某公司过去五个月的广告费支出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 40 60 50 70 工作人员不慎将表格中y的第一个数据丢失．已知y对x...

题型：单选题题类：常考题难易度：普通

2016-2017学年湖北省孝感市六校教学联盟联考高二上学期期中数学试卷（理科）

某公司过去五个月的广告费支出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		40	60	50	70

工作人员不慎将表格中y的第一个数据丢失．已知y对x呈线性相关关系，且回归方程为 $\text{[math]}$ =6.5x+17.5，则下列说法：

①销售额y与广告费支出x正相关；

②丢失的数据（表中处）为30；

③该公司广告费支出每增加1万元，销售额一定增加6.5万元；

④若该公司下月广告投入8万元，则销售额为70万元．

其中，正确说法有（）

A、1个 B、2个 C、3个 D、4个

举一反三

参加成都七中数学选修课的同学，对某公司的一种产品销量与价格进行了统计，得到如下数据和散点图：

定价x（元/kg）	10	20	30	40	50	60
年销量y（kg）	1150	643	424	262	165	86
z=2lny	14.1	12.9	12.1	11.1	10.2	8.9

（参考数据： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）

某电子产品公司前四年的年宣传费x（单位：千万元）与年销售量y（单位：百万部）的数据如下表所示：

x（单位：千万元）	1	2	3	4
y（单位：百万部）	3	5	6	9

可以求y关于x的线性回归方程为 $\text{[math]}$ =1.9x+1．

参考公式：回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ 中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：

$\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ﹣ $\text{[math]}$ ．

某工厂生产某种产品的产量x（吨）与相应的生产成本y（万元）有如下几组样本数据：

x	3	4	5	6
y	2.5	3.1	3.9	4.5

据相关性检验，这组样本数据具有线性相关关系，通过线性回归分析，求得到其回归直线的斜率为0.8，则当该产品的生产成本是6.7万元时，其相应的产量约是（）

调查了某地若干户家庭的年收入x（单位：万元）和年饮食支出y（单位：万元），调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系，并由调查数据得到y对x的回归直线方程：y=0.354x+0.321．由回归直线方程可知，家庭年收入每增加1万元，年饮食支出平均增加{#blank#}1{#/blank#}万元．

某商场举行有奖促销活动，顾客购买一定金额的商品后即可参加一次抽奖.随着抽奖活动的有效开展，参与抽奖活动的人数越来越多，该商场对前5天抽奖活动的人数进行统计，y表示第x天参加抽奖活动的人数，得到统计表如下：

x	1	2	3	4	5
y	50	60	70	80	100

经过进一步统计分析，发现y与x具有线性相关关系.

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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