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题型：填空题题类：常考题难易度：普通

2015-2016学年广东省韶关市高一下学期期末数学试卷

某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如表：

广告费用x（万元）	3	4	5	6
销售额y（万元）	25	30	40	45

根据上表可得回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ ，其中 $\text{[math]}$ =7，则 $\text{[math]}$ =，据此模型预报广告费为7万元时销售额为．

举一反三

某市利用历史资料算得煤气年消耗量y（单位：万立方米）与使用煤气户数x（单位：万户）之间的回归直线方程为： $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x﹣ $\text{[math]}$ ．若市政府下一步再扩大2300煤气用户，试利用回归直线方程估计该市年煤气消耗量将增加{#blank#}1{#/blank#}万立方米．

为了解春季昼夜温差大小与某种子发芽多少之间的关系，现在从4月份的30天中随机挑选了5天进行研究，且分别记录了每天昼夜温差与每天100颗种子浸泡后的发芽数，得到如下资料：

日期	4月1日	4月7日	4月15日	4月21日	4月30日
温差x/℃	10	11	13	12	8
发芽数y/颗	23	25	30	26	16

（Ⅰ）从这5天中任选2天，记发芽的种子数分别为m，n，求事件“m，n均不小于25”的概率．

（Ⅱ）从这5天中任选2天，若选取的是4月1日与4月30日的两组数据，请根据这5天中的另3天的数据，求出y关于x的线性回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ ．

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

设（x₁ ， y₁），（x₂ ， y₂），…，（x_n ， y_n）是变量x，y的n个样本点，直线m是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直线，以下结论正确的是（）

某品牌新款夏装即将上市，为了对夏装进行合理定价，在该地区的三家连锁店各进行了两天试销售，得到如下数据：

连锁店	A店		B店		C店
售价x（元）	80	86	82	88	84	90
销售量y（件）	88	78	85	75	82	66

某地级市共有 $\text{[math]}$ 中学生，其中有 $\text{[math]}$ 学生在 $\text{[math]}$ 年享受了“国家精准扶贫”政策，在享受“国家精准扶贫”政策的学生中困难程度分为三个等次：一般困难、很困难、特别困难，且人数之比为 $\text{[math]}$ ，为进一步帮助这些学生，当地市政府设立“专项教育基金”，对这三个等次的困难学生每年每人分别补助 $\text{[math]}$ 元、 $\text{[math]}$ 元、 $\text{[math]}$ 元.经济学家调查发现，当地人均可支配年收入较上一年每增加 $\text{[math]}$ ，一般困难的学生中有 $\text{[math]}$ 会脱贫，脱贫后将不再享受“精准扶贫”政策，很困难的学生有 $\text{[math]}$ 转为一般困难学生，特别困难的学生中有 $\text{[math]}$ 转为很困难学生.现统计了该地级市 $\text{[math]}$ 年到 $\text{[math]}$ 年共 $\text{[math]}$ 年的人均可支配年收入，对数据初步处理后得到了如图所示的散点图和表中统计量的值，其中年份 $\text{[math]}$ 取 $\text{[math]}$ 时代表 $\text{[math]}$ 年， $\text{[math]}$ 取 $\text{[math]}$ 时代表 $\text{[math]}$ 年，……依此类推，且 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ （单位：万元）近似满足关系式 $\text{[math]}$ .（ $\text{[math]}$ 年至 $\text{[math]}$ 年该市中学生人数大致保持不变）

$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

某咖啡厅为了了解热饮的销售量 $\text{[math]}$ (个)与气温 $\text{[math]}$ ( $\text{[math]}$ )之间的关系，随机统计了某 $\text{[math]}$ 天的销售量与气温，并制作了对照表：

气温( )	18	13	10	-1
销售量(个)	24	34	38	64

由表中数据，得线性回归方程 .当气温为时，预测销售量约为（）

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