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1 . 随着“一带一路”经贸合作持续深化，西安某地对外贸易近几年持续繁荣，2023年6月18日，该地很多商场都在搞“
”促销活动.市物价局派人对某商品同一天的销售量及其价格进行调查，得到该商品的售价
（单位：元）和销售量
（单位：百件）之间的一组数据：
用最小二乘法求得与之间的经验回归方程是
，当售价为45元时，预测该商品的销售量件数大约为（ ）（单位：百件）
”促销活动.市物价局派人对某商品同一天的销售量及其价格进行调查，得到该商品的售价（单位：元）和销售量（单位：百件）之间的一组数据： | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 |
| 5 | 7 | 8 | 9 | 11 |
与之间的经验回归方程是，当售价为45元时，预测该商品的销售量件数大约为（ ）（单位：百件）| A．11.2 | B．11.75 | C．12 | D．12.2 |
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2 . 色差和色度是衡量毛绒玩具质量优劣的重要指标．现抽检一批毛绒玩具，测得的色差和色度数据如表所示：
根据表中数据可得色度关于色差的经验回归方程为
，则
（ ）
色差x | 21 | 23 | 25 | 27 |
色度y | m | 18 | 19 | 20 |
关于色差的经验回归方程为，则（ ）| A．14 | B．15 | C．16 | D．17 |
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3 . 吸烟有害健康，现统计4名吸烟者的吸烟量x与损伤度y，数据如下表：
(1)从这4名吸烟者中任取2名，其中有1名吸烟者的损伤度为8，求另1吸烟者的吸烟量为6的概率；
(2)在实际应用中，通常用各散点
到直线
的距离的平方和
来刻画“整体接近程度”.S越小，表示拟合效果越好.试根据统计数据，求出经验回归直线方程
.并根据所求经验回归直线估计损伤度为10时的吸烟量．
附：
，
.
吸烟量x | 1 | 4 | 5 | 6 |
损伤度y | 3 | 8 | 6 | 7 |
(2)在实际应用中，通常用各散点
到直线的距离的平方和来刻画“整体接近程度”.S越小，表示拟合效果越好.试根据统计数据，求出经验回归直线方程.并根据所求经验回归直线估计损伤度为10时的吸烟量．附：
，.
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4 . 具有线性相关关系的变量x，y有一组观测数据
（
，
，2，…，5），其经验回归方程为
，则
（ ）
（，，2，…，5），其经验回归方程为，则（ ）| A．40 | B．32 | C．8 | D．12.8 |
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5 . 下列有关回归分析的结论中，正确的有（ ）
A．在样本数据 中，根据最小二乘法求得线性回归方程为 ，去除一个样本点 后，得到的新线性回归方程一定会发生改变 |
B．具有相关关系的两个变量 的相关系数为 那么 越大，之间的线性相关程度越强 |
C．若散点图中的散点均落在一条斜率非 的直线上，则决定系数 |
| D．在残差图中，残差点分布的水平带状区域越窄，说明模型的拟合精度越高 |
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解题方法
6 . PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物．它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量越高，说明空气污染越严重．城市中的PM2.5成分除扬尘等自然因素外，燃料的燃烧也是一个重要来源．某市环境检测部门为检测燃油车流量对空气质量的影响，在一个检测点统计每日过往的燃油车流量（单位：辆）和空气中的PM2.5的平均浓度（单位：
）．检测人员采集了50天的数据，制成
列联表（部分数据缺失）：
(1)完成上面的列联表，并根据小概率值
的独立性检验，能否认为PM2.5的平均浓度小于
与燃油车日流量小于1500辆有关联？
(2)经计算得与之间的回归直线方程为
，且这50天的燃油车的日流量的标准差
，PM2.5的平均浓度的标准差
．若相关系数满足
，则判定所求回归直线方程有价值；否则判定其无价值．
①判断该回归直线方程是否有价值；
②若这50天的燃油车的日流量满足
，试求这50天的PM2.5的平均浓度的平均数
（利用四舍五入法精确到0.1）．
参考公式：
，其中
．
回归方程
，其中
，；
相关系数
．
参考数据：
，
，
．
（单位：辆）和空气中的PM2.5的平均浓度（单位：）．检测人员采集了50天的数据，制成列联表（部分数据缺失）：燃油车日流量 | 燃油车日流量 | 合计 | |
PM2.5的平均浓度 | 16 | 24 | |
PM2.5的平均浓度 | 20 | ||
| 合计 | 22 |
列联表，并根据小概率值的独立性检验，能否认为PM2.5的平均浓度小于与燃油车日流量小于1500辆有关联？(2)经计算得
与之间的回归直线方程为，且这50天的燃油车的日流量的标准差，PM2.5的平均浓度的标准差．若相关系数满足，则判定所求回归直线方程有价值；否则判定其无价值．①判断该回归直线方程是否有价值；
②若这50天的燃油车的日流量
满足，试求这50天的PM2.5的平均浓度的平均数（利用四舍五入法精确到0.1）．参考公式：
，其中． | 0.01 | 0.005 | 0.001 |
 | 6.636 | 7.879 | 10.828 |
，其中，；相关系数
．参考数据：
，，．
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7 . 某市2017年至2023年城镇居民人均可支配收入如下表，将其绘制成散点图（如下图），发现城镇居民人均可支配收入y（单位：万元）与年份代号x具有线性相关关系．
，并根据所求回归方程，预测2024年该市城镇居民人均可支配收入；
(2)某分析员从2017年至2023年人均可支配收入中，任取3年的数据进行分析，记其中人均可支配收入超过4.5万的年份个数为随机变量X，求X的分布列与数学期望．
参考数据及公式：
，
，
，
．
| 年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 人均可支配收入 | 3.65 | 3.89 | 4.08 | 4.30 | 4.65 | 4.90 | 5.12 |
，并根据所求回归方程，预测2024年该市城镇居民人均可支配收入；(2)某分析员从2017年至2023年人均可支配收入中，任取3年的数据进行分析，记其中人均可支配收入超过4.5万的年份个数为随机变量X，求X的分布列与数学期望．
参考数据及公式：
，，，．
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8 . 某公司为了了解某商品的月销售量
单位：万件
与月销售单价
单位：元
件之间的关系，随机统计了
个月的销售量与销售单价，并制作了如下对照表：
由表中数据可得回归方程
中
，试预测当月销售单价为
元件时，月销售量为______ 万件.
单位：万件与月销售单价单位：元件之间的关系，随机统计了个月的销售量与销售单价，并制作了如下对照表： | 月销售单价元件 |  |  |  |  |  |
| 月销售量万件 |  | |  |  | |
中，试预测当月销售单价为元件时，月销售量为
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解题方法
9 . 随着移动互联网和直播带货技术的发展，直播带货已经成为一种热门的销售方式，特别是商家通过展示产品，使顾客对商品有更全面的了解.下面统计了某新手开启直播带货后从6月份到10月份每个月的销售量
(万件)
的数据，得到如图所示的散点图．其中6月份至10月份相应的代码为
，如:
表示6月份.
与模型②
哪一个更适宜作为月销售量关于月份代码的回归方程?（给出判断即可，不必说明理由）
(2)（i）根据（1）的判断结果，建立关于的回归方程;(计算结果精确到0.01)
（ⅱ）根据结果预测12月份的销售量大约是多少万件?
参考公式与数据:
， 
，
，其中
.
(万件)的数据，得到如图所示的散点图．其中6月份至10月份相应的代码为，如:表示6月份.
与模型②哪一个更适宜作为月销售量关于月份代码的回归方程?（给出判断即可，不必说明理由）(2)（i）根据（1）的判断结果，建立
关于的回归方程;(计算结果精确到0.01)（ⅱ）根据结果预测12月份的销售量大约是多少万件?
参考公式与数据:
， ，，其中.
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2024高三·全国·专题练习
解题方法
10 . 近年来，随着国家对新能源汽车产业的支持，很多国产新能源汽车迅速崛起，其因颜值高、动力充沛、提速快、空间大、用车成本低等特点得到民众的追捧，但是充电难成为影响新能源汽车销量的主要原因，国家为了加快新能源汽车的普及程度，在全国范围内逐步增建充电桩．某地区2019－2023年的充电桩数量及新能源汽车的年销量如表所示：
(1)已知可用线性回归模型拟合y与x的关系，请用相关系数加以说明（结果精确到0.001）；
(2)求y关于x的线性回归方程，预测当该地区充电桩数量为24万台时，新能源汽车的年销量是多少万辆？
参考公式：相关系数
，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
．
参考数据：
，
，
，
．
| 年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 充电桩数量x/万台 | 1 | 3 | 5 | 7 | 9 |
| 新能源汽车年销量y/万辆 | 25 | 37 | 48 | 58 | 72 |
(2)求y关于x的线性回归方程，预测当该地区充电桩数量为24万台时，新能源汽车的年销量是多少万辆？
参考公式：相关系数
，回归方程中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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