解题方法
1 . 北京时间2022年4月5日，CBA官方公布了2021—2022赛季CBA季后赛1/4决赛赛程表．赛程表显示，1/4决赛将在4月7日（周四）15：00打响，首场比赛是上半区的辽宁本钢迎战山西汾酒股份．其中辽宁队当家球星郭艾伦信心满满，球迷们终于可以一饱眼福．为了更好地预测球员郭艾伦在首战中的发挥情况，球迷们收集了郭艾伦赛前的一场比赛的数据如表所示．
由上表数据可知，可用线性回归模型拟合y与x的关系．
(1)请用相关系数说明y与x具有很强的线性相关关系；（精确到0.01）
(2)求出y关于x的线性回归方程，并预测球员郭艾伦在首战中出场时间40分钟的累计得分．（回归方程的斜率与纵截距精确到0.1，累计得分保留整数）
附：相关系数
线性回归方程
的斜率与截距的最小二乘法公式分别为
，
．
参考数据：
，
．
上场时间x（分钟） | 6 | 11 | 18 | 24 | 32 | 35 |
累计得分y（分） | 5 | 12 | 16 | 22 | 31 | 40 |
(1)请用相关系数说明y与x具有很强的线性相关关系；（精确到0.01）
(2)求出y关于x的线性回归方程，并预测球员郭艾伦在首战中出场时间40分钟的累计得分．（回归方程的斜率与纵截距精确到0.1，累计得分保留整数）
附：相关系数
线性回归方程
的斜率与截距的最小二乘法公式分别为，．参考数据：
，．
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解题方法
2 . 为有效防控疫情，于2021年9月开始，多省份相继启动新冠疫苗加强免疫接种工作.新冠疫苗接种一段时间后，有保护效果削弱的情况存在，加强针的接种则会使这种下降出现“强势反弹”.研究结果显示，接种加强针以后，受种者的抗体水平将大幅提升，加强免疫14天后，抗体水平相当于原来10-30倍，6个月后，能维持在较高水平，并且对德尔塔等变异株出现良好交叉中和作用.某市开展加强免疫接种工作以来，在某一周的接种人数（单位：万人）如下表所示：
规定星期一为第1天，设天数为
，当日接种人数为y.
(1)若当日接种人数超过1.8万人，则认为“接种繁忙”，从前4天中随机选择2天，求这2天接种繁忙的概率；
(2)若y关于
具有线性相关关系，求y关于x的线性回归方程；
(3)根据所求的线性回归方程分别计算星期五，星期六的预报值
，并与当日接种人数的真实值y进行比较.若满足
，则可用此回归方程预测以后的接种人数，并预测星期日的接种人数a；若不满足，请说明理由.
参考公式：
，
.
| 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期日 | |
| 接种人数 | 1.7 | 1.9 | 2.1 | 2.3 | 2.4 | 2.5 | a |
，当日接种人数为y.(1)若当日接种人数超过1.8万人，则认为“接种繁忙”，从前4天中随机选择2天，求这2天接种繁忙的概率；
(2)若y关于
具有线性相关关系，求y关于x的线性回归方程；(3)根据所求的线性回归方程分别计算星期五，星期六的预报值
，并与当日接种人数的真实值y进行比较.若满足，则可用此回归方程预测以后的接种人数，并预测星期日的接种人数a；若不满足，请说明理由.参考公式：
，.
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3 . 如图是一组实验数据的散点图，拟合方程
，令
，则
关于
的回归直线过点
，
，则当
时，
的取值范围是（ ）
，令，则关于的回归直线过点，，则当时，的取值范围是（ ）A． | B． | C． | D． |
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4 . 现收集到变量
的六组观测数据为：
，用最小二乘法计算得其回归直线为
，相关系数为
；经过残差分析后发现
为离群点（对应残差绝对值过大的点），剔除后，用剩下的五组数据计算得其回归直线为
，相关系数为
.则下列结论不正确 的是（ ）
的六组观测数据为：，用最小二乘法计算得其回归直线为，相关系数为；经过残差分析后发现为离群点（对应残差绝对值过大的点），剔除后，用剩下的五组数据计算得其回归直线为，相关系数为.则下列结论A． | B． |
C． | D．去掉离群点后，残差平方和变小 |
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21-22高二·全国·课后作业
名校
5 . 给出下列命题，其中正确命题为（ ）．
A．若回归直线的斜率估计值为 ，样本点中心为 ，则回归直线的方程为 |
B．随机变量 ，若 、 ，则 |
C．随机变量 服从正态分布 ， ，则 |
D．某地气象局预报： 月 日本地降水概率为 ，结果这天没下雨，这表明天气预报并不科学 |
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解题方法
6 . 2020年9月，中国在第75届联合国大会上承诺，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和(简称“双碳目标”).某地区积极响应政府的号召，大力提倡新能源汽车，某机构为研究新能源汽车在该地区的销售情况，对某品牌的新能源汽车在该地区近几个月的销售情况作了统计，如下表：
则y关于x的线性回归方程为______ ．
参考公式：回归方程
中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
.
月份 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 | 2022年2月 | 2022年3月 |
月份编号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新能源汽车销售量y(辆) | 30 | 50 | 70 | 100 | 110 |
参考公式：回归方程
中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.
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名校
7 . 下列结论正确的有（ ）
A．若随机变量 满足 ，则 |
B．若随机变量 ，且 ，则 |
C．若样本数据 线性相关，则用最小二乘估计得到的经验回归直线经过该组数据的中心点 |
D．根据分类变量X与Y的成对样本数据，计算得到 ．依据 的独立性检验 ，可判断X与Y有关且犯错误的概率不超过0.05 |
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2022-05-08更新
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2491次组卷
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13卷引用：专题22计数原理与概率与统计（多选题）
专题22计数原理与概率与统计（多选题）（已下线）广东实验中学2024届高三上学期第一次阶段考试数学试题变式题6-10山东省枣庄市2022届高考适应性练习（一）数学试题（三模）山东省烟台市2022届高考二模（枣庄市三模）数学试题山东省泰安市2023届高三下学期一轮检测数学试题（已下线）模块四 专题1 期末重组综合练（河南）（高二人教B）山东省青岛第五十八中学2024届高三下学期阶段性调研测试（3）数学试卷江西省宜春市第一中学2022-2023学年高二上学期期末考试数学试题湖南省名校联合体2022-2023学年高二下学期第一次联考数学试题吉林省长春市第二实验中学2022-2023学年高二下学期4月月考数学试题河南开封市五县2022-2023学年高二下学期第二次月考联考数学试题 福建省政和县第一中学2022-2023学年高二下学期期中测试数学试题河南省开封市通许县等3地2022-2023学年高二下学期第二次联考（5月期末)数学试题
2022高三·全国·专题练习
8 . 近年来，高铁的发展逐渐改变了人们的出行方式，我国2017～2021年高铁运营里程的数据如下表所示．
(1)若x与y具有线性相关关系，求y关于x的线性回归方程；
(2)每一年与前一年的高铁运营里程之差即为该年新增的里程，根据这五年的数据，若用2018～2021年每年新增里程的频率代替之后每年新增相应里程的概率，求2025年中国高铁运营里程大于或等于5万千米的概率．
附：线性回归方程＝
x＋
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：＝
，
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
高铁运营里程y（万千米） | 1.9 | 2.2 | 2.5 | 2.9 | 3.5 |
(2)每一年与前一年的高铁运营里程之差即为该年新增的里程，根据这五年的数据，若用2018～2021年每年新增里程的频率代替之后每年新增相应里程的概率，求2025年中国高铁运营里程大于或等于5万千米的概率．
附：线性回归方程
＝x＋中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：＝，
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解题方法
9 . 某公司生产医用外科口罩，由于国内疫情得到了较好地控制，口罩的销量有所下降，因此该公司逐步调整了口罩的产量，下表是2021年5～11月份该公司口罩产量（单位：万箱）：
由散点图可知产量y（万箱）与月份x具有线性相关关系．
(1)求线性回归方程，并预测12月份的产量；
(2)某单位从该公司共购买了6箱口罩（其中有4箱5月份生产，2箱为6月份生产），随机分发给单位研发部门和销售部门使用，其中研发部门4箱，销售部门2箱，使用中发现5月份生产的口罩不符合质量要求，单位要求该公司给予更换，求分发给销售部门的2箱口罩中至多有1箱需要更换的概率．
附：
，
；
参考数据：
，
，
．
| 月份x | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 产量y（万箱） | 3 | 2.62 | 2.38 | 2.09 | 1.8 | 1.66 | 1.36 |
(1)求线性回归方程，并预测12月份的产量；
(2)某单位从该公司共购买了6箱口罩（其中有4箱5月份生产，2箱为6月份生产），随机分发给单位研发部门和销售部门使用，其中研发部门4箱，销售部门2箱，使用中发现5月份生产的口罩不符合质量要求，单位要求该公司给予更换，求分发给销售部门的2箱口罩中至多有1箱需要更换的概率．
附：
，；参考数据：
，，．
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2022-04-25更新
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378次组卷
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3卷引用：专题25 统计类（解答题）+概率（几何概型）-1
解题方法
10 . 2021年，中国新能源汽车销售火爆，A省相关部门调查了该省2021年1月份至10月份的新能源汽车销量情况，得到一组样本数据（
，
）（i＝1，2，…，10），其中表示第i个月，表示第i个月A省新能源汽车的销量（单位：万辆），由样本数据的散点图可知，y与x具有线性相关关系，并将这10个月的数据作了初步处理，得到下面一些统计量的值：
(1)建立y关于x的线性回归方程，并估计A省12月份新能源汽车的销量；
(2)为鼓励新能源汽车销售商积极参与调查，A省汽车行业协会针对新能源汽车销售商开展抽奖活动，所有费用由某新能源汽车厂商赞助．奖项共设一、二、三等奖三个奖项，其中一等奖、二等奖、三等奖分别奖励2万元、1万元、5千元，抽中一等奖、二等奖、三等奖的概率分别为
，
，
．现有甲、乙两家汽车销售商参加了抽奖活动，假设他们是否中奖相互独立，求这两家汽车销售商所获奖金总额X（单位：万元）的分布列及数学期望．
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
．
，）（i＝1，2，…，10），其中表示第i个月，表示第i个月A省新能源汽车的销量（单位：万辆），由样本数据的散点图可知，y与x具有线性相关关系，并将这10个月的数据作了初步处理，得到下面一些统计量的值： |  |  |  |
| 1.5 | 89.1 | 385 | 15 |
(2)为鼓励新能源汽车销售商积极参与调查，A省汽车行业协会针对新能源汽车销售商开展抽奖活动，所有费用由某新能源汽车厂商赞助．奖项共设一、二、三等奖三个奖项，其中一等奖、二等奖、三等奖分别奖励2万元、1万元、5千元，抽中一等奖、二等奖、三等奖的概率分别为
，，．现有甲、乙两家汽车销售商参加了抽奖活动，假设他们是否中奖相互独立，求这两家汽车销售商所获奖金总额X（单位：万元）的分布列及数学期望．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．
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