于残差图纵坐标为残差，横坐标可以选用样本编号或样本数据或估计值，
A，B正确，又由残差图的性质知D正确，故选C.
答案：　C9．如图所示，图中有5组数据，去掉哪组数据后(填字母代号)，剩下的4组数据的线性相关性最大(　　)
解析：　由题图中五个点的分布易知选A.
10．甲、乙两个班级进行一门考试，按照学生考试成绩优秀和不优秀统计成绩后，得到如下列联表：
优秀 不优秀 合计
甲班 10 35 45
乙班 7 38 45
合计 17 73 90
利用独立性检验估计，你认为推断“成绩与班级有关系”错误的概率介于(　　)
A．0.3～0.4 B．0.4～0.5
C．0.5～0.6 D．0.6～0.7
解析：　K2＝
≈0.652 7>0.455
P(K2≥0.455)＝0.5，
11．以下是两个变量x和y的一组数据：
x 1 2 3 4 5 6 7 8
y 1 4 9 16 25 36 49 64
则这两个变量间的线性回归方程为(　　)
C.＝9x－15
D.＝15x－9
解析：　根据数据可得＝4.5，＝25.5，
＝204，＝877 2，
iyi＝1 296.
＝－＝25.5－9×4.5＝－15.
12．变量x，y具有线性相关关系，当x取值为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最大取值是10，则x的最大取值不能超过(　　)
A．14 B．15
C．16 D．17
解析：　根据题意y与x呈正相关关系，由最小二乘法或计算器求得回归系数≈－0.857，≈0.729，所以线性回归方程为＝0.729x－0.857.当＝10时，得x≈15.
二、填空题(本大题共4小题，每小题4分，共16分．请把正确答案填在题中横线上)
13．对于回归直线方程＝4.75x＋257，当x＝28时，y的估计值为________．
解析：　＝4.75×28＋257＝390.
答案：　390
14．(2014·福州市高二期末联考)下面是一个2×2列联表：
y1 y2 总计
x1 a 21 70
总计 b d 100
则b－d＝________.
解析：　a＝70－21＝49，
c＝30－5＝25，
b＝49＋5＝54，d＝21＋25＝46，
15．(2014·湖北省重点中学高二上学期期末考试)下列命题：
用相关系数r来刻画回归的效果时，r的值越大，说明模型拟合的效果越好；
对分类变量X与Y的随机变量的K2观测值来说，K2越小，“X与Y有关系”可信程度越大；
两个随机变量相关性越强，则相关系数的绝对值越接近1；
其中正确命题的序号是________．(写出所有正确命题的序号)
解析：　正确的是，是由于r可能是负值，中K2越大，“X与Y有关系”可信程度越大．
16．为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，在某高中的学生中随机地抽取300名学生，得到下表：
喜欢数学课程 不喜欢数学课程 合计
男 37 85 122
女 35 143 178
合计 72 228 300
则可求得K2值等于________．
解析：　由公式K2＝
答案：　4.514
三、解答题(本大题共6小题，共74分．解答时应写出必要的文字说明、证明过程或演算步骤)
17．(本小题满分12分)调查在2～3级风的海上航行中男、女乘客的晕船情况，结果如下表所示：
晕船 不晕船 合计
男性 12 25 37
女性 10 24 34
合计 22 49 71
根据此资料，你是否认为在2～3级风的海上航行中男性比女性更容易晕船？
解析：　K2＝≈0.08.
因为0.0810.828，
故年龄与休息时间有关．
20．(本小题满分12分)为了研究男羽毛球运动员的身高x(单位：cm)与体重y(单位：kg)的关系，通过随机抽样的方法，抽取5名运动员测得他们的身高与体重关系如下表：
身高(x) 172 174 176 178 180
体重(y) 74 73 76 75 77
(1)从这5个人中随机的抽取2个人，求这2个人体重之差的绝对值不小于2 kg的概率；
(2)求回归直线方程＝bx＋a.
解析：　(1)抽取的2个人的体重为：(74,73)，(74,76)，(74,75)，(74,77)；(73,76)，(73,75)，(73,77)；(76,75)，(76,77)；(75,77)．满足条件的有6种情况，
故：2个人体重之差的绝对值不小于2 kg的概率＝.
