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1 . 当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，以区块链为代表的新一代信息技术迅猛发展，现收集某地近6年区块链企业总数量相关数据，如下表：
(1)若用模型
拟合
与
的关系，根据提供的数据，求出与的经验回归方程；
(2)为了促进公司间的合作与发展，区块链联合总部决定进行一次信息化技术比赛，邀请甲、乙、丙三家区块链公司参赛．比赛规则如下：①每场比赛有两个公司参加，并决出胜负；②每场比赛获胜的公司与未参加此场比赛的公司进行下一场的比赛；③在比赛中，若有一个公司首先获胜两场，则本次比赛结束，该公司获得此次信息化比赛的“优胜公司”．已知在每场比赛中，甲胜乙的概率为
，甲胜丙的概率为
，乙胜丙的概率为
，若首场由甲乙比赛，求甲公司获得“优胜公司”的概率．
参考数据：
，其中，
参考公式：对于一组数据
，其经验回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
| 年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 企业总数量（单位：百个） | 50 | 78 | 124 | 121 | 137 | 352 |
拟合与的关系，根据提供的数据，求出与的经验回归方程；(2)为了促进公司间的合作与发展，区块链联合总部决定进行一次信息化技术比赛，邀请甲、乙、丙三家区块链公司参赛．比赛规则如下：①每场比赛有两个公司参加，并决出胜负；②每场比赛获胜的公司与未参加此场比赛的公司进行下一场的比赛；③在比赛中，若有一个公司首先获胜两场，则本次比赛结束，该公司获得此次信息化比赛的“优胜公司”．已知在每场比赛中，甲胜乙的概率为
，甲胜丙的概率为，乙胜丙的概率为，若首场由甲乙比赛，求甲公司获得“优胜公司”的概率．参考数据：
，其中，参考公式：对于一组数据
，其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
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2023-11-09更新
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1049次组卷
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6卷引用：重庆市渝中区2024届高三上学期期中数学试题
重庆市渝中区2024届高三上学期期中数学试题（已下线）重难专攻(十三) 概率与统计的综合问题（核心考点集训）（已下线）第三节 成对数据的统计分析（第一课时）一轮复习点点通（已下线）专题13 统计（5大易错点分析+解题模板+举一反三+易错题通关）-2（已下线）第八章 成对数据的统计分析（知识归纳+题型突破）-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练（沪教版2020选择性必修第二册）陕西省西安市西安中学2024届高三模拟考试（九）数学（理科）试题
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2 . 近年来，随着人工智能技术的不断发展，各种AI应用也不断普及，ChatGPT就是一款具有人类沟通能力的智能AI工具.随着人工智能的加入，各类传媒、影视、游戏行业迎来了高速的发展，AI技术降低了这些行业的人力成本，提高了效率.如图是某公司近年来在人力成本上的投入资金变化情况的散点图，其中x为年份代号（第1年-第7年），y（单位：万元）为人力成本的投入资金，小明选用2个模型来拟合，模型一：
，已知
，其中决定系数
，模型二：
，其中决定系数
，则下列说法正确的有（ ）
，已知，其中决定系数，模型二：，其中决定系数，则下列说法正确的有（ ） A． |
| B．模型一中解释变量增加1个单位，响应变量则大致减少5个单位 |
| C．模型一中第7年的残差为5 |
| D．模型一的拟合效果更好 |
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3 . 经验表明，一般树的直径（树的主干在地而以上1.3m处的直径）越大，树就越高.由于测量树高比测量直径困难，因此研究人员希望由树的直径预测树高.在研究树高与直径的关系时，某林场收集了某种树的一些数据如下表：
(1)请用样本相关系数（精确到0.01）说明变量x和y满足一元线性回归模型；
(2)建立y关于x的一元线性回归方程；并估计当树的直径为45cm时，树高为多少？（精确到0.01）
附参考公式：相关系数
回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
参考数据：
| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 直径x/cm | 19 | 22 | 26 | 29 | 34 | 38 |
| 树高y/m | 5 | 7 | 10 | 12 | 14 | 18 |
(2)建立y关于x的一元线性回归方程；并估计当树的直径为45cm时，树高为多少？（精确到0.01）
附参考公式：相关系数
回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，参考数据：
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4 . 下图是遂宁市2022年4月至2023年3月每月最低气温与最高气温（℃）的折线统计图：已知每月最低气温与最高气温的线性相关系数
，则下列结论正确的是（ ）
，则下列结论正确的是（ ） | A．月温差（月最高气温﹣月最低气温）的最大值出现在8月 |
| B．每月最低气温与最高气温有较强的线性相关性，且二者为线性负相关 |
| C．每月最高气温与最低气温的平均值在4-8月逐月增加 |
| D．9﹣12月的月温差相对于5﹣8月，波动性更小 |
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2023-04-26更新
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1690次组卷
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11卷引用： 重庆市巴蜀中学校2023届高三下学期4月月考数学试题
重庆市巴蜀中学校2023届高三下学期4月月考数学试题四川省遂宁市2023届高三三诊考试数学（理）试题四川省遂宁市2023届高三第三次诊断考试数学（文）试题河南省焦作市博爱县第一中学2022-2023学年高二下学期5月月考数学试题河南省郑州市中牟县第二高级中学2022-2023学年高二下学期第四次月考数学试题（已下线）专题16 统计四川省遂宁市射洪中学校2024届高三下学期开学考试理科数学试题四川省遂宁市射洪中学校2024届高三下学期开学考试文科数学试题（已下线）专题13 统计与随机变量及其分布小题综合（已下线）8.1 成对数据的统计相关性——课后作业（提升版）单元测试B卷——第八章 成对数据的统计分析
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5 . 2020年初，武汉出现新型冠状病毒肺炎疫情，并快速席卷我国其他地区，口罩成了重要的防疫物资.某口罩生产厂不断加大投入，高速生产，现对其2月1日~2月9日连续9天的日生产量
（单位：十万只，
）数据作了初步处理，得到如图所示的散点图及一些统计量的值：
注：图中日期代码1~9分别对应2月1日~2月9日；表中
，
.
