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题型：填空题题类：常考题难易度：普通

线性回归方程+++2

为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如表统计数据表：

收入x（万元）	8.2	8.6	10.0	11.3	11.9
支出y（万元）	6.2	7.5	8.0	8.5	9.8

根据上表可得回归直线方程 $\text{[math]}$ =a+0.76x，据此估计，若该社区一户家庭年支出为11.8万元，则该家庭的年收入为万元．

举一反三

某产品的广告费用x（万元）与销售额y（万元）的统计数据如下表所示，根据表中的数据可得回归方程 $\text{[math]}$ ，其中 $\text{[math]}$ =0，据此模型预报，当广告费用为7万元时的销售额为（）

x	4	2	3	5
y	38	20	31	51

随着互联网经济逐步被人们接受，网上购物的人群越来越多，网上交易额也逐年增加，某地一建设银行连续五年的网银交易额统计表，如表所示：

年份x	2012	2013	2014	2015	2016
网上交易额y（亿元）	5	6	7	8	10

经研究发现，年份与网银交易额之间呈线性相关关系，为了计算的方便，工作人员将上表的数据进行了处理，t=x﹣2011，z=y﹣5，得到如表：

时间代号t	1	2	3	4	5
z	0	1	2	3	5

为研究质量x（单位：g）对弹簧长度y（单位：cm）的影响，对不同质量的6根弹簧进行测量，得到如下数据：

x （g）	5	10	15	20	25	30
y （cm）	7.25	8.12	8.95	9.90	10.9	11.8

假设关于某设备的使用年限 $\text{[math]}$ 和所支出的维修费用 $\text{[math]}$ (万元)统计数据如下：

若有数据知 $\text{[math]}$ 对 $\text{[math]}$ 呈线性相关关系.其线形回归方程为 $\text{[math]}$ ，请估计使用10年时的维修费用是{#blank#}1{#/blank#}万元.

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某医院抄录了 $\text{[math]}$ 至 $\text{[math]}$ 月份每月 $\text{[math]}$ 号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数，得到如下资料：

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 $\text{[math]}$ （ $\text{[math]}$ ）	10	11	13	12	8	6
就诊人数 $\text{[math]}$ （个）	22	25	29	26	16	12

该兴趣小组确定的研究方案是：先从这六组数据中选取 $\text{[math]}$ 组，用剩下的 $\text{[math]}$ 组数据求线性回归方程，再用被选取的 $\text{[math]}$ 组数据进行检验.

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

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

对某地区儿童的身高与体重的一组数据，我们用两种模型① $\text{[math]}$ ，② $\text{[math]}$ 拟合，得到回归方程分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，作残差分析，如表：

身高 $\text{[math]}$	60	70	80	90	100	110
体重 $\text{[math]}$	6	8	10	14	15	18
$\text{[math]}$	0.41	0.01	$\text{[math]}$	1.21	$\text{[math]}$	0.41
$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	0.07	0.12	1.69	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

附：对于一组数据 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ，… $\text{[math]}$ ，其回归直线 $\text{[math]}$ 的斜率和截距的最小二乘法估计分别为 $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ .

（Ⅰ）求表中内实数 $\text{[math]}$ 的值；

（Ⅱ）根据残差比较模型①，②的拟合效果，决定选择哪个模型；

（Ⅲ）残差大于 $\text{[math]}$ 的样本点被认为是异常数据，应剔除，求剔除后对（Ⅱ）所选择的模型重新建立的线性回归方程，并检验一数据点身高 $\text{[math]}$ ，体重 $\text{[math]}$ 是否为异常数据.（结果保留到小数点后两位）

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