为了研究某种细菌随时间x变化的繁殖个数y，收集数据如下：
求y关于x的回归方程．
参考数据：ln 6≈1.79，ln 12≈2.48，ln 25≈3.22，ln 49≈3.89，ln 95≈4.55，ln 190≈5.25.
| 天数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 繁殖个数y | 6 | 12 | 25 | 49 | 95 | 190 |
参考数据：ln 6≈1.79，ln 12≈2.48，ln 25≈3.22，ln 49≈3.89，ln 95≈4.55，ln 190≈5.25.
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（已下线）专题24 变量的相关性与线性回归方程（重点突围）-【学霸满分】2022-2023学年高二数学下学期重难点专题提优训练（苏教版2019选择性必修第二册）
更新时间：2023-08-19 08:23:32
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐1】近年来，云南省保山市龙陵县紧紧围绕打造“中国石斛之乡”的发展定位，大力发展石斛产业，该产业带动龙陵县近四分之一人口脱贫致富．2022年8月，龙陵紫皮石斛获国家地理标志运用促进工程重点项目，并被评为优秀等次．在政府的大力扶持下，龙陵紫皮石斛产量逐年增长，2017年底到2022年底龙陵县石斛产量统计如下及散点图如图．
(1)根据散点图判断，
与
（a，b，c，d均为常数）哪一个更适合作为龙陵县紫皮石斛产量y关于年份代码x的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）
(2)经计算得下表中数据，根据（1）中结果，求出y关于x的回归方程；
其中
．
(3)龙陵县计划到2025年底实现紫皮石斛年产量达1.5万吨，根据（2）所求得的回归方程，预测该目标是否能完成？（参考数据：
）
附：
，
．
| 年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
| 年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 紫皮石斛产量y（吨） | 3200 | 3400 | 3600 | 4200 | 7500 | 9000 |
(1)根据散点图判断，
与（a，b，c，d均为常数）哪一个更适合作为龙陵县紫皮石斛产量y关于年份代码x的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）(2)经计算得下表中数据，根据（1）中结果，求出y关于x的回归方程；
 |  |  |  |  |  |
| 3.5 | 5150 | 8.46 | 17.5 | 20950 | 3.85 |
．(3)龙陵县计划到2025年底实现紫皮石斛年产量达1.5万吨，根据（2）所求得的回归方程，预测该目标是否能完成？（参考数据：
）附：
，．
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解答题-问答题
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(0.65)
解题方法
【推荐2】某乡镇为了提高乡镇居民收入，对山区进行大面积指导农民种植黄茋、党参、当归等药材，同时在种植药材附近种植草，让牛羊吃，发展畜牧业，第二年将种植药材的地改种草让牛羊吃，将牛羊吃过的草地改种药材，这样药材的生长主要依靠牛羊等有机肥来供给，提高药效，同时增加农民的经济收入.现将该乡镇某农户近7年（2016-2022年对应年份代码1-7）的种植药材的收入金额绘成折线图，同时统计出相关数据：
，
，
，
，
.
和
哪一个更适合作为回归模型；（给出判断即可，不必说明理由）
(2)求相关系数
（保留两位小数）并求药材种植收入
关于年份代码
的回归直线方程；
(3)若在生物学上将在药材附近同时种植草称作间作，将药材和草每年轮流种植称作轮作，根据题目所给信息，分析这两种种植方式对当地居民收入的影响.
附：相关系数
，回归直线方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
.
，，，，.
和哪一个更适合作为回归模型；（给出判断即可，不必说明理由）(2)求相关系数
（保留两位小数）并求药材种植收入关于年份代码的回归直线方程；(3)若在生物学上将在药材附近同时种植草称作间作，将药材和草每年轮流种植称作轮作，根据题目所给信息，分析这两种种植方式对当地居民收入的影响.
附：相关系数
，回归直线方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.
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解答题-作图题
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐3】在扶贫政策的大力支持下，某县农副产品加工厂经营得十分红火，不仅解决了就业问题，而且为脱贫工作作出了重大贡献，该工厂收集了1月份至5月份的销售量数据（如下表），并利用这些数据对后期生产规模做出决策．
该工厂为了预测未来几个月的销售量，建立了y关于x的回归模型：
．表中：
，
．
(1)根据所给数据与回归模型，求关于的回归方程（
的值精确到0.1，
的值精确到整数位）；
(2)已知该工厂的月利润
（单位：万元）与，的关系为
，根据（1）的结果，预测该工厂哪一个月的月利润最小．
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：
，．
| 月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 销售量（万斤） | 4.9 | 5.8 | 6.8 | 8.3 | 10.2 | ||
|
|
|
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| |||
3 | 7.2 | 11 | 81.1 | 374 | |||
该工厂为了预测未来几个月的销售量，建立了y关于x的回归模型：
．表中：，．(1)根据所给数据与回归模型，求
关于的回归方程（的值精确到0.1，的值精确到整数位）；(2)已知该工厂的月利润
（单位：万元）与，的关系为，根据（1）的结果，预测该工厂哪一个月的月利润最小．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：，．
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