红铃虫是棉花的主要害虫之一，也侵害木棉、锦葵等植物.为了防治虫害，从根源上抑制害虫数量.现研究红铃虫的产卵数和温度的关系，收集到7组...

题型：解答题题类：常考题难易度：普通

湖南省十大名校2017-2018学年高二下学期文数期末考试试卷

红铃虫是棉花的主要害虫之一，也侵害木棉、锦葵等植物.为了防治虫害，从根源上抑制害虫数量.现研究红铃虫的产卵数和温度的关系，收集到7组温度 $\text{[math]}$ 和产卵数 $\text{[math]}$ 的观测数据于表I中.根据绘制的散点图决定从回归模型① $\text{[math]}$ 与回归模型② $\text{[math]}$ 中选择一个来进行拟合.

表I

温度 $\text{[math]}$	20	22	25	27	29	31	35
产卵数 $\text{[math]}$ 个	7	11	21	24	65	114	325

参考数据： $\text{[math]}$

附：回归方程 $\text{[math]}$ 中 $\text{[math]}$ 相关指数 $\text{[math]}$

（1）、请借助表II中的数据，求出回归模型①的方程：

表II（注：表中 $\text{[math]}$ ）

$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
189	567	25.27	162	78106	11.06	3040	41.86	825.09

（2）、类似的，可以得到回归模型②的方程为 $\text{[math]}$ .试求两种模型下温度为 $\text{[math]}$ 时的残差；

（3）、若求得回归模型①的相关指数 $\text{[math]}$ ，回归模型②的相关指数 $\text{[math]}$ ，请结合②说明哪个模型的拟合效果更好.

举一反三

下列四个命题：
(1)随机误差e是衡量预报精确度的一个量，它满足E（e）=0
(2)残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；
(3)用相关指数R²来刻画回归的效果时，R²的值越小，说明模型拟合的效果越好；
(4)直线 $\text{[math]}$ 和各点(x₁ ， y₁)，(x₂ ， y₂)，...(x_n ， y_n)的偏差 $\text{[math]}$ 是该坐标平面上所有直线与这些点的偏差中最小的直线.
其中真命题的个数（）

已知x与y之间的一组数据：

x	0	1	2	3
y	m	3	5.5	7

已求得关于y与x的线性回归方程为 $\text{[math]}$ =2.1x+0.85，则m的值为（　　）

根据如下样本数据

x	3	4	5	6	7
y	4.0	2.5	﹣0.5	0.5	﹣2.0

得到的回归方程为 $\text{[math]}$ ．若a=7.9，则x每增加1个单位，y就（）

根据如下样本数据得到的回归方程为 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ ，若 $\text{[math]}$ =4.5，则x每增加1个单位，y就（）

x	3	4	5	6	7
y	4	2.5	﹣0.5	0.5	﹣2

随着移动互联网的快速发展，基于互联网的共享单车应运而生.某市场研究人员为了了解共享单车运营公司 $\text{[math]}$ 的经营状况，对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，并绘制了相应的折线图.

(Ⅰ)由折线图得，可用线性回归模型拟合月度市场占有率 $\text{[math]}$ 与月份代码 $\text{[math]}$ 之间的关系.求 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的线性回归方程，并预测 $\text{[math]}$ 公司2017年5月份（即 $\text{[math]}$ 时）的市场占有率；

(Ⅱ)为进一步扩大市场，公司拟再采购一批单车.现有采购成本分别为1000元/辆和1200元/辆的 $\text{[math]}$ 两款车型可供选择，按规定每辆单车最多使用4年，但由于多种原因（如骑行频率等）会导致车辆报废年限各不形同，考虑到公司运营的经济效益，该公司决定先对两款车型的单车各100辆进行科学模拟测试，得到两款单车使用寿命频数表见上表.

经测算，平均每辆单车每年可以带来收入500元，不考虑除采购成本之外的其他成本，假设每辆单车的使用寿命都是整年，且以频率作为每辆单车使用寿命的概率，如果你是 $\text{[math]}$ 公司的负责人，以每辆单车产生利润的期望值为决策依据，你会选择采购哪款车型？

（参考公式：回归直线方程为 $\text{[math]}$ ，其中 $\text{[math]}$ ）

已知变量 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 正相关，且由观测数据算得样本平均数 $\text{[math]}$ ，则由该观测数据算得的线性回归方程可能是（）

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