变量x，y之间的一组相关数据如表所示： x 4 5 6 7 y 8.2 7.8 6.6 5.4 若x，y之间的线性回归方程为 = x+12.28，则的值为（）

题型：单选题题类：常考题难易度：普通

线性回归方程+++++++

变量x，y之间的一组相关数据如表所示：

x	4	5	6	7
y	8.2	7.8	6.6	5.4

若x，y之间的线性回归方程为 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+12.28，则 $\text{[math]}$ 的值为（）

A、﹣0.96 B、﹣0.94 C、﹣0.92 D、﹣0.98

举一反三

设有一个直线回归方程为y=2-1.5x，则变量x增加一个单位时（）

某地区2007年至2013年农村居民家庭人均纯收入y（单位：千元）的统计数据如表，

年份	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013
年份代号x	1	2	3	4	5	6	7
y	2.9	3.3	3.6	4.4	4.8	5.2	5.9

据此，我们得到y关于年份代号x的线性回归方程： $\text{[math]}$ =0.5 $\text{[math]}$ +2.3，则预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入等于{#blank#}1{#/blank#}．

某项科研活动共进行了5次试验，其数据如表所示：

特征量	第1次	第2次	第3次	第4次	第5次
x	555	559	551	563	552
y	601	605	597	599	598

（Ⅰ）从5次特征量y的试验数据中随机地抽取两个数据，求至少有一个大于600的概率；

（Ⅱ）求特征量y关于x的线性回归方程 $\text{[math]}$ ；并预测当特征量x为570时特征量y的值．

（附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）

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（）

在物理实验中，为了研究所挂物体的重量 $\text{[math]}$ 对弹簧长度 $\text{[math]}$ 的影响．某学生通过实验测量得到物体的重量与弹簧长度的对比表：

物体重量（单位 $\text{[math]}$ ）	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
弹簧长度（单位 $\text{[math]}$ ）	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

某村海拔1500米，交通极为不便，被称为“云端上的村庄”，系建档立卡贫困村．该省政府办公厅组建了精准扶贫组进行定点帮扶，扶贫组在实地调研和充分听取群众意见后，立足当地独特优势，大力发展高山蔬菜和生态黑猪，有效带动了全村父老乡亲脱贫奔小康．村民甲在企业帮扶下签订合同，代养生态黑猪，2016年至2020年养殖黑猪的年收入y(单位：万元）的数据如下表：

年份	2016	2017	2018	2019	2020
年份代号x	1	2	3	4	5
年收入y	5.6	6.5	7.4	8.2	9.1

附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为 $\text{[math]}$ .

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