- 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
近期,某公交公司分别推出支付宝和徽信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用x表示活动推出的天数,y表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如表l所示:
表1

根据以上数据,绘制了如右图所示的散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,
(c,d均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据,求y关于x的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
参考数据:

其中
参考公式:
对于一组数据
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
.
表1

根据以上数据,绘制了如右图所示的散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,

(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据,求y关于x的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
参考数据:

其中

参考公式:
对于一组数据



对于下列表格中的五对数据,已求得的线性回归方程为
=
,则实数m的值为( )


![]() | 196 | 197 | 200 | 203 | 204 |
![]() | 1 | 3 | 6 | 7 | m |
A.8 | B.8.2 | C.8.4 | D.8.5 |
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:

(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图,并由散点图判断销售件数
与进店人数
是否线性相关?(给出判断即可,不必说明理由)

(2)建立
关于
的回归方程(系数精确到0.01),预测进店人数为80时,商品销售的件数(结果保留整数)
(参考数据:
,
,
,
,
,
)

(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图,并由散点图判断销售件数



(2)建立


(参考数据:






国家二孩政策放开后,某市政府主管部门理论预测2018年到2022年全市人口总数与年份的关系有如表所示:
请根据表中提供的数据,运用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
据此,估计2023年该市人口总数.
(附)参考公式:
,
.
年份![]() ![]() | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口数![]() ![]() | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |


(附)参考公式:


二手车经销商小王对其所经营的
型号二手汽车的使用年数
(单位年)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,求
关于
的回归方程,并预测当某辆
型号二手车使用年数为9年时售价约为多少?(
小数点后保留两位有效数字)
(2)基于成本的考虑,该型号二手车的售价不得低于7118元,请根据(1)求出的回归方程预測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:回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
,
.




下面是



(1)由折线图可以看出,可以用线性回归模型拟合






(2)基于成本的考虑,该型号二手车的售价不得低于7118元,请根据(1)求出的回归方程预測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:回归方程




某百货商店今年春节期间举行促销活动,规定消费达到一定标准的顾客可进行一次抽奖活动,随着抽奖活动的有效开展,参与抽奖活动的人数越来越多,该商店经理对春节前
天参加抽奖活动的人数进行统计,
表示第
天参加抽奖活动的人数,得到统计表格如下:
(1)经过进一步统计分析,发现
与
具有线性相关关系.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
;
(2)该商店规定:若抽中“一等奖”,可领取600元购物券;抽中“二等奖”可领取300元购物券;抽中“谢谢惠顾”,则没有购物券.已知一次抽奖活动获得“一等奖”的概率为
,获得“二等奖”的概率为
.现有张、王两位先生参与了本次活动,且他们是否中奖相互独立,求此二人所获购物券总金额
的分布列及数学期望.
参考公式:
,
,
,
.



![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
![]() | 5 | 8 | 8 | 10 | 14 | 15 | 17 |
(1)经过进一步统计分析,发现





(2)该商店规定:若抽中“一等奖”,可领取600元购物券;抽中“二等奖”可领取300元购物券;抽中“谢谢惠顾”,则没有购物券.已知一次抽奖活动获得“一等奖”的概率为



参考公式:




某公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用x表示活动推出的天数,y表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如表所示:
根据以上数据,绘制了散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,
与
(
,
均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次
关于活动推出天数
的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)若y关于x的回归方程不是线性的可通过换元方法把它化归为线性回归方程。例如:
(a、b为常数,e为自然对数的底数),可以两边同时取自然对数
,再令
,先用最小二乘法求出
与x的线性回归方程,再得出y与x的回归方程。根据(1)的判断结果及表1中的数据,求y关于x的回归方程;
(3)由(2)中的回归方程预测活动推出第12天使用扫码支付的人次。
参考数据:
其中
,参考公式:对于一组数据
,
,…,
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
。
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
y | 6 | 11 | 21 | 34 | 66 | 101 | 196 |
根据以上数据,绘制了散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,






(2)若y关于x的回归方程不是线性的可通过换元方法把它化归为线性回归方程。例如:




(3)由(2)中的回归方程预测活动推出第12天使用扫码支付的人次。
参考数据:
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
66 | 1.54 | 2711 | 50.12 | 3.47 |
其中








石嘴山三中最强大脑社对高中学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得下表数据
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程
,预测记忆力为9的同学的判断力.
(2)若记忆力增加5个单位,预测判断力增加多少个单位?
参考公式:
x | 6 | 8 | 10 | 12 |
y | 2 | 3 | 5 | 6 |
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程

(2)若记忆力增加5个单位,预测判断力增加多少个单位?
参考公式:

全民健身倡导全民做到每天参加一次以上的体育健身活动,旨在全面提高国民体质和健康水平.某部门在该市
年发布的全民健身指数中,其中的“运动参与”的评分值(满分
分)进行了统计,制成如图所示的散点图:

(1)根据散点图,建立
关于
的回归方程
;
(2)根据(1)中的回归方程,预测该市
年和
年“运动参与”评分值.
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公式分别为:
.



(1)根据散点图,建立



(2)根据(1)中的回归方程,预测该市


附:对于一组数据


