- 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
- 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
- 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
一商场对每天进店人数和商品销售件数进行了统计对比，得到如下表格：
其中
．
（Ⅰ）以每天进店人数为横轴，每天商品销售件数为纵轴，画出散点图．
（Ⅱ）求回归直线方程．（结果保留到小数点后两位）
（参考数据：
，
，
，
，
，
）
（Ⅲ）预测进店人数为80人时，商品销售的件数．（结果保留整数）
人数 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 |
件数 | 4 | 7 | 12 | 15 | 20 | 23 | 27 |
其中
．（Ⅰ）以每天进店人数为横轴，每天商品销售件数为纵轴，画出散点图．
（Ⅱ）求回归直线方程．（结果保留到小数点后两位）
（参考数据：
，，，，，）（Ⅲ）预测进店人数为80人时，商品销售的件数．（结果保留整数）
某种产品的广告费用支出
万元与销售额
万元之间有如下的对应数据：
(Ⅰ) 根据上表提供的数据，求出y关于x的线性回归方程；
，
，
.
万元与销售额万元之间有如下的对应数据：(Ⅰ) 根据上表提供的数据，求出y关于x的线性回归方程；
（Ⅱ）据此估计广告费用为10万元时，所得的销售收入．
参考公式： 线性回归方程，，.下列说法：
①将一组数据中的每个数据都乘以同一个非零常数
后，标准差也变为原来的倍；
②设有一个回归方程
，变量
增加1个单位时，
平均减少5个单位；
③线性相关系数
越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；
④在某项测量中，测量结果
服从正态分布
，若位于区域
的概率为0.4，则位于区域
内的概率为0.6
⑤利用统计量
来判断“两个事件
的关系”时，算出的值越大，判断“
与
有关”的把握就越大
其中正确的个数是
①将一组数据中的每个数据都乘以同一个非零常数
后，标准差也变为原来的倍；②设有一个回归方程
，变量增加1个单位时，平均减少5个单位；③线性相关系数
越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；④在某项测量中，测量结果
服从正态分布，若位于区域的概率为0.4，则位于区域内的概率为0.6⑤利用统计量
来判断“两个事件的关系”时，算出的值越大，判断“与有关”的把握就越大其中正确的个数是
| A．1 | B．2 | C．3 | D．4 |
为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系，下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间
（单位：
）与当天投篮命中率
之间的关系：
（1）求小李这5天的平均投篮命中率；
（2）用线性回归分析的方法，预测小李该月6号打篮球6小时的投篮命中率.
（单位：）与当天投篮命中率之间的关系：| 时间 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 命中率 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.6 | 0.4 |
（1）求小李这5天的平均投篮命中率；
（2）用线性回归分析的方法，预测小李该月6号打篮球6小时的投篮命中率.
一位妈妈记录了孩子6至9岁的身高（单位：cm），所得数据如下表：
由散点图可知，身高
与年龄
之间的线性回归方程为
，预测该孩子10岁时的身高为
| 年龄（岁） | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 身高（cm） | 118 | 126 | 136 | 144 |
由散点图可知，身高
与年龄之间的线性回归方程为，预测该孩子10岁时的身高为| A．154 | B．153 | C．152 | D．151 |
刘老师是一位经验丰富的高三理科班班主任，经长期研究，他发现高中理科班的学生的数学成绩（总分150分）与理综成绩（物理、化学与生物的综合，总分300分）具有较强的线性相关性，以下是刘老师随机选取的八名学生在高考中的数学得分x与理综得分y（如下表）：
参考数据及公式：
．
（1）求出y关于x的线性回归方程；
（2）若小汪高考数学110分，请你预测他理综得分约为多少分？（精确到整数位）；
（3）小金同学的文科一般，语文与英语一起能稳定在215分左右．如果他的目标是在
高考总分冲击600分，请你帮他估算他的数学与理综大约分别至少需要拿到多少分？（精确到整数位）．
| 学生编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 数学分数x | 52 | 64 | 87 | 96 | 105 | 123 | 132 | 141 |
| 理综分数y | 112 | 132 | 177 | 190 | 218 | 239 | 257 | 275 |
参考数据及公式：
．（1）求出y关于x的线性回归方程；
（2）若小汪高考数学110分，请你预测他理综得分约为多少分？（精确到整数位）；
（3）小金同学的文科一般，语文与英语一起能稳定在215分左右．如果他的目标是在
高考总分冲击600分，请你帮他估算他的数学与理综大约分别至少需要拿到多少分？（精确到整数位）．
某气象站观测点记录的连续4天里，AQI指数M与当天的空气水平可见度y（单位cm）的情况如下表1：
哈尔滨市某月AQI指数频数分布如下表:2：
（1）设
，根据表1的数据，求出y关于x的回归方程；
(参考公式：
其中
)
（2）小张开了一家洗衣店，经统计，当M不高于200时，洗衣店平均每天亏损约2000元,当M在200至400时，洗衣店平均每天收入约4000元，当M大于400时，洗衣店平均每天收入约7000元，根据表2估计小张的洗衣店该月份平均每天的收入.
哈尔滨市某月AQI指数频数分布如下表:2：
（1）设
，根据表1的数据，求出y关于x的回归方程；(参考公式：
其中)（2）小张开了一家洗衣店，经统计，当M不高于200时，洗衣店平均每天亏损约2000元,当M在200至400时，洗衣店平均每天收入约4000元，当M大于400时，洗衣店平均每天收入约7000元，根据表2估计小张的洗衣店该月份平均每天的收入.
某工厂为了对新研发的产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到一组检测数据
如下表所示：
已知变量
具有线性负相关关系，且
现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为：甲
；乙
；丙
，其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的.
（1）试判断谁的计算结果正确？并求出
的值；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过
，则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取
个，求这两个检验数据均为“理想数据”的概率.
如下表所示：已知变量
具有线性负相关关系，且现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为：甲；乙；丙，其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的.（1）试判断谁的计算结果正确？并求出
的值；（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过
，则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取个，求这两个检验数据均为“理想数据”的概率.某学生为了测试煤气灶烧水如何节省煤气的问题设计了一个实验，并获得了煤气开关旋钮旋转的弧度数
与烧开一壶水所用时间
的一组数据，且做了一定的数据处理（如下表），做出了散点图（如下图）.
（1）根据散点图判断，
与
哪一个更适宜作烧水时间关于开关旋转角的回归方程
类型？（不必说明理由）
（2）根据判断结果和表中数据，建立关于的回归方程；
（3）若旋转角与单位时间内煤气输出量
成正比，那么为多少时，烧开一壶水最省煤气？
附：对于一组数据
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
.
与烧开一壶水所用时间的一组数据，且做了一定的数据处理（如下表），做出了散点图（如下图）. |  |  |  |  |  |  |
| 1.47 | 20.6 | 0.78 | 2.35 | 0.81 | -19.3 | 16.2 |
（1）根据散点图判断，
与哪一个更适宜作烧水时间关于开关旋转角的回归方程类型？（不必说明理由）
（2）根据判断结果和表中数据，建立
关于的回归方程；（3）若旋转角
与单位时间内煤气输出量成正比，那么为多少时，烧开一壶水最省煤气？附：对于一组数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，.某工厂为了对新研发的产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到一组检测数据
如下表所示：
已知变量
具有线性负相关关系，且
现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为：甲
；乙
；丙
，其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的.
（1）试判断谁的计算结果正确？并求出
的值；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过
，则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取
个，求“理想数据”个数
的分布列和数学期望.
如下表所示：已知变量
具有线性负相关关系，且现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为：甲；乙；丙，其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的.（1）试判断谁的计算结果正确？并求出
的值；（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过
，则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取个，求“理想数据”个数的分布列和数学期望.