如图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；（Ⅱ）建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），预测2017年我国生活垃圾无害化处理量．参考数据： =9.32， =40.17， =0.55， ≈2.646．参考公式：相关系数r= 回归方程 = +...

题型：解答题题类：模拟题难易度：普通

2017年甘肃省河西五市部分普通高中高考数学一模试卷（理科）

如图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图

（Ⅰ）由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；

（Ⅱ）建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），预测2017年我国生活垃圾无害化处理量．

参考数据： $\text{[math]}$ =9.32， $\text{[math]}$ =40.17， $\text{[math]}$ =0.55， $\text{[math]}$ ≈2.646．

参考公式：相关系数r= $\text{[math]}$ 回归方程 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ + $\text{[math]}$ t 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为： $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ﹣ $\text{[math]}$ $\text{[math]}$ ．

举一反三

某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟订的价格进行试销得到如下数据：

单价x（元）	8	8.2	8.4	8.6	8.8	9
销量y（件）	92	82	83	80	75	68

已知x、y的取值如下表，从散点图可以看出y与x线性相关，且回归方程为 $\text{[math]}$ =0.7x+a，则a=（）

x	2	3	4	5
y	2.5	3	4	4.5

从某中学高三年级中随机抽取了6名男生，其身高和体重的数据如表所示：

编号	1	2	3	4	5	6
身高/cm	170	168	178	168	176	172
体重/kg	65	64	72	61	67	67

由以上数据，建立了身高x预报体重y的回归方程 $\text{[math]}$ =0.80x﹣71.6．那么，根据上述回归方程预报一名身高为175cm的高三男生的体重是（）

一台机器由于使用时间较长，生产的零件有一些缺损，按不同转速生产出来的零件有缺损的统计数据如下表所示.

转速x(转/秒)	16	14	12	8
每小时生产有缺损零件数y(个)	11	9	8	5

某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费 $\text{[math]}$ （单位：千元）对年销售量（单位： $\text{[math]}$ ）和年利润 $\text{[math]}$ （单位：千元）的影响，对近 $\text{[math]}$ 年的宣传费 $\text{[math]}$ ，和年销售量 $\text{[math]}$ 的数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值，表中 $\text{[math]}$

参考公式： $\text{[math]}$

(Ⅰ)根据散点图判断， $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ ，哪一个宜作为年销售量 $\text{[math]}$ 关于年宣传费 $\text{[math]}$ 的回归方程类型（给出判断即可，不必说明理由）；

(Ⅱ)根据(Ⅰ)的判断结果及表中数据，建立 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的回归方程；

(Ⅲ)已知这种产品的年利润 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ 的关系为 $\text{[math]}$ ，根据(Ⅱ)的结果回答下列问题：

某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系，他们分别到气象局与医院抄录1至6月份每月10号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数，得到如下图资料：

日期	1月10日	2月10日	3月10日	4月10日	5月10日	6月10日
昼夜温差 $\text{[math]}$	10	11	13	12	8	6
就诊人数y(个)	22	25	29	26	16	12

该兴趣小组的研究方案是先从这6组数据中选取2组，用剩下的4组数据求线性回归方程，再用被选取的2组数据检验.

附： $\text{[math]}$ .

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