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一只红玲虫的产卵数
和温度
有关.现收集了7组观测数据如下表:
为了预报一只红玲虫在
时的产卵数,根据表中的数据建立了
与
的两个回归模型.模型①:先建立
与
的指数回归方程
,然后通过对数变换
,把指数关系变为
与
的线性回归方程:
;模型②:先建立
与
的二次回归方程
,然后通过变换
,把二次关系变为
与
的线性回归方程:
.
(1)分别利用这两个模型,求一只红玲虫在
时产卵数的预测值;
(2)你认为用哪个模型得到的预测值更可靠?并说明理由.(参考数据:模型①的残差平方和
,模型①的相关指数
;模型②的残差平方和
,模型②的相关指数
;
,
,
;
,
,
,
,
,
,
)


温度![]() | 21 | 23 | 25 | 27 | 29 | 32 | 35 |
产卵数![]() | 7 | 11 | 21 | 24 | 66 | 115 | 325 |
为了预报一只红玲虫在

















(1)分别利用这两个模型,求一只红玲虫在

(2)你认为用哪个模型得到的预测值更可靠?并说明理由.(参考数据:模型①的残差平方和














在一组样本数据
,
,…,
(
,
,
,……,
不全相等)的散点图中,若所有样本点
都在直线
上,则这组样本数据的样本相关系数为( )









A.-1 | B.0 | C.![]() | D.1 |
两个变量
与
的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们对应的回归系数
如下,其中变量之间线性相关程度最高的模型是( )



A.模型1对应的![]() ![]() |
B.模型2对应的![]() |
C.模型3对应的![]() |
D.模型4对应的![]() ![]() |
2018年反映社会现实的电影《我不是药神》引起了很大的轰动,治疗特种病的创新药研发成了当务之急.为此,某药企加大了研发投入,市场上治疗一类慢性病的特效药品
的研发费用
(百万元)和销量
(万盒)的统计数据如下:
(1)求
与
的相关系数
精确到0.01,并判断
与
的关系是否可用线性回归方程模型拟合?(规定:
时,可用线性回归方程模型拟合);
(2)该药企准备生产药品
的三类不同的剂型
,
,
,并对其进行两次检测,当第一次检测合格后,才能进行第二次检测.第一次检测时,三类剂型
,
,
合格的概率分别为
,
,
,第二次检测时,三类剂型
,
,
合格的概率分别为
,
,
.两次检测过程相互独立,设经过两次检测后
,
,
三类剂型合格的种类数为
,求
的数学期望.
附:(1)相关系数
(2)
,
,
,
.



研发费用![]() | 2 | 3 | 6 | 10 | 13 | 15 | 18 | 21 |
销量![]() | 1 | 1 | 2 | 2.5 | 3.5 | 3.5 | 4.5 | 6 |
(1)求






(2)该药企准备生产药品





















附:(1)相关系数

(2)




如图是某创业公司2017年每月份公司利润(单位:百万元)情况的散点图:为了预测该公司2018年的利润情况,根据上图数据,建立了利润y与月份x的两个线性回归模型:①
0.94+0.028
;②
0.96+0.032lnx,并得到以下统计值:

(1)请利用相关指数R2判断哪个模型的拟合效果更好;
(2)为了激励员工工作的积极性,公司每月会根据利润的情况进行奖惩,假设本月利润为y1,而上一月利润为y2,计算z
,并规定:若z≥10,则向全体员工发放奖金总额z元;若z<10,从全体员工每人的工资中倒扣10﹣z元作为惩罚,扣完为止,请根据(1)中拟合效果更好的回归模型,试预测208年4月份该公司的奖惩情况?(结果精确到小数点后两位)
参考数据及公式:
1.73,
2.24,1n2≈0.69,1n3≈1.10,ln5≈1.61.相关指数R2=1
.




| 模型① | 模型② |
残差平方和 ![]() ![]() | 0.000591 | 0.000164 |
总偏差平方和![]() ![]() | 0.006050 |
(1)请利用相关指数R2判断哪个模型的拟合效果更好;
(2)为了激励员工工作的积极性,公司每月会根据利润的情况进行奖惩,假设本月利润为y1,而上一月利润为y2,计算z