（1）从9个样本点中任意选取2个，在2个点的日生产量都不高于三十万只的条件下，求2个都高于二十万只的概率；
（2）由散点图分析，样本点都集中在曲线
的附近，请求y关于t的方程，并估计该厂从什么时候开始日生产量超过四十万只.
参考公式：回归直线方程是
，
，
.
参考数据：
.
（单位：十万只，）数据作了初步处理，得到如图所示的散点图及一些统计量的值： |  |  |  |
| 2.72 | 19 | 139.09 | 1095 |
，.（1）从9个样本点中任意选取2个，在2个点的日生产量都不高于三十万只的条件下，求2个都高于二十万只的概率；
（2）由散点图分析，样本点都集中在曲线
的附近，请求y关于t的方程，并估计该厂从什么时候开始日生产量超过四十万只.参考公式：回归直线方程是
，，.参考数据：
.
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2020-09-04更新
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1529次组卷
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6卷引用：重庆市巴蜀中学2020届高三下学期适应性月考九数学（理）试题
重庆市巴蜀中学2020届高三下学期适应性月考九数学（理）试题陕西省西安市西工大附中2020届高三下学期三模理科数学试题（已下线）专题32 回归分析（解答题）-2021年高考数学（理）二轮复习热点题型精选精练（已下线）专题30 回归分析（解答题）-2021年高考数学二轮复习热点题型精选精练（新高考地区专用）（已下线）专题10 概率、统计与统计案例-备战2021年高考数学二轮复习题型专练（新高考专用）（已下线）专题47 统计与统计案例-学会解题之高三数学万能解题模板【2022版】
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解题方法
6 . 2020年初，武汉出现新型冠状病毒肺炎疫情，并快速席卷我国其他地区，口罩成了重要的防疫物资.某口罩生产厂不断加大投入，高速生产，现对其2月1日~2月9日连续9天的日生产量（单位：十万只，）数据作了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量的值；
注：图中日期代码1~9分别对应2月1日~2月9日；表中，
.
（1）由散点图分析，样本点都集中在曲线的附近，请求y关于t的方程；
（2）利用（1）中所求的方程估计该厂从什么时候开始日生产量超过四十万只.
参考公式：回归直线方程是
时，
，
.
参考数据：
.
（单位：十万只，）数据作了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量的值； | |  |  |
| 2.72 | 19 | 139.09 | 1095 |
注：图中日期代码1~9分别对应2月1日~2月9日；表中
，.（1）由散点图分析，样本点都集中在曲线
的附近，请求y关于t的方程；（2）利用（1）中所求的方程估计该厂从什么时候开始日生产量超过四十万只.
参考公式：回归直线方程是
时，，.参考数据：
.
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2020-08-16更新
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350次组卷
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4卷引用：重庆市巴蜀中学2020届高三下学期适应性月考九数学（文）试题
重庆市巴蜀中学2020届高三下学期适应性月考九数学（文）试题（已下线）专题36 相关关系与线性回归模型及其应用-2020-2021学年高中数学新教材人教A版选择性必修配套提升训练黑龙江省漠河市高级中学2020-2021学年高三上学期第一次摸底考试理科数学试题黑龙江省哈尔滨市第六中学2020-2021学年高三上学期期末考试理科数学试题
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7 . “微粒贷”是腾讯旗下2015年9月开发上市的微众银行网货产品.腾讯公司为了了解“微粒贷”上市以来在C市的使用情况，统计了C市2015年至2019年使用了“微粒货”贷款的累计人数，统计数据如表所示：
（1）已知变量x，y具有线性相关关系，求累计人数y（万人）关于年份代号x的线性回归方程
；并预测2020年使用“微粒贷“贷款的累计人数；
（2）“微粒贷”用户拥有的贷款额度是根据用户的账户信用资质判定的，额度范围在500元至30万元不等，腾讯公司在统计使用人数的同时，对他们所拥有的贷款额度也作了相应的统计.我们把拥有贷款额度在500元至5万元（不包括5万元）的人群称为“低额度贷款人群”，简称“A类人群”；把拥有贷款额度在5万元及以上的人群称为“高额度贷款人群”，简称“B类人群”.根据统计结果，随机抽取6人，其中A类人群4人，B类人群2人.现从这6人中任取3人，记随机变量ξ为A类人群的人数，求ξ的分布列及其期望.
参考公式：
, 
参考数据：
| 年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| 年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 累计人数y（万人） | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 |
；并预测2020年使用“微粒贷“贷款的累计人数；（2）“微粒贷”用户拥有的贷款额度是根据用户的账户信用资质判定的，额度范围在500元至30万元不等，腾讯公司在统计使用人数的同时，对他们所拥有的贷款额度也作了相应的统计.我们把拥有贷款额度在500元至5万元（不包括5万元）的人群称为“低额度贷款人群”，简称“A类人群”；把拥有贷款额度在5万元及以上的人群称为“高额度贷款人群”，简称“B类人群”.根据统计结果，随机抽取6人，其中A类人群4人，B类人群2人.现从这6人中任取3人，记随机变量ξ为A类人群的人数，求ξ的分布列及其期望.
参考公式：
, 参考数据：
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