判斷兩個(gè)變量y與x是否相關(guān)時(shí)，選擇了4個(gè)不同的模型，它們的相關(guān)指數(shù)R2分別為：模型1，R2=0.98；模型2，R2=0.80；模型3，R2=0.50；模型4，R2=0.25，其中擬合效果最好的是（ ）
A．模型1
B．模型2
C．模型3
D．模型4
【答案】分析：兩個(gè)變量y與x的回歸模型中，它們的相關(guān)指數(shù)R2，越接近于1，這個(gè)模型的擬合效果越好，在所給的四個(gè)選項(xiàng)中0.98是相關(guān)指數(shù)最大的值，得到結(jié)果．
解答：解：兩個(gè)變量y與x的回歸模型中，它們的相關(guān)指數(shù)R2，越接近于1，這個(gè)模型的擬合效果越好，在所給的四個(gè)選項(xiàng)中0.98是相關(guān)指數(shù)最大的值，
所以擬合效果最好的模型是模型1．
故選A．
點(diǎn)評(píng)：本題考查相關(guān)指數(shù)，要求掌握相關(guān)指數(shù)R2，與擬合效果的關(guān)系．
練習(xí)冊(cè)系列答案
相關(guān)習(xí)題

科目：高中數(shù)學(xué) 來(lái)源： 題型：

下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（　�。�
A、如果變量x與y之間存在著線性相關(guān)關(guān)系，則我們根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的點(diǎn)（xi，yi）（i=1，2，…，n）將散布在某一條直線的附近
B、如果兩個(gè)變量x與y之間不存在著線性關(guān)系，那么根據(jù)它們的一組數(shù)據(jù)（xi，yi）（i=1，2，…，n）不能寫(xiě)出一個(gè)線性方程
C、設(shè)x，y是具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量，且x關(guān)于y的線性回歸方程為
?
y
=bx+a，b叫做回歸系數(shù)
D、為使求出的線性回歸方程有意義，可用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法來(lái)判斷變量y與x之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系

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科目：高中數(shù)學(xué) 來(lái)源： 題型：

判斷兩個(gè)變量y與x是否相關(guān)時(shí)，選擇了4個(gè)不同的模型，它們的相關(guān)指數(shù)R2分別為：模型1，R2=0.98；模型2，R2=0.80；模型3，R2=0.50；模型4，R2=0.25，其中擬合效果最好的是（　�。�

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科目：高中數(shù)學(xué) 來(lái)源： 題型：單選題

下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是


  1. A.
    如果變量x與y之間存在著線性相關(guān)關(guān)系，則我們根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的點(diǎn)（xi，yi）（i=1，2，…，n）將散布在某一條直線的附近
  2. B.
    如果兩個(gè)變量x與y之間不存在著線性關(guān)系，那么根據(jù)它們的一組數(shù)據(jù)（xi，yi）（i=1，2，…，n）不能寫(xiě)出一個(gè)線性方程
  3. C.
    設(shè)x，y是具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量，且x關(guān)于y的線性回歸方程為數(shù)學(xué)公式=bx+a，b叫做回歸系數(shù)
  4. D.
    為使求出的線性回歸方程有意義，可用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法來(lái)判斷變量y與x之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系

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科目：高中數(shù)學(xué) 來(lái)源：2011年遼寧省名校高考數(shù)學(xué)專(zhuān)項(xiàng)復(fù)習(xí)：統(tǒng)計(jì)案例、框圖（解析版） 題型：選擇題

下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（ ）
A．如果變量x與y之間存在著線性相關(guān)關(guān)系，則我們根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的點(diǎn)（xi，yi）（i=1，2，…，n）將散布在某一條直線的附近
B．如果兩個(gè)變量x與y之間不存在著線性關(guān)系，那么根據(jù)它們的一組數(shù)據(jù)（xi，yi）（i=1，2，…，n）不能寫(xiě)出一個(gè)線性方程
C．設(shè)x，y是具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量，且x關(guān)于y的線性回歸方程為=bx+a，b叫做回歸系數(shù)
D．為使求出的線性回歸方程有意義，可用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法來(lái)判斷變量y與x之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系

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