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线性的回归方程高考的题目.docx

1、线性的回归方程高考的题目线性回归方程高考题1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据:34562.5344.5(1)请画出上表数据的散点图;(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?(参考数值:)2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下:使用年限x23456维修费用y2.23.85.56.57.0若有数据知y对x呈线性相关关系.求

2、:(1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,;序号xyxyx2122.2233.8345.5456.5567.0(2) 估计使用10年时,维修费用是多少.3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下:零件的个数x(个)2345加工的时间y(小时)2.5344.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少时间?(注: 4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表:345678966

3、697381899091已知: ()画出散点图; (1I)求纯利与每天销售件数之间的回归直线方程5、某种产品的广告费用支出与销售额之间有如下的对应数据:245683040605070(1)画出散点图:(2)求回归直线方程;(3)据此估计广告费用为10时,销售收入的值6、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据:34562.5344.5 (I)请画出上表数据的散点图; (II)请根据上表提供的数据,求出关于的线性回归方程;(III)已知该厂技术改造前100吨甲产品能耗为90吨标准煤.试根据(II)求出的线性回归方程,预测生产1

4、00吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低多少吨标准煤?(参考公式及数据: ,)7、以下是测得的福建省某县某种产品的广告费支出x与销售额y(单位:百万元)之间,有如下的对应数据:广告费支出x24568销售额y3040605070(1)画出数据对应的散点图,你能从散点图中发现福建省某县某种产品的广告费支出x与销售额y(单位:百万元)之间的一般规律吗?(2)求y关于x的回归直线方程;(3)预测当广告费支出为2(百万元)时,则这种产品的销售额为多少?(百万元)8、在某种产品表面进行腐蚀线实验,得到腐蚀深度y与腐蚀时间t之间对应的一组数据:时间t(s)510152030深度y(m)610101316(1)

5、画出散点图;(2)试求腐蚀深度y对时间t的回归直线方程。参考答案一、计算题1、解:(1)(2)序号l32.57.5924312163542025464.52736181466.586所以: 所以线性同归方程为: (3)=100时,所以预测生产100吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低19.65吨标准煤.2、解:(1) 填表序号xyxyx2122.24.44233.811.49345.522.016456.532.525567.042.0362025112.390所以将其代入公式得(2) 线性回归方程为=1.23x+0.08 (3) x=10时,=1.23x+0.08=1.2310+0.08=12

6、.38 (万元) 答:使用10年维修费用是12.38(万元)。3、解:(1)散点图如图(2)由表中数据得:回归直线如图中所示。(3)将x=10代入回归直线方程,得(小时)预测加工10个零件需要8.05小时。4、解:()散点图如图:()由散点图知,与有线性相关关系,设回归直线方程:, , , , 故回归直线方程为5、解:(1)作出散点图如下图所示:(2)求回归直线方程=(2+4+5+6+8)=5,(30+40+60+50+70)=50,=22+42+52+62+82=145,=302+402+602+502+702=13500=1380=6.5 因此回归直线方程为(3)=10时,预报y的值为y=106.5+17.5=82.56、解:(I)如下图 (II)=32.5+43+54+64.5=66.5 =4.5 , =3. 5 故线性回归方程为 (III)根据回归方程的预测,现在生产100吨产品消耗的标准煤的数量为0.7100+0.35=70.35 故耗能减少了9070.35=19.65(吨)7、解:(1)(略)(2)y=6.5x+17.5(3) 30.5(百万元)8、(1)略(2)14/37183/37

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