(2)x＝(172＋174＋176＋178＋180)＝176，y＝(74＋73＋76＋75＋77)＝75
xi－x －4 －2 0 2 4
yi－y －1 －2 1 0 2
a＝75－0.4×176＝4.6，
＝0.4x＋4.6.
21．(本小题满分13分)(2013·重庆卷)从某居民区随机抽取10个家庭，获得第i个家庭的月收入xi(单位：千元)与月储蓄yi(单位：千元)的数据资料，算得i＝80，i＝20，iyi＝184，＝720.
(1)求家庭的月储蓄y对月收入x的线性回归方程＝x＋；
(2)判断变量x与y之间是正相关还是负相关；
(3)若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄．
附：线性回归方程＝x＋中，
＝，＝－，
其中，为样本平均值．线性回归方程也可写为＝x＋.
解析：　(1)由题意知n＝10，＝i＝＝8，＝i＝＝2，
又－n2＝720－10×82＝80，iyi－n ＝184－10×8×2＝24，
由此得＝＝＝0.3，＝－＝2－0.3×8＝－0.4，
故所求回归方程为＝0.3x－0.4.
(2)由于变量y的值随x的值增加而增加(＝0.3>0)，故x与y之间是正相关．
(3)将x＝7代入回归方程可以预测该家庭的月储蓄为＝0.3×7－0.4＝1.7(千元)．
22．(本小题满分13分)假设一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据散点图，则这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析．下表是一位母亲给儿子作的成长记录：
年龄/周岁 3 4 5 6 7 8 9
身高/cm 90.8 97.6 104.2 110.9 115.6 122.0 128.5
年龄/周岁 10 11 12 13 14 15 16
身高/cm 134.2 140.8 147.6 154.2 160.9 167.6 173.0
(1)作出这些数据的散点图；
(2)求出这些数据的回归方程；
(3)对于这个例子，你如何解释回归系数的含义？
(4)解释一下回归系数与每年平均增长的身高之间的联系．
解析：　(1)数据的散点图如下：
(2)用y表示身高，x表示年龄，
则数据的回归方程为＝6.317x＋71.984；
(3)在该例子中，回归系数6.317表示该人在一年中增加的高度；
(4)回归系数与每年平均增长的身高之间近似相等．
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根据问他()题库系统分析，
试题“对两个变量和进行回归分析，得到一组样本数据：，，…，，则下列...”，相似的试题还有：
在某次实验中，测得两个变量和之间的4组对应数据如下表．则与之间的关系最接近于下列各关系式中的()
对于线性回归方程，下列说法中不正确的是()
A.直线必经过点
B.增加一个单位时，平均增加个单位
C.样本数据中时，可能有
D.样本数据中时，一定有
以下有关线性回归分析的说法不正确的是()
A.通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本的中心
B.用最小二乘法求回归直线方程，是寻求使最小的a,b的值
C.在回归分析中，变量间的关系若是非确定性关系，但因变量也能由自变量唯一确定
D.如果回归系数是负的，y的值随x的增大而减小相关与回归分析——相关关系的测定及回归模型的建立
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项目十&&相关与回归分析——相关关系的测定及回归模型的建立
发布部门：统计学　发布时间：　浏览次数：
【教学目的】
&&&&& 通过教学，使学生明确相关分析、回归分析的概念；掌握相关分析、回归分析的方法；能够正确判断现象间的相关关系；能够正确建立回归模型对因变量进行回归预测。
【教学要点】
&&&&& 1.相关的概念和种类
&&&&& 2.相关分析的方法
&&&& &3.建立回归方程
【教学内容】
&※案例导入※& 居民货币收入与消费支出的关系
&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&& 任务一&& 理解相关关系的涵义
&&&&&&&&&&&&&&& 熟知相关关系的测定
一、相关分析的意义
㈠相关分析的概念
相关分析是研究相关变量之间数量依存关系的形式、方向及程度的一种统计方法。
