名校
解题方法
1 . 疫苗能够使人体获得对病毒的免疫力,是保护健康人群最有效的手段.新冠肺炎疫情发生以来,军事医学科学院陈薇院士领衔的团队开展应急科研攻关,研制的重组新型冠状病毒疫苗(腺病毒载体),于4月12日开始招募志愿者,进入二期临床试验.根据普遍规律,志愿者接种疫苗后体内会产生抗体,人体中检测到抗体,说明有抵御病毒的能力.科研人员要定期从接种疫苗的志愿者身上采集血液样本,检测人体中抗体含量水平(单位:
,百万国际单位/毫升).
(1)IgM作为人体中首先快速产生的抗体,是人体抗感染免疫的“先头部队”.经采样分析,志愿者身体中IgM含量水平
与接种天数 x(接种后每满24小时为一天,
)近似满足函数关系:
,经研究表明, IgM含量水平不低于
时是免疫的有效时段,试估计接种一次后IgM含量水平有效时段可经历的时间(向下取整).(参考数据:
)
(2)IgG虽然是接种后产生比较慢的抗体,却是血清和体液中含量最高的抗体,也是亲和力最强、人体内分布最广泛、具有免疫效应的抗感染“主力军”.科研人员每间隔3天检测一次(检测次数依次记为
,
)某志愿者人体中 IgG的含量水平,记作
,得到相关数据如下表:
①请画出散点图,并根据散点图判断线性拟合模型
与指数拟合模型
哪种更适合拟合 z与t的关系(不必说明理由);
②研究人员发现,上述数据中存在一组异常数据应当予以剔除.试根据余下的六组数据,利用①中选择的拟合模型计算回归方程,并估计原异常数据对应的
值.
附:回归系数与估计值均保留两位小数,由七组数据计算出的参考数据见下表,其中
.
参考公式:线性回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为:
,
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4a8cca5f9e5fb7befef383d6fddc7ef0.png)
(1)IgM作为人体中首先快速产生的抗体,是人体抗感染免疫的“先头部队”.经采样分析,志愿者身体中IgM含量水平
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9858d413cdb4dd9e1a094eba7485eff4.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4838d6d8d0c8d8aa1ffa95d1692cfb8e.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/e29f27edb702bbe00240841b94af4702.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/b802849c70975fefd74e34f8de2dc72d.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/f7739fabf233e5b2136faf751a7ebc02.png)
(2)IgG虽然是接种后产生比较慢的抗体,却是血清和体液中含量最高的抗体,也是亲和力最强、人体内分布最广泛、具有免疫效应的抗感染“主力军”.科研人员每间隔3天检测一次(检测次数依次记为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/e90c998886b1483221a5b4941f6e874c.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c370d186557891458020ddd0fba61117.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/3094fa3bb956d71a0df1c2b99ea97eb3.png)
![]() | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
![]() | 0.09 | 0.38 | 0.95 | 4.85 | 3.35 | 7.48 | 17.25 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/18305ad42261ed60ba4c7c203b4ecff1.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/3a1c5d4dd53ea64854b614eda959d107.png)
②研究人员发现,上述数据中存在一组异常数据应当予以剔除.试根据余下的六组数据,利用①中选择的拟合模型计算回归方程,并估计原异常数据对应的
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/012d2d40a71783e79d67e7fbb01bc93a.png)
附:回归系数与估计值均保留两位小数,由七组数据计算出的参考数据见下表,其中
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d85b7f5f9ab7ec16d60e1b2c0693403e.png)
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |||
4.91 | 0.60 | 205.48 | 39.87 | -2.84 | 0.44 | 0.82 | 1.58 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d9cf74bbdee085c44778ac6191e5016b.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/b87c8a76cbb1da70b514d2c0dcf35c39.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/45784b551925efcca7f85e257c01686c.png)
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解题方法
2 . 以下是在某地搜集到的房屋的销售价格y和房屋的面积x的一组数据:
(1)画出数据对应的散点图;
(2)求线性回归方程;
(3)根据(2)的结果估算当房屋面积为
时的销售价格.
房屋面积![]() | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格 | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(2)求线性回归方程;
(3)根据(2)的结果估算当房屋面积为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5143c5a41c5d34d3335e636149dc6640.png)
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3 . 有人收集了某城市居民年收入(即所有居民在一年内收入的总和)与
商品销售额的
年数据,如表.
表
画出散点图,判断成对样本数据是否线性相关,并通过样本相关系数判断居民年收入与
商品销售额的相关程度和变化趋势的异同.
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5963abe8f421bd99a2aaa94831a951e9.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d07ae0b4264da6a8812454ffd2f20d94.png)
表
第 | ||||||||||
居民年收入/亿元 | ||||||||||
|
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5963abe8f421bd99a2aaa94831a951e9.png)
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20-21高二·江苏·课后作业
4 . 充气不足或过于膨胀会增加轮胎磨损,并减少行驶里程.对一种新型轮胎在不同压力下的行驶里程进行测试,数据如下表:
(1)画出散点图;
(2)求出相关系数;
(3)将散点图与相关系数进行比照分析,并作出适当解释.
压力![]() | 里程![]() | 压力![]() | 里程![]() |
30 | 29.5 | 33 | 37.6 |
30 | 30.2 | 34 | 37.7 |
31 | 32.1 | 34 | 36.1 |
31 | 34.5 | 35 | 33.6 |
32 | 36.3 | 35 | 34.2 |
32 | 35.0 | 36 | 26.8 |
33 | 38.2 | 36 | 27.4 |
(2)求出相关系数;
(3)将散点图与相关系数进行比照分析,并作出适当解释.
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2021-12-06更新
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198次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析
解题方法
5 . 红铃虫是棉花的主要害虫之一,某科研所研究人员对其繁殖情况进行了研究,发现其繁殖的数量y(单位:个)随时间x(单位:天)的变化情况如下表:
表一
令
,w与y的对应关系如下表
表二
(1)根据表一画出散点图,并判断用两种模型①
②
进行拟合,哪种模型更为合适?(给出判断即可,不需要说明理由);
![](https://img.xkw.com/dksih/QBM/2022/8/13/3043625528860672/3043752092426240/STEM/93602c5fbb3142419dc147a968e51c2b.png?resizew=212)
(2)根据(1)中所选择的模型,求出y关于x的回归方程(计算过程中四舍五入保留两位小数).
(3)要使其繁殖数量不超过4000个,预测繁殖天数不超过多少天.
参考公式:经验回归方程
,其中
,![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a58291bd91befe1061530246da983727.png)
参考数据:
,
,
,
,
,
,
表一
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 5 | 10 | 25 | 50 | 100 | 200 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/3e735d4c5f75673620ec90952bd065dd.png)
表二
y | 5 | 10 | 25 | 50 | 100 | 200 |
w | 1.61 | 2.30 | 3.22 | 3.91 | 4.61 | 5.30 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/f0060fcce4ccb55ffddbf2369065d19a.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/33b447ac3d1a965572c31b6e4c18d4b8.png)
![](https://img.xkw.com/dksih/QBM/2022/8/13/3043625528860672/3043752092426240/STEM/93602c5fbb3142419dc147a968e51c2b.png?resizew=212)
(2)根据(1)中所选择的模型,求出y关于x的回归方程(计算过程中四舍五入保留两位小数).
(3)要使其繁殖数量不超过4000个,预测繁殖天数不超过多少天.
参考公式:经验回归方程
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1db6103cb0f1d2bd6b19235d53ee7e98.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d2dbdbf02e0dd324daba7488c3e3bf31.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a58291bd91befe1061530246da983727.png)
参考数据:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/b6407d6e3ae37c75712e4fc1b5f0313c.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c2ca9ac57c530517df066593dfa2fdff.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/66224b2ee66c6818f6fe085d3ab2eff8.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/ea43a77589121a4ef66049431da13929.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9721500d4528b8f2d8b0e9077b0cf2bf.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9152492a164b3902c6d5a21faba0ca20.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c4943ed8e916ef62644d770b5977a50f.png)
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2021高一下·全国·专题练习
解题方法
6 . 理论预测某城市2020到2024年人口总数与年份的关系如下表所示:
(1)请画出上表数据的散点图;
(2)指出x与y是否线性相关;
(3)若x与y线性相关,请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的回归方程
;
(4)据此估计2025年该城市人口总数.
