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    7.1.1 直线拟合 7.1.2 一元线性回归方程 精品课时练习 高中数学新北师大版选择性必修第一册(2022学年)

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    高中北师大版 (2019)1.1 直线拟合一课一练

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    这是一份高中北师大版 (2019)1.1 直线拟合一课一练,共7页。试卷主要包含了15X+4,2+3,5-1等内容,欢迎下载使用。
    7.1.1 直线拟合 7.1.2 一元线性回归方程1.(2021江苏常州一模)如果在一次试验中测得(XY)的四组数值分别是(12.2)(23.3)(45.8)(56.7)Y关于X的线性回归方程是(  )                 A.Y=0.15X+4.05 B.Y=X+1.45C.Y=1.05X+1.15 D.Y=1.15X+1.05【答案】D【解析】 (1+2+4+5)=3(2.2+3.3+5.8+6.7)=4.5===1.15=4.5-1.15×3=1.05线性回归方程为Y=1.15X+1.05.故选D.2.已知XY之间的一组数据如表:X3456Y30406050 YX线性相关根据上表求得YX的线性回归方程Y=X+中的8据此模型预测X=7Y的值为(  )A.70 B.63 C.65 D.66【答案】C【解析】 (3+4+5+6)=4.5(30+40+60+50)=45则样本点的中心的坐标为(4.545)代入Y=X+45=8×4.5+可得=9.Y=8X+9.X=7可得Y=8×7+9=65.3.已知两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1y1)(x2y2)(xnyn)且线性回归方程为Y=a+bX则最小二乘法的思想是(  )A.使得[yi-(a+bxi)]最小B.使得|yi-(a+bxi)|最小C.使得-(a+bxi)2]最小D.使得[yi-(a+bxi)]2最小【答案】D【解析】最小二乘法是通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配利用最小二乘法使得这组数据与实际数据之间误差的平方和为最小即使得[yi-(a+bxi)]2最小.4.某学校的课外活动兴趣小组对两个相关变量收集到5组数据如下表:X1020304050Y62758189 由最小二乘法求得线性回归方程为Y=0.67X+54.9现发现表中有一个数据模糊不清请推断该点数据的值为(  )A.67 B.68 C.69 D.70【答案】B【解析】由题意可得(10+20+30+40+50)=30设模糊不清的数据为t则有(62+t+75+81+89)=(t+307)因为线性回归方程Y=0.67X+54.9过样本点的中心()所以(t+307)=0.67×30+54.9解得t=68.5.患感冒与昼夜温差大小相关某居民小区诊所的张医生记录了四月份四个周一的温差情况与因患感冒到诊所看病的人数如下表:昼夜温差X/1113128感冒就诊人数Y/25292616 用最小二乘法求出Y关于X的线性回归方程为        . 参考公式:【答案】Y=X-【解析】由数据得=11=24由参考公式==24-11=-所以Y关于X的线性回归方程为Y=X-6.在调查某社区居民的月收入X(单位:)和其月消费Y(单位:)的关系时抽取了一个样本容量为100的样本用最小二乘法求得线性回归方程Y=0.6X+300.若居民张先生月收入为3 000则他的月消费一定为2 100这种说法对吗?为什么?这种说法错误.由线性回归方程计算得Y=0.6×3 000+300=2 100只能说月收入3 000元的居民的月消费的估计值为2 100.7.(2021广东潮州一模)为了研究某班学生的脚长X(单位:厘米)和身高Y(单位:厘米)的关系从该班随机抽取10名学生根据测量数据的散点图可以看出YX之间有线性相关关系设其线性回归方程为Y=X+已知xi=220yi=1 610=4若该班某学生的脚长为24厘米据此估计其身高为(  )厘米.A.165 B.169 C.173 D.178【答案】B【解析】由题意可得=22=161线性回归方程经过样本中心点161=4×22+=73线性回归方程为Y=4X+73据此可预测其身高为4×24+73=169(厘米).8.如表是关于某设备的使用年限X(单位:)和所支出的维修费用Y(单位:万元)的统计表:X/23456Y/万元3.44.25.15.56.8 由上表可得线性回归方程Y=0.81X+若规定:维修费用Y不能超过10万元一旦大于10万元时该设备必须报废.