- 二一组卷

题型：解答题题类：常考题难易度：普通

广东省佛山市第一中学2018-2019学年高一下学期数学第二次段考试卷

有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮饮料销售的影响.经过统计，得到一个卖出的热饮杯数与当天气温的散点图和对比表

摄氏温度	—5	4	7	10	15	23	30	36
热饮杯数	162	128	115	135	89	71	63	37

（参考公式） $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$

（参考数据） $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .样本中心点为 $\text{[math]}$ .

（1）、从散点图可以发现，各点散布在从左上角到右下角的区域里.因此，气温与当天热饮销售杯数之间成负相关，即气温越高，当天卖出去的热饮杯数越少.统计中常用相关系数 $\text{[math]}$ 来衡量两个变量之间线性关系的强弱.统计学认为，对于变量 $\text{[math]}$ 、 $\text{[math]}$ ，如果 $\text{[math]}$ ，那么负相关很强；如果 $\text{[math]}$ ，那么正相关很强；如果 $\text{[math]}$ ，那么相关性一般；如果 $\text{[math]}$ ，那么相关性较弱.请根据已知数据，判断气温与当天热饮销售杯数相关性的强弱.

（2）、（i）请根据已知数据求出气温与当天热饮销售杯数的线性回归方程；

（ii）记 $\text{[math]}$ 为不超过 $\text{[math]}$ 的最大整数，如 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .对于（1）中求出的线性回归方程 $\text{[math]}$ ，将 $\text{[math]}$ 视为气温与当天热饮销售杯数的函数关系.已知气温 $\text{[math]}$ 与当天热饮每杯的销售利润 $\text{[math]}$ 的关系是 $\text{[math]}$ （单位：元），请问当气温 $\text{[math]}$ 为多少时，当天的热饮销售利润总额最大？

举一反三

某公司的广告费支出x与销售额y（单位：万元）之间有下列对应数据

x	2	4	5	6	8
y	30	40	60	50	70

回归方程为 $\text{[math]}$ =bx+a，其中b= $\text{[math]}$ ，a= $\text{[math]}$ ﹣b $\text{[math]}$ ．

某厂家为了解广告宣传费与销售轿车台数之间的关系，得到如下统计数据表：

广告费用x（万元）	2	3	4	5	6
销售轿车y（台数）	3	4	6	10	12

根据数据表可得回归直线方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ ，其中 $\text{[math]}$ =2.4， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ﹣ $\text{[math]}$ $\text{[math]}$ ，据此模型预测广告费用为9万元时，销售轿车台数为（）

某班一个学习小组在一次数学实践活动中，测得一组数据共5个，如表

x	x₁	x₂	x₃	x₄	5
y	2.5	4.6	5.4	n	7.5

若x₁+x₂+x₃+x₄=10，计算得回归方程为 $\text{[math]}$ =2.5x﹣2.3，则n的值为（）

已知某产品的广告费用x与销售额y之间有如下的对应数据：

x（万元）	2	4	5	6	8
y（万元）	30	40	60	50	70

某商品要了解年广告费 $\text{[math]}$ （单位：万元）对年利润 $\text{[math]}$ （单位：万元）的影响，对近4年的年广告费 $\text{[math]}$ 和年利润 $\text{[math]}$ 数据作了初步整理，得到下面的表格：

广告费 $\text{[math]}$	2	3	4	5
年利润 $\text{[math]}$	26	39	49	54

（Ⅰ）用广告费作解释变量，年利润作预报变量，建立 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的回归直线方程；

（Ⅱ）根据（Ⅰ）的结果预报广告费用为6万元时的年利润.

附：对于一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，…， $\text{[math]}$ ，其回归直线 $\text{[math]}$ 的斜率和截距的最小二乘估计分别为： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .

某市农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了 $\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日至 $\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日的每天昼夜温度与实验室每天每100颗种子中的发芽数，得到如下数据：

日期	$\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日	$\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日	$\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日	$\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日	$\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日
温差	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
发芽数(颗)	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

由表中根据 $\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 日至 $\text{[math]}$ 月 $\text{[math]}$ 的数据，求的线性回归方程 $\text{[math]}$ 中的 $\text{[math]}$ ，则 $\text{[math]}$ 为{#blank#}1{#/blank#}，若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过 $\text{[math]}$ 颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，则求得的线性回归方程{#blank#}2{#/blank#}.(填“可靠”或“不可幕”)

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