本题导读
本题考查散点图的识别,以及回归分析。
📌【题干】
Question
(2020年全国卷I(文))5. 某校一个课外学习小组为研究某作物种子的发芽率 和温度 (单位:°C)的关系,在 20 个不同的温度条件下进行种子发芽实验,由实验数据 得到如下散点图:
由此散点图,在 10°C 至 40°C 之间,下面四个回归方程类型中最适宜作为发芽率 和温度 的回归方程类型的是( )
A. B.
C. D.
🔍【思路分析】
破题导航
1. 观察散点趋势:
- 散点整体呈现上升趋势,说明 。
- 关键特征:随着 的增加,发芽率 的增长速度逐渐减慢(曲线越来越平缓,即图像呈“上凸”状)。
2. 对比选项模型:
- A 选项 (线性模型): 图像应是一条直线,增长速度恒定。与图不符。
- B 选项 (二次模型): 在第一象限( 时)是下凸的,增长越来越快。与图不符。
- C 选项 (指数模型): 是爆炸式增长,曲线越来越陡峭。与图不符。
- D 选项 (对数模型): 的特征是先快后慢,图像呈上凸状。与散点趋势吻合。
✅【答案】
点击查看答案
D
✍【详细解析】
Abstract
【答案】 D
【解析过程】 由散点图观察可知:
- 散点分布在一条曲线上,且该曲线单调递增;
- 随着温度 的升高,发芽率 的增长幅度越来越小,反映在图像上即切线斜率逐渐减小。
- 对比四个选项:
- 的导数为 ,斜率不变;
- 的导数为 ( 时单调递增),斜率越来越大;
- 的导数为 ,斜率呈指数级增长;
- 的导数为 ,随着 增大,斜率逐渐减小,符合散点图“先陡后平”的特征。
故选:D。
💡【考点归纳与避坑指南】
Danger
- 识图要领: - 加速增长 指数函数 或幂函数 。
- 匀速增长 线性函数 。
- 减速增长 对数函数 或幂函数 。
- 模型选择原则: 好的回归方程应该使样本点尽可能均匀地分布在回归曲线的两侧。
📖【试题探源与推广】
Tip
在实际统计中,我们不仅通过肉眼观察,还会计算相关指数 :
- 越接近 1,表示回归方程的拟合效果越好。
- 对于本题中的种子发芽实验,温度过高(超过 40°C)后发芽率通常会下降,此时可能需要考虑二次函数模型(开口向下)来拟合全温度段的数据。但在 10°C-40°C 这个特定区间,对数函数是最优选择。
🔗【关联脉络】
Multi column
/2020-全国卷I文-05-题.png)