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下表是某学生在4月份开始进人冲刺复习至高考前的5次大型联考数学成绩(分);

(1)请画出上表数据的散点图;

(2)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;
②若在4月份开始进入冲刺复习前,该生的数学分数最好为116分,并以此作为初始分数,利用上述回归方程预测高考的数学成绩,并以预测高考成绩作为最终成绩,求该生4月份后复习提高率.(复习提高率=
,分数取整数)
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
,
.

(1)请画出上表数据的散点图;

(2)①请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出


②若在4月份开始进入冲刺复习前,该生的数学分数最好为116分,并以此作为初始分数,利用上述回归方程预测高考的数学成绩,并以预测高考成绩作为最终成绩,求该生4月份后复习提高率.(复习提高率=

附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为


《中华人民共和国道路交通安全法》第47条的相关规定:机动车行经人行横道时,应当减速慢行;遇行人正在通过人行横道,应当停车让行,俗称“礼让斑马线”,《中华人民共和国道路交通安全法》 第90条规定:对不礼让行人的驾驶员处以扣3分,罚款50元的处罚.下表是某市一主干路口监控设备所抓拍的5个月内驾驶员不“礼 让斑马线”行为统计数据:

(1)请利用所给数据求违章人数
与月份
之间的回归直线方程
;
(2)预测该路口 9月份的不“礼让斑马线”违章驾驶员人数;
(3)若从表中3、4月份分别抽取4人和2人,然后再从中任选2 人进行交规调查,求抽到的两人恰好来自同一月份的概率.
参考公式:
,
.

(1)请利用所给数据求违章人数



(2)预测该路口 9月份的不“礼让斑马线”违章驾驶员人数;
(3)若从表中3、4月份分别抽取4人和2人,然后再从中任选2 人进行交规调查,求抽到的两人恰好来自同一月份的概率.
参考公式:



据某市地产数据研究院的数据显示,2016年该市新建住宅销售均价走势如图所示,为抑制房价过快上涨,政府从8月份采取宏观调控措施,10月份开始房价得到很好的抑制.
参考数据:
,(说明:以上数据
为3月至7月的数据)

回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
, 
(1)地产数据研究院研究发现,3月至7月的各月均价
(万元/平方米)与月份
之间具有较强的线性相关关系,试建立
关于
的回归方程(系数精确到 0.01),政府若不调控,依次相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价;
(2)地产数据研究院在2016年的12个月份中,随机抽取三个月份的数据作样本分析,若关注所抽三个月份的所属季度,记不同季度的个数为X,求X的分布列和数学期望.
参考数据:



回归方程



(1)地产数据研究院研究发现,3月至7月的各月均价




(2)地产数据研究院在2016年的12个月份中,随机抽取三个月份的数据作样本分析,若关注所抽三个月份的所属季度,记不同季度的个数为X,求X的分布列和数学期望.
一台机器使用的时间较长,但还可以使用,它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有缺点,每小时生产有缺点零件的多少,随机器运转速度而变化,下表为抽样试验的结果:
(1)利用散点图或相关系数r的大小判断变量y对x是否线性相关?为什么?
(2)如果y与x有线性相关关系,求回归直线方程;
(3)若实际生产中,允许每小时的产品中有缺点的零件最多为10个,那么机器的运转速度应控制在什么范围内?
(最后结果精确到0.001.参考数据:
,
,
)
回归分析有关公式:r=
,
,
.
转速x(转/秒) | 16 | 14 | 12 | 8 |
每小时生产有缺点的零件数y(件) | 11 | 9 | 8 | 5 |
(1)利用散点图或相关系数r的大小判断变量y对x是否线性相关?为什么?
(2)如果y与x有线性相关关系,求回归直线方程;
(3)若实际生产中,允许每小时的产品中有缺点的零件最多为10个,那么机器的运转速度应控制在什么范围内?
(最后结果精确到0.001.参考数据:




回归分析有关公式:r=



调查某市出租车使用年限
和该年支出维修费用
(万元),得到数据如下:
(1)求线性回归方程;
(2)由(1)中结论预测第10年所支出的维修费用.(
)


使用年限![]() | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
维修费用![]() | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
(1)求线性回归方程;
(2)由(1)中结论预测第10年所支出的维修费用.(

从某居民区随机抽取
个家庭,获得第
个家庭的月收入
(单位:千元)与月储蓄
(单位:千元)的数据资料,算得
,
,
,
.
(1)求家庭的月储蓄
对月收入
的线性回归方程
;
(2)判断变量
与
之间是正相关还是负相关;
(3)若该居民区某家庭月收入为
千元,预测该家庭的月储蓄.其中
,
为样本平均值,线性回归方程也可写为
,附:线性回归方程
中,
,
.








(1)求家庭的月储蓄



(2)判断变量


(3)若该居民区某家庭月收入为







某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如下资料:
该农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日的两组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出y关于x的线性回归方程
=bx+a;
(3)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颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?
日期 | 12月1日 | 12月2日 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 |
温差x/℃ | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
发芽数y /颗 | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
该农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日的两组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出y关于x的线性回归方程

(3)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颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?
已知由样本数据集合
,求得的回归直线方程为
,且
,若去掉两个数据点 (4.1,5.7)和(3.9,4.3)后重新求得的回归直线方程
的斜率估计值为1.2,则此回归直线
的方程为_______.





一只红铃虫的产卵数y和温度x有关,现收集了7组观测数据如下表:
(I)根据散点图判断,
与
哪一个适宜作为产卵数
关于温度
的回归方程类型(给出判断即可,不必说明理由);
(II)根据(I)的判断结果及表中数据,建立
关于
的回归方程;
(Ⅲ)红铃虫是棉区危害较重的害虫,可从农业、物理和化学三个方面进行防治,其中农业方面防治有3种方法,物理方面防治有1种方法,化学方面防治3种方法,现从7种方法中选3种方法进行综合防治(即3种方法不能全部来自同一方面,至少来自两个方面),X表示在综合防治中农业方面的防治方法的种数,求X的分布列及数学期望E(X).
附:可能用到的公式及数据表中(表中
,
=
,
=
,
=
)
对于一组数据
,
,……,
,其回归线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为:
,

温度x/℃ | 21 | 23 | 25 | 27 | 29 | 32 | 35 |
产卵个数y/个 | 7 | 11 | 21 | 24 | 66 | 115 | 325 |
(I)根据散点图判断,




(II)根据(I)的判断结果及表中数据,建立


(Ⅲ)红铃虫是棉区危害较重的害虫,可从农业、物理和化学三个方面进行防治,其中农业方面防治有3种方法,物理方面防治有1种方法,化学方面防治3种方法,现从7种方法中选3种方法进行综合防治(即3种方法不能全部来自同一方面,至少来自两个方面),X表示在综合防治中农业方面的防治方法的种数,求X的分布列及数学期望E(X).
附:可能用到的公式及数据表中(表中










![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
27.430 | 3.612 | 81.290 | 147.700 | 2763.764 | 705.592 | 40.180 |
对于一组数据







近些年来,随着空气污染加剧,全国各地雾霾天气增多.《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》将空气质量指数分为六级:其中,中度污染(四级),指数为151—200;重度污染(五级),指数为201—300;严重污染(六级),指数大于300 .某气象站观测点记录了某市五月1号—4号连续4天里,AQI指数M与当天的空气水平可见度
(单位cm)的情况如下表1:
该市五月AQI指数频数分布如下表2:
(1)设
,根据表1的数据,求出
关于
的回归直线方程,并利用所求的回归直线方程分析该市五月1号—4号连续4天空气水平可见度的变化情况.
(2)小张开了一家洗车店,生意的好坏受到空气质量影响很大. 经统计,当M不高于200时,洗车店平均每天亏损约2000元;当M在200至400时,洗车店平均每天收入约4000元;当M大于400时,洗车店平均每天收入约7000元. 将频率看作概率,求小张的洗车店五月某一天能够获利的概率,并根据表2估计五月份平均每天的收入.
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:

M | 900 | 700 | 300 | 100 |
![]() | 0.5 | 3.5 | 6.5 | 9.5 |
该市五月AQI指数频数分布如下表2:
M | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
频数 | 3 | 6 | 12 | 6 | 3 |
(1)设



(2)小张开了一家洗车店,生意的好坏受到空气质量影响很大. 经统计,当M不高于200时,洗车店平均每天亏损约2000元;当M在200至400时,洗车店平均每天收入约4000元;当M大于400时,洗车店平均每天收入约7000元. 将频率看作概率,求小张的洗车店五月某一天能够获利的概率,并根据表2估计五月份平均每天的收入.
附:对于一组数据



