2022年统计案例导学案.docx

精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案 欢迎下载§1.1.1 回来分析的基本思 想及其初步应用（一）学习目标1. 通过典型案例的探究,进一步明白回来 分析的基本思想、方法及初步应用；2. 明白线性回来模型与函数模型的差异,从散点图可以看出8xy和y = 有比较好明白衡量两个变量之间线性相关关系得方的法-相关系数 . 相关关系 . 学习过程2 x = 8一、课前预备i1x y i（预习教材P2 P4,找出疑问之处）8x2问题 1：“ 名师出高徒” 这句彦语的意思是i什么？出名气的老师就肯定能教出厉害的i1同学吗？这两者之间是否有关？8x y i复习 1：函数关系是一种关系,所以bi1x i28x28而相关关系是一种关系 . 1复习 2：回来分析是对具有 关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,aybx于是得到回来直线的方程为编号其步骤：3 身高为172cm 的女高校生 ,由回来方程. 可以预报其体重为二、新课导学y学习探究问题 ：身高为 172cm 的女高校生 ,体重肯定是上述预报值吗. 实例 从某高校中随机选取8 名女高校生,其身高 /cm 和体重 /kg 数据如下表所示：8 摸索 ：线性回来模型与一次函数有何不同. 1 2 3 4 5 6 7 身高165 165 157 170 175 165 155 170 体重48 57 50 54 64 61 43 59 新知 ：用相关系数r 可衡量两个变量之间问题 ：画出散点图 ,求依据一名女高校生的关系 .运算公式为身高预报她的体重的回来方程,并预报一名身高为 172cm 的女高校生的体重. r = 解：由于问题中要求依据身高预报体重,因此选自变量 x,为r>0, 相 关 ,r<0 因变量 . 相关 ; 1做散点图 : 相关系数的肯定值越接近于 1,两个变量的线性相关关系,它们的散点图越名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 接近；优秀教案欢迎下载动手试试r, 两 个 变 量 有练 .07广东文科卷） 下表供应了某厂节能降x y3452.534关系 . 典型例题例 1 某班 5 名同学的数学和物理成果如下 表: 6耗技术改造后生产甲产品过程中记录y的产量x 吨 与相应的生产能耗4.5吨标准煤 的几组对比数据1 请画出上表数据的散点图；2 请依据上表供应的数据,用最小二乘法 求 出 y 关 于 x 的 线 性 回 归 方 程ybxa ；同学A B C D 3 已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为 90吨标准煤试依据 2求出的线性同归方程, 猜测生产 100吨甲产品的生产能耗 E 学科数学成果 x 88 76 75 64 比技改前降低多少吨标准煤. 62 3参考数 值2.54物理成果 y 78 65 70 62 60 1 画散点图 ; 2 求物理成果 y对数学成果 x 的回来直线 方程 ; 3 该班某同学数学成果为 理成果 ; 96,试猜测其物变式 ：该班某同学数学成果为55,试猜测其三、总结提升物理成果 ; 学习小结1. 求线性回来方程的步骤：小结 ：求线性回来方程的步骤：2. 线性回来模型与一次函数有何不同学问拓展 在实际问题中,是通过散点图来判定两变 量之间的性关系的,名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案欢迎下载学习评判（件）（ 1）画散点图；自我评判你完成本节导学案的情形（ 2）求回来直线方程；为（）. （ 3）如实际生产中, 答应每小时的产品中有缺点的零件最多为10 个,那么机器的A. 很好B. 较好C. 一般D. 较差运转速度应掌握 在什么范畴内？当堂检测 （时量： 5 分钟 满分： 10 分）计分 ：1. 以下两个变量具有相关关系的是（）A. 正方体的体积与边长 B. 人的身高与视力 C.人的身高与体重 D.匀速直线运动中的位移与时间2. 在画两个变量的散点图时,下面哪个叙y 述是正确的（）A. 预报变量在 x 轴上,说明变量在轴上 B. 说明变量在 x 轴上,预报变量在 y 轴上C. 可以挑选两个变量中任意一个变量 在 x 轴上D. 可挑选两个变量中任意一个变量在§1.1.1 回来分析的基本思想及. y 轴上3. 