- 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
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- 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
如图是根据变量
,
的观测数据
(
1,2,3…,10)得到的散点图,由这些散点图可以判断变量
,
具有相关关系的图是( )

① ② ③ ④







① ② ③ ④
A.①② | B.②③ | C.①④ | D.③④ |
画糖是一种以糖为材料在石板上进行造型的民间艺术,常见于公园与旅游景点.某师傅制作了一种新造型糖画,为了进行合理定价先进行试销售,其单价
(元)与销量
(个)相关数据如下表:

(1)已知销量
与单价
具有线性相关关系,求
关于
的线性相关方程;
(2)若该新造型糖画每个的成本为
元,要使得进入售卖时利润最大,请利用所求的线性相关关系确定单价应该定为多少元?(结果保留到整数)
参考公式:线性回归方程
中斜率和截距最小二乘法估计计算公式:

.参考数据:
.



(1)已知销量




(2)若该新造型糖画每个的成本为

参考公式:线性回归方程




某公司调查了商品
的广告投入费用
(万元)与销售利润
(万元)的统计数据,如下表:
由表中的数据得线性回归方程为
.则
当时,销售利润
的估值为______.
其中:
,
.



由表中的数据得线性回归方程为



广告费用![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
销售利润![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
其中:


广告投入对商品的销售额有较大影响,某电商对连续5个年度的广告费
和销售额
进行统计,得到统计数据如下表(单位:万元)
由上表可得回归方程为
,据此模型, 预测广告费为10万元时销售额约为( )


广告费![]() | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售额![]() | 29 | 41 | 50 | 59 | 71 |
由上表可得回归方程为

A.118.2万元 | B.111.2万元 | C.108.8万元 | D.101.2万元 |
某测试团队为了研究“饮酒”对“驾车安全”的影响,随机选取
名驾驶员先后在无酒状态、酒后状态下进行“停车距离”测试.试验数据分别列于表
和表
.统计方法中,同一组数据常用该组区间的中点值作为代表.
的数据计算
关于
的回归方程
;
(2)该测试团队认为:驾驶员酒后驾车的平均“停车距离”
大于无酒状态下(表
)的停车距离平均数的
倍,则认定驾驶员是“醉驾”.请根据(1)中的回归方程,预测当每毫升血液酒精含量大于多少毫克时为“醉驾”?
附:回归方程
中,
,
.



停车距离![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
频数 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
表
平均每毫升血液酒精含量 | |||||
平均停车距离 |
表




(2)该测试团队认为:驾驶员酒后驾车的平均“停车距离”



附:回归方程



张三同学从每年生日时对自己的身高测量后记录如表:
(附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
,
)
(1)求身高
关于年龄
的线性回归方程;(可能会用到的数据:
(cm))
(2)利用(1)中的线性回归方程,分析张三同学
岁起到
岁身高的变化情况,如
岁之前都符合这一变化,请预测张三同学
岁时的身高。

(附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:


(1)求身高



(2)利用(1)中的线性回归方程,分析张三同学




已知具有线性相关的变量x,y,设其样本点为Ai(xi,yi)(i=1,2.....,6),回归直线方程为
,若
=(9,6)(O为坐标原点),则b=( )


A.3 | B.![]() | C.![]() | D.-![]() |
某种产品的宣传费
(单位:万元)与销售额
(单位:万元)之间有如下对应数据:
(1)求线性回归方程.
(2)试预测宣传费为10万元时,销售额为多少?
参考数值:
,


![]() | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
![]() | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
(1)求线性回归方程.
(2)试预测宣传费为10万元时,销售额为多少?
参考数值:


为了研究某种细菌在特定环境下,随时间变化繁殖规律,得到如下实验数据,计算得回归直线方程为
=0.95
-0.15.由以上信息,得到下表中c的值为________.


天数x(天) | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
繁殖个数y(千个) | 2 | 3 | 4 | 5 | c |
为了解某地区某种农产品的年产量
(单位:吨)对价格
(单位:千元/吨)的影响,对近五年该农产品的年产量和价格统计如表:
已知
和
具有线性相关关系.
(1)求
关于
的线性回归方程
;
(2)若年产量为4.5吨,试预测该农产品的价格.
(参考公式:
)


x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 8 | 6 | 5 | 4 | 2 |
已知


(1)求



(2)若年产量为4.5吨,试预测该农产品的价格.
(参考公式:
