- 集合与常用逻辑用语
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- 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
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- 复数
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- 初中衔接知识点
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二手车经销商小王对其所经营的A型号二手汽车的使用年数
与销售价格
(单位：万元/辆)进行整理，得到如下数据：
下面是
关于的折线图：
(1)由折线图可以看出，可以用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；
(2)求关于的回归方程，并预测某辆A型号二手车当使用年数为9年时售价约为多少；(
，
小数点后保留两位数字)
(3)基于成本的考虑，该型号二手车的售价不得低于7 118元，请根据(2)求出的回归方程预测在收购该型号二手车时车辆的使用年数不得超过多少年．
参考公式：
，
，
参考数据：
，
，
，
，
，
，
，
.
与销售价格 (单位：万元/辆)进行整理，得到如下数据：| 使用年数 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 售价 | 20 | 12 | 8 | 6.4 | 4.4 | 3 |
 | 3.00 | 2.48 | 2.08 | 1.86 | 1.48 | 1.10 |
下面是
关于的折线图：(1)由折线图可以看出，可以用线性回归模型拟合
与的关系，请用相关系数加以说明；(2)求
关于的回归方程，并预测某辆A型号二手车当使用年数为9年时售价约为多少；(，小数点后保留两位数字)(3)基于成本的考虑，该型号二手车的售价不得低于7 118元，请根据(2)求出的回归方程预测在收购该型号二手车时车辆的使用年数不得超过多少年．
参考公式：
，，参考数据：
，，，，，，，.某商店对新引进的商品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：
(1)求回归直线方程
；
(2)假设今后销售依然服从(Ⅰ)中的关系，且该商品金价为每件5元，为获得最大利润，商店应该如何定价？（利润=销售收入-成本）
参考公式：
.
定价 (元) | 9 | 9.2 | 9.4 | 9.6 | 9.8 | 10 |
销量 （件） | 100 | 94 | 93 | 90 | 85 | 78 |
(1)求回归直线方程
；(2)假设今后销售依然服从(Ⅰ)中的关系，且该商品金价为每件5元，为获得最大利润，商店应该如何定价？（利润=销售收入-成本）
参考公式：
.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)
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)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．