某个体服装店经营某种服装，在某周内获纯利y（元）与该周每天销售这种服装件数x之间的一组数据关系如下表 x 3 4 5 6 7 8 9 y 66 69 73 81 89...

题型：解答题题类：常考题难易度：普通

2015-2016学年河南省郑州市高一下学期期末数学试卷

某个体服装店经营某种服装，在某周内获纯利y（元）与该周每天销售这种服装件数x之间的一组数据关系如下表

x	3	4	5	6	7	8	9
y	66	69	73	81	89	90	91

（1）、求纯利y与每天销售件数x之间的回归方程；

（2）、若该周内某天销售服装20件，估计可获纯利多少元？

已知： $\text{[math]}$ x $\text{[math]}$ =280， $\text{[math]}$ y $\text{[math]}$ =45309， $\text{[math]}$ x_iy_i=3487， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ﹣ $\text{[math]}$ $\text{[math]}$ ．

举一反三

大学生赵敏利用寒假参加社会实践，对机械销售公司7月份至11月份销售某种机械配件的销售量及销售单价进行了调查，销售单价x元和销售量y件之间的一组数据如表所示：

月份	7	8	9	10	11
销售单价x元	9	9.5	10	10.5	11
销售量y件	11	10	8	6	5

某高三理科班共有60名同学参加某次考试，从中随机挑选出5名同学，他们的数学成绩 $\text{[math]}$ 与物理成绩 $\text{[math]}$ 如下表：

数据表明 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 之间有较强的线性关系.

参考数据：回归直线的系数 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .

$\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .

某地有一企业2007年建厂并开始投资生产，年份代号为7，2008年年份代号为8，依次类推.经连续统计9年的收入情况如下表（经数据分析可用线性回归模型拟合 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 的关系）：

年份代号（ $\text{[math]}$ ）	7	8	9	10	11	12	13	14	15
当年收入（ $\text{[math]}$ 千万元）	13	14	18	20	21	22	24	28	29

（Ⅰ）求 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的线性回归方程 $\text{[math]}$ ；

（Ⅱ）试预测2020年该企业的收入.

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

已知x与y之间的一组数据：

x	0	1	2	3
y	1	3	5	7

则y与x的线性回归方程为y=bx+a必过点（ )

PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物（也称可入肺颗粒物），为了探究车流量与PM2.5的浓度是否相关，现采集到某城市周一至周五某时间段车流量与PM2.5浓度的数据如下表：

时间	周一	周二	周三	周四	周五
车流量 $\text{[math]}$ （万辆）	100	102	108	114	116
浓度 $\text{[math]}$ （微克）	78	80	84	88	90

根据上表数据，用最小二乘法求出 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 的线性回归方程是（）

参考公式： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ；参考数据： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ；

某产品的广告费用 $\text{[math]}$ (单位：万元)与销售额 $\text{[math]}$ (单位：万元)的统计数据如下表：

根据上表可得回归方程 $\text{[math]}$ 中的 $\text{[math]}$ 为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售为（）

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