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 1 至 6 月份每月 10 号的昼夜温差情况与...

题型：解答题题类：常考题难易度：普通

河南省南阳市2017-2018学年高一下学期数学期中考试试卷

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： $\text{[math]}$ ， $\text{[math]}$ ）

（1）、求选取的 $\text{[math]}$ 组数据恰好是相邻两月的概率；

（2）、若选取的是 $\text{[math]}$ 月与 $\text{[math]}$ 月的两组数据，请根据 $\text{[math]}$ 至 $\text{[math]}$ 月份的数据，求出 $\text{[math]}$ 关于 $\text{[math]}$ 的线性回归方程 $\text{[math]}$ ；

（3）、若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过 $\text{[math]}$ 人，则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该小组所得线性回归方程是否理想？

举一反三

已知x与y之间的几组数据如表：

x	1	2	3	4	5	6
y	0	2	1	3	3	4

假设根据如表数据所得线性回归直线l的方程为 $\text{[math]}$ = $\text{[math]}$ x+ $\text{[math]}$ ，则l一定经过的点为（）

已知随机变量x，y的值如表所示，如果x与y线性相关且回归直线方程为 $\text{[math]}$ =bx+ $\text{[math]}$ ，则实数b的值为（）

X	2	3	4
Y	5	4	6

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 $\text{[math]}$ ）

某工厂连续6天对新研发的产品按事先拟定的价格进行试销，得到一组数据 $\text{[math]}$ 如下表所示

日期	4月1日	4月2日	4月3日	4月4日	4月5日	4月6日
试销价 $\text{[math]}$ 元	9	11	10	12	13	14
产品销量 $\text{[math]}$ 件	40	32	29	35	44	$\text{[math]}$

现有某高新技术企业年研发费用投入 $\text{[math]}$ (百万元)与企业年利润 $\text{[math]}$ (百万元)之间具有线性相关关系,近5年的年研发费用和年利润的具体数据如表:

年研发费用 $\text{[math]}$ （百万元）	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$
年利润 $\text{[math]}$ （百万元）	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$	$\text{[math]}$

数据表明 $\text{[math]}$ 与 $\text{[math]}$ 之间有较强的线性关系．

某农场给某种农作物的施肥量x(单位：吨)与其产量y(单位：吨)的统计数据如表：

由于表中的数据，得到回归直线方程为 $\text{[math]}$ $\text{[math]}$ ，当施肥量 $\text{[math]}$ 时，该农作物的预报产量是（）

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