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下表是某小卖部统计出的五天中卖出热茶的杯数与当天气温的对比表:

若卖出热茶的杯数
与气温
近似地满足线性关系,则其关系式最接近的是( )

若卖出热茶的杯数


A.![]() | B.![]() |
C.![]() | D.![]() |
已知具有线性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;
(2)将表格中的数据看作五个点的坐标,则从这五个点中随机抽取2个点,求恰有1个点落在直线
右下方的概率.
参考公式:
,
.

![]() | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 |
![]() | 3 | 6 | 7 | 10 | 12 |
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出





(2)将表格中的数据看作五个点的坐标,则从这五个点中随机抽取2个点,求恰有1个点落在直线

参考公式:


已知某产品连续
个月的广告费
(千元)与销售额
(万元)(
),经过对这些数据的处理,得到如下数据信息:①
;②广告费用
和销售额
之间具有较强的线性相关关系;③回归直线方程
中的
.
那么广告费用为
千元时,则可预测销售额约为__________万元.









那么广告费用为

某葡萄基地的种植专家发现,葡萄每株的收获量
(单位:
)和与它“相近”葡萄的株数
具有线性相关关系(所谓两株作物“相近”是指它们的直线距离不超过
),并分别记录了相近葡萄的株数为1,2,3,4,5,6,7时,该葡萄每株收获量的相关数据如下:

(1)求该葡萄每株的收获量
关于它“相近”葡萄的株数
的线性回归方程及
的方差
;
(2)某葡萄专业种植户种植了1000株葡萄,每株“相近”的葡萄株数按2株计算,当年的葡萄价格按10元/
投入市场,利用上述回归方程估算该专业户的经济收入为多少万元;(精确到0.01)
(3)该葡萄基地在如图所示的正方形地块的每个格点(指纵、横直线的交叉点)处都种了一株葡萄,其中每个小正方形的面积都为
,现在所种葡萄中随机选取一株,求它的收获量的分布列与数学期望.(注:每株收获量以线性回归方程计算所得数据四舍五入后取的整数为依据)




![]() | 1 | 2 | 3 | 5 | 6 | 7 |
![]() | 15 | 13 | 12 | 10 | 9 | 7 |
| | | | | | |

(1)求该葡萄每株的收获量




(2)某葡萄专业种植户种植了1000株葡萄,每株“相近”的葡萄株数按2株计算,当年的葡萄价格按10元/

(3)该葡萄基地在如图所示的正方形地块的每个格点(指纵、横直线的交叉点)处都种了一株葡萄,其中每个小正方形的面积都为

已知具有线性相关的两个变量
之间的一组数据如表:

且回归方程为
,则当
时,
的预测值为( )


且回归方程为



A.58.82 | B.60.18 | C.61.28 | D.62.08 |
某百货公司1~6月份的销售量与利润的统计数据如表:
(1)根据2~5月份的统计数据,求出y关于x的回归直线方程
x+
;
(2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差均不超过2万元,则认为得到的回归直线方程是理想的,试问所得回归直线方程是否理想?
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售量x/万件 | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 | 6 |
利润y/万元 | 22 | 25 | 29 | 26 | 16 | 12 |
(1)根据2~5月份的统计数据,求出y关于x的回归直线方程


(2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差均不超过2万元,则认为得到的回归直线方程是理想的,试问所得回归直线方程是否理想?
由一组样本数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)得到回归直线方程
x+
,那么下面说法中不正确的是( )


A.直线![]() ![]() ![]() |
B.直线![]() ![]() |
C.直线![]() ![]() ![]() |
D.直线![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
随着网络的发展,网上购物越来越受到人们的喜爱,各大购物网站为增加收入,促销策略越来越多样化,促销费用也不断增加.下表是某购物网站2017年1-8月促销费用(万元)和产品销量(万件)的具体数据.

(1)根据数据可知
与
具有线性相关关系,请建立
关于
的回归方程
(系数精确到
);
(2)已知6月份该购物网站为庆祝成立1周年,特制定奖励制度:以
(单位:件)表示日销量,
,则每位员工每日奖励100元;
,则每位员工每日奖励150元;
,则每位员工每日奖励200元.现已知该网站6月份日销量
服从正态分布
,请你计算某位员工当月奖励金额总数大约多少元.(当月奖励金额总数精确到百分位)
参考数据:
,
,其中
,
分别为第
个月的促销费用和产品销量,
.
参考公式:
(1)对于一组数据
,
,
,
,其回归方程
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
,
.
(2)若随机变量
服从正态分布
,则
,
.

(1)根据数据可知






(2)已知6月份该购物网站为庆祝成立1周年,特制定奖励制度:以






参考数据:






参考公式:
(1)对于一组数据







(2)若随机变量




随着我国经济的发展,居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款(年底余额)如下表:
(1)求y关于t的线性回归方程;
(2)用所求回归方程预测该地区2018年(t=6)的人民币储蓄存款.
年 份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
时间代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
储蓄存款y/千亿元 | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 |
(1)求y关于t的线性回归方程;
(2)用所求回归方程预测该地区2018年(t=6)的人民币储蓄存款.