- 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
一只红铃虫的产卵数y和温度x有关，现收集了6组观测数据于下表中，通过散点图可以看出样本点分布在一条指数型函数y=
的图象的周围.
(1)试求出y关于x的上述指数型的回归曲线方程(结果保留两位小数)；
(2)试用(1)中的回归曲线方程求相应于点(24，17)的残差
.(结果保留两位小数)
几点说明：
①结果中的
都应按题目要求保留两位小数.但在求
时请将
的值多保留一位即用保留三位小数的结果代入.
②计算过程中可能会用到下面的公式：回归直线方程的斜率=
=
，截距
.
③下面的参考数据可以直接引用：
=25，
=31.5，
≈3.05，
=5248，
≈476.08，
，ln18.17≈2.90.
的图象的周围.(1)试求出y关于x的上述指数型的回归曲线方程(结果保留两位小数)；
(2)试用(1)中的回归曲线方程求相应于点(24，17)的残差
.(结果保留两位小数)| 温度x(°C) | 20 | 22 | 24 | 26 | 28 | 30 |
| 产卵数y(个) | 6 | 9 | 17 | 25 | 44 | 88 |
| z=lny | 1.79 | 2.20 | 2.83 | 3.22 | 3.78 | 4.48 |
几点说明：
①结果中的
都应按题目要求保留两位小数.但在求时请将的值多保留一位即用保留三位小数的结果代入.②计算过程中可能会用到下面的公式：回归直线方程的斜率
==，截距.③下面的参考数据可以直接引用：
=25，=31.5，≈3.05，=5248，≈476.08，，ln18.17≈2.90.某零售公司从1月至6月的销售量与利润的统计数据如下：
（1）根据2月至5月4个月的统计数据，求出
关于
的回归直线方程
.（
的结果用分数表示）；
（2）若由回归直线方程得到的估计数据与实际数据的误差均不超过1万元，则认为得到的回归直线方程是有效的.试用1月和6月的数据估计所得的回归直线方程是否有效？
参考公式：
，
.
参考数据：
，
.
| 月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 销售量/万件 | 6 | 8 | 12 | 13 | 11 | 10 |
| 利润/万元 | 12 | 16 | 26 | 29 | 25 | 22 |
（1）根据2月至5月4个月的统计数据，求出
关于的回归直线方程.（的结果用分数表示）；（2）若由回归直线方程得到的估计数据与实际数据的误差均不超过1万元，则认为得到的回归直线方程是有效的.试用1月和6月的数据估计所得的回归直线方程是否有效？
参考公式：
，.参考数据：
，.某省级示范高中高三年级对考试的评价指标中，有“难度系数”和“区分度”两个指标.其中，难度系数=年级总平均分
总分，区分度=（实验班的平均分—普通班的平均分）总分.
（1）某次数学考试满分150分，随机从实验班和普通班各抽取三人，实验班三人的成绩分别为：147、142、137；普通班三人的成绩分别为：97、102、113，通过样本计算本次考试的区分度（精确到0.01）；
（2）以下表格是高三年级6次考试的统计数据：
令
，求出
关于
的线性回归方程，并预报
时的值（系数精确到0.01）.
参考数据：
，
.
回归方程中斜率和截距的最小二乘法公式分别为：
.
总分，区分度=（实验班的平均分—普通班的平均分）总分.（1）某次数学考试满分150分，随机从实验班和普通班各抽取三人，实验班三人的成绩分别为：147、142、137；普通班三人的成绩分别为：97、102、113，通过样本计算本次考试的区分度（精确到0.01）；
（2）以下表格是高三年级6次考试的统计数据：
令
，求出关于的线性回归方程，并预报时的值（系数精确到0.01）.参考数据：
，.回归方程中斜率和截距的最小二乘法公式分别为：
. 在一段时间内，分5次测得某种商品的价格
（万元）和需求量
（吨）之间的一组数据为：
价格 | 1.4 | 1.6 | 1.8 | 2 | 2.2 |
需求量 | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
（Ⅰ）根据上表数据，求出回归直线方程
；
（Ⅱ）试根据（Ⅰ）中求出的回归方程预估当价格为1.9万元时，需求量大约是多少吨？
（参考公式：
，
）
我国西部某贫困地区2011年至2017年农村居民家庭人均年收入
（千元）的数据如下表：
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，预测该地区2019年农村居民家庭人均年收入将达到多少千元.
附：线性回归方程
中，
，
.
参考数据：
，
.
（千元）的数据如下表：| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均年收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
（1）求
关于的线性回归方程；（2）利用（1）中的回归方程，预测该地区2019年农村居民家庭人均年收入将达到多少千元.
附：线性回归方程
中，，.参考数据：
，. 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
关于
的回归方程
（2）用所求回归方程预测该地区2018年（
）的人民币储蓄存款.
（参考公式：
，
，）
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 储蓄存款（千亿元） | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 |
（1）求
关于的回归方程（2）用所求回归方程预测该地区2018年（
）的人民币储蓄存款.（参考公式：
，，）
的斜率估值为1.23，样本中心点为
，当
时，估计
的值为___．右边表格提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x（吨）与相应的生产能耗y（吨标准煤）的几组对照数据．
（1）请画出上表数据的散点图；
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程
＝
x＋
；
（参考数值：3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5,
）
| x | 3 | 4 | 5 | 6 |
| y | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
（1）请画出上表数据的散点图；
（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程
＝x＋；（参考数值：3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5,
）为研究昼夜温差大小与某疾病的患病人数之间的关系，经查询得到今年上半年每月15号的昼夜温差情况与患者的人数如表：
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．
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y关于x的线性回归方程
；
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，试问中所得线性回归方程是否理想？
参考公式：
，
| 日期 | 1月15日 | 2月15日 | 3月15日 | 4月15日 | 5月15日 | 6月15日 |
昼夜温差 | 10 | 11 | 10 | 10 | 9 | 7 |
患者人数 个 | 21 | 26 | 20 | 18 | 16 | 8 |
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．
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y关于x的线性回归方程；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，试问中所得线性回归方程是否理想？参考公式：
，
必过点( )