相关关系是相关分析的研究对象。
㈡相关关系的概念
现象之间的相互依存关系一般可以表现为一定的数量关系。我们根据现象间的数量关系是否严格，可以分为相关关系和函数关系。
函数关系是指现象间确实存在的、严格的数量关系。
在函数关系中，一个现象发生变化，另一现象会有唯一确定的值与之相对应，因而可以用函数关系式来表达。如：s=&r²
相关关系是指现象间确实存在的、非严格或不确定的数量关系。
在相关关系中，某一现象的数量发生变化，另一现象的数量也会发生相应的变化，但不是唯一确定的，可有多个不同的取值。因为影响现象发生变化的因素不是唯一的，而是多种多样的。例如：施肥量与农作物收获率的关系。
相关关系与函数关系有明显区别，也有一定联系。由于存在测算误差等原因，函数关系有时会表现为相关关系；而当相关程度极高时，相关关系就转化为函数关系，于是可以利用函数关系式来描述相关关系。
相关关系一般表现为因果关系。在相关分析中，通常把起影响作用的现象称为自变量，用x表示，当自变量不止一个时用x1,x2,&,xk表示；把受自变量影响而发生变化的现象称为因变量，用y表示。
因果关系不明显或互为因果关系的现象，自变量、因变量由研究目的来决定。
㈢相关分析的作用
1.可以使我们对现象间的数量关系的认识具体化。
2.可以帮助我们找出影响事物变化的具体原因。
3.可以为回归分析和回归预测提供条件。
二、相关关系的种类
㈠按相关变量多少分为单相关和复相关
单相关是指两个变量间的相关关系，即一个因变量y与一个自变量x的关系。
复相关是指三个或三个以上的变量间的相关关系，即一个因变量与多个自变量的关系。
㈡按相关的表现形式分为直线相关和曲线相关
直线相关（线性相关）：因变量随自变量的均等变化而发生大致均等的变化，两个变量的对应取值在坐标图上大致呈一条直线。
直线相关从相关方向上看又可分为正相关和负相关。因变量随自变量的增加而增加（同向变化），叫正相关；因变量随自变量的增加而减少（反向变化），叫负相关。
曲线相关（非线性相关）：因变量随自变量的变化并非发生大致均等的变化。抛物线、指数曲线等。
&㈢按相关的程度分为完全相关、零相关和不完全相关
完全相关：变量间的关系密切到了函数关系的程度。实际上，这样的相关关系已经转化为函数关系。
零相关：变量间没有任何依存关系。
不完全相关：介于完全相关与零相关之间的相关。它是相关分析主要对象。具体又可分为高度、中度、低度和微弱相关。
（四）按相关的时间状况分为静态相关和动态相关
相关分析所依据的资料，可以是空间数列，也可以是时间数列。
静态相关是指变量在不同空间条件下的数量依存关系。
动态相关是指变量在不同时间条件下的数量依存关系。
三、相关分析的方法
㈠编制相关表
相关表是把自变量和因变量的观测值对应排列所形成的一种统计表。有：
1.简单相关表
2.分组相关表
㈡绘制相关图（散点图）
相关图是将自变量和因变量的对应值绘制在坐标系中所形成的点状图形。
相关图能够直观地反映相关点的分布状况，有利于观察变量间相关关系的形式和方向。
㈢计算相关系数r &&相关分析最精密的方法
相关系数是测定现象间相关的方向及程度的一种相关指标。
根据相关的形式和因素多少不同，可计算以下三种相关系数：
1.直线相关系数r&
直线相关系数是用以测定直线单相关的方向及程度的一种相对数。它由英国统计学家卡尔&皮尔生提出，并采用&积差法&计算。
&&& ⑴基本公式：
同乘于n,有:
&&&（r的正负号取决于分子的符号）
此式计算过程烦琐，且除算太多，不够精确。
⑵简捷公式
&⑶直线相关系数r的含义：
r的取值域[-1，1]，即：-1&r&1或0&|r|&1。
-1&r＜0，负相关；0＜r&1，正相关。
|r| &&&&1，相关程度越高，|r|=1，完全相关。
|r|&&&& 0，相关程度越低，|r|=0，零相关。
-1＜r＜1，不完全相关，一般分为四级：
|r|在0.8-1.0，高度相关；
|r|在0.5-0.8，中度相关（显著相关）；
|r|在0.3-0.5，低度相关；
|r|在0.3以下，微弱相关（基本无关）。
2.曲线相关系数R
曲线相关系数又称相关指数，是用以测定两个变量之间曲线相关密切程度的一种相对数。
相关指数R的取值范围在0-1之间。R越接近于1，相关程度越高；越接近于0，相关程度越低。如果R=1，则表示两个变量之间完全曲线相关，此时相关关系转化为曲线相关关系。
&&&& 在未求出曲线回归估计值Уc时，可用相关率代替R（略）。
3.复相关系数
复相关系数是反映一个自变量与一组因变量之间相关程度的相对数。以两个自变量为例：
