- 集合与常用逻辑用语
- 函数与导数
- 三角函数与解三角形
- 平面向量
- 数列
- 不等式
- 空间向量与立体几何
- 平面解析几何
- 计数原理与概率统计
- 随机抽样
- 用样本估计总体
- + 变量间的相关关系
- 相关关系
- 散点图
- 回归直线方程
- 最小二乘法
- 推理与证明
- 算法与框图
- 复数
- 几何证明选讲
- 不等式选讲
- 矩阵与变换
- 初中衔接知识点
- 竞赛知识点
某地区不同身高
(单位:
)的未成年男性的体重
(单位:
)的平均值如下表:
试建立
与
之间的回归方程.




身高 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 | 110 | 120 | 130 | 140 | 150 | 160 | 170 |
体重 | 6.13 | 7.90 | 9.99 | 12.15 | 15.02 | 17.50 | 20.92 | 26.86 | 31.11 | 38.85 | 47.25 | 55.05 |
试建立


商场为了了解毛衣的月销售量y(件)与月平均气温x(℃)之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如表:
由表中数据算出线性回归方程
=-2x+
,气象部门预测下个月的平均气温约为24℃,据此估计商场下个月毛衣销售量约为________件.
月平均气温x(℃) | 17 | 13 | 8 | 2 |
月销售量y(件) | 24 | 33 | 40 | 55 |
由表中数据算出线性回归方程


下面是水稻产量与施化肥量的一组观测数据(单位:千克/亩):
(1)将上述数据制成散点图;
(2)你能从散点图中发现施化肥量与水稻产量近似成什么关系吗?水稻产量会一直随施化肥量的增加而增长吗?
施化肥量 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 |
水稻产量 | 320 | 330 | 360 | 410 | 460 | 470 | 480 |
(1)将上述数据制成散点图;
(2)你能从散点图中发现施化肥量与水稻产量近似成什么关系吗?水稻产量会一直随施化肥量的增加而增长吗?
电动化是汽车工业未来发展的大趋势,在国家的节能减排、排放法规等硬性要求之下,新能源汽车乘势而起,来自中国汽车工业协会的统计数据显示,2018年新能源汽车累计销量已经超过100万辆,意味着我国的新能源汽车市场的正式兴起.某人计划购买一辆某品牌新能源汽车,他从当地该品牌销售网站了解到2018年1月到5月的实际销量如下表:
(1)经分析发现,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量
(辆)与月份
之间的相关关系.请用最小二乘法求
关于
的线性回归方程
,并据此预测2018年10月份当地该品牌新能源汽车的销量;
(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程对购车补贴进行新一轮调整.下表为2018年执行的补贴政策.
某企业一次采购了6辆电动汽车,已知其中有2辆最大续航里程
,其余车辆的最大续航里程
,若从这6辆车中任取3辆,求这3辆车的补贴金额之和
的分布列和数学期望.
参考公式:回归方程
,其中
,
.参考数据:
.
月份(![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(![]() | 500 | 600 | 1000 | 1400 | 1700 |
(1)经分析发现,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量





(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程对购车补贴进行新一轮调整.下表为2018年执行的补贴政策.
最大续航里程![]() | 补贴金额(单位:万元) |
![]() | 1.50 |
![]() | 2.40 |
![]() | 3.40 |
![]() | 4.50 |
![]() | 5.00 |
某企业一次采购了6辆电动汽车,已知其中有2辆最大续航里程



参考公式:回归方程




如图是某企业
年至
年的污水净化量(单位:吨)的折线图.
注:年份代码
分别对应年份
.

(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合
和
的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立
关于
的回归方程,预测
年该企业的污水净化量;
(3)请用数据说明回归方程预报的效果.
参考数据:
=54,
,
,
,
参考公式:相关系数
,
线性回归方程
,
,
,
反映回归效果的公式为:
,其中
越接近于
,表示回归的效果越好.