回来直线 ybxa 必过（）其初步应用（二）A. 0,0B. ,0C. 0,yD. , 学习目标1. 通过典型案例的探究,进一步明白回来4. r 越接近于1,两个变量的线性相关关分析的基本思想、方法及初步应用; 系. 2. 明白评判回来成效的三个统计量：总偏5. 已 知回来 直线方 程y0.5x0.81, 就差平方和、残差平方和、回来平方和. x25时,y 的估量值为. 3. 会用相关指数,残差图评判回来成效课后作业一台机器使用的时间较长,但仍可以使用,它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有 缺点,每小时生产有缺点零件的多少,随 机器的运转的速度而变化,下表为抽样试 验的结果：转速 x 转/秒 16 14 12 8 有缺点零件数y 11 9 8 5 学习过程一、课前预备（预习教材 P4 P7,找出疑问之处）复习 1：用相关系数 r 可衡量两个变量之间 关 系 .r>0, 相 关 , r<0 相关 ; r 越接近于 1,两个变量的线性相关关 系, 它 们 的 散 点 图 越 接名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 近； r优秀教案欢迎下载2 4 5 6 8 ,两个变量有x关系 . y30 40 60 50 70 复习 2：评判回来成效的三个统计量：为了对 x、y 两个变量进行统计分析,总偏差平方和；残差平方和；回来平方和. 现有以下两种线性模型：y6.5x17.5,二、新课导学y7x17,试比较哪一个模型拟合的效果更好 . 学习探究探究任务 ：如何评判回来成效？新知 ：1、评判回来成效的三个统计量 1总偏差平方和：2残差平方和：3回来平方和：2、相关指数：2 R 表示对小结 ：分清总偏差平方和、残差平方和、的奉献,公式为：R2,说回来平方和,初步明白如何评判两个不同模型拟合成效的好坏. 2 R 的值越大,说明残差平方和例 2 假定小麦基本苗数x 与成熟期有效苗明模型拟合成效. 穗 y 之间存在相关关系,今测得5 组数据3、残差分析： 通过图实现 . 如下：来判定拟合成效.通常借助x15.0 25.8 30.0 36.6 44.4 残差图： 横坐标表示,纵y39.4 42.9 42.9 43.1 49.2 坐标表示. 残差点比较均匀地落在的 区 的 区 域 中 , 说 明 选 用 的 模 型,带状区域的宽度越,说明拟合精度越,回来方程的预报 精度越 . （ 1）画散点图；（ 2）求回来方程并对于基本苗数 56.7 预 报期有效穗数；（ 3）求 R ,并说明残差变量对有效穗数 2的影响占百分之几 . 名师归纳总结 典型例题x2参考x y i数据：第 4 页,共 16 页nn15101.51,6746.76,例 1 关于 x 与 y 有如下数据：i1- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - i5yy2 50.18优秀教案欢迎下载: ,小结 ：11. 评判回来成效的三个统计量i5yy29.117）2. 相关指数评判拟合成效：13. 残差分析评判拟合成效：三、总结提升学习小结一般地,建立回来模型的基本步骤：量；1、确定讨论对象, 明确说明、 预报变2、画散点图；3、确定回来方程类型 为线性）；（用 r 判定是否4、求回来方程；动手试试练 1. 某班 5 名同学的数学和物理成果如下表: 同学A B C D 学科数学成果 x 88 76 75 64 5、评判拟合成效 . 学问拓展2在现行回来模型中,相关指数 R 表示说明变量对预报变量的奉献率,R 越接 2近于 1,表示回来成效越好 .假如某组数据可以实行几种不同的回来方程进行回来分析,就可以通过比较 E R 作出挑选,即挑选 22R 大的模型 . 62 学习评判物理成果 y 78 65 70 62 60 自我评判你完成本节导学案的情形（导学案第1 页例 1）为（）. （4）求同学 A,B,C,D,E 的物理成果的实际 成 绩 和 回 归 直 线 方 程 预 报 成 绩 的 差A. 很好B. 较好C. 一般D. 较差e iy2y .并作出残差图评判拟合成效. 当堂检测 （时量： 5 分钟满分： 10 分）计分 ：1. 两个变量y与x的回来模型中,分别选R2择了4 个不同模型, 它们的相关指数如下,其中拟合成效最好的模型是（） . A. 模型1 的相关指数2 R 为 0.98 B. 模型 2 的相关指数2 R 为 0.80 C. 模型 3 的相关指数2 R 为 0.50 D. 模型4 的相关指数2 R 为 0.25 2. 在回来分析中, 残差图中纵坐标为 （ ）. A. 残差B. 样本编号C. xD. ne名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案 欢迎下载3. 通过e e 2,e 来判定模拟型拟合的效果,判定原始数据中是否存在可疑数据,这种分工称为（）. A.回来分析 B.独立性检验分析 C.残差分析 D. 散点图分析 2 4. R 越接近 1,回来的成效 . 5. 在讨论身高与体重的关系时,求得相关 指数 2 R,可以表达为“ 身高解 释了 69% 的体重变化,而随机误差奉献了 剩余” 所以身高对体重的效应比随 机误差的 . 课后作业练.07广东文科卷） 下表供应了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产 量 x 吨与相应的生产能耗 y 吨标准煤 的几组对比数据其初步应用（三）学习目标1. 通过典型案例的探究,进一步明白回来 分析的基本思想、方法及初步应用 ; 2. 通过探究使同学体会有些非线性模型 通过变换可以转化为线性回来模型,明白在解决实际问题的过程中查找更好的模型的方法 . 3. 明白常用函数的图象特点,挑选不同的 模型建模,并通过比较相关指数对不同的模型进行比较 . 学习过程一、课前预备（预习教材 P4 P7,找出疑问之处）复习 1：求线性回来方程的步骤1请画出上表数据的散点图；x y3 2.5y42x和y5x2562请依据上表供应的数据,用最小二 乘法求出 y 关于 x 的线性回来方程344.5复习 2：作函数0.2的图ybxa ；像3已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为 90吨标准煤试依据2求出的线性同归方程,猜测生产 100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤. . 值参考数32.54（4）求相关指数评判模型二、新课导学学习探究探究任务 ：如何建立非线性回来模型？实例 一只红铃虫的产卵数y 和温度x 有§1.1.1 回来分析的基本思想及关,现收集了 7 组观测数据列于下表中,试建立 y 与 x 之间的回来方程 . 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 温度x/C21 23 25 优秀教案32 欢迎下载z27 29 35 产卵数 y 个7 11 21 24 66 115 因此红铃虫的产卵数 325 y 和温度 x 的非线性（1）依据收集的数据,做散点图回来方程为典型例题例 1 一只红铃虫的产卵数 y 和温度 x有关,现收集了 7 组观测数据列于下表中,温度x/C21 23 25 27 29 32 35 产卵数 y 个7 11 21 24 66 115 325 （散点图如由图,可以认为样本点集中于某二次曲线yc x2c 的邻近,其中上 图 中 , 样 本 点 的 分 布 没 有 在 某 个c c 为待定参数） 试建立 y 与 x 之间的回区域,因此两变量之间不呈关系,归方程 . 所以不能直接用线性模型.由图,可以认为样 本 点 分 布 在 某 一 条 指 数 函 数 曲 线yebx a的四周（a b 为待定系数） . 对上式两边去对数,得 ln y令zlny ,就变换后样本点应当分布在直线的 周 围 . 这 样 , 就 利 用35 . 模型来建立y 和 x 的非线性回来方程. x 21 23 25 27 29 32 y 7 11 21 24 66 115 325 zlny摸索： 评判这两个模型的拟合成效作散点图（描点x z ）由上表中的数据得到回来直线方程小结 ：利用线性回来方程探究非线性回来名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案欢迎下载学习评判问题,可按“ 作散点图建模确定方程” 这三个步骤进行. 其关键在于如何通过适当的变换,将非线性回来问题转化成自我评判你完成本节导学案的情形线性回来问题 . 三、总结提升为（）. A. 很好B. 较好C. 一般D. 较差学习小结当堂检测 （时量： 5 分钟满分： 10 分）利用线性回来方程探究非线性回来问题,计分 ：可按“ 作散点图建模确定方程” 这1. 两个变量y与x的回来模型中,求得回三个步骤进行 . 