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    下列说法中正确的是（   ）
    A．若分类变量和的随机变量的观测值越大，则“与相关”的可信程度越小
    B．对于自变量和因变量，当取值一定时，的取值具有一定的随机性，，间的这种非确定关系叫做函数关系
    C．相关系数越接近1，表明两个随机变量线性相关性越弱
    D．若分类变量与的随机变量的观测值越小，则两个分类变量有关系的把握性越小
    D

    试题分析：函数关系中自变量和因变量是确定关系故B错。相关系数越接近1，表明两个随机变量线性相关性越强，故C错。随机变量的观测值越大，则“与相关”的可信程度越大，观测值越小，则两个分类变量有关系的把握性越小。故A错，D正确。
    练习册系列答案
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    相关习题

    科目：高中数学 来源：不详 题型：解答题

    关于某设备的使用年限和所支出的维修费用（万元），有如下的统计资料：
    x
    		2
    		3
    		4
    		5
    		6
    y
    		2.2
    		3.8
    		5.5
    		6.5
    		7.0
    (1)如由资料可知对呈线形相关关系.试求：线形回归方程；（，）
    (2)估计使用年限为10年时，维修费用是多少？

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：单选题

    有下列关系：①人的年龄与他（她）拥有的财富之间的关系；②曲线上的点与该点的坐标之间的关系；③苹果的产量与气候之间的关系；④森林中的同一种树木，其横断面直径与高度之间的关系，其中有相关关系的是 (    )
    A．①②③B．①②C．②③D．①③④

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：解答题

    在某种产品表面进行腐蚀性刻线实验，得到腐蚀深度y与腐蚀时间x之间相应的一组观察值，如下表：
    x/s
    		5
    		10
    		15
    		20
    		30
    		40
    		50
    		60
    		70
    		90
    		120
    y/μm
    		6
    		10
    		10
    		13
    		16
    		17
    		19
    		23
    		25
    		29
    		46
    用散点图及相关系数两种方法判断x与y的相关性．

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：单选题

    设有一个直线回归方程为 ,则变量 增加一个单位时 (      )
    A．平均增加1.5个单位B．平均增加2个单位
    C．平均减少1.5个单位D．平均减少2个单位

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：单选题

    为了考察两个变量和之间的线性相关性，甲、乙两位同学各自独立地做100次和150次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分别为和，已知两人在试验中发现对变量的观测数据的平均值都是，对变量的观测数据的平均值都是，那么下列说法正确的是（     ）
    A．和有交点B．与相交，但交点不一定是
    C．与必定平行D．与必定重合

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：填空题

    某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此做了四次试验,得到的数据如下:
    零件的个数x(个)
    		2
    		3
    		4
    		5
    加工的时间y(小时)
    		2.5
    		3
    		4
    		4.5
    由表中数据算出线性回归方程=bx+a中的b≈0.7,试预测加工10个零件需_______小时(已知a=-b).

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：单选题

    对于给定的两个变量的统计数据,下列说法正确的是(　　)
    A．都可以分析出两个变量的关系
    B．都可以用一条直线近似地表示两者的关系
    C．都可以作出散点图
    D．都可以用确定的表达式表示两者的关系

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    科目：高中数学 来源：不详 题型：解答题

    某主任对全班50名学生的学习积极性和对待班级工作的态度进行了调查，统计数据如下表所示
     
    		积极参加班级工作
    		不太主动参加班级工作
    学习积极性高
    		18
    		7
    学习积极性一般
    		6
    		19
    （I）如果随机抽查这个班的一名学生，那么抽到积极参加班级工作的学生的概率是多少？抽到不太主动参加班级工作且学习积极性一般的学生的概率是多少？
    （II）试运用独立性检验的思想方法分析：学生的学习积极性与对待班级工作的态度是否有关？并说明理由
    附：
    P（≥k）
    		0.050
    		0.010
    		0.001
    		=
    k
    		3.841
    		6.635
    		10.828
     

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