- 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
某家庭连续五年收入
与支出
如下表：
画散点图知：与线性相关，且求得的回归方程是
，其中
，则据此预计该家庭2017年若收入15万元，支出为（ ）万元.
与支出如下表：| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 收入（万元） | 8.2 | 8.6 | 10.0 | 11.3 | 11.9 |
| 支出（万元） | 6.2 | 7.5 | 8.0 | 8.5 | 9.8 |
画散点图知：
与线性相关，且求得的回归方程是，其中，则据此预计该家庭2017年若收入15万元，支出为（ ）万元.| A．11.4 | B．11.8 | C．12.0 | D．12.2 |
某特色餐馆开通了美团外卖服务,在一周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)已知变量
具有线性相关关系，求回归直线方程;
(2)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考公式:
，
(份)与收入(元)之间有如下的对应数据:(1)已知变量
具有线性相关关系，求回归直线方程;(2)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考公式:
，已知
取值如表：画散点图分析可知：
与
线性相关，且求得回归方程为
，则
的值（精确到0.1）为 （ ）
取值如表：画散点图分析可知：与线性相关，且求得回归方程为，则的值（精确到0.1）为 （ ） | 0 | 1 | 4 | 5 | 6 |
| 1.3 | |  | 5.6 | 7.4 |
| A．1.5 | B．1.6 | C．1.7 | D．1.8 |
与
之间的一组数据：
，则
的值为（ ）某工厂某产品近几年的产量统计如下表：
（1）根据表中数据，求
关于
的线性回归方程
；
（2）若近几年该产品每千克的价格
（单位：元）与年产量满足的函数关系式为
，且每年该产品都能售完.
①根据（1）中所建立的回归方程预测该地区
年该产品的产量；
②当
为何值时，销售额
最大？
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：
，
.
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量（万件） | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（1）根据表中数据，求
关于的线性回归方程；（2）若近几年该产品每千克的价格
（单位：元）与年产量满足的函数关系式为，且每年该产品都能售完.①根据（1）中所建立的回归方程预测该地区
年该产品的产量；②当
为何值时，销售额最大？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：，.已知
、
取值如下表：
画散点图分析可知：与线性相关，且求得回归方程为
，则
的值为（ ）
、取值如下表： | 0 | 1 | 4 | 5 | 6 |
| 1.3 | |  | 5.6 | 7.4 |
画散点图分析可知：
与线性相关，且求得回归方程为，则的值为（ ）| A．1.425 | B．1.675 | C．1.7 | D．1.4 |
每年10月中上旬是小麦的最佳种植时间，但小麦的发芽会受到土壤、气候等多方面因素的影响.某科技小组为了解昼夜温差的大小与小麦发芽的多少之间的关系，在不同的温差下统计了100颗小麦种子的发芽数，得到了如下数据：
（1）请根据统计的最后三组数据，求出
关于
的线性回归方程
；
（2）若由（1）中的线性回归方程得到的估计值与前两组数据的实际值误差均不超过两颗，则认为线性回归方程是可靠的，试判断（1）中得到的线性回归方程是否可靠；
（3）若100颗小麦种子的发芽率为
颗，则记为
的发芽率，当发芽率为时，平均每亩地的收益为
元，某农场有土地10万亩，小麦种植期间昼夜温差大约为
，根据（1）中得到的线性回归方程估计该农场种植小麦所获得的收益.
附：在线性回归方程中，
.
温差 | 8 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 发芽数（颗） | 79 | 81 | 85 | 86 | 90 |
（1）请根据统计的最后三组数据，求出
关于的线性回归方程；（2）若由（1）中的线性回归方程得到的估计值与前两组数据的实际值误差均不超过两颗，则认为线性回归方程是可靠的，试判断（1）中得到的线性回归方程是否可靠；
（3）若100颗小麦种子的发芽率为
颗，则记为的发芽率，当发芽率为时，平均每亩地的收益为元，某农场有土地10万亩，小麦种植期间昼夜温差大约为，根据（1）中得到的线性回归方程估计该农场种植小麦所获得的收益.附：在线性回归方程
中，.一个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，收集数据如下：
由表中数据，求得线性回归方程为
＝0.65x＋
，根据回归方程，预测加工70个零件所花费的时间为( )
| 零件数x(个) | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 加工时间y(分钟) | 64 | 69 | 75 | 82 | 90 |
由表中数据，求得线性回归方程为
＝0.65x＋ ，根据回归方程，预测加工70个零件所花费的时间为( )| A．102分钟 | B．101分钟 | C．102.5分钟 | D．100分钟 |
某企业的一种商品的产量与单位成本数据如下表：
若根据表中提供的数据，求出
关于
的线性回归方程为
，则
的值等于（ ）
| 产量（万件） |  |  |  |  |  |
| 单位成本（元/件） |  |  |  | |  |
若根据表中提供的数据，求出
关于的线性回归方程为，则的值等于（ ）A． | B． | C． | D． |
已知表中数据y与x有较好的线性关系，通过计算得到y关于x的线性回归方程为
，则相应于下列各点的残差中绝对值最小的是（ ）
，则相应于下列各点的残差中绝对值最小的是（ ）| x | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 |
| y | 4 | 6 | 9 | 10 | 12.5 |
| A．（2，4） | B．（4，6） | C．（8，10） | D．（10，12.5） |