归方程为y0.2 ex32,当预报变量x10时学问拓展（ ）. A. 说明变量ye30非线性回来问题的处理方法：B. 说明变量 y 大于e301、 指数函数型ybx eaC. 说明变量 y 小于e30 函数ybx a e的图像：D. 说明变量 y 在e30左右 处 理 方 法 ： 两 边 取 对 数 得bx aln y ln e ,即 ln y bx a .令 z ln y ,把原始数据（x,y）转化为（ x,z）,再依据线性回来模型的方法求出 b a . 2、对数曲线型 y b ln x a 函数 y b ln x a 的图像2. 在回来分析中,求得相关指数2R 0.89,就（）. A. 说明变量解对总效应的奉献是 11%B. 说明变量解对总效应的奉献是 89%C. 随机误差的奉献是 89%D. 随机误差的奉献是 0.89%3. 通过 e e 2 , , e 来判定模拟型拟合的效果,判定原始数据中是否存在可疑数据,这种分析称为（）. B独立性检验分A 回来分析析D. 散点图分析C残差分析4.在讨论两个变量的相关关系时,观看散点图发觉样本点集中于某一条指数曲线ybx a e的四周,令zlny ,求得回来直线方程为z0.25x2.58,就该模型的回归方程为. 名师归纳总结 处理方法：设xlnx ,原方程可化为5. 已 知 回 归 方 程y0.5lnxln 2, 就第 8 页,共 16 页x100时,y 的估量值为. ybxa再依据线性回来模型的方法求出a b . 课后作业x 变化,繁3、ybx2a 型为了讨论某种细菌随时间处 理 方 法 ： 设xx2, 原 方 程 可 化 为殖的个数,收集数据如下：ybxa ,再依据线性回来模型的方法求出a b . - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - （1）用天数作说明变量,优秀教案欢迎下载繁衍个数作预报变量,作出这些数据的散点图；（2）试求出预报变量对说明变量的回来方 程. 二、新课导学学习探究新知 1：1.分类变量：. 2. 22列联表： . 试试 ：你能列举出几个分类变量吗？探究任务 ：吸烟与患肺癌的关系§1.2.1 独立性检验的基本 思想及其初步应用学习目标1.通过探究“ 吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数 据的列联表、柱形图和条形图展现在吸 烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让同学亲身体验独立性检验1.由列联表可粗略的看出：结的必要性 ; 1不吸烟者有患肺癌 ; 2.会依据 22列联表求统计量2 K . 2不吸烟者有患肺癌 . 因此,直观上课的学习过程论：. : 一、课前预备2.用三维柱柱图和二维条形图直观反映（预习教材P12 P14,找出疑问之处）1 依据列联表的数据,作出三维柱形图: 复习1：回来分析的方法、步骤,刻画模型拟合成效的方法 （相关指数、 残差分析）、名师归纳总结 步骤 . 天数 x/天1 2 3 4 5 6 繁衍个数 y/个6 12 25 49 95 190 第 9 页,共 16 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案欢迎下载通过数据和反思 ：（独立性检验的必要性）图形 ,我们得到的直观印象是患肺癌有关 .那是否有肯定的把握认为“ 吸烟与患肺癌有关” 呢？由 上 图 可 以 直 观 地 看 出 , 吸 烟 与 患 肺癌. ,作出二维条形图: 2 依据列联表的数据由 上 图 可 以 直 观 地 看 出 , 吸 烟 与 患 肺新知 2：统计量 K 2吸烟与患肺癌列联表假设H ：吸烟与患肺癌没关系,就在吸烟者和不吸烟者中患肺癌不患肺癌者的相应比例 .即癌. ,作出等高条形图: 因此,越小, 说明吸烟与依据列联表的数据患 肺 癌 之 间 关 系； 反之,.2K = 典型例题例 1 吸烟与患肺癌列联表由 上 图 可 以 直 观 地 看 出 , 吸 烟 与 患 肺名师归纳总结 癌. 第 10 页,共 16 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 不患肺癌患肺癌优秀教案欢迎下载. 如用总计数字除了分类以外没有其他的含义“0” 表示“ 男”,用“1” 表示“ 女”. 不吸烟7775 42 7817 2. 独立性检验的步骤（略）及原理（与反吸烟2099 49 2148 证法类似）：反证法假设检验总计9874 91 9965 要证明结论 A 备择假设 H 1求K . 2动手试试总在 A 不成立在 H 1不成立的条件下,即的前提下进H 0成立的条件下进行推理行推理推出有利于H 1成立的小推出冲突, 意概率大事（概率不超过味着结论 A的大事）发生,意味着H 1成立成立的可能性（可能性为练 1. 性别与喜爱数学课程列联表：（1）很大没有找到矛喜爱数学不喜爱数学计盾,不能对 A推出有利于H 1成立的小男37 85 122 下任何结论,概率大事不发生,接受原女35 143 178 即反证法不假设总72 228 300 胜利计课后作业求2 K . 某市为调查全市高中生学习状况是否 对生理健康有影响,随机进行调查并得到 如下的列联表：三、总结提升2类. . 变不优秀不健康健康总计41 626 667 学习小结优秀37 296 333 1. 分总计78 922 1000 量：. 2. 2列联求K2. 表：计量3. 统2 K ：学问拓展1. 分类变量的取值肯定是离散的,而且不 同的取值仅表示个体所属的类别,如性别 变量,只取男、女两个值,商品的等级变 量只取一级、二级、三级,等等 . 分类变 量的取值有时可用数字来表示,但这时的名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案欢迎下载（1）很大§1.2.2 独立性检验的基本没有找到矛推出有利于H 1成立的小盾,不能对 A思想及其初步应用下任何结论,概率大事不发生,接受原学习目标即反证法不假设胜利通过探究“ 秃顶是否与患心脏病有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据 的列联表、柱形图和条形图展现患心脏病 的秃顶比例比患其它病的秃顶比例高,让 同学亲身体验独立性检验的实施步骤与必 要性学习过程 一、课前预备（预习教材 P14 P16,找出疑问之处）复习 1：统计量 K ：2探究任务 ：吸烟与患肺癌的关系第一步：提出假设检验问题H 0 ：复习 2：独立性检验的必要性：其次步：依据公式求K2观测值k= 二、新课导学学习探究 新知 1：独立性检验的基本思想：1、 独立性检验的必要性：（它越小,原假设“H 0：吸烟与患肺癌没有关系” 成立的可能性越；它越大,备择假设 “ H 1 ：”成立的可能性越大 .）第三步：查表得出结论名师归纳总结 2、 独立性检验的原理及步骤：P k 2>k 0.50 0.40 0.25 0.15 0.10 0.05 0.025 0反证法假设检验k0.455 0.708 1.323 2.072 2.706 3.84 5.024 6要证明结论 A 备择假设 H 1典型例题在 A 不成立在 H 1 不成立的条件下,即的前提下进例 1 在某医院,由于患心脏病而住院的H 0成立的条件下进行推理行推理665 名男性病人中,有214 人秃顶；而另推出冲突, 意 味着结论 A 成立推出有利于H 1 成立的小外 772 名不是由于患心脏病而住院的男性概率大事（概率不超过病人中有175 名秃顶 . 分别利用图形和独的大事）发生,意味着H 1立性检验方法判定秃顶与患心脏病是否有成立的可能性（可能性为关系？你所得的结论在什么范畴内有效？第 12 页,共 16 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 优秀教案 欢迎下载么？不健康健康总计动手试试不优秀41 626 667 练 1. 某市为调查全市高中生学习状况是优秀37 296 333 否对生理健康有影响,随机进行调查并得总计78 922 1000 到如下的列联表：请问有多大把握认为“ 高中生学习状况与生理健康有关” ？小结 ：用独立性检验的思想解决问题：第一步：其次步：第三步：三、总结提升学习小结例 2 为考察高中生的性别与是否喜爱数学课程之间的关系,在某城市的某校高中生中随机抽取 300 名同学,得到如以下联表：喜 欢 数 学 不 喜 欢 数 总课程 学 计男 37 85 122 女 35 143 178 总计 72 228 300 由 表 中 数 据 计 算 得 到 K 2的 观 察 值k 4. 5 1 3 . 在多大程度上可以认为高中生的性别与是否数学课程之间有关系？为什1. 独立性检验的原理：2. 独立性检验的步骤：学问拓展 利用独立性检验来考察两个分类变量 是否有关,能精确的给出这种判定的牢靠 程度 . 