据此模型预测该设备使用年限的最大值约为(  )A.7 B.8 C.9 D.10【答案】D【解析】由已知表格(2+3+4+5+6)=4(3.4+4.2+5.1+5.5+6.8)=5因为线性回归直线恒过样本点的中心()所以5=0.81×4+解得=1.76所以线性回归方程为Y=0.81X+1.76Y100.81X+1.7610解得X10.17由于XN+所以据此模型预测该设备使用年限的最大值为10.9.(多选题)两个相关变量XY5组对应数据如表:X8.38.69.911.112.1Y5.97.88.18.49.8 根据上表可得线性回归方程Y=X+求得=0.78.据此估计以下结论正确的是(  )A=10B=9C=0.2D.X=15Y=11.95【答案】AC【解析】由题意可知(8.3+8.6+9.9+11.1+12.1)=10所以A正确;(5.9+7.8+8.1+8.4+9.8)=8所以B不正确;可得=8-0.78×10=0.2所以C正确;X=15Y=0.78×15+0.2=11.90所以D不正确.10.已知一组数据点:Xx1x2x8Yy1y2y8 用最小二乘法得到其线性回归方程为Y=-2X+4若数据x1x2x8的平均数为1yi=   . 【答案】16【解析】由题意=1设样本点的中心为(1)又线性回归方程为Y=-2X+4=-2×1+4=2yi=8×2=16.11.2019年末至2020年初某在线教育公司为了适应线上教学的快速发展5个月加大了对该公司的网上教学使用软件的研发投入过去5个月资金投入量X(单位:百万元)和收益Y(单位:百万元)的数据如下表:月份201911201912202012020220203资金投入/百万元2481012收益/百万元14.2120.3131.1837.8344.67 YX的线性回归方程为Y=3X+则资金投入量为16百万元时该月收益的预测值为    百万元. 【答案】56.04【解析】由题意得=7.2=29.64所以=29.64-3×7.2=8.04.所以Y关于X的线性回归方程为Y=3X+8.04.X=16代入线性回归方程得Y=3×16+8.04=56.04故预测值为56.04百万元.12.某地区2014年至2020年农村居民家庭人均纯收入Y(单位:万元)的数据如表:年份2014201520162017201820192020年份代号X1234567人均纯收入Y2.93.33.64.44.85.25.9 (1)用最小二乘法求线性回归方程Y=X+;(2)利用(1)中的线性回归方程分析2014年至2020年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况并预测该地区2021年农村居民家庭人均纯收入.参考公式:(1)由表中数据(1+2+3+4+5+6+7)=4(2.9+3.3+3.6+4.4+4.8+5.2+5.9)=4.3==0.5=4.3-0.5×4=2.3Y关于X的线性回归方程为Y=0.5X+2.3;(2)(1)可知=0.5>02014年至2020年该地区农村居民家庭人均纯收入在逐年增加平均每年增加0.5万元;X=8Y=0.5×8+2.3=6.3(万元)预测该地区2021年农村居民家庭人均纯收入为6.3万元.13.某大型现代化农场在种植某种大棚有机无公害的蔬菜时为创造更大价值提高亩产量积极开展技术创新活动.该农场采用了延长光照时间的方案该农场选取了20间大棚(每间一亩)进行试点得到各间大棚产量数据绘制成散点图.光照时长为X(单位:小时)大棚蔬菜产量为Y(单位:千斤每亩)w=ln X.(1)根据散点图判断Y=a+bXY=c+d·ln X哪一个适宜作为大棚蔬菜产量Y关于光照时长X的回归方程类型(给出判断即可不必说明理由);(2)根据(1)的判断结果及表中数据建立Y关于X的回归方程;(3)根据实际种植情况发现上述回归方程在光照时长位于6~14小时内拟合程度良好利用(2)中所求方程估计当光照时长为e2小时(自然对数的底数e2.718 28)大棚蔬菜亩产约为多少(结果保留两位小数).参数数据:xiyiwixiyiwiyi290102.4524 870540.281371 578.2272.1 参考公式:Y关于X的线性回归方程Y=X+(1)由散点图可知Y=c+d·ln X适宜作为大棚蔬菜产量Y关于光照时长X的回归方程类型;(2)w=ln XY=c+d·ln X化为Y=dw+c由表中数据可知wi=2.6yi=102.4=5.123.26=5.12-3.26×2.6-3.36.Y关于X的回归方程为Y=3.26ln X-3.36;(3)Y=3.26 ln X-3.36X=e2可得Y=3.26ln e2-3.36=6.52ln e-3.36=6.52×1-3.36=3.16.估计当光照时长为e2小时时大棚蔬菜亩产约为3.16千斤.

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