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解析
| 共计 26 道试题
1 . 一个工厂在某年里连续10个月每月产品的总成本(万元)与该月产量(万件)之间有如下一组数据:

x

1.08

1.12

1.19

1.28

1.36

1.48

1.59

1.68

1.80

1.87

y

2.25

2.37

2.40

2.55

2.64

2.75

2.92

3.03

3.14

3.26

(1)通过画散点图,发现可用线性回归模型拟合的关系,请用相关系数加以说明;
(2)①建立月总成本与月产量之间的回归方程;②通过建立的关于的回归方程,估计某月产量为1.98万件时,产品的总成本为多少万元?(均精确到0.001).
附注:①参考数据:.
②参考公式:相关系数
.
2022-11-17更新 | 235次组卷 | 1卷引用:广西壮族自治区桂林市田家炳中学2023届高三上学期11月月考数学(文)试题
2 . 2015年7月31日,在吉隆坡举行的国际奥委会第128次全会上,北京获得2022年冬奥会举办权.在申冬奥过程中,中国正式向国际社会作出“带动三亿人参与冰雪运动”的庄严承诺.这一承诺,既是我国为国际奥林匹克运动做出重大贡献的大国担当展现,也是根据我国经济水平和全民健身需求做出的群众性运动的战略部署.从北京冬奥会申办成功到2021年10月,全国参与冰雪运动人数累计达到3.46亿,实现了“带动三亿人参与冰雪运动”的目标,这是北京冬奥会给予全球冬季体育运动和奥林匹克运动的最为重要的遗产,可以说是2022年北京冬奥会的第一块金牌.“冬奥热”带动“冰雪热”,也带动了冰雪经济,以冰雪运动为主要内容的冰雪旅游近年来发展迅速,2016至2022六个冰雪季的旅游人次y(单位亿)的数据如下表:
年度2016—20172017—20182018—20192019—20202020—20212021—2022
年度代号t123456
旅游人次y1.71.972.240.942.543.15
(1)求yt的相关系数(精确到0.01),并回答yt的线性相关关系的强弱;
(2)因受疫情影响,现将2019—2020年度的异常数据剔除,用剩下的5个年度数据(年度代号不变),求y关于t的线性回归方程(系数精确到0.01),并推测没有疫情情况下,2019—2020年度冰雪旅游人次的估计值.
附注:参考数据:.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:
2022-07-22更新 | 1581次组卷 | 7卷引用:广西壮族自治区玉林市北流市实验中学2022-2023学年高二下学期5月月考数学试题
3 . 随着科技进步,近来年,我国新能源汽车产业迅速发展.以下是中国汽车工业协会2022年2月公布的近六年我国新能源乘用车的年销售量数据:

年份

2016

2017

2018

2019

2020

2021

年份代码x

1

2

3

4

5

6

新能源乘用车年销售y(万辆)

50

78

126

121

137

352

(1)根据表中数据,求出y关于x的线性回归方程;(结果保留整数)
(2)若用模型拟合yx的关系,可得回归方程为,经计算该模型和第(1)问中模型的为相关指数)分别为0.87和0.71,请分别利用这两个模型,求2022年我国新能源乘用车的年销售量的预测值;
(3)你认为(2)中用哪个模型得到的预测值更可靠?只需要判断,不用说明理由.
参考数据:设,其中

144

4.78

841

5.70

37.71

380

528

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
2022-06-05更新 | 578次组卷 | 1卷引用:广西南宁市第三中学2022届高三二模数学(文)试题
4 . 近期新冠病毒奥密克戎毒株全球蔓延,传染性更强、潜伏期更短、防控难度更大.为落实动态清零政策下的常态化防疫,某高中学校开展了每周的核酸抽检工作:周一至周五,每天中午13:00开始,当天安排450位师生核酸检测,五天时间全员覆盖.
(1)该校教职工有410人,高二学生有620人,高三学生有610人,
①用分层抽样的方法,求高一学生每天抽检人数;
②高一年级共15个班,该年级每天抽检的学生有两种安排方案,方案一:集中来自部分班级;方案二:分散来自所有班级.你认为哪种方案更合理,并给出理由.
(2)学校开展核酸抽检的第一周,周一至周五核酸抽检用时记录如下:
12345
用时(小时)1.21.21.11.01.0
①计算变量的相关系数(精确到0.01),并说明两变量线性相关的强弱;
②根据①中的计算结果,判定变量是正相关,还是负相关,并给出可能的原因.
参考数据和公式:,相关系数
5 . 新个体经济是中国经济社会数字化转型条件下出现的新生事物,指微商电商,网络直播、职业创作者等,下表是2021年1至4月份某市新增“微商电商”的统计数据:

月份

1

2

3

4

新增微商电商个数

90

105

125

140

(1)请利用所给数据求新增微商电商个数与月份之间的线性回归方程,并预测该市2021年5月新增“微商电商”的个数(结果用四舍五入法保留整数);
(2)一般认为当时,线性回归方程的拟合效果非常好;当时,线性回归方程的拟合效果良好.试问该线性回归方程的拟合效果是非常好还是良好?说明你的理由.
6 . 某公司拟对某种材料进行应用改造,产品的成本由原料成本及非原料成本组成,每件产品的非原料成本(元)与生产该产品的数量(千件)有关,经统计得到如下数据:
12345678
1126144.53530.5282524
对历史数据对比分析,考虑用函数模型①,②分别对两个变量的关系进行拟合,令模型①中上,模型②中,对数据作了初步处理,已计算得到如下数据:
0.34450.11522385.51.53183.461.40.135
(1)设的样本相关系数为的样本相关系数为,已经计算得出,请从样本相关系数(精确到0.01)的角度判断,哪个模型拟合效果更好?
(2)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性回归方程,并用其估计当每件产品的非原料成本为21元时,产量约为多少千件?
参考公式: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:,相关系数.
2022-03-31更新 | 845次组卷 | 3卷引用:广西柳州市2022届高三第三次模拟考试数学(文)试题
7 . 我市越来越多的市民购置新能源电动车替代传统的燃油汽车.如表是近五年我市新能源电动车的年销量与年份的统计表(其中第1年表示 2015年,第2年表示2016年,依此类推).高二(1)班班委组织了一次本班家庭购车调查,调查对象与内容近五年购车的20个家庭及购车的类型,得到的部分数据如表2×2列联表.

x

1

2

3

4

5

年销售量y(万台)

5

8

14

22

31

购置传统燃油汽车购置新能源电动车总计
车主为父亲3
车主为母亲26
总计20
(1)求新能源电动车的年销售量y关于x的线性相关系数r,并判断yx是否线性相关?若是,预测2020年新能源电动车的年销售量;若不是,请说明理由;
(2)①完成2×2列联表,并判断是否有90%的把握认为购车车主是否购置新能源电动车与性别有关?
②现从车主为母亲的家庭中随机抽取2个家庭,参加学校举办的“节能环保、绿色出行”知识讲座,求至少有一个家庭来自新能源电动车家庭的概率.
临界值表供参考:

0.15

0.10

0.05

0.010

0.001

k

2.072

2.706

3.841

6.635

10.828

664502.2362.449
2021-09-13更新 | 123次组卷 | 1卷引用:广西贵港市覃塘区覃塘高级中学2020-2021学年高二3月月考数学(文)试题
8 . 某南方农业研究所对冬季昼夜温差(最高温度与最低温度的差)大小与新型豌豆品种一天内发芽数之间的关系进行了分析研究,他们分别记录了11月1日~6日每天昼夜最高、最低的温度(如图甲),以及实验室每天每100颗种子中的发芽数情况(如图乙),得到如下资料:

(1)请画出发芽数yx温差的散点图,并用相关系数说明建立发芽数y与温差x之间的相关关系的程度;
(2)若该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数为,试通过建立的y关于x的回归方程估计12月7日的昼夜温差的范围.(保留三位有效数字)
参考数据:;参考公式:相关系数时,具有很强的相关关系).回归方程中斜率和截距计算公式
2021-08-16更新 | 281次组卷 | 1卷引用:广西崇左高级中学2020-2021学年高一下学期第一次月考数学试题
9 . 前几年随着网购的普及,线下零售遭遇挑战,但随着新零售模式的不断出现,零售行业近几年呈现增长趋势,下表为2016~2019年百货零售业的销售额(单位:亿元,数据经过处理,1~4分别对应2016~2019年)

年份代码

1

2

3

4

销售额

95

165

230

310

(1)由上表数据可知,可用线性回归模型拟合的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立关于的回归方程,并预测2020年我国百货零售业的销售额;
(3)从2016~2019年这4年的百货零售业销售额及2020年预测销售额这5个数据中任取2个数据,求这2个数据之差的绝对值大于200亿元的概率.
参考数据:
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
2021-08-15更新 | 403次组卷 | 2卷引用:广西蒙山中学2020-2021学年高一下学期第一次月考数学试题
10 . 现代医院使用的市值较高、体积较大的医疗设备有,核磁共振、系统、、工频光机、推车式型超声波诊断仪,体外冲击波碎石机、高压氧舱、直线加速器等.这些医疗器械的日常维护费用高,某科研团队对某医院的医疗设备的使用年限(单位:年)与维护维修费用(单位:万元)的统计数据如下表所示:

使用年限(单位:年)

维护维修费用(单位:万元)

(1)根据上表数据,计算的相关系数,并说明的线性相关性的强弱;
(2)求关于的线性回归方程,当该种机械设备维护维修费用是万元时,试估计使用年限.
可能用到的公式和数据:
,当时,表明的相关性很强;当时,表明的相关性一般;当时,表明的相关性很弱.
共计 平均难度:一般