- 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
其食品研究部门为了解一种酒品的储藏年份与芳香度之间的相关关系，在市场上收集到了一部分不同年份的该酒品，并测定了其芳香度（如表）．
由最小二乘法得到回归方程
，但不小心在检测后滴到表格上一滴检测液，污损了一个数据，请你推断该数据为（ ）
| 年份x | 0 | 1 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 芳香度y | 1.3 | 1.8 | 5.6 |  | 7.4 | 9.3 |
由最小二乘法得到回归方程
，但不小心在检测后滴到表格上一滴检测液，污损了一个数据，请你推断该数据为（ ）| A．6.28 | B．6.1 | C．6.5 | D．6.8 |
某种产品的广告费支出
与销售额
（单位：万元）之间的关系如下表：
若已知与的线性回归方程为
，那么当广告费支出为5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ）万元（残差=真实值-预测值）
与销售额（单位：万元）之间的关系如下表： | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
若已知
与的线性回归方程为，那么当广告费支出为5万元时，随机误差的效应（残差）为（ ）万元（残差=真实值-预测值）| A．40 | B．30 | C．20 | D．10 |
柴静《穹顶之下》的播出,让大家对雾霾天气的危害有了更进一步的认识,对于雾霾天气的研究也渐渐活跃起来,某研究机构对春节燃放烟花爆竹的天数x与雾霾天数y进行统计分析,得出下表数据.
(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
；
(2)试根据(1)求出的线性回归方程,预测燃放烟花爆竹的天数为9的雾霾天数.
(相关公式：
)
| x | 4 | 5 | 7 | 8 |
| 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)试根据(1)求出的线性回归方程,预测燃放烟花爆竹的天数为9的雾霾天数.
(相关公式：
)已知x与y之间的一组数据：
若求得关于y与x的线性回归方程为：
，则m的值为（ ）
| x | 0 | 1 | 2 | 3 |
| y | m | 3 | 5.5 | 7 |
若求得关于y与x的线性回归方程为：
，则m的值为（ ）| A．1 | B．0.85 | C．0.7 | D．0.5 |
从某大学随机抽取的5名女大学生的身高
（厘米）和体重
（公斤）数据如下表：
根据上表可得回归直线方程为
，则表格中
的值为__________ ．
（厘米）和体重（公斤）数据如下表： | 165 | 160 | 175 | 155 | 170 |
| 58 | 52 | 62 | 43 | |
根据上表可得回归直线方程为
，则表格中的值为若根据10名儿童的年龄x(岁)和体重y(kg)数据用最小二乘法得到用年龄预报体重的回归方程是
＝2x＋7.已知这10名儿童的年龄分别是2岁、3岁、3岁、5岁、2岁、6岁、7岁、3岁、4岁、5岁，则这10名儿童的平均体重大约是( )
＝2x＋7.已知这10名儿童的年龄分别是2岁、3岁、3岁、5岁、2岁、6岁、7岁、3岁、4岁、5岁，则这10名儿童的平均体重大约是( )| A．14 kg | B．15 kg |
| C．16 kg | D．17 kg |
某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表：
(1) 如果x与y具有线性相关关系，求出回归直线方程；
(2) 预报广告费用为9万元时销售额约为多少万元？
（注：
）
| 广告费用x(万元) | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 销售额y(万元) | 24 | 37 | 49 | 58 |
(1) 如果x与y具有线性相关关系，求出回归直线方程；
(2) 预报广告费用为9万元时销售额约为多少万元？
（注：
）由身高(cm)预报体重(kg)满足y＝0.849x－85.712，若要找到41.638 kg的人，________是在150 cm的人群中(填“一定”或“不一定”)．
某个制作和外卖意大利比萨的餐饮连锁店，其主要客户群是在校大学生，为研究各店铺某季度的销售额与店铺附近地区大学生人数的关系，随机抽取10个分店的样本，得到数据如下：
(1)画出散点图，并判断各店铺该季度的销售额y与店铺附近地区大学生人数x是否具有线性相关关系．
(2)若具有线性相关关系，求回归方程，若某店铺所在地区内有大学生1万人，预测该店铺的季度销售额．
| 店铺编号 | 地区内大学生数x(万人) | 某季度销售额y(万元) |
| 1 | 0.2 | 5.8 |
| 2 | 0.6 | 10.5 |
| 3 | 0.8 | 8.8 |
| 4 | 0.8 | 11.8 |
| 5 | 1.2 | 11.7 |
| 6 | 1.6 | 13.7 |
| 7 | 2 | 15.7 |
| 8 | 2 | 16.9 |
| 9 | 2.2 | 14.9 |
| 10 | 2.6 | 20.2 |
(1)画出散点图，并判断各店铺该季度的销售额y与店铺附近地区大学生人数x是否具有线性相关关系．
(2)若具有线性相关关系，求回归方程，若某店铺所在地区内有大学生1万人，预测该店铺的季度销售额．