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解题方法
1 . 某农业大学组织部分学生进行作物栽培试验，由于土壤相对贫瘠，前期作物生长较为缓慢，为了增加作物的生长速度，达到预期标准，小明对自己培育的一株作物使用了营养液，现统计了使用营养液十天之内该作物的高度变化
(1)观察散点图可知，天数
与作物高度
之间具有较强的线性相关性，用最小二乘法求出作物高度关于天数的线性回归方程
（其中
用分数表示）；
(2)小明测得使用营养液后第22天该作物的高度为
，请根据（1）中的结果预测第22天该作物的高度的残差.
参考公式：
.参考数据：
.
天数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
作物高度y/cm | 9 | 10 | 10 | 11 | 12 | 13 | 13 | 14 | 14 | 14 |
与作物高度之间具有较强的线性相关性，用最小二乘法求出作物高度关于天数的线性回归方程（其中用分数表示）；(2)小明测得使用营养液后第22天该作物的高度为
，请根据（1）中的结果预测第22天该作物的高度的残差.参考公式：
.参考数据：.
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1622次组卷
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5卷引用：河南省信阳市第一高级中学（华大新高考联盟）2024届高三4月教学质量测评数学试题
河南省信阳市第一高级中学（华大新高考联盟）2024届高三4月教学质量测评数学试题华大新高考联盟2024届高三4月教学质量测评文科数学试题（老教材全国卷）华大新高考联盟2024届高三4月教学质量测评理科数学试题（老教材全国卷）湖北省华中师范大学第一附属中学、湖南省湖南师范大学附属中学等三校2024届高三下学期4月模拟考试（二模）数学试卷（已下线）8.2.1一元线性回归模型+8.2.2一元线性回归模型 第二练 强化考点训练
解题方法
2 . 某城市理论预测2015年到2019年人口总数与年份的关系如下表所示
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；
(2)求出关于的线性回归方程
；
(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
．
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
时间代号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口总数（十万） | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；(2)求出
关于的线性回归方程；(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为．
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3 . 以曲线
拟合一组数据时，经
代换后的线性回归方程为
，则
___________ ，
___________ ．
拟合一组数据时，经代换后的线性回归方程为，则
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4 . 开始吸烟年龄
与得肺癌的相对危险度
相对应的一组数据为
，
；每天吸烟的支数
与其得肺癌的相对危险度
相对应的一组数据为
，
．用
表示变量
与
之间的线性相关系数，用
表示变量
与
之间的线性相关系数，则下列说法正确的是（ ）
与得肺癌的相对危险度相对应的一组数据为，；每天吸烟的支数与其得肺癌的相对危险度相对应的一组数据为，．用表示变量与之间的线性相关系数，用表示变量与之间的线性相关系数，则下列说法正确的是（ ）A． | B． | C． | D． |
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5 . 已知变量y关于x的回归方程为
，若对两边取自然对数，可以发现
与x线性相关，现有一组数据如下表所示：
则当
时，预测y的值为____________ ．
，若对两边取自然对数，可以发现与x线性相关，现有一组数据如下表所示：x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y |
|
|
|
|
|
时，预测y的值为
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6 . 对甲、乙两组数据进行统计，获得以下散点图（左图为甲，右图为乙），下列结论不正确的是（ ）
| A．甲、乙两组数据都呈线性相关 | B．乙组数据的相关程度比甲强 |
| C．乙组数据的相关系数r比甲大 | D．乙组数据的相关系数r的绝对值更接近1 |
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7 . 某中学课外活动小组为了研究经济走势，根据该市1999-2021年的GDP（国内生产总值）数据绘制出下面的散点图，该小组选择了如下2个模型来拟合GDP值随年份的变化情况，模型一：
；模型二：
，下列说法正确的是（ ）
随年份的变化情况，模型一：；模型二：，下列说法正确的是（ ）
| A．变量与负相关 |
| B．根据散点图的特征，模型一能更好地拟合GDP值随年份的变化情况 |
| C．变量与有较强的线性相关性 |
D．若选择模型二， 的图象不一定经过点 |
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解题方法
8 . 某运动服饰公司对产品研发的年投资额（单位：十万元）与年销售量（单位：万件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表：
(1)求和的样本相关系数
（精确到0.01），并推断和的线性相关程度；（若
，则线性相关程度很强；若
，则线性相关程度一般；若
，则线性相关程度很弱）
(2)求年销售量关于年投资额的回归直线方程，并据此预测年投资额为60万元时的年销售量．
参考数据：
．
参考公式：相关系数
；
回归直线方程中，
．
（单位：十万元）与年销售量（单位：万件）的数据进行统计，整理后得到如下统计表：
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 35 | 40 | 50 | 55 | 70 |
和的样本相关系数（精确到0.01），并推断和的线性相关程度；（若，则线性相关程度很强；若，则线性相关程度一般；若，则线性相关程度很弱）(2)求年销售量
关于年投资额的回归直线方程，并据此预测年投资额为60万元时的年销售量．参考数据：
．参考公式：相关系数
；回归直线方程
中，．
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9 . 已知变量和之间的关系可以用模型
来拟合．设
，若根据样本数据计算可得
，且与
的线性回归方程为
，则
_______ ．（参考数据：
）
和之间的关系可以用模型来拟合．设，若根据样本数据计算可得，且与的线性回归方程为，则）
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10 . 具有线性相关关系的变量
的样本数据如下：
其回归直线方程为，则回归直线经过（ ）
的样本数据如下：
| －2 | －4 | －6 | －8 |
| 17.4 | 13 | 8.2 | 5 |
，则回归直线经过（ ）| A．第一、二、三象限 | B．第二、三、四象限 |
| C．第一、二、四象限 | D．第一、三、四象限 |
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