&&&&※相关分析虽然可以说明现象间相关关系的形式、方向和程度，但不能说明现象间数量变化的一般关系，即不能说明当自变量发生一定量的变化，一般来说因变量会发生多大量的变化。要揭示这种一般数量关系，需要在相关分析的基础上进一步开展回归分析。
&&&&&& 任务二&& 理解回归分析的概念
&&&&&&&&&&&&&&& 掌握回归方程的建立
一、回归分析的概念
回归一词由英国人高尔顿（Galton）首先提出；回归理论由皮尔逊（Pearson）创立。
回归分析就是对相关变量间的一般数量关系配合一个合适的数学方程式，以便对因变量进行估计或预测的一种统计方法。
表达变量之间一般数量关系的数学方程式，称为回归方程。根据回归方程所揭示的变量间的一般数量关系，就可以用给定的自变量之值，来估计或预测因变量之值。
二、回归的种类
与相关相对应，回归有如下分类：
&　　三、一元回归分析&&单回归
一元回归分析是研究两个变量（一个自变量和一个因变量）之间一般数量关系的回归分析。按相关形式分为直线回归和曲线回归。
&㈠直线单回归分析
直线单回归分析（一元线性回归）是对具有直线相关关系的两个变量之间的一般数量关系，配合一个直线回归方程，以便对因变量进行估计或预测的一种回归分析。
直线单回归方程：
方程中；Уc 为因变量的估计值；x为自变量的实际值；a、b为待定参数。其几何意义和经济意义与直线趋势分析中相似，只是b 在这里也叫回归系数。
确定待定参数最理想的方法仍是最小平方法。
根据最小平方法的基本要求，求解待定参数a、b的标准方程组为：
&&&&&&&&&&&&&&&&
参数公式：
※回归预测以内插预测为宜，外推预测应限制自变量的取值。
㈡曲线单回归分析
曲线单回归分析是对具有曲线相关关系的两个变量之间的一般数量关系，配合一个曲线回归方程，以便对因变量进行估计或预测的一种回归分析。
曲线有多种表现形式，曲线回归模型也就很多。这里简要介绍常用的两种：
1.二次曲线（抛物线）回归分析
当自变量的一次差和因变量的二次差分别接近一个常数，则可配合二次曲线回归方程：
根据最小平方法，可得出求解参数a、b、c的标准方程组：
2.指数曲线回归分析
当自变量的一次差和因变量的比值分别接近一个常数，则可配合指数曲线回归方程：
将方程两边取对数；
由最小平方法得求解参数a、b的方程组：
※补充内容&&直线复回归分析
直线复回归分析（多元线性回归）是对具有直线相关关系的三个或三个以上的变量之间的一般数量关系，配合一个直线复回归方程：
式中：Yc&仍为因变量的估计值；k为自变量的个数；
&&&&&a为常数项，即当各自变量均为0时，y的估计值；
&&&&&&&&&&&&分别为&&对 y 的回归系数，其意义是：当其它自变量固定时，该自变量变化一个单位而使y平均改变的数量，故又称偏回归系数。
这里仅以二元线性回归为例（两个自变量）：
&&&& 二元线性回归方程及其求解参数的方程组：
四、回归误差
㈠回归误差的概念及计算
回归误差（回归标准差）是用来说明回归方程推算或预测结果准确程度的统计指标，或者说是反映回归方程代表性大小的统计指标。
回归误差实质上是指所有实际观测值Y与估计值Yc之间的平均离差。因计算时采取标准差的形式，故称回归标准差。
计算公式：
㈡回归误差的作用
1.说明回归估计值的准确程度。
回归误差值越小，说明估计值与实际值的平均误差小，估计的准确程度就高；反之，就低。
2.说明回归线的代表性。
回归误差值越小，说明所有观测点越靠近回归线，则回归线代表性就越大；反之，就小。
3.从另一方面说明变量相关的密切程度。
回归误差值越小，x与y的关系越密切；反之，则不密切。
4.对因变量作区间估计。
有了回归误差S，就可以用一定的概率保证来估计因变量y的估计值Yc所在的区间，从而增强回归估计或预测的可靠性。
回归估计区间表示为：
（三）SY、r、b 的关系
1.回归误差Sy与相关系数r的关系：
&&&2.相关系数r与回归系数b的关系：
&&&&& 任务三&& 理解相关分析和回归分析的关系
&&&&&&&掌握相关回归分析应注意的问题
一、定性分析与定量分析相结合
现象间有无关系及关系的形式的判断，是第一位的。注意避免&虚假相关&。
二、回归分析与相关分析相结合
在相关分析指出相关的形式、方向和程度的基本上，通过回归分析进一步揭示变量间的一般数量关系。
三、回归估计和预测应注意现象质的规定性
回归方程只在一定范围内有效，外推预测不可偏离原数列太远。
四、注意社会经济现象的复杂性
如有条件，应尽量采取多元回归。
五、应对相关系数和回归方程作有效性检验
选择回归误差较小的回归方程式。
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地址：郑州新区郑开大道与康庄路交叉口 邮编：451464对于两个变量之间的相关系数.下列说法中正确的是 [ ] A．|r|越大.相关程度越大 B．|r|越小.相关程度越大 C．|r|越大.相关程度越小,|r|越小.相关程度越大 D．|r|≤1且|r|越接近于1.相关程序越大,|r|越接近于0.相关程度越小 题目和参考答案——精英家教网——
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& 题目详情
对于两个变量之间的相关系数，下列说法中正确的是
A．|r|越大，相关程度越大
B．|r|越小，相关程度越大
C．|r|越大，相关程度越小；|r|越小，相关程度越大
D．|r|≤1且|r|越接近于1，相关程序越大；|r|越接近于0，相关程度越小
请在这里输入关键词：
科目：高中数学
7、对于两个变量之间的相关系数，下列说法中正确的是（　　）A、|r|越大，相关程度越大B、|r|∈（0，+∞），|r|越大，相关程度越小，|r|越小，相关程度越大C、|r|≤1且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小D、以上说法都不对
科目：高中数学
对于两个变量之间的相关系数，下列说法中正确的是（　　）A．|r|≤1且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小B．|r|∈（0，+∞），|r|越大，相关程度越小，|r|越小，相关程度越大C．|r|越大，相关程度越大D．以上说法都不对
科目：高中数学
给出下列四个命题：①∫101-x2dx=π4，②α，β都是第三象限角，若cosα＞cosβ，则sinα＞sinβ，③对于两个变量之间的相关系数r，|r|≤1且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小；④设O为坐标原点，A（1，1），若点B满足x2+y2-2x-2y+1≥01≤x≤21≤y≤2，则OAOB的最小值为2+2．其中正确的命题的个数是（　　）
A、0B、1C、2D、3
科目：高中数学
题型：单选题
下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是A.回归分析和独立性检验没有什么区别B.回归分析是对两个变量准确关系的分析，而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系C.回归分析研究两个变量之间的相关关系，独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验D.独立性检验可以100％确定两个变量之间是否具有某种关系
科目：高中数学
对于两个变量之间的相关系数，下列说法中正确的是（&&&& ） &&& A．&，越大，相关程度越大, 越小，相关程度越小 &&& B．，越大，相关程度越小，越小，相关程度越大 &&& C．且越接近于，相关程度越大；越接近于，相关程度越小 D．且&0比&0相关程度大；
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下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是A.回归分析和独立性检验没有什么区别B.回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系C.回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验D.独立性检验可以100％确定两个变量之间是否具有某种关系
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答案C回归分析是对两个变量之间的相关关系的一种分析,而相关关系是一种不确定的关系,通过回归分析可以确定两个变量之间具有的近似关系；而独立性检验是对两个变量之间是否具有某种关系的分析,并且可以分析这两个变量在多大程度上具有这种关系,但不能100％肯定这种关系．
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