- 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
一种机器可以按各种不同速度运转,其生产物件中有一些含有缺点,每小时生产有缺点物件的多少随机器运转速度而变化,用x表示转速(单位:转/秒),用y表示每小时生产的有缺点物件个数.现观测得到(x,y)的4组值为(8,5),(12,8),(14,9),(16,11).
(1)假设y与x之间存在线性相关关系,求y与x之间的线性回归方程;
(2)若实际生产中所容许的每小时最大有缺点物件数为10,则机器的速度不得超过多少转/秒?(结果精确到1)
(1)假设y与x之间存在线性相关关系,求y与x之间的线性回归方程;
(2)若实际生产中所容许的每小时最大有缺点物件数为10,则机器的速度不得超过多少转/秒?(结果精确到1)
已知成线性相关关系的变量x，y之间的关系如下表所示，则回归直线一定过点( )
| x | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |
| y | 2.11 | 2.85 | 4.08 | 10.15 |
| A．(0.1，2.11) | B．(0.2，2.85) |
| C．(0.3，4.08) | D．(0.275，4.7975) |
某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此作了四次试验，得到的数据如下：
(1)求出y关于x的线性回归方程
，并在坐标系中画出回归直线；
(2)试预测加工10个零件需要的时间．
(注：
,
＝54)
| 零件的个数x(个) | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 加工的时间y(小时) | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(1)求出y关于x的线性回归方程
，并在坐标系中画出回归直线；(2)试预测加工10个零件需要的时间．
(注：
,＝54)为了解某社区居民购买水果和牛奶的年支出费用与购买食品的年支出费用的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如下统计表：
根据上表可得回归方程
＝
x＋
，其中＝0.59，
，据此估计，该社区一户购买食品的年支出费用为3.00万元的家庭购买水果和牛奶的年支出费用约为（ ）
| 购买食品的年支出费用x/万元 | 2.09 | 2.15 | 2.50 | 2.84 | 2.92 |
| 购买水果和牛奶的年支出费用y/万元 | 1.25 | 1.30 | 1.50 | 1.70 | 1.75 |
根据上表可得回归方程
＝x＋ ，其中＝0.59，，据此估计，该社区一户购买食品的年支出费用为3.00万元的家庭购买水果和牛奶的年支出费用约为（ ）| A．1.795万元 | B．2.555万元 |
| C．1.915万元 | D．1.945万元 |
下列说法中，不正确的是
| A．两个变量的任何一组观测值都能得到线性回归方程 |
| B．在平面直角坐标系中，用描点的方法得到表示两个变量的关系的图象叫做散点图 |
| C．线性回归方程反映了两个变量所具备的线性相关关系 |
| D．线性相关关系可分为正相关和负相关 |
某集团为了解新产品的销售情况，销售部在3月1日至3月5日连续五天对某个大型批发市场中该产品一天的销售量及其价格进行了调查，其中该产品的价格x(元)与销售量y(万件)的统计资料如下表所示：
已知销售量y(万件)与价格x(元)之间具有线性相关关系，其回归直线方程为
＝
x＋40.若该集团将产品定价为10.2元，预测该批发市场的日销售量约为( )
| 日期 | 3月1日 | 3月2日 | 3月3日 | 3月4日 | 3月5日 |
| 价格x(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 |
| 销售量y(万件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 |
已知销售量y(万件)与价格x(元)之间具有线性相关关系，其回归直线方程为
＝x＋40.若该集团将产品定价为10.2元，预测该批发市场的日销售量约为( )| A．7.66万件 | B．7.86万件 |
| C．8.06万件 | D．7.36万件 |
在一段时间内，某种商品的价格x元和需求量y件之间的一组数据为：
且知x与y具有线性相关关系，求出y对x的线性回归方程，并说明拟合效果的好坏．
| x（元） | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
| y（件） | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
且知x与y具有线性相关关系，求出y对x的线性回归方程，并说明拟合效果的好坏．
某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了5次试验．根据收集到的数据（如表）：
由最小二乘法求得回归方程
=0.67x+a，则a的值为__________．
| 零件数x（个） | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 加工时间y（分钟） | 62 | 68 | 75 | 81 | 89 |
由最小二乘法求得回归方程
=0.67x+a，则a的值为__________．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
＝－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．