- 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
- 相关关系
- 散点图
- + 回归直线方程
- 解释回归直线方程的意义
- 用回归直线方程对总体进行估计
- 根据回归方程求原数据中的值
- 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
假设某设备的使用年限
（年）和所支出的维修费用
（万元）有如下的统计资料，试求：（
，
）
（1）与之间的线性回归方程；
（2）当使用年限为10年时，估计维修费用是多少？
（年）和所支出的维修费用（万元）有如下的统计资料，试求：（，） | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
（1）
与之间的线性回归方程；（2）当使用年限为10年时，估计维修费用是多少？
如图是某地区2000年至2016年环境基础设施投资额
（单位：亿元）的折线图．则下列结论中表述不正确的是( )
（单位：亿元）的折线图．则下列结论中表述不正确的是( )| A．从2000年至2016年，该地区环境基础设施投资额逐年增加； |
| B．2011年该地区环境基础设施的投资额比2000年至2004年的投资总额还多； |
| C．2012年该地区基础设施的投资额比2004年的投资额翻了两番 ； |
D．为了预测该地区2019年的环境基础设施投资额，根据2010年至2016年的数据（时间变量t的值依次为 ）建立了投资额y与时间变量t的线性回归模型 ，根据该模型预测该地区2019的环境基础设施投资额为256.5亿元. |
影响消费水平的原因很多，其中重要的一项是工资收入.研究这两个变量的关系的一个方法是通过随机抽样的方法，在一定范围内收集被调查者的工资收入和他们的消费状况.下面的数据是某机构收集的某一年内上海、江苏、浙江、安徽、福建五个地区的职工平均工资与城镇居民消费水平（单位：万元）.
（1）利用江苏、浙江、安徽三个地区的职工平均工资和他们的消费水平，求出线性回归方程
，其中
，
；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过1万，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问所得的线性回归方程是否可靠？（
的结果保留两位小数）
（参考数据：
，
）
| 地区 | 上海 | 江苏 | 浙江 | 安徽 | 福建 |
职工平均工资 | 9.8 | 6.9 | 6.4 | 6.2 | 5.6 |
城镇居民消费水平 | 6.6 | 4.6 | 4.4 | 3.9 | 3.8 |
（1）利用江苏、浙江、安徽三个地区的职工平均工资和他们的消费水平，求出线性回归方程
，其中，；（2）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过1万，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问所得的线性回归方程是否可靠？（
的结果保留两位小数）（参考数据：
，）
，且x，y的一些相关数据如表所示，则表格中m的值为( )
已知下表所示数据的回归直线方程为
，则实数a的值为（ ）
，则实数a的值为（ ）| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| y | 16 | 20 | 22 | 23 | 24 |
| A．14.1 | B．14.5 | C．15.3 | D．16.3 |
班主任为了对本班学生的考试成绩进行分析，决定从本班24名女同学，18名男同学中随机抽取一个容量为7的样本进行分析.
（1）如果按照性别比例分层抽样，可以得到多少个不同的样本？（写出算式即可，不必计算出结果）
（2）如果随机抽取的7名同学的数学，物理成绩（单位：分）对应如下表：
①若规定85分以上（包括85分）为优秀，从这7名同学中抽取3名同学，记3名同学中数学和物理成绩均为优秀的人数为
，求的分布列和数学期望；
②根据上表数据，求物理成绩
关于数学成绩
的线性回归方程（系数精确到0.01）；若班上某位同学的数学成绩为96分，预测该同学的物理成绩为多少分？
附：线性回归方程
，
其中
，
.
（1）如果按照性别比例分层抽样，可以得到多少个不同的样本？（写出算式即可，不必计算出结果）
（2）如果随机抽取的7名同学的数学，物理成绩（单位：分）对应如下表：
学生序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
数学成绩 | 60 | 65 | 70 | 75 | 85 | 87 | 90 |
物理成绩 | 70 | 77 | 80 | 85 | 90 | 86 | 93 |
①若规定85分以上（包括85分）为优秀，从这7名同学中抽取3名同学，记3名同学中数学和物理成绩均为优秀的人数为
，求的分布列和数学期望；②根据上表数据，求物理成绩
关于数学成绩的线性回归方程（系数精确到0.01）；若班上某位同学的数学成绩为96分，预测该同学的物理成绩为多少分？附：线性回归方程
，其中
，. |  |  |  |
| 76 | 83 | 812 | 526 |
某镇2008年至2014年中,每年的人口总数y(单位:万)的数据如下表:
若t与y之间具有线性相关关系,则其线性回归直线
一定过点（ ）
| 年 份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| 年份代号t | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 人口总数y | 6 | 6 | 5 | 9 | 11 | 12 | 14 |
若t与y之间具有线性相关关系,则其线性回归直线
一定过点（ ）A． | B． | C． | D． |
为研究女高中生身高与体重之间的关系，一调查机构从某中学中随机选取8名女高中生，其身高
和体重
数据如下表所示：
该调查机构绘制出该组数据的散点图后分析发现，女高中生的身高与体重之间有较强的线性相关关系.
（1）调查员甲计算得出该组数据的线性回归方程为
，请你据此预报一名身高为
的女高中生的体重；
（2）调查员乙仔细观察散点图发现，这8名同学中，编号为1和4的两名同学对应的点与其他同学对应的点偏差太大，于是提出这样的数据应剔除，请你按照这名调查人员的想法重新计算线性回归话中，并据此预报一名身高为的女高中生的体重；
（3）请你分析一下，甲和乙谁的模型得到的预测值更可靠？说明理由.
附：对于一组数据
，其回归方程
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：
.
和体重数据如下表所示：| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
身高 | 164 | 160 | 158 | 172 | 162 | 164 | 174 | 166 |
体重 | 60 | 46 | 43 | 48 | 48 | 50 | 61 | 52 |
该调查机构绘制出该组数据的散点图后分析发现，女高中生的身高与体重之间有较强的线性相关关系.
（1）调查员甲计算得出该组数据的线性回归方程为
，请你据此预报一名身高为的女高中生的体重；（2）调查员乙仔细观察散点图发现，这8名同学中，编号为1和4的两名同学对应的点与其他同学对应的点偏差太大，于是提出这样的数据应剔除，请你按照这名调查人员的想法重新计算线性回归话中，并据此预报一名身高为
的女高中生的体重；（3）请你分析一下，甲和乙谁的模型得到的预测值更可靠？说明理由.
附：对于一组数据
，其回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：.某市为创建全国文明城市，推出“行人闯红灯系统建设项目”，将针对闯红灯行为进行曝光.交警部门根据某十字路口以往的监测数据，从穿越该路口的行人中随机抽查了
人，得到如图示的列联表：
（1）能否有
的把握认为闯红灯行为与年龄有关？
（2）下图是某路口监控设备抓拍的
个月内市民闯红灯人数的统计图.请建立
与
的回归方程
，并估计该路口
月份闯红灯人数.
附：
，
参考数据：
，
人，得到如图示的列联表：| | 闯红灯 | 不闯红灯 | 合计 |
年龄不超过 岁 | |  |  |
| 年龄超过岁 |  |  |  |
| 合计 |  |  | |
（1）能否有
的把握认为闯红灯行为与年龄有关？（2）下图是某路口监控设备抓拍的
个月内市民闯红灯人数的统计图.请建立与的回归方程，并估计该路口月份闯红灯人数.附：
， |  |  |  |  |  |
 |  |  |  |  |  |
参考数据：
，在统计学中，偏差是指个别测定值与测定的平均值之差，在成绩统计时，我们把某个同学的某科考试成绩与该科班平均分的差叫某科偏差．某高二班主任为了了解学生的偏科情况，对学生数学偏差
（单位：分）与历史偏差
（单位：分）之间的关系进行学科偏差分析，决定从全班52位同学中随机抽取一个容量为8的样本进行分析，得到他们的两科成绩偏差数据如下：
（1）已知与之间具有线性相关关系，求关于的线性回归方程
；
（2）若这次考试该班数学平均分为118分，历史平均分为
，试预测数学成绩126分的同学的历史成绩．
附：参考公式与参考数据
，
，
，
．
（单位：分）与历史偏差（单位：分）之间的关系进行学科偏差分析，决定从全班52位同学中随机抽取一个容量为8的样本进行分析，得到他们的两科成绩偏差数据如下：| 学生序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 数学偏差 | 20 | 15 | 13 | 3 | 2 |  |  |  |
| 历史偏差 |  |  | |  |  |  |  |  |
（1）已知
与之间具有线性相关关系，求关于的线性回归方程；（2）若这次考试该班数学平均分为118分，历史平均分为
，试预测数学成绩126分的同学的历史成绩．附：参考公式与参考数据
，，，．