- 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
某班一个学习小组在一次数学实践活动中,测得一组数据共5个,如下表
若
,计算得回归方程为
,则
的值为( )
x | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | 5 |
y | 2.5 | 4.6 | 5.4 | n | 7.5 |
若



A.9 | B.8 | C.7 | D.6 |
为了分析某个高三学生的学习状态,对其下一阶段的学习提供指导性建议.现对他前
次考试的数学成绩
、物理成绩进行分析.下面是该生
次考试的成绩.
(Ⅰ)他的数学成绩与物理成绩哪个更稳定?请给出你的说明;
(Ⅱ)已知该生的物理成绩
与数学成绩是线性相关的,求物理成绩
与数学成绩的回归直线方程
(Ⅲ)若该生的物理成绩达到90分,请你估计他的数学成绩大约是多少?
(附:
)



数学 | 108 | 103 | 137 | 112 | 128 | 120 | 132 |
物理 | 74 | 71 | 88 | 76 | 84 | 81 | 86 |
(Ⅰ)他的数学成绩与物理成绩哪个更稳定?请给出你的说明;
(Ⅱ)已知该生的物理成绩


(Ⅲ)若该生的物理成绩达到90分,请你估计他的数学成绩大约是多少?
(附:

2015年12月,华中地区数城市空气污染指数“爆表”,此轮污染为2015年以来最严重的污染过程,为了探究车流量与
的浓度是否相关,现采集到华中某城市2015年12月份某星期星期一到星期日某一时间段车流量与
的数据如表:
(1)由散点图知
与
具有线性相关关系,求
关于
的线性回归方程;(提示数据:
)
(2)(I)利用(1)所求的回归方程,预测该市车流量为12万辆时
的浓度;(II)规定:当一天内
的浓度平均值在
内,空气质量等级为优;当一天内
的浓度平均值在
内,空气质量等级为良,为使该市某日空气质量为优或者为良,则应控制当天车流量不超过多少万辆?(结果以万辆为单位,保留整数)参考公式:回归直线的方程是
,其中
,
.


时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期日 |
车流量![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
![]() ![]() | 28 | 30 | 35 | 41 | 49 | 56 | 62 |
(1)由散点图知





(2)(I)利用(1)所求的回归方程,预测该市车流量为12万辆时








已知下列说法:
①分类变量A与B的随机变量
越大,说明“A与B有关系”的可信度越大;
②以模型
去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设
,将其变换后得到线性方程
,则
的值分别是
和
;
③根据具有线性相关关系的两个变量的统计数据所得的回归直线方程为
,若
,
,
,则
.
其中说法正确的为_____________.(填序号)
①分类变量A与B的随机变量

②以模型






③根据具有线性相关关系的两个变量的统计数据所得的回归直线方程为





其中说法正确的为_____________.(填序号)
某家庭连续五年收入
与支出
如下表:

画散点图知:
与
线性相关,且求得的回归方程是
,其中
,则据此预计该家庭2017年若收入15万元,支出为( )万元.



画散点图知:




A.11.4 | B.11.8 | C.12.0 | D.12.2 |
某研究机构对儿童记忆能力
和识图能力
进行统计分析,得到如下数据:
由表中数据,求得线性回归方程
,若某儿童的记忆能力为12时,则他的识图能力约为( )


记忆能力![]() | 4 | 6 | 8 | 10 |
识图能力![]() | 3 | 5 | 6 | 8 |
由表中数据,求得线性回归方程

A.9.2 | B.9.8 | C.9.8 | D.10 |
上世纪八十年代初,邓小平同志曾指出“在人才的问题上,要特别强调一下,必须打破常规去发现、选拔和培养杰出的人才”. 据此,经省教育厅批准,某中学领导审时度势,果断作出于1985年开始施行超常实验班教学试验的决定.一时间,学生兴奋,教师欣喜,家长欢呼,社会热议.该中学实验班一路走来,可谓风光无限,硕果累累,尤其值得一提的是,1990年,全国共招收150名少年大学生,该中学就有19名实验班学生被录取,占全国的十分之一,轰动海内外.设该中学超常实验班学生第x年被录取少年大学生的人数为y.
左下表为该中学连续5年实验班学生被录取少年大学生人数,求y关于x的线性回归方程,并估计第6年该中学超常实验班学生被录取少年大学生人数;
附1:
下表是从该校已经毕业的100名高中生录取少年大学生人数与是否接受超常实验班教育得到
2×2列联表,完成上表,并回答:是否有95%以上的把握认为“录取少年大学生人数与是否接受超常实验班教育有关系”.
附2:
左下表为该中学连续5年实验班学生被录取少年大学生人数,求y关于x的线性回归方程,并估计第6年该中学超常实验班学生被录取少年大学生人数;
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
录取人数y | 10 | 11 | 14 | 16 | 19 |
附1:

下表是从该校已经毕业的100名高中生录取少年大学生人数与是否接受超常实验班教育得到
2×2列联表,完成上表,并回答:是否有95%以上的把握认为“录取少年大学生人数与是否接受超常实验班教育有关系”.
附2:
| 接受超常实验班教育 | 未接受超常实验班教育 | 合计 |
录取少年大学生 | 60 | | 80 |
未录取少年大学生 | | 10 | |
合计 | | 30 | 100 |

![]() | 0.50 | 0.40 | 0.10 | 0.05 |
![]() | 0.455 | 0.708 | 2.706 | 3.841 |
下表示意某科技公司2012~2016年年利润y(单位:十万元)与年份代号x之间的关系,如果该公司盈利变化规律保持不变,则第n年(以2012年为第1年)年利润的预报值是y= _______________.(直接写出代数式即可,不必附加单位)
年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年利润/十万元 | 1 | 6 | 15 | 28 | 45 |