- 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
为了研究某班学生的脚长
(单位:厘米)和身高
(单位:厘米)的关系,从该班随机抽取10名学生,根据测量数据的散点图可以看出
与
之间有线性相关关系,设其回归直线方程为
.已知
,
,
,若该班某学生的脚长为25,据此估计其身高为( )








A.160 | B.165 | C.170 | D.175 |
某机构为了调查某市同时符合条件
与
(条件
:营养均衡,作息规律;条件
:经常锻炼,劳逸结合)的高中男生的体重
(单位:
)与身高
(单位:
)是否存在较好的线性关系,该机构搜集了
位满足条件的高中男生的数据,得到如下表格:
根据表中数据计算得到
关于
的线性回归方程对应的直线的斜率为
.
(1)求
关于
的线性回归方程
(
精确到整数部分);
(2)已知
,且当
时,回归方程的拟合效果较好。试结合数据
,判断(1)中的回归方程的拟合效果是否良好?
(3)该市某高中有
位男生同时符合条件
与
,将这
位男生的身高(单位:
)的数据绘制成如下的茎叶图。利用(1)中的回归方程估计这
位男生的体重未超过
的所有男生体重(单位:
)的平均数(结果精确到整数部分).









身高/![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
体重/![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
根据表中数据计算得到



(1)求




(2)已知



(3)该市某高中有









已知具有相关关系的两个变量
之间的几组数据如下表所示:
(1)请根据上表数据在网格纸中绘制散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出
关于
的线性回归方程
,并估计当
时,
的值.
参考公式:
,
.

![]() | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 |
![]() | 3 | 6 | 7 | 10 | 12 |
(1)请根据上表数据在网格纸中绘制散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出





参考公式:



在“新零售”模式的背景下,自由职业越来越流行,诸如:淘宝网店主、微商等等.现调研某自由职业者的工资收入情况.记
表示该自由职业者平均每天工作的小时数,
表示平均每天工作
个小时的月收入.
假设
与
具有线性相关关系,则
关于
的线性回归方程
必经过点( )



![]() | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
![]() | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 | 6 |
假设





A.![]() | B.![]() | C.![]() | D.![]() |
某小区新开了一家“重庆小面”面馆,店主统计了开业后五天中每天的营业额(单位:百元),得到下表中的数据,分析后可知
与x之间具有线性相关关系.

(1)求营业额
关于天数x的线性回归方程;
(2)试估计这家面馆第6天的营业额.
附:回归直线方程
中,
,
.


(1)求营业额

(2)试估计这家面馆第6天的营业额.
附:回归直线方程



某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了
月
日至
月
日的每天昼夜温差与实验室每天每
颗种子中的发芽数,得到如下资料:
该农科所确定的研究方案是:先从这
组数据中选取
组,用剩下的
组数据求线性回归方程,再对被选取的
组数据进行检验.
(1)求选取的
组数据恰好是不相邻两天数据的概率;
(2)若选取的是
月
日与
月
日的数据,请根据
月
日至
月
日的数据求出
关于
的线性回归方程
;
(3)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
颗.则认为得到的线性回归方程是可靠的.试问(2)中所得到的线性回归方程是可靠的吗?
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
.





日期 | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() |
温差![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
发芽数![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
该农科所确定的研究方案是:先从这




(1)求选取的

(2)若选取的是











(3)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

附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:


某研究机构对高三学生的记忆力
和判断力
进行统计分析,得下表数据:

(1)请根据上表提供的数据,用相关系数
说明
与
的线性相关程度;(结果保留小数点后两位,参考数据:
)
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出
关于
的线性回归方程
;
(3)试根据求出的线性回归方程,预测记忆力为9的同学的判断力.
参考公式:
,
;相关系数
;



(1)请根据上表提供的数据,用相关系数




(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出



(3)试根据求出的线性回归方程,预测记忆力为9的同学的判断力.
参考公式:



某特色餐馆开通了美团外卖服务,在一周之内的某特色菜外卖份数
(份)与收入
(元)之间有如下的对应数据:

(1)画出散点图;

(2)求回归直线方程;
(3)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:参考公式:线性回归方程系数公式
,
参考数据:
,
,



(1)画出散点图;

(2)求回归直线方程;
(3)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:参考公式:线性回归方程系数公式


参考数据:



某产品的质保期是
年,
年内出现因产品质量而影响正常使用的情况都由生产厂家负责,统计此产品的使用年限
(年)与支出的维护费用
(万元),有如下数据:
根据统计可知,
与
线性相关.
(1)求
关于
的回归直线方程;
(2)根据(1)中回归直线方程,估计该产品使用年限为
年时的维护费用.
参考公式:
.




使用年限![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
维护费用![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
根据统计可知,


(1)求


(2)根据(1)中回归直线方程,估计该产品使用年限为

参考公式:
