- 集合与常用逻辑用语
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- 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
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- 不等式选讲
- 矩阵与变换
- 初中衔接知识点
- 竞赛知识点
假设关于某种设备的使用年限
(年)与所支出的维修费用
(万元)有如下统计:
已知
,
.
, 
(1)求
,
;
(2)
与
具有线性相关关系,求出线性回归方程;
(3)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?


![]() | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
![]() | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
已知




(1)求


(2)


(3)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?
一台机器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,随机器的运转的速度而变化,具有线性相关关系,下表为抽样试验的结果:
(1)如果
对
有线性相关关系,求回归方程;
(2)若实际生产中,允许每小时生产的产品中有缺点的零件最多有1个,那么机器的运转速度应控制在什么范围内?参考公式:
,
.
转速![]() | 8 | 10 | 12 | 14 | 16 |
每小时生产有缺点的零件数![]() | 5 | 7 | 8 | 9 | 11 |
(1)如果


(2)若实际生产中,允许每小时生产的产品中有缺点的零件最多有1个,那么机器的运转速度应控制在什么范围内?参考公式:



某城市的公交公司为了方便市民出行,科学规划车辆投放,在一个人员密集流动地段增设一个起点站,为了研究车辆发车间隔时间
与乘客等候人数
之间的关系,经过调查得到如下数据:
调查小组先从这6组数据中选取4组数据求线性回归方程,再用剩下的2组数据进行检验.检验方法如下:先用求得的线性回归方程计算间隔时间对应的等候人数
,再求
与实际等候人数
的差,若差值的绝对值不超过1,则称所求方程是“恰当回归方程”.
(1)若选取的是后面4组数据,求
关于
的线性回归方程
;
(2)判断(1)中的方程是否是“恰当回归方程”;
(3)为了使等候的乘客不超过35人,试用(1)中方程估计间隔时间最多可以设置为多少(精确到整数)分钟?
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:
,
.


间隔时间(![]() | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
等候人数(![]() | 23 | 25 | 26 | 29 | 28 | 31 |
调查小组先从这6组数据中选取4组数据求线性回归方程,再用剩下的2组数据进行检验.检验方法如下:先用求得的线性回归方程计算间隔时间对应的等候人数



(1)若选取的是后面4组数据,求



(2)判断(1)中的方程是否是“恰当回归方程”;
(3)为了使等候的乘客不超过35人,试用(1)中方程估计间隔时间最多可以设置为多少(精确到整数)分钟?
附:对于一组数据







在高中学习过程中,同学们经常这样说“如果物理成绩好,那么学习数学就没什么问题”某班针对“高中生物理对数学学习的影响”进行研究,得到了学生的物理成绩与数学成绩具有线性相关关系的结论,现从该班随机抽取5名学生在一次考试中的物理和数学成绩,如表:
(1)求数学y成绩关于物理成绩x的线性回归方程
(
精确到0.1),若某位学生的物理成绩为80分时,预测他的数学成绩.
(2)要从抽取的这五位学生中随机选出三位参加一项知识竞赛,以x表示选中的学生的数学成绩高于100分的人数,求随机变量X的分布列及数学期望.
编号成绩 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
物理(x) | 90 | 85 | 74 | 68 | 63 |
数学(y) | 130 | 125 | 110 | 95 | 90 |
(1)求数学y成绩关于物理成绩x的线性回归方程


(2)要从抽取的这五位学生中随机选出三位参加一项知识竞赛,以x表示选中的学生的数学成绩高于100分的人数,求随机变量X的分布列及数学期望.
某单位为了了解用电量
(度)与当天平均气温
(°C)之间的关系,随机统计了某4天的当天平均气温与用电量(如右表)。由数据运用最小二乘法得线性回归方程
,则
__________.




平均气温![]() | 18 | 13 | 10 | -1 |
用电量![]() | 25 | 35 | 37 | 63 |
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)画出散点图;
(2)求回归直线方程;
(3)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考方式:线性回归方程系数公式
;②参考数据:
.


外卖份数![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
收入![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |

(1)画出散点图;
(2)求回归直线方程;
(3)据此估计外卖份数为12份时,收入为多少元.
注:①参考方式:线性回归方程系数公式


大学生赵敏利用寒假参加社会实践,对机械销售公司7月份至12月份销售某种机械配件的销售量及销售单价进行了调查,销售单价x和销售量y之间的一组数据如表所示:
(1)根据7至11月份的数据,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不超过0.5元,则认为所得到的回归直线方程是理想的,试问(1)中所得到的回归直线方程是否理想?
(3)预计在今后的销售中,销售量与销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种机器配件的成本是2.5元/件,那么该配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润?(注:利润=销售收入-成本).
参考公式:回归直线方程
,其中
,参考数据:
.
月份i | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
销售单价xi(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 | 8 |
销售量yi(件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 | 14 |
(1)根据7至11月份的数据,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不超过0.5元,则认为所得到的回归直线方程是理想的,试问(1)中所得到的回归直线方程是否理想?
(3)预计在今后的销售中,销售量与销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种机器配件的成本是2.5元/件,那么该配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润?(注:利润=销售收入-成本).
参考公式:回归直线方程



某公司为了提高利润,从2012年至2018年每年对生产环节的改进进行投资,投资金额与年利润增长的数据如下表:
(1)请用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程;如果2019年该公司计划对生产环节的改进的投资金额是8万元,估计该公司在该年的年利润增长是多少?(结果保留2位小数)
(2)现从2012—2018年这7年中抽取2年进行调查,记
=年利润增长-投资金额,求这两年都是
>2(万元)的概率.
参考公式:回归方程
中,

年 份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
投资金额(万元) | 4.5 | 5.0 | 5.5 | 6.0 | 6.5 | 7.0 | 7.5 |
年利润增长(万元) | 6.0 | 7.0 | 7.4 | 8.1 | 8.9 | 9.6 | 11.1 |
(1)请用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程;如果2019年该公司计划对生产环节的改进的投资金额是8万元,估计该公司在该年的年利润增长是多少?(结果保留2位小数)
(2)现从2012—2018年这7年中抽取2年进行调查,记


参考公式:回归方程




凤天路上某小区新开了一家“重庆小面”面馆,店主统计了开业后五天中每天的营业额(单位:百元),得到下表中的数据,分析后可知
与x之间具有线性相关关系. (附:回归直线方程
中,
,
)

(1)求营业额
关于天数x的线性回归方程;
(2)试估计这家面馆第6天的营业额.





(1)求营业额

(2)试估计这家面馆第6天的营业额.
如图是某公司一种产品的日销售量
(单位:百件)关于日最高气温
(单位:
)的散点图.

数据:
(1)请剔除一组数据,使得剩余数据的线性相关性最强,并用剩余数据求日销售量
关于日最高气温
的线性回归方程
;
(2)根据现行《重庆市防暑降温措施管理办法》.若气温超过36度,职工可享受高温补贴.已知某日该产品的销售量为53.1,请用(1)中求出的线性回归方程判断该公司员工当天是否可享受高温补贴?
附:
,
.




数据:
![]() | 13 | 15 | 19 | 20 | 21 |
![]() | 26 | 28 | 30 | 18 | 36 |
(1)请剔除一组数据,使得剩余数据的线性相关性最强,并用剩余数据求日销售量



(2)根据现行《重庆市防暑降温措施管理办法》.若气温超过36度,职工可享受高温补贴.已知某日该产品的销售量为53.1,请用(1)中求出的线性回归方程判断该公司员工当天是否可享受高温补贴?
附:

