- 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
- + 求回归直线方程
- 最小二乘法的概念及辨析
- 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
已知x，y的取值如下表示：若y与x线性相关，且
，则a=（ ）
，则a=（ ）| x | 0 | 1 | 3 | 4 |
| y | 2.2 | 4.3 | 4.8 | 6.7 |
| A．2.2 | B．2.6 | C．2.8 | D．2.9 |
某学校高一数学兴趣小组对学生每周平均体育锻炼小时数与体育成绩优秀（体育成绩满分100分，不低于85分称优秀）人数之间的关系进行分析研究，他们从本校初二，初三，高一，高二，高三年级各随机抽取了40名学生，记录并整理了这些学生周平均体育锻炼小时数与体育成绩优秀人数，得到如下数据表：
| | 初二 | 初三 | 高一 | 高二 | 高三 |
| 周平均体育锻炼小时数工（单位：小时） | 14 | 11 | 13 | 12 | 9 |
| 体育成绩优秀人数y（单位：人） | 35 | 26 | 32 | 26 | 19 |
该兴趣小组确定的研究方案是：先从这5组数据中选取3组数据求线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验.
（1）若选取的是初三，高一，高二的3组数据，请根据这3组数据，求出y关于x的线性回归方程
；（2）若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差均不超过1，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（1）中所得到的线性回归方程是否可靠？
参考数据：
，
.参考公式：
，
.随着我国经济的高速发展，汽车的销量也快速增加，每年因道路交通安全事故造成伤亡人数超过
万人，根据国家质量监督检验检疫局发布的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阀值与检验》（
-醉驾车的测试
）的规定：饮酒驾车是指车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于
，小于
的驾驶行为；醉酒驾车是指车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于的驾驶行为，某市交通部门从
年饮酒后驾驶机动车辆发生交通事故的驾驶员中随机抽查了
人进行统计，得到如下数据：
已知从这人中任意抽取两人，两人均是醉酒驾车的概率是
.
（1）求
，
的值；
（2）实践证明，驾驶人员血液中的酒精含量与发生交通事故的人数具有线性相关性，试建立
关于
的线性回归方程；
（3）试预测，驾驶人员血液中的酒精含量为多少时，发生交通事故的人数会超过取样人数的
？
参考数据：
，
回归直线方程
中系数计算公式
，
.
万人，根据国家质量监督检验检疫局发布的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阀值与检验》（-醉驾车的测试）的规定：饮酒驾车是指车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于，小于的驾驶行为；醉酒驾车是指车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于的驾驶行为，某市交通部门从年饮酒后驾驶机动车辆发生交通事故的驾驶员中随机抽查了人进行统计，得到如下数据：| 酒精含量
| |  |  |  | |
| 发生交通事故的人数 |  | |  | |  |
已知从这
人中任意抽取两人，两人均是醉酒驾车的概率是.（1）求
，的值；（2）实践证明，驾驶人员血液中的酒精含量与发生交通事故的人数具有线性相关性，试建立
关于的线性回归方程；（3）试预测，驾驶人员血液中的酒精含量为多少时，发生交通事故的人数会超过取样人数的
？参考数据：
，回归直线方程
中系数计算公式，.
、
、
、
、
五位学生的语文成绩
与英语成绩
（单位：分）如下表： | 80 | 75 | 70 | 65 | 60 |
| 70 | 66 | 68 | 64 | 62 |
（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
；（参考数值：
，
）（2）若学生
的语文成绩为90分，是根据（1）求出的线性回归方程，预测其英语成绩（结果保留整数）.（参考公式：
，其中
）某企业计划通过广告宣传来提高销售额，经统计，产品的广告费
（单位：百万元）与销售额
（单位：百万元）之间有如下对应数据：
由表中的数据得线性回归方程为
．投入的广告费
时，销售额的预报值为_______百万元．
（单位：百万元）与销售额（单位：百万元）之间有如下对应数据： | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 15 | 30 | 35 | 40 | 50 |
由表中的数据得线性回归方程为
．投入的广告费时，销售额的预报值为_______百万元．某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系，他们分别到气象局与某医院抄录了1至6月份每月10号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数，得到如下资料：该兴趣小组确定的研究方案是：先从这六组数据中选取2组，用剩下的4组数据求线性回归方程，再用被选取的2组数据进行检验.
