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】

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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】

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D

✍【详细解析】

Abstract

【答案】 D

【解析过程】 由散点图观察可知:

  1. 散点分布在一条曲线上,且该曲线单调递增;
  2. 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。
  3. 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】

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