学习评判自我评判你完成本节导学案的情形名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页,共 16 页精选学习资料 - - - - - - - - - 为（）. 优秀教案欢迎下载A. 很好 B. 较好 C. 一般 D. 较差当堂检测 （时量： 5 分钟 满分： 10 分）计分 ：1. 在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,以下说法正确选项（）A. 如 k=6.635,就有 99%的把握认为吸烟与患肺病有关,那么 100 名吸烟者中,有统计案例检测题 测试时间 :90 分钟 测试总分 :100 分 一、挑选题 （本大题共 12 小题,每题 4 分）1 、 散 点 图 在 回 归 分 析 中 的 作 用 是（）A 查找个体数目99 个患肺病 . ,B比较个体数据关系B. 从独立性检验可知,有 99%的把握认C探究个体分类为吸烟与患肺病有关时,可以说某人吸烟D粗略判定变量是否呈线性关系那么他有 99%的可能性患肺病. C. 如从统计量中求出有 95%的把握认为吸烟与患肺病有关, 是指有 5%的可能性使推断显现错误 . D. 以上三种说法都不对 . 2. 下面是一个 2 2 列联表2 、 对 于 相 关 系 数 下 列 描 述 正 确 的 是（）A r>0 说明两个变量相关Br<0 说明两个变量无关就表中 a,b 的之分别是（）D. 不优秀不健康健康总计A. 94,96 B. 52,50 C. 52,54 a 21 73 54,52 优秀2 25 27 3.某班主任对全班50 名同学进行了作业量总计b 46 100 多少的调查 ,数据如下表 : 就认为喜爱玩嬉戏与认为作业量多少有关系的把握大约为 A. 99% B. 95% C. 90% D. 无充分依据24. 在 独 立 性 检 验 中 ,当 统 计 量 K 满 足时,我们有 99%的把握认为这两个分类变量有关系 . 5. 在22 列联表 中, 统 计量2 K = . 玩嬉戏认为作业认为作业不总多多计18 9 27 不玩游8 15 23 戏总 计 26 24 50 C r 越接近 1,说明两个变量线性相关性越强Dr 越小,说明两个变量线性相关性越弱课后作业,进行3 、预报变量的值与以下哪些因素有关为考察某种药物预防疾病的成效（）动物试验 ,得到如以下联表名师归纳总结 能以97.5%的把握认为药物有效吗.为什用药患 病未患病总 计第 14 页,共 16 页么. 41 626 667 不用药37 296 333 总计78 922 1000 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - A受说明变量影响与随机误差无关优秀教案欢迎下载（）B受随机误差影响与说明变量无关A. 说明变量ye30B. 说明变量 y 大C与总偏差平方和有关与残差无关D与说明变量和随机误差的总效应有关4、）下列说法正确的是（A任何两个变量都具有相关系B球的体积与球的半径具有相关关系C农作物的产量与施肥量是一种确定性关系D某商品的产量与销售价格之间是非确定性关系5、在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述 是 正 确 的于e30e30D. 说明变量 y 在C. 说明变量 y 小于e30左右9、在回来分析中,求得相关指数2 R0.89,就（）11% 89%A. 说明变量解对总效应的奉献是 B. 说明变量解对总效应的奉献是C. 随机误差的奉献是89%C. 随机误差的奉献是0.89%10、在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,以下说法正确选项（）名师归纳总结 （）A 如 k=6.635,就有 99%的把握认为吸烟与A. 预报变量在 x 轴上,说明变量在y 轴患肺病有关,那么100 名吸烟者中,有99上个患肺病 . B. 说明变量在 x 轴上,预报变量在y 轴B从独立性检验可知,有 99%的把握认为上吸烟与患肺病有关时,可以说某人吸烟,那C. 可以挑选两个变量中任意一个变量在x 么他有 99%的可能轴上性患肺病 . D. 可以挑选两个变量中任意一个变量在C如从统计量中求出有95%的把握认为y 轴上吸烟与患肺病有关, 是指有 5% 的可能性使6、回归直线ybx必过得推断显现错误. （）D以上三种说法都不对. A 0,0B ,0C 0,y11、3. 通过e e 2,e 来判定模拟型拟合的成效,判定原始数据中是否存在可疑数D