(参数数据:0×5+1×7+2×8+3×11+4×19=132,02+12+22+32+42=30)
年份202x(年) | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口数y(十万) | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
(2)指出x与y是否线性相关;
(3)若x与y线性相关,请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的回归方程
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1db6103cb0f1d2bd6b19235d53ee7e98.png)
(4)据此估计2025年该城市人口总数.
(参数数据:0×5+1×7+2×8+3×11+4×19=132,02+12+22+32+42=30)
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20-21高二·全国·课后作业
解题方法
7 . 某个服装店经营某种服装,在某周内纯获利y(元)与该周每天销售这种服装件数x之间的一组数据如下表:
(1)求样本中心点;
(2)画出散点图;
(3)求纯获利y与每天销售件数x之间的回归方程.
x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
y | 66 | 69 | 73 | 81 | 89 | 90 | 91 |
(2)画出散点图;
(3)求纯获利y与每天销售件数x之间的回归方程.
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解题方法
8 . 根据如下样本数据得到的经验回归方程为
,则( )
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/929ef3bed0a4bdd22f39e036506dc481.png)
x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
y | 4.0 | 2.5 | 0.5 |
A.![]() | B.![]() | C.![]() | D.![]() |
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解题方法
9 . 海水受日月的引力在一定的时候发生涨落的现象叫潮.一般地,早潮叫潮,晚潮叫汐.在通常情况下,船在涨潮时驶进航道,靠近码头;卸货后,在落潮时返回海洋.下表是某港口某天的时刻与水深关系的预报.
(1)选用一个函数来近似描述这一天该港口的水深与时间的关系,给出整点时水深的近似数值(精确到0.001 m).
(2)一条货船的吃水深度(船底与水面的距离)为4 m,安全条例规定至少要有1.5 m的安全间隙(船底与洋底的距离),该船这一天何时能进入港口?在港口能呆多久?
(3)某船的吃水深度为4 m,安全间隙为1.5 m该船这一天在2:00开始卸货,吃水深度以0.3 m/h的速度减少,如果这条船停止卸货后需0.4 h才能驶到深水域,那么该船最好在什么时间停止卸货,将船驶向较深的水域?
时刻 | 水深/m | 时刻 | 水深/m | 时刻 | 水深/m |
0:00 | 5.0 | 9:18 | 2.5 | 18:36 | 5.0 |
3:06 | 7.5 | 12:24 | 5.0 | 21:42 | 2.5 |
6:12 | 5.0 | 15:30 | 7.5 | 24:00 | 4.0 |
(1)选用一个函数来近似描述这一天该港口的水深与时间的关系,给出整点时水深的近似数值(精确到0.001 m).
(2)一条货船的吃水深度(船底与水面的距离)为4 m,安全条例规定至少要有1.5 m的安全间隙(船底与洋底的距离),该船这一天何时能进入港口?在港口能呆多久?
(3)某船的吃水深度为4 m,安全间隙为1.5 m该船这一天在2:00开始卸货,吃水深度以0.3 m/h的速度减少,如果这条船停止卸货后需0.4 h才能驶到深水域,那么该船最好在什么时间停止卸货,将船驶向较深的水域?
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2020-02-08更新
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265次组卷
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4卷引用:课时5.7(考点讲解)三角函数的应用-2021-2022年高一数学新课学习讲与练精品资源(人教版2019必修第一册)
(已下线)课时5.7(考点讲解)三角函数的应用-2021-2022年高一数学新课学习讲与练精品资源(人教版2019必修第一册)人教A版(2019) 必修第一册 逆袭之路 第五章 5.7 三角函数的应用人教A版(2019)必修第一册课本例题5.7 三角函数的应用(已下线)5.7三角函数的应用(导学案)-【上好课】
20-21高二·江苏·课后作业
解题方法
10 . 某工厂在某年里每月产品的总成本y(单位:万元)与月产量x(单位:万件)之间有如下一组数据:
(1)画出散点图;
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
x | 1.08 | 1.12 | 1.19 | 1.28 | 1.36 | 1.48 | 1.59 | 1.68 | 1.80 | 1.87 | 1.98 | 2.07 |
y | 2.25 | 2.37 | 2.40 | 2.55 | 2.64 | 2.75 | 2.92 | 3.03 | 3.14 | 3.26 | 3.36 | 3.50 |
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
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2021-12-06更新
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190次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析