参考数据及公式:



对相关系数
,下列说法正确的是( )

A.![]() |
B.![]() |
C.![]() ![]() |
D.![]() ![]() ![]() |
为研究两变量
和
的线性相关性,甲、乙两人分别作了研究,利用线性回归方程得到回归直线
和
,两人计算
相同,
也相同,则下列说法正确的是()






A.![]() ![]() |
B.![]() ![]() |
C.![]() ![]() ![]() ![]() |
D.无法判定![]() ![]() |
武汉某科技公司为提高市场销售业绩,现对某产品在部分营销网点进行试点促销活动.现有两种活动方案,在每个试点网点仅采用一种活动方案,经统计,2018年1月至6月期间,每件产品的生产成本为10元,方案1中每件产品的促销运作成本为5元,方案2中每件产品的促销运作成本为2元,其月利润的变化情况如图①折线图所示.

(1)请根据图①,从两种活动方案中,为该公司选择一种较为有利的活动方案(不必说明理由);
(2)为制定本年度该产品的销售价格,现统计了8组售价xi(单位:元/件)和相应销量y(单位:件)(i=1,2,…8)并制作散点图(如图②),观察散点图可知,可用线性回归模型拟合y与x的关系,试求y关于x的回归方程(系数精确到整数);
参考公式及数据:
40,
660,
xiyi=206630,
x
12968,
,
,
(3)公司策划部选
1200lnx+5000和
═
x3+1200两个模型对销量与售价的关系进行拟合,现得到以下统计值(如表格所示):
相关指数:R2=1
.
(i)试比较R12,R22的大小(给出结果即可),并由此判断哪个模型的拟合效果更好;
(ii)根据(1)中所选的方案和(i)中所选的回归模型,求该产品的售价x定为多少时,总利润z可以达到最大?

(1)请根据图①,从两种活动方案中,为该公司选择一种较为有利的活动方案(不必说明理由);
(2)为制定本年度该产品的销售价格,现统计了8组售价xi(单位:元/件)和相应销量y(单位:件)(i=1,2,…8)并制作散点图(如图②),观察散点图可知,可用线性回归模型拟合y与x的关系,试求y关于x的回归方程(系数精确到整数);
参考公式及数据:







(3)公司策划部选



| ![]() | ![]() |
![]() | 52446.95 | 122.89 |
![]() | 124650 | |
相关指数 | R![]() | R![]() |
相关指数:R2=1

(i)试比较R12,R22的大小(给出结果即可),并由此判断哪个模型的拟合效果更好;
(ii)根据(1)中所选的方案和(i)中所选的回归模型,求该产品的售价x定为多少时,总利润z可以达到最大?
互联网使我们的生活日益便捷,网络外卖也开始成为不少人日常生活中不可或缺的一部分,某市一调查机构针对该市市场占有率较高的甲、乙两家网络外卖企业(以下外卖甲、外卖乙)的经营情况进行了调查,调查结果如下表:
(1)试根据表格中这五天的日接单量情况,从统计的角度说明这两家外卖企业的经营状况;
(2)据统计表明,y与x之间具有线性关系.
①请用相关系数r对y与x之间的相关性强弱进行判断;(若
,则可认为y与x有较强的线性相关关系(r值精确到0.001))
②经计算求得y与x之间的回归方程为
,假定每单外卖业务企业平均能获纯利润3元,试预测当外卖乙日接单量不低于25百单时,外卖甲所获取的日纯利润的大致范围.(x值精确到0.01)
相关公式:
,
参考数据:
.
| 1日 | 2日 | 3日 | 4日 | 5日 |
外卖甲日接单x(百单) | 5 | 2 | 9 | 8 | 11 |
外卖乙日接单y(百单) | 2 | 3 | 10 | 5 | 15 |
(1)试根据表格中这五天的日接单量情况,从统计的角度说明这两家外卖企业的经营状况;
(2)据统计表明,y与x之间具有线性关系.
①请用相关系数r对y与x之间的相关性强弱进行判断;(若

②经计算求得y与x之间的回归方程为

相关公式:

参考数据:
