- 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
- + 线性回归
- 误差分析
- 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
随着互联网的兴起,越来越多的人选择网上购物.某购物平台为了吸引顾客,提升销售额,每年双十一都会进行某种商品的促销活动.该商品促销活动规则如下:①“价由客定”,即所有参与该商品促销活动的人进行网络报价,每个人并不知晓其他人的报价,也不知道参与该商品促销活动的总人数;②报价时间截止后,系统根据当年双十一该商品数量配额,按照参与该商品促销活动人员的报价从高到低分配名额;③每人限购一件,且参与人员分配到名额时必须购买.某位顾客拟参加2019双十一该商品促销活动,他为了预测该商品最低成交价,根据该购物平台的公告,统计了最近5年双十一参与该商品促销活动的人数(见下表)
(1)由收集数据的散点图发现,可用线性回归模型模拟拟合参与人数
(百万人)与年份编号
之间的相关关系.请用最小二乘法求
关于
的线性回归方程:
,并预测2019年双十一参与该商品促销活动的人数;
(2)该购物平台调研部门对2000位拟参与2019年双十一该商品促销活动人员的报价价格进行了一个抽样调查,得到如下的一份频数表:
①求这2000为参与人员报价
的平均值
和样本方差
(同一区间的报价可用该价格区间的中点值代替);
②假设所有参与该商品促销活动人员的报价
可视为服从正态分布
,且
与
可分别由①中所求的样本平均值
和样本方差
估值.若预计2019年双十一该商品最终销售量为317400,请你合理预测(需说明理由)该商品的最低成交价.
参考公式即数据(i)回归方程:
,其中
,
(ii)
(iii)若随机变量
服从正态分布
,则
,
,
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份编号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
参与人数(百万人) | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.7 |
(1)由收集数据的散点图发现,可用线性回归模型模拟拟合参与人数





(2)该购物平台调研部门对2000位拟参与2019年双十一该商品促销活动人员的报价价格进行了一个抽样调查,得到如下的一份频数表:
报价区间(千元) | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
频数 | 200 | 600 | 600 | 300 | 200 | 100 |
①求这2000为参与人员报价



②假设所有参与该商品促销活动人员的报价






参考公式即数据(i)回归方程:



(ii)

(iii)若随机变量





某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系,他们分别到气象局与某医院抄录了
至
月份每月
号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数,得到如下数据资料:
该兴趣小组确定的研究方案是:先从这
组(每个有序数对
叫作一组)数据中随机选取
组作为检验数据,用剩下的
组数据求线性回归方程.
(Ⅰ)求选取的
组数据恰好来自相邻两个月的概率;
(Ⅱ)若选取的是
月和
月的两组数据,请根据
至
月份的数据,求出
关于
的线性回归方程;
(Ⅲ)若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差均不超过
人,则认为得到的线性回归方程是理想的,试问(Ⅱ)中所得到的线性回归方程是否是理想的?
参考公式:
.



日期 | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() | ![]() ![]() |
昼夜温差![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
就诊人数![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
该兴趣小组确定的研究方案是:先从这




(Ⅰ)求选取的

(Ⅱ)若选取的是






(Ⅲ)若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差均不超过

参考公式:

噪声污染已经成为影响人们身体健康和生活质量的严重问题,为了了解声音强度
(单位:分贝)与声音能量(单位:
)之间的关系,将测量得到的声音强度
和声音能量
(
=1,2…,10)数据作了初步处理,得到如图散点图及一些统计量的值.

表中
,
.
(1)根据散点图判断,
与
哪一个适宜作为声音强度
关于声音能量的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据表中数据,求声音强度
关于声音能量的回归方程;
(3)当声音强度大于60分贝时属于噪音,会产生噪音污染,城市中某点
共受到两个声源的影响,这两个声源的声音能量分别是
和
,且
.己知点
的声音能量等于声音能量
与
之和.请根据(1)中的回归方程,判断
点是否受到噪音污染的干扰,并说明理由.
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:
.






![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | 45.7 | ![]() | ![]() | 0.51 |
![]() | ![]() | |||
![]() | 5.1 |
表中


(1)根据散点图判断,



(2)根据表中数据,求声音强度

(3)当声音强度大于60分贝时属于噪音,会产生噪音污染,城市中某点








附:对于一组数据



高考复习经过二轮“见多识广”之后,为了研究考前“限时抢分”强化训练次数
与答题正确率
的关系,对某校高三某班学生进行了关注统计,得到如表数据:
(1)求
关于
的线性回归方程,并预测答题正确率是
的强化训练次数(保留整数);
(2)若用
(
)表示统计数据的“强化均值”(保留整数),若“强化均值”的标准差在区间
内,则强化训练有效,请问这个班的强化训练是否有效?
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
,
,样本数据
,
,…,
的标准差为


![]() | 1 | 2 | 3 | 4 |
![]() | 20 | 30 | 50 | 60 |
(1)求



(2)若用



附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:






某车间加工零件的数量x与加工时间y的统计数据如图:现已求得上表数据的回归方程
中的
值为0.9,则据此回归模型可以预测,加工100个零件所需要的加工时间约为( )




A.84分钟 | B.94分钟 | C.102分钟 | D.112分钟 |
某工厂某产品近几年的产量统计如下表:
(1)根据表中数据,求
关于
的线性回归方程
;
(2)若近几年该产品每千克的价格
(单位:元)与年产量
满足的函数关系式为
,且每年该产品都能售完.
①根据(1)中所建立的回归方程预测该地区
年该产品的产量;
②当
为何值时,销售额
最大?
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:
,
.
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份代码![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
年产量![]() | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
(1)根据表中数据,求



(2)若近几年该产品每千克的价格



①根据(1)中所建立的回归方程预测该地区

②当


附:对于一组数据




某机构为研究某种图书每册的成本费
(单位:元)与印刷数量
(单位:千册)的关系,收集了一些数据并进行了处理,得到了下面的散点图及一些统计量的值.

表中
(1)根据散点图判断:
与
哪一个模型更适合作为该图书每册的成本费
(单位:元)与印刷数量
(单位:千册)的 回归方程(只要求给出判断,不必说明理由).
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立
关于
的回归方程.(回归系数的结果精确到0.01)
(3)若该图书每册的定价为10元,则至少应该印刷多少册才能使销售利润不低于78840元?(假设能够全部售出,结果精确到1)
附:对于一组数据(
…
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
.



![]() | ![]() ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
15.25 | 3.63 | 0.269 | 2085.5 | -230.3 | 0.787 | 7.049 |
表中

(1)根据散点图判断:




(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立


(3)若该图书每册的定价为10元,则至少应该印刷多少册才能使销售利润不低于78840元?(假设能够全部售出,结果精确到1)
附:对于一组数据(




某公司某件产品的定价x与销量y之间的数据统计表如下,根据数据,用最小二乘法得出y与x的线性回归直线方程为:
,则表格中n的值应为( )

x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y | 30 | 40 | n | 50 | 70 |
A.45 | B.50 | C.55 | D.60 |
某手机厂商在销售200万台某型号手机时开展“手机碎屏险”活动.活动规则如下:用户购买该型号手机时可选购“手机碎屏险”,保费为
元.若在购机后一年内发生碎屏可免费更换一次屏幕.该手机厂商将在这200万台该型号手机全部销售完毕一年后,在购买碎屏险且购机后一年内未发生碎屏的用户中随机抽取1000名,每名用户赠送1000元的红包.为了合理确定保费
的值,该手机厂商进行了问卷调查,统计后得到下表(其中
表示保费为
元时愿意购买该“手机碎屏险”的用户比例):
(1)根据上面的数据求出
关于
的回归直线方程;
(2)通过大数据分析,在使用该型号手机的用户中,购机后一年内发生碎屏的比例为
.已知更换一次该型号手机屏幕的费用为2000元,若该手机厂商要求在这次活动中因销售该“手机碎屏险”产生的利润不少于70万元,能否把保费
定为5元?
参考公式:回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计分别为
,
.
参考数据:表中
的5个值从左到右分别记为
,
,
,
,
,相应的
值分别记为
,
,
,
,
,经计算有
,其中
,
.




![]() | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
![]() | 0.79 | 0.59 | 0.38 | 0.23 | 0.01 |
(1)根据上面的数据求出


(2)通过大数据分析,在使用该型号手机的用户中,购机后一年内发生碎屏的比例为


参考公式:回归方程



参考数据:表中















混凝土具有原材料丰富、抗压强度高、耐久性好等特点,是目前使用量最大的土木建筑材料.抗压强度是混凝土质量控制的重要技术参数,也是实际工程对混凝土要求的基本指标.为了解某型号某批次混凝土的抗压强度(单位:
)随龄期(单位:天)的发展规律,质检部门在标准试验条件下记录了10组混凝土试件在龄期
分别为2,3,4,5,7,9,12,14,17,21时的抗压强度
的值,并对数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.


表中
,
.
(1)根据散点图判断
与
哪一个适宜作为抗压强度
关于龄期
的回归方程类型?选择其中的一个模型,并根据表中数据,建立
关于
的回归方程;
(2)工程中常把龄期为28天的混凝土试件的抗压强度
视作混凝土抗压强度标准值.已知该型号混凝土设置的最低抗压强度标准值为
.
(ⅰ)试预测该批次混凝土是否达标?
(ⅱ)由于抗压强度标准值需要较长时间才能评定,早期预测在工程质量控制中具有重要的意义.经验表明,该型号混凝土第7天的抗压强度
与第28天的抗压强度
具有线性相关关系
,试估计在早期质量控制中,龄期为7天的试件需达到的抗压强度.
附:
,
,
参考数据:
,
.





表中


(1)根据散点图判断






(2)工程中常把龄期为28天的混凝土试件的抗压强度


(ⅰ)试预测该批次混凝土是否达标?
(ⅱ)由于抗压强度标准值需要较长时间才能评定,早期预测在工程质量控制中具有重要的意义.经验表明,该型号混凝土第7天的抗压强度



附:


参考数据:

