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1/16高中數(shù)學(xué)復(fù)習(xí)概率統(tǒng)計題型歸納與講解專題1線性回歸方程例1.蟋蟀鳴叫可以說是大自然優(yōu)美、和諧的音樂,殊不知蟋蟀鳴叫的頻率(每分鐘鳴叫的次數(shù))與氣溫(單位:存在著較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系.某地觀測人員根據(jù)如表的觀測數(shù)據(jù),建立了關(guān)于的線性回歸方程,則當(dāng)蟋蟀每分鐘鳴叫56次時,該地當(dāng)時的氣溫預(yù)報值為(次數(shù)分鐘)20304050602527.52932.536A.B.C.D.【解析】解:由題意,得,,則;當(dāng)時,.故選:.例2.已知下列說法:①對于線性回歸方程,變量增加一個單位時,平均增加5個單位;②在線性回歸模型中,相關(guān)指數(shù)越接近于1,則模型回歸效果越好;③兩個隨機(jī)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng),則相關(guān)系數(shù)就越接近1;④互斥事件不一定是對立事件,對立事件一定是互斥事件;⑤演繹推理是從特殊到一般的推理,它的一般模式是“三段論”.其中說法錯誤的個數(shù)為A.1B.2C.3D.4【解析】解:①對于線性回歸方程,變量增加一個單位時,平均減少5個單位,故①不正確;②在線性回歸模型中,相關(guān)指數(shù)越接近于1,則模型回歸效果越好,故②正確;③兩個隨機(jī)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng),則相關(guān)系數(shù)的絕對值就越接近1,故③不正確;④互斥事件不一定是對立事件,對立事件一定是互斥事件,所以④正確;⑤演繹推理是從一般到特殊的推理,它的一般模式是“三段論”.所以⑤不正確;故選:.例3.變量,之間的一組相關(guān)數(shù)據(jù)如表所示:若,之間的線性回歸方程為,則的值為45678.27.86.65.4A.B.C.D.【解析】解:,,則樣本點(diǎn)的中心的坐標(biāo)為,代入,得,則.故選:.例4.我國技術(shù)研發(fā)試驗在年進(jìn)行,分為關(guān)鍵技術(shù)試驗、技術(shù)方案驗證和系統(tǒng)驗證三個階段實(shí)施.2020年初以來,技術(shù)在我國已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展的階段,手機(jī)的銷量也逐漸上升,某手機(jī)商城統(tǒng)計了近5個月來手機(jī)的實(shí)際銷量,如表所示:月份2020年6月2020年7月2020年8月2020年9月2020年10月月份編號12345銷量部5096185227若與線性相關(guān),且求得線性回歸方程為,則下列說法正確的是A.B.與正相關(guān)C.與的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)D.12月份該手機(jī)商城的手機(jī)銷量約為365部【解析】解:根據(jù)表中數(shù)據(jù),可得,,于是,,即,故正確;由回歸方程中的系數(shù)大于0,可知與正相關(guān),且相關(guān)系數(shù),故正確,錯誤;12月份時,,部,故錯誤.故選:.例5.已知與之間的一組數(shù)據(jù):012335.57已求得關(guān)于與的線性回歸方程,則的值為0.5.【解析】解:,,這組數(shù)據(jù)的樣本中心點(diǎn)是,關(guān)于與的線性回歸方程,,解得,的值為0.5.故答案為:0.5.例6.邢臺市物價部門對市區(qū)的天一城、北國商城、恒大城、家樂園、中北世紀(jì)城5家商場的某件商品在7月15號一天銷售量及其價格進(jìn)行調(diào)查,5家商場的售價元和銷售量件之間的一組數(shù)據(jù)如表所示:價格8.591111.5銷售量12675已知銷售量與價格之間有較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系,其線性回歸方程是,且,則其中的10.【解析】解:依題意,代入回歸直線方程得①,根據(jù)題意②,解①②組成的方程組得,故答案為:10.例7.已知一組數(shù)據(jù)點(diǎn):用最小二乘法得到其線性回歸方程為,若數(shù)據(jù),,,的平均數(shù)為1,則16.【解析】解:由題意,,設(shè)樣本點(diǎn)的中心為,又線性回歸方程為,則,.故答案為:16.例8.垃圾是人類日常生活和生產(chǎn)中產(chǎn)生的廢棄物,由于排出量大,成分復(fù)雜多樣,且具有污染性,所以需要無害化、減量化處理.某市為調(diào)査產(chǎn)生的垃圾數(shù)量,采用簡單隨機(jī)抽樣的方法抽取20個縣城進(jìn)行了分析,得到樣本數(shù)據(jù),,2,,,其中和分別表示第個縣城的人口(單位:萬人)和該縣年垃圾產(chǎn)生總量(單位:噸),并計算得,,,,.(1)請用相關(guān)系數(shù)說明該組數(shù)據(jù)中與之間的關(guān)系可用線性回歸模型進(jìn)行擬合;(2)求關(guān)于的線性回歸方程;(3)某科研機(jī)構(gòu)研發(fā)了兩款垃圾處理機(jī)器,如表是以往兩款垃圾處理機(jī)器的使用年限(整年)統(tǒng)計表:使用年限臺數(shù)款式1年2年3年4年5年甲款520151050乙款152010550某環(huán)保機(jī)構(gòu)若考慮購買其中一款垃圾處理器,以使用年限的頻率估計概率.根據(jù)以往經(jīng)驗估計,該機(jī)構(gòu)選擇購買哪一款垃圾處理機(jī)器,才能使用更長久?參考公式:相關(guān)系數(shù).對于一組具有線性相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù),,2,,,其回歸直線的斜率和截距的最小二乘估計分別為:,.【解析】解:(1)由題意知相關(guān)系數(shù),因為與的相關(guān)系數(shù)接近1,所以與之間具有較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系,可用線性回歸模型進(jìn)行擬合.(2)由題意可得,,,所以.(3)以頻率估計概率,購買一臺甲款垃圾處理機(jī)器節(jié)約政府支持的垃圾處理費(fèi)用(單位:萬元)的分布列為0501000.10.40.30.2(萬元)購買一臺乙款垃圾處理機(jī)器節(jié)約政府支持的垃圾處理費(fèi)用(單位:萬元)的分布列為:20701200.30.40.20.1(萬元)因為,所以該縣城選擇購買一臺甲款垃圾處理機(jī)器更劃算.例9.近年來,高鐵的發(fā)展逐漸改變了人們的出行方式,我國年高鐵運(yùn)營里程的數(shù)據(jù)如表所示.年份20152016201720182019年份代碼12345高鐵運(yùn)營里程(萬千米)1.92.22.52.93.5(Ⅰ)求關(guān)于的線性回歸方程;(Ⅱ)每一年與前一年的高鐵運(yùn)營里程之差即為該年新增的里程,若用年每年新增里程的頻率代替之后每年新增相應(yīng)里程的概率,求2023年中國高鐵運(yùn)營里程大于或等于5萬千米的概率.附:線性回歸方程中斜率和截距的最小二乘估計公式分別為:,.【解析】解:(Ⅰ),,,,,.關(guān)于的線性回歸方程為:.(Ⅱ)設(shè)每年新增高鐵運(yùn)營里程為萬千米,由條件知的分布列為:0.30.40.6若2023年中國高鐵運(yùn)營里程小于5萬平方千米,則年每年新增的高鐵運(yùn)營里程有三種情況:,,,相應(yīng)的概率為.年中國高鐵運(yùn)營里程大于或等于5萬千米的概率為.例10.某地區(qū)2013年至2019年居民純收入(單位:千元)的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表所示:年份2013201420152016201720182019年份代號1234567人均純收入3.94.34.65.45.82018和2019年的居民純收入(單位:千元)數(shù)據(jù)采用隨機(jī)抽樣的方式獲得,用樣本的均值來代替當(dāng)年的居民人均純收入,其數(shù)據(jù)如下:2018年抽取的居民純收入(單位:千元)數(shù)據(jù):5.24.86.55.66.07.16.17.35.97.52019年抽取的居民純收入(單位:千元)數(shù)據(jù):6.27.86.65.87.16.87.27.95.97.7(Ⅰ)求關(guān)于的線性回歸方程;(Ⅱ)當(dāng)?shù)卣疄榱颂岣呔用袷杖胨剑F(xiàn)從2018和2019年居民純收入(單位:千元)高于7.0千元的樣本中隨機(jī)選擇3人進(jìn)行座談,了解其工作行業(yè)及主要收入來源.設(shè)為選出的3人中2018年純收入高于7.0千元的人數(shù),求隨機(jī)變量的分布列和數(shù)學(xué)期望.附:回歸直線的斜率和截距的最小二乘法估計公式分別為:,.【解析】解:(Ⅰ)根據(jù)2018年的抽樣數(shù)據(jù)可得2018年的人均純收入為千元,根據(jù)2019年的抽樣數(shù)據(jù)可得2019年的人均純收入為千元,由所給的數(shù)據(jù)得,,,,,則,則所求關(guān)于的線性回歸方程為;(Ⅱ)由2018年和2019年的抽樣數(shù)據(jù)可知,2018年居民純收入高于7.0千元的有3人,2019年居民純收入高于7.0千元的有5人,由題意可得,隨機(jī)變量的可能取值為0,1,2,3,則,,,,隨機(jī)變量的分布列為則的分布列為:0123則例11.為了緩解日益擁堵的交通狀況,不少城市實(shí)施車牌競價策略,以控制車輛數(shù)量.某地車牌競價的基本規(guī)則是:①“盲拍”,即所有參與競拍的人都是網(wǎng)絡(luò)報價,每個人不知曉其他人的報價,也不知道參與當(dāng)期競拍的總?cè)藬?shù);②競價時間截止后,系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)期車牌配額,按照競拍人的出價從高到低分配名額.某人擬參加2020年12月份的車牌競拍,他為了預(yù)測最低成交價,根據(jù)競拍網(wǎng)站的公告.統(tǒng)計了最近5個月參與競拍的人數(shù)(見表)月份2020.072020.082020.092020.102020.11月份編號12345競拍人數(shù)(萬人)0.50.611.41.7(1)由收集數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)1可用線性回歸模型擬合競拍人數(shù)(萬人)與月份編號之間的相關(guān)關(guān)系.請用最小二乘法求關(guān)于的線性回歸方程:,并預(yù)測2020年12月份參與競拍的人數(shù).(2)某市場調(diào)研機(jī)構(gòu)對200位擬參加2020年12月份車牌競拍人員的報價價格進(jìn)行了一個抽樣調(diào)查,得到如下的一份頻數(shù)表:報價區(qū)間(萬元),,,,,,頻數(shù)206060302010(?。┣筮@200為競拍人員報價的平均數(shù)值和樣本方差(同一區(qū)間的報價可用該價格區(qū)間的中點(diǎn)值代替);(ⅱ)假設(shè)所有參與競價人員的報價可視為服從正態(tài)分布,且與可分別由(?。┲兴蟮臉颖酒骄鶖?shù)及估值.若2020年12月份實(shí)際發(fā)放車牌數(shù)量是3174,請你合理預(yù)測(需說明理由)競拍的最低成交價.參考公式及數(shù)據(jù):①回歸方程,其中,;②;③若隨機(jī)變量服從正態(tài)分布,則,,.④方差.【解析】解:(1)由題意得,,,,,關(guān)于的線性回歸方程為.當(dāng)時,.預(yù)測2020年12月份參與競拍的人數(shù)為2萬人.(2)依題意可得這200人報價的平均值為:.這200人報價的方差為:.年12月份實(shí)際發(fā)放車牌數(shù)量是3174,根據(jù)競價規(guī)則,報價在最低成交價以上人數(shù)占總?cè)藬?shù)比例為,根據(jù)假設(shè)報價可視為服從正態(tài)分布,,,,,,預(yù)測競拍的最低成交價為4.8萬元.例12.某醫(yī)療專家組為了研究新冠肺炎病毒在特定環(huán)境下一周內(nèi)隨時間變化的繁殖情況,得到如下的實(shí)驗數(shù)據(jù):天數(shù)(天1234567繁殖個數(shù)(千個)1123446(1)由如表數(shù)據(jù)可知,可用線性回歸模型擬合與的關(guān)系,求關(guān)于的線性回歸方程;(Ⅱ)若由線性回歸方程得到的估計數(shù)據(jù)與實(shí)驗數(shù)據(jù)的誤差不超過0.5,則該實(shí)驗數(shù)據(jù)是“理想數(shù)據(jù)”,現(xiàn)從實(shí)驗數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取3個,求“理想數(shù)據(jù)”的個數(shù)的分布列和數(shù)學(xué)期望.參考公式:回歸方程中斜率和截距的最小二乘估計公式分別為,.【解析】解:(Ⅰ)由題意,,,,,,.關(guān)于的線性回歸方程為;(Ⅱ)由題意將估計數(shù)據(jù)與實(shí)驗數(shù)據(jù)列表:天數(shù)(天1234567繁殖個數(shù)(千個)1123446估計個數(shù)(千個)3由列表和題意可知該實(shí)驗數(shù)據(jù)為“理想數(shù)據(jù)”的有5個,故的所有可能取值為1,2,3.,,.“理想數(shù)據(jù)”個數(shù)的分布列為:123則.例13.在線教育的發(fā)展,有利于彌補(bǔ)鄉(xiāng)村教育短板,為我國各地區(qū)教育均衡發(fā)展提供了條件年《政府工作報告》明確提出發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)教育”促進(jìn)優(yōu)質(zhì)資源共享.下面是年我國在線教育網(wǎng)絡(luò)使用率的統(tǒng)計表:年份20152016201720182019使用率1618.820.124.327.2其散點(diǎn)圖如圖:設(shè)日期代碼.(Ⅰ)求關(guān)于的線性回歸方程;(Ⅱ)根據(jù)線性回歸方程,預(yù)測2025年我國在線教育網(wǎng)絡(luò)使用率約達(dá)到多少?附:回歸直線中斜率和截距的最小二乘估計公式:,.【解析】解:(Ⅰ)由,得5組對應(yīng)數(shù)據(jù)為,,,,,則,,求出,,所以:,,所以關(guān)于的線性回歸方程為.(Ⅱ)當(dāng)時,,此時,所以預(yù)測2025年我國在線教育網(wǎng)絡(luò)使用率約達(dá)到.例14.學(xué)校食堂統(tǒng)計了最近5天到餐廳就餐的人數(shù)(百人)與食堂向食材公司購買所需食材(原材料)的數(shù)量(袋,得到如下統(tǒng)計表:第一天第二天第三天第四天第五天就餐人數(shù)(百人)13981012原材料(袋3223182428(1)根據(jù)所給的5組數(shù)據(jù),求出關(guān)于的線性回歸方程;(2)已知購買食材的費(fèi)用(元與數(shù)量(袋的關(guān)系為,投入使用的每袋食材相應(yīng)的銷售單價為7
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