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题型：解答题题类：模拟题难易度：普通

2017年广东省惠州市惠东高中高考数学适应性试卷（理科）

已知某企业的近3年的前7个月的月利润（单位：百万元）如下面的折线图所示：

（1）、试问这3年的前7个月中哪个月的月平均利润较高？

（2）、通过计算判断这3年的前7个月的总利润的发展趋势；

（3）、试以第3年的前4个月的数据（如下表），用线性回归的拟合模式估测第3年8月份的利润．

月份x	1	2	3	4
利润y（单位：百万元）	4	4	6	6

相关公式： $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ ﹣ $\text{[math]}$ x．

举一反三

以模型y=ce^kx去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设z=lny，将其变换后得到线性方程z=0.3x+4，则c，k的值分别是{#blank#}1{#/blank#}和{#blank#}2{#/blank#}．

某人对一个地区人均工资x与该地区人均消费y进行统计调查，y与x有相关关系，得到线性回归方程为y=0.66x+1.562（单位：百元）．若该地区人均消费水平为7.675百元，估计该地区人均消费额占人均工资收入的百分比约为（）

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

某二手交易市场对某型号的二手汽车的使用年数 $\text{[math]}$ 与销售价格 $\text{[math]}$ （单位：万元/辆）进行整理，得到如下的对应数据：

使用年数 $\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
销售价格 $\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

（Ⅰ）试求 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的回归直线方程 $\text{[math]}$

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

（Ⅱ）已知每辆该型号汽车的收购价格为 $\text{[math]}$ 万元，根据（Ⅰ）中所求的回归方程，预测 $\text{[math]}$ 为何值时，销售一辆该型号汽车所获得的利润 $\text{[math]}$ 最大？（利润=销售价格-收购价格）

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）

下表提供了某工厂节能降耗技术改造后，一种产品的产量 $\text{[math]}$ (单位：吨）与相应的生产能耗 $\text{[math]}$ （单位：吨）的几组对应数据：

x	3	4	5	6
y	2.5	t	4	4.5

根据上表提供的数据，求得 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的线性回归方程为 $\text{[math]}$ ，那么表格中 $\text{[math]}$ 的值为（）

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