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解析
| 共计 52 道试题

1 . 数据显示,中国在线直播用户规模及在线直播购物规模近几年都保持高速增长态势,某线下家电商场为提升人气和提高营业额也开通了在线直播,下表统计了该商场开通在线直播的第x天的线下顾客人数y(单位:百人)的数据:

x

1

2

3

4

5

y

10

12

15

18

20


(1)根据第1至第5天的数据分析,可用线性回归模型拟合yx的关系,试求出该线性回归方程并估计该商场开通在线直播的第10天的线下顾客人数;
(2)为进一步提升该商场的人气,提高营业额,该商场进行了摸球中奖回馈客户活动,商场在出口处准备了三个编号分别为1,2,3的不透明箱子,每个箱子中装有除颜色外大小和形状均相同的24个小球(其中1号箱子中有18个红球,6个白球;2号箱子中有16个红球,8个黄球;3号箱子中有12个红球,12个蓝球)且含有自动搅拌均匀装置.规则如下:在该商场购物的顾客凭购物小票均有一次参加此活动的机会,从三个箱子里各摸出一个小球(摸完后再依次放回),若摸出的3个小球颜色相同便中奖.若小明和他的3个朋友购物后均参加了该活动,且每人是否中奖相互独立,记这4人中中奖的人数为X,求X的分布列与期望.
(参考公式:回归方程,其中
2024-03-25更新 | 413次组卷 | 2卷引用:第9章 统计单元综合能力测试卷-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(苏教版2019选择性必修第二册)
2 . 下表统计了2017年~2022年我国的新生儿数量(单位:万人).

年份

2017

2018

2019

2020

2021

2022

年份代码x

1

2

3

4

5

6

新生儿数量y

1723

1523

1465

1200

1062

956

经研究发现新生儿数量与年份代码之间满足线性相关关系,且,据此预测2023年新生儿数量约为(       )(精确到0.1)(参考数据:
A.773.2万B.791.1万C.800.2万D.821.1万
2024-02-14更新 | 506次组卷 | 3卷引用:8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7大题型)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(人教A版2019选择性必修第三册)
3 . 为调研加工零件效率,调研员通过试验获得加工零件个数与所用时间(单位:)的5组数据为:,根据以上数据可得经验回归方程为:,则(       
A.
B.回归直线必过点
C.加工60个零件的时间大约为
D.若去掉,剩下4组数据的经验回归方程会有变化
2024-02-12更新 | 1476次组卷 | 6卷引用:8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7大题型)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(人教A版2019选择性必修第三册)
4 . 2023年9月23日—10月8日,亚运会在杭州举行,“碳中和”是本届亚运会一大亮点.为了打造碳中和亚运会,杭州亚运会上线了“亚运碳中和-减污降碳协同”数字化管理平台.该平台将数字化技术运用到碳排放采集、核算、减排、注销、评价管理全流程,探索建立了一套科学完整的碳排放管理体系.值此机会,某家公司重点推出新型品牌新能源汽车,以下是其中五个月的销售单:
2023月份56789
月份代码12345
新能源车销售(万辆)1.62.12.73.74.6
(1)根据表中数据,求出关于的线性回归方程;
(2)随着亚运会的火热,新能源汽车也会一直持续下去,试估计2023年12月份该公司出售多少辆新能源汽车?
参考公式: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公式分别为.
2024-02-05更新 | 259次组卷 | 3卷引用:江西省九江市2023-2024学年高二上学期期末考试数学试题
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5 . 实现“双碳目标”是党中央作出的重大战略决策,新能源汽车、电动汽车是重要的战略新兴产业,对于实现“双碳目标”具有重要的作用.为了解某市电动汽车的销售情况,调查了该市某电动汽车企业近6年产值情况,数据如下表所示:

年份

2018

2019

2020

2021

2022

2023

编号x

1

2

3

4

5

6

产值y/百万辆

9

18

30

51

59

80

(1)若用模型拟合yx的关系,根据提供的数据,求出yx的经验回归方程(精确到0.01);
(2)为了进一步了解车主对电动汽车的看法,从某品牌汽车4S店当日5位购买电动汽车和3位购买燃油汽车的车主中随机选取4位车主进行采访,记选取的4位车主中购买电动汽车的车主人数为X,求随机变量X的分布列与数学期望,
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截距的最小二乘估计分别为
2024-01-17更新 | 1860次组卷 | 5卷引用:专题8.4 统计分析大题专项训练【六大题型】-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)
6 . 新能源渗透率是指在一定时期内,新能源汽车销量占汽车总销量的比重.在2022年,新能源汽车的渗透率达到了,提前三年超过了“十四五”预定的的目标.2023年,随着技术进步,新能源车的渗透率还在继续扩大.将2023年1月视为第一个月,得到2023年1-10月,我国新能源汽车渗透率如下表:
月份代码12345678910
渗透率29323432333436363638
(1)假设自2023年1月起的第个月的新能源渗透率为,试求关于的回归直线方程,并由此预测2024年1月的新能源渗透率;
(2)为了鼓励大家购买新能源汽车,国家在2024年继续执行新能源车购置税优惠政策:在2024年6月1日前购买的新能源车无需支付购置税,而燃油车需按照车价支付购置税.2024年1月小张为自己的客户代付购置税,当月他的客户购买了3辆车价格均为20万元,假设以(1)中预测的新能源渗透率作为当月客户购买新能源车的概率,设小张总共需要代付的购置税为万元,求的分布列和期望.
附:一组数据的线性回归直线方程的系数公式为:
2024-01-03更新 | 933次组卷 | 4卷引用:陕西省渭南市澄城县2023-2024学年高二上学期期末文化课检测数学试题
7 . 比亚迪, 这个在中国乘用车市场嶡露头角的中国品牌, 如今已经在全球汽车品牌销量前十中占据一席之地.这一成就不仅是比亚迪的里程硨,更是中国新能源汽车行业的里程碑,标志着中国已经在全球范围内成为了新能源汽车领域的强国.比亚迪旗下的宋plus自2020年9月上市以来,在SUV车型中的月销量遥遥领先,现统计了自上市以来截止到2023年8月的宋plus的月销量数据.
(1)通过调查研究发现,其他新能源汽车的崛起、购置税减免政策的颁布等,影响了汽车的月销量,现将残差过大的数据剔除掉,得到2022年8月至2023年8月部分月份月销量(单位:万辆)和月份编号的成对样本数据统计.

月份

2022.8

2022.9

2022.12

2023.1

2023.2

2023.3

2023.4

2023.6

2023.7

202.8

月份编号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

月销量(单位:万辆)

4.25

4.59

4.99

3.5

3.78

3.01

2.46

2.72

3.02

3.28

请用样本相关系数说明之间的关系可否用一元线性回归模型拟合?若能,求出关于的经验回归方程;若不能,请说明理由.(运算过程及结果均精确到0.01)(若,则线性相关程度很高,可用一元线性回归模型拟合)
(2)为庆祝2023年“双节”(中秋节和国庆节),某地店特推出抽奖优惠活动,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1万元、5千元、2千元,抽中一等奖、二等奖、三等奖的概率分别为.现有甲、乙两人参加了抽奖活动(每人只有一次抽奖机会),假设他们是否中奖相互独立,求两人所获奖金总额超过1万元的概率.
参考公式:样本相关系数
参考数据:
8 . 数独是源自18世纪瑞士的一种数学游戏,玩家需要根据9×9盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,并满足每一行、每一列、每一个粗线宫(3×3)内的数字均含1~9,且不重复.数独爱好者小明打算报名参加“丝路杯”全国数独大赛初级组的比赛.
参考数据
1 7500.370.55
参考公式:对于一组数据,其经验回归方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为.
(1)赛前小明进行了一段时间的训练,每天解题的平均速度y(秒/题)与训练天数x(天)有关,经统计得到如下数据:
x(天)1234567
y(秒/题)910800600440300240210
现用作为回归方程模型,请利用表中数据,求出该回归方程;(用分数表示)
(2)小明和小红玩“对战赛”,每局两人同时开始解一道数独题,先解出题的人获胜,不存在平局,两人约定先胜3局者赢得比赛.若小明每局获胜的概率为,且各局之间相互独立,设比赛X局后结束,求随机变量X的分布列及均值.
2023-12-08更新 | 1253次组卷 | 7卷引用:4.3.1 一元线性回归模型线(分层练习)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(人教B版2019选择性必修第二册)
9 . 由变量和变量组成的10个成对样本数据得到的经验回归方程为,设过点的直线方程为,记,则(       
A.变量正相关
B.若,则
C.经验回归直线至少经过中的一个点
D.
2023-11-17更新 | 922次组卷 | 6卷引用:8.2.2一元线性回归模型参数的最小二乘估计练习
23-24高二上·上海·课后作业
10 . 某公司随机调查了45户家庭,研究其一种产品的家庭人均消费量y与家庭人均月收入x之间的关系,得到的数据如下表所示.
家庭编号家庭人均月收入x/元家庭人均消费量y/元
154326.32
223363.52
339446.32
4465621.60
5924629.12
61751276.00
7877641.72
81662454.80
91454446.72
101360041.68
11597626.00
121314425.28
1333124.00
1428321.36
151020815.04
1659606.16
17348011.12
1843204.48
19699212.48
201234442.24
2182325.12
22568032.00
23669633.60
241398439.04
251104827.84
261004021.04
271421639.92
2829604.72
29904038.32
3037044.08
31616013.92
32579232.80
33646431.52
3463206.68
35626426.32
3632483.52
37993625.92
38526417.12
391396845.68
4037445.12
41891215.20
4233044.08
431429666.64
441196040.88
451220831.44
(1)绘制变量yx的散点图;
(2)计算yx的相关系数;
(3)试分析研究yx之间的线性回归关系.
2023-09-12更新 | 69次组卷 | 1卷引用:复习题(八)
共计 平均难度:一般