- 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
- 最小二乘法的概念及辨析
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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
从某中学高三年级随机选取4名男生,统计他们的身高
(单位:
)和体重
(单位:
),得到数据如下表:
(1)根据表中数据建立体重
关于身高
的回归方程(系数精确到0.01);
(2)利用(1)的回归方程,分析这4名男生的体重关于身高的变化趋势,并预测一位身高为
的男生的体重.
附:回归方程
的斜率和截距的最小二乘法公式分别为:
,




编号 | 1 | 2 | 3 | 4 |
身高![]() | 165 | 170 | 175 | 178 |
体重![]() | 60 | 64 | 70 | 74 |
(1)根据表中数据建立体重


(2)利用(1)的回归方程,分析这4名男生的体重关于身高的变化趋势,并预测一位身高为

附:回归方程



某品牌奶茶公司计划在A地开设若干个连锁加盟店,经调查研究,加盟店的个数x与平均每个店的月营业额y(万元)具有如下表所示的数据关系:
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)根据(1)中的结果分析,为了保证平均每个加盟店的月营业额不少于14.6万元,则A地开设加盟店的个数不能超过几个?
参考公式:线性回归方程
中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
,
x | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 |
y | 20.9 | 20.2 | 19 | 17.8 | 17.1 |
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)根据(1)中的结果分析,为了保证平均每个加盟店的月营业额不少于14.6万元,则A地开设加盟店的个数不能超过几个?
参考公式:线性回归方程



一商场对5年来春节期间服装类商品的优惠金额
(单位:万元)与销售额
(单位:万元)之间的关系进行分析研究并做了记录,得到如下表格.
(1)画出散点图,并判断服装类商品的优惠金额与销售额是正相关还是负相关;

(2)根据表中提供的数据,求出
与
的回归方程
;
(3)若2019年春节期间商场预定的服装类商品的优惠金额为10万元,估计该商场服装类商品的销售额.
参考公式:
参考数据:


日期 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 |
![]() | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
![]() | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
(1)画出散点图,并判断服装类商品的优惠金额与销售额是正相关还是负相关;

(2)根据表中提供的数据,求出



(3)若2019年春节期间商场预定的服装类商品的优惠金额为10万元,估计该商场服装类商品的销售额.
参考公式:

参考数据:

某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x与乘客等候人数y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y的差,若差值的绝对值都不超过1,则称所求方程是“恰当回归方程”.
(1)从这6组数据中随机选取4组数据,求剩下的2组数据的间隔时间相邻的概率;
(2)若选取的是中间4组数据,求y关于x的线性回归方程
,并判断此方程是否是“恰当回归方程”.
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x/分 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
等候人数y/人 | 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)从这6组数据中随机选取4组数据,求剩下的2组数据的间隔时间相邻的概率;
(2)若选取的是中间4组数据,求y关于x的线性回归方程

附:对于一组数据




初三年级为了增强学生体质,提高体育成绩,让学生每天进行一个小时的阳光体育活动.随着锻炼时间的增长,学生身体素质越来越好,体育成绩
分以上的学生也越来越多.用
表示
月后体育成绩
分以上的学生的百分比,得到了如下数据.
(1)求出
关于
的回归直线方程;
(2)试根据
求出的线性回归方程,预测7个月后,体育成绩
分以上的学生的百分比是多少?
参考公式:由最小二乘法所得回归直线的方程是
其中,
.




![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
体育成绩![]() 学生的百分比 ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
(1)求出


(2)试根据


参考公式:由最小二乘法所得回归直线的方程是


某农场所对冬季昼夜温差大小与某反季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2019年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,得到如下表:
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,再对被选取的两组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻的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
;并预报当温差为
时,种子发芽数.
附:回归直线方程:
,其中
;
日期 | 12月1日 | 12月2日 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 |
温差![]() | 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,再对被选取的两组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻的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


附:回归直线方程:



近期,长沙市公交公司推出“湘行一卡通”
扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,乘客只需利用手机下载“湘行一卡通”
,再通过扫码即可支付乘车费用.相比传统的支付方式,扫码支付方式极为便利,吸引了越来越多的人使用扫码支付,某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用
表示活动推出的天数,
表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如下表所示:
根据以上数据,绘制了散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,
与
(
,
均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次
关于活动推出天数
的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立
关于
的回归方程,并预测活动推出第
天使用扫码支付的人次;
(3)推广期结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下
假设该线路公交车票价为
元,使用现金支付的乘客无优惠,使用乘车卡支付的乘客享受
折优惠,扫码支付的乘客随机优惠,根据统计结果得知,使用扫码支付的乘客中有
的概率享受
折优惠,有
的概率享受
折优惠,有
的概率享受
折优惠.根据给定数据以事件发生的频率作为相应事件发生的概率,在不考虑其它因素的条件下,求一名乘客一次乘车的平均费用.参考数据:
其中:
,
参考公式:对于一组数据
,
,…,
…,
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
.




![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
根据以上数据,绘制了散点图.

(1)根据散点图判断,在推广期内,






(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立



(3)推广期结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下
支付方式 | 现金 | 乘车卡 | 扫码 |
比例 | ![]() | ![]() | ![]() |
假设该线路公交车票价为








![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
其中:


参考公式:对于一组数据








艾滋病是一种危害性极大的传染病,由感染艾滋病病毒
病毒
引起,它把人体免疫系统中最重要的CD4T淋巴细胞作为主要攻击目标,使人体丧失免疫功能
下表是近八年来我国艾滋病病毒感染人数统计表:
请根据该统计表,画出这八年我国艾滋病病毒感染人数的折线图;

请用相关系数说明:能用线性回归模型拟合y与x的关系;
建立y关于x的回归方程
系数精确到
,预测2019年我国艾滋病病毒感染人数.
参考数据:
;
,
,
,
参考公式:相关系数
,
回归方程
中,
,
.



年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
感染者人数![]() ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | 85 |






参考数据:




参考公式:相关系数

回归方程




某公司生产的某种产品,如果年返修率不超过千分之一,则其生产部门当年考核优秀,现获得该公司2011-2018年的相关数据如下表所示:
注:年返修率=
(1)从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据,以
表示3年中生产部门获得考核优秀的次数,求
的分布列和数学期望;
(2)根据散点图发现2015年数据偏差较大,如果去掉该年的数据,试用剩下的数据求出年利润
(百万元)关于年生产台数
(万台)的线性回归方程(精确到0.01).
附:线性回归方程
中,
,
.
年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年生产台数(万台) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 10 | 11 |
该产品的年利润(百万元) | 2.1 | 2.75 | 3.5 | 3.25 | 3 | 4.9 | 6 | 6.5 |
年返修台数(台) | 21 | 22 | 28 | 65 | 80 | 65 | 84 | 88 |
部分计算结果:![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
注:年返修率=

(1)从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据,以


(2)根据散点图发现2015年数据偏差较大,如果去掉该年的数据,试用剩下的数据求出年利润


附:线性回归方程




某医疗科研项目组对5只实验小白鼠体内的
两项指标数据进行收集和分析、得到的数据如下表:
(1)若通过数据分析,得知
项指标数据与
项指标数据具有线性相关关系,试根据上表,求
项指标数据
关于
项指标数据
的线性回归方程
;
(2)现要从这5只小白鼠中随机抽取3只,求其中至少有一只的
项指标数据高于3的概率.
参考公式:


指标 | 1号小白鼠 | 2号小白鼠
| 3号小白鼠
| 4号小白鼠
| 5号小白鼠 |
A | 5 | 7 | 6 | 9 | 8 |
B | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 |
(1)若通过数据分析,得知







(2)现要从这5只小白鼠中随机抽取3只,求其中至少有一只的

参考公式:

