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以下四個命題:
①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每10分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣
②在回歸分析模型中,殘差平方和越小,說明模型的擬合效果越好
③在回歸直線方程中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量增加0.1個單位
④在一個2×2列聯表中,由計算得k2=13.079,則其兩個變量間有關系的可能性是90%以上.
其中正確的序號是    
【答案】分析:從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每10分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣系統抽樣;在回歸分析模型中,殘差平方和越小,說明模型的擬合效果越好;在回歸直線方程中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量平均增加0.1個單位;k2=13.079,其兩個變量間有關系的可能性是90%以上.
解答:解:①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每10分鐘從中抽取一件
產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣不是分層抽樣,故①不正確,
②在回歸分析模型中,殘差平方和越小,說明模型的擬合效果越好,故②正確,
③在回歸直線方程中,當解釋變量x每增加一個單位時,
預報變量平均增加0.1個單位,故③不正確,
④在一個2×2列聯表中,由計算得k2=13.079,
則其兩個變量間有關系的可能性是90%以上.④正確
故答案為:②④
點評:本題考查獨立性檢驗,考查分層抽樣方法,考查線性回歸方程,考查判斷兩個相關變量之間的關系,是一個綜合題目,這種題考查的知識點比較多,需要認真分析.
練習冊系列答案
相關習題

科目:高中數學 來源: 題型:

以下四個命題:
①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每10分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣
②在回歸分析模型中,殘差平方和越小,說明模型的擬合效果越好
③在回歸直線方程
?
y
=0.1x+10
中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量
?
y
增加0.1個單位
④在一個2×2列聯表中,由計算得k2=13.079,則其兩個變量間有關系的可能性是90%以上.
其中正確的序號是
 

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科目:高中數學 來源: 題型:

以下四個命題:
①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每20分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣.
②兩個隨機變量相關性越強,則相關系數的絕對值越接近于1.
③在回歸直線方程
?
y
=0.2x+12中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量
?
y
平均增加0.2單位.
④對分類變量X與Y,它們的隨機變量K2的觀測值k來說,k越小,“X與Y有關系”的把握程度越大
其中正確的是(  )
A、①④B、②③C、①③D、②④

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科目:高中數學 來源:2011-2012學年山東省高三下學期模擬預測文科數學試卷(解析版) 題型:選擇題

以下四個命題:

①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每20分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣.

②兩個隨機變量相關性越強,則相關系數的絕對值越接近于1.

③在回歸直線=0.2x+12中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量平均增加0.2單位.

④對分類變量X與Y,它們的隨機變量K2的觀測值k來說,k越小,“X與Y有關系”的把握程度越大.其中正確的命題是(    )

A.①④                     B.②③             C.①③             D.②④

 

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科目:高中數學 來源:2011-2012學年山東省高考模擬預測卷文科數學(一)(解析版) 題型:選擇題

以下四個命題:

①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每20分鐘從中抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣.

②兩個隨機變量相關性越強,則相關系數的絕對值越接近于1.

③在回歸直線=0.2x+12中,當解釋變量x每增加一個單位時,預報變量平均增加0.2單位.

④對分類變量X與Y,它們的隨機變量K2的觀測值k來說,k越小,“X與Y有關系”的把握程度越大.其中正確的命題是(    )

A.①④                     B.②③             C.①③             D.②④

 

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科目:高中數學 來源:2010-2011學年寧夏高三第一次模擬考試數學文卷 題型:選擇題

以下四個命題:

①從勻速傳遞的產品生產流水線上,質檢員每20分鐘從中

抽取一件產品進行某項指標檢測,這樣的抽樣是分層抽樣.

②兩個隨機變量相關性越強,則相關系數的絕對值越接近于1.

③在回歸直線=0.2x+12中,當解釋變量x每增加一個單位

時,預報變量平均增加0.2單位.

④對分類變量X與Y,它們的隨機變量K2的觀測值k來說,k越小,“X與Y有關系”的把握程度越大.  其中正確的命題是

(A)①④     (B)②③     (C)①③      (D)②④

 

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