注:年份代码



(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合


(2)建立



(3)请用数据说明回归方程预报的效果.
参考数据:




参考公式:相关系数

线性回归方程



反映回归效果的公式为:



耐盐碱水稻俗称“海水稻”,是一种可以长在滩涂和盐碱地的水稻.海水稻的灌溉是将海水稀释后进行灌溉.某试验基地为了研究海水浓度
(‰)对亩产量
(吨)的影响,通过在试验田的种植实验,测得了某种海水稻的亩产量与海水浓度的数据如表.绘制散点图发现,可用线性回归模型拟合亩产量
与海水浓度
之间的相关关系,用最小二乘法计算得
与
之间的线性回归方程为
.

(1)求
,并估计当浇灌海水浓度为8‰时该品种的亩产量;
(2)(i)完成上述残差表:
(ii)统计学中常用相关指数
来刻画回归效果,
越大,模型拟合效果越好,如假设
,就说明预报变量
的差异有
是由解释变量
引起的.请计算相关指数
(精确到0.01),并指出亩产量的变化多大程度上是由浇灌海水浓度引起的?
(附:残差公式
,相关指数
)








(1)求

(2)(i)完成上述残差表:
(ii)统计学中常用相关指数







(附:残差公式


某山区为研究居民家庭月人均生活费支出和月人均收入的相关关系,随机抽取10户进行调查,其结果如下:

试预测月人均收入为1100元和月人均收入为1200元的两个家庭的月人均生活费,并进行残差分析.

试预测月人均收入为1100元和月人均收入为1200元的两个家庭的月人均生活费,并进行残差分析.
某地区对本地的企业进行了一次抽样调查,下表是这次抽查中所得到的各企业的人均资本x(单位:万元)与人均产值y(单位:万元)的数据:
(2)估计企业人均资本为16万元时的人均产值(精确到0.01).
人均资本 x/万元 | 3 | 4 | 5.5 | 6.5 | 7 |
人均产值 y/万元 | 4.12 | 4.67 | 8.68 | 11.01 | 13.04 |
人均资本 x/万元 | 8 | 9 | 10.5 | 11.5 | 14 |
人均产值 y/万元 | 14.43 | 17.50 | 25.46 | 26.66 | 45.20 |
(1)设y与x之间具有近似关系y≈axb(a,b为常数),试根据表中数据估计a和b的值;
(2)估计企业人均资本为16万元时的人均产值(精确到0.01).
在试验中得到变量y与x的数据如下表:
由经验知y与
之间具有线性相关关系,试求y与x之间的回归方程,当x0=0.038时,预测y0的值.
x | 0.066 7 | 0.038 8 | 0.033 3 | 0.027 3 | 0.022 5 |
y | 39.4 | 42.9 | 41.0 | 43.1 | 49.2 |
由经验知y与

电动化是汽车工业未来发展的大趋势,在国家的节能减排、排放法规等硬性要求之下,新能源汽车乘势而起,来自中国汽车工业协会的统计数据显示,2018年新能源汽车累计销量已经超过100万台,意味着我国的新能源汽车市场的正式兴起.某人计划购买一辆某品牌新能源汽车,他从当地该品牌销售网站了解到2018年1月到5月的实际销量如下表:
(1)经分析发现,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量
(辆)与月份
之间的相关关系.请用最小二乘法求
关于
的线性回归方程
,并据此预测2018年10月份当地该品牌新能源汽车的销量;
(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程对购车补贴进行新一轮调整.如图为2018年执行的补贴政策.
已知该品牌的新能源汽车的最大续航里程不小于250 km,某地的月销量为3000辆,其中
最大续航里程在
内,问购车补贴能否达到12000万元?如果不能,请说明理由;如果能,请求出最大续航里程在
内的销售量范围.
参考公式:回归方程
,其中
,
.
参考数据:
.
月份(![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(![]() | 500 | 600 | 1000 | 1400 | 1700 |
(1)经分析发现,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量





(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程对购车补贴进行新一轮调整.如图为2018年执行的补贴政策.
最大续航里程![]() | 补贴金额(单位:万元) |
![]() | 1.50 |
![]() | 2.40 |
![]() | 3.40 |
![]() | 4.50 |
![]() | 5.00 |
已知该品牌的新能源汽车的最大续航里程不小于250 km,某地的月销量为3000辆,其中



参考公式:回归方程



参考数据:
