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解析
| 共计 14 道试题
1 . 某同学在研究性学习中,收集到某制药厂今年前5个月甲胶囊生产产量(单位:万盒)的数据如下表所示:
(月份)12345
(万盒)55668
线性相关,线性回归方程为,则以下判断正确的是(       
A.增加1个单位长度,则一定增加个单位长度
B.减少1个单位长度,则必减少个单位长
C.当时,的预测值为万盒
D.线性回归直线,经过点
2 . 已知呈线性相关的变量的部分数据如表所示:        

若其回归直线方程是,则       
A.5.5B.6C.6.5D.7
2020-05-09更新 | 407次组卷 | 3卷引用:河南创新发展联盟2019-2020年度高二下学期第二次联考文科数学试题
3 . 一个车间为了规定工时定额,需要确定加工某种零件所花费的时同,为此进行了6次试验,收集数据如下:
零件数x(个)123456
加工时间y(小时)3.5567.5911

(1)在给定的坐标系中画出散点图,并指出两个变量是正相关还是负相关;
(2)求回归直线方程;
(3)试预测加工7个零件所花费的时间?
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:
.
2020-03-05更新 | 266次组卷 | 1卷引用:河南省信阳市息县一中2018-2019学年高一下学期第七次阶段性考试数学(文)试题
4 . 某公司在2014~2018年的收入与支出情况如下表所示:
收入(亿元)2.22.43.85.26.0
支出(亿元)0.21.52.02.53.8

根据表中数据可得回归直线方程为,依此估计如果2019年该公司收入为8亿元时的支出为(       
A.4.502亿元B.4.404亿元
C.4.358亿元D.4.856亿元
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5 . 某电子科技公司由于产品采用最新技术,销售额不断增长,最近个季度的销售额数据统计如下表(其中表示年第一季度,以此类推):

季度

季度编号x

销售额y(百万元)

(1)公司市场部从中任选个季度的数据进行对比分析,求这个季度的销售额都超过千万元的概率;
(2)求关于的线性回归方程,并预测该公司的销售额.
附:线性回归方程:其中
参考数据:.
6 . 下列说法:①对于独立性检验,的值越大,说明两事件相关程度越大;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;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中,,则;④通过回归直线及回归系数,可以精确反映变量的取值和变化趋势,其中正确的个数是(       
A.B.C.D.
7 . 2019年7月15日,某市物价部门对本市的5家商场的某商品的一天销售量及其价格进行调查,5家商场的售价元和销售量件之间的一组数据如下表所示:
价格99.510.511
销售量11865
可知,销售量与价格之间有较强的线性相关关系,其线性回归方程是,且,则其中的______.
2019-09-29更新 | 2020次组卷 | 23卷引用:河南省安阳市林州一中2018-2019学年高一下学期5月月考数学试题
8 . 每年10月中上旬是小麦的最佳种植时间,但小麦的发芽会受到土壤、气候等多方面因素的影响.某科技小组为了解昼夜温差的大小与小麦发芽的多少之间的关系,在不同的温差下统计了100颗小麦种子的发芽数,得到了如下数据:

温差

8

10

11

12

13

发芽数(颗)

79

81

85

86

90

(1)请根据统计的最后三组数据,求出关于的线性回归方程
(2)若由(1)中的线性回归方程得到的估计值与前两组数据的实际值误差均不超过两颗,则认为线性回归方程是可靠的,试判断(1)中得到的线性回归方程是否可靠;
(3)若100颗小麦种子的发芽率为颗,则记为的发芽率,当发芽率为时,平均每亩地的收益为元,某农场有土地10万亩,小麦种植期间昼夜温差大约为,根据(1)中得到的线性回归方程估计该农场种植小麦所获得的收益.
附:在线性回归方程中,.
9 . 某地区某农产品近几年的产量统计如表:
年份201320142015201620172018
年份代码123456
年产量(万吨)6.66.777.17.27.4

(1)根据表中数据,建立关于的线性回归方程
,
(2)若近几年该农产品每千克的价格(单位:元)与年产量满足的函数关系式为,且每年该农产品都能售完.
①根据(1)中所建立的回归方程预测该地区2019()年该农产品的产量;
②当为何值时,销售额最大?
2019-04-28更新 | 181次组卷 | 1卷引用:【校级联考】河南省郑州市2018-2019学年下期期中高二年级八校联考试题文科数学试题
10 . 某幼儿园雏鹰班的生活老师统计2018年上半年每个月的20日的昼夜温差和患感冒的小朋友人数(/人)的数据如下:
温差
患感冒人数81114202326

其中.
(Ⅰ)请用相关系数加以说明是否可用线性回归模型拟合的关系;
(Ⅱ)建立关于的回归方程(精确到),预测当昼夜温差升高时患感冒的小朋友的人数会有什么变化?(人数精确到整数)
参考数据:.参考公式:相关系数:,回归直线方程是 ,
共计 平均难度:一般