（1）若选取的是1月与6月的两组数据，请根据2至5月份的数据，求出
关于
的线性回归方程
；
（2）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2人，则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该小组所得线性回归方程是否理想？
（参考数据
，
）
（参考公式：
，
）
| 日期 | 1月10日 | 2月10日 | 3月10日 | 4月10日 | 5月10日 | 6月10日 |
| 昼夜温差（℃） | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 | 6 |
| 就诊人数（个） | 22 | 25 | 29 | 26 | 16 | 12 |
（1）若选取的是1月与6月的两组数据，请根据2至5月份的数据，求出
关于的线性回归方程；（2）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2人，则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该小组所得线性回归方程是否理想？
（参考数据
，）（参考公式：
，）某农科所对冬季昼夜温差（最高温度与最低温度的差）大小与某反季节大豆新品种一天内发芽数之间的关系进行了分析研究，他们分别记录了12月1日至12月6日每天昼夜最高、最低的温度（如图甲），以及实验室每天每100颗种子中的发芽数情况（如图乙），得到如下资料：
最高温度
最低温度
甲
乙
（1）请画出发芽数y与温差x的散点图；
（2）若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型，请用相关系数说明建立模型的合理性；
（3）①求出发芽数y与温差x之间的回归方程
（系数精确到0.01）；
②若12月7日的昼夜温差为
，通过建立的y关于x的回归方程，估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.
最高温度最低温度甲
乙
（1）请画出发芽数y与温差x的散点图；
（2）若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型，请用相关系数说明建立模型的合理性；
（3）①求出发芽数y与温差x之间的回归方程
（系数精确到0.01）；②若12月7日的昼夜温差为
，通过建立的y关于x的回归方程，估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.参考数据：
.
参考公式：
相关系数：
（当
时，具有较强的相关关系）.
回归方程中斜率和截距计算公式：
.
某书店刚刚上市了《中国古代数学史》，销售前该书店拟定了5种单价进行试销，每本单价（
元）试销l天，得到如表单价（元）与销量
（册）数据：
（1）已知销量与单价具有线性相关关系，求关于的线性回归方程；
（2）若该书每本的成本为
元，要使得售卖时利润最大，请利用所求的线性相关关系确定单价应该定为多少元？（结果保留到整数）
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：
，
．
元）试销l天，得到如表单价（元）与销量（册）数据：| 单价（元） |  |  |  |  |  |
| 销量（册） |  |  | |  |  |
（1）已知销量
与单价具有线性相关关系，求关于的线性回归方程；（2）若该书每本的成本为
元，要使得售卖时利润最大，请利用所求的线性相关关系确定单价应该定为多少元？（结果保留到整数）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：，．某学习小组在研究性学习中，对昼夜温差大小与绿豆种子一天内出芽数之间的关系进行研究该小组在4月份记录了1日至6日每天昼夜最高、最低温度（如图1），以及浸泡的100颗绿豆种子当天内的出芽数（如图2）．
根据上述数据作出散点图，可知绿豆种子出芽数（颗）和温差具有线性相关关系．
附：
，
（1）求绿豆种子出芽数（颗）关于温差的回归方程；
（2）假如4月1日至7日的日温差的平均值为11℃，估计4月7日浸泡的10000颗绿豆种子一天内的出芽数．
根据上述数据作出散点图，可知绿豆种子出芽数（颗）和温差具有线性相关关系．
附：
，（1）求绿豆种子出芽数（颗）关于温差的回归方程；
（2）假如4月1日至7日的日温差的平均值为11℃，估计4月7日浸泡的10000颗绿豆种子一天内的出芽数．