新高考数学一轮复习讲义+分层练习 9.3《变量间的相关关系与统计案例》教案 (2份打包，原卷版+教师版)

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2.了解最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程(线性回归系数公式不要求记忆).
3.了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用.
4.了解独立性检验(只要求2×2列联表)的思想、方法及其初步应用.
1.两个变量的线性相关
(1)正相关
在散点图中，点散布在从左下角到右上角的区域，对于两个变量的这种相关关系，我们将它称为正相关.
(2)负相关
在散点图中，点散布在从左上角到右下角的区域，两个变量的这种相关关系称为负相关.
(3)线性相关关系、回归直线
如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线.
2.回归方程
(1)最小二乘法：使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.
(2)回归方程：方程eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)的回归方程，其中eq \(a,\s\up8(^))，eq \(b,\s\up8(^))是待定参数.
eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(\(b,\s\up11(^))＝\f(\(∑,\s\up8(n),\s\d4(i＝1)) xi－\x\t(x)yi－\x\t(y),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) xi－\x\t(x)2)＝\f(\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1))xiyi－n\(x,\s\up8(－))\(y,\s\up8(－)),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1))x\\al(2,i)－n\x\t(x)2),\(a,\s\up8(^))＝\x\t(y)－\(b,\s\up8(^))\x\t(x).))
3.回归分析
(1)定义：对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法.
(2)样本点的中心
对于一组具有线性相关关系的数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)，其中(eq \(x,\s\up8(－))，eq \(y,\s\up8(－)))称为样本点的中心.
(3)相关系数
当r＞0时，表明两个变量正相关；
当r＜0时，表明两个变量负相关.
r的绝对值越接近于1，表明两个变量的线性相关性越强.r的绝对值越接近于0，表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常|r|大于0.75时，认为两个变量有很强的线性相关性.
4.独立性检验
(1)分类变量：变量的不同“值”表示个体所属的不同类别，像这类变量称为分类变量.
(2)列联表：列出两个分类变量的频数表，称为列联表.假设有两个分类变量X和Y，它们的可能取值分别为{x1，x2}和{y1，y2}，其样本频数列联表(称为2×2列联表)为
2×2列联表
构造一个随机变量K2＝eq \f(nad－bc2,a＋ba＋cb＋dc＋d)，其中n＝a＋b＋c＋d为样本容量.
eq \([常用结论])
1.回归直线必过样本点的中心(eq \x\t(x)，eq \x\t(y)).
2.当两个变量的相关系数|r|＝1时，两个变量呈函数关系.
一、思考辨析(正确的打“√”，错误的打“×”)
(1)“名师出高徒”可以解释为教师的教学水平与学生的水平成正相关关系.( )
(2)通过回归直线方程eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))可以估计预报变量的取值和变化趋势.( )
(3)因为由任何一组观测值都可以求得一个线性回归方程，所以没有必要进行相关性检验.( )
(4)事件X，Y关系越密切，则由观测数据计算得到的K2的观测值越大.( )
二、教材改编
1.在两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的是( )
A.模型1的相关指数R2为0.98
B.模型2的相关指数R2为0.80
C.模型3的相关指数R2为0.50
D.模型4的相关指数R2为0.25
2.下面是2×2列联表：
则表中a，b的值分别为( )
A.94,72 B.52,50
C.52,74 D.74,52
3.为了判断高中三年级学生是否选修文科与性别的关系，现随机抽取50名学生，得到如下2×2列联表：
已知P(K2≥3.841)≈0.05，P(K2≥5.024)≈0.025.
根据表中数据，得到K2的观测值k＝eq \f(50×13×20－10×72,23×27×20×30)≈4.844.则认为选修文科与性别有关系出错的可能性约为________.
4.某同学家里开了一个小卖部，为了研究气温对某种冷饮销售量的影响，他收集了一段时间内这种冷饮每天的销售量y(杯)与当天最高气温x(℃)的有关数据，通过描绘散点图，发现y和x呈线性相关关系，并求得其回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝2x＋60.如果气象预报某天的最高气温为34 ℃，则可以预测该天这种饮料的销售量为__________杯.
考点1 相关关系的判断
判定两个变量正、负相关的方法
(1)画散点图：点的分布从左下角到右上角，两个变量正相关；点的分布从左上角到右下角，两个变量负相关.
(2)相关系数：r＞0时，正相关；r＜0时，负相关.
(3)线性回归直线方程中：eq \(b,\s\up8(^))>0时，正相关；eq \(b,\s\up8(^))<0时，负相关.
1.已知变量x和y近似满足关系式y＝﹣0.1x＋1，变量y与z正相关.下列结论中正确的是( )
A.x与y正相关，x与z负相关
B.x与y正相关，x与z正相关
C.x与y负相关，x与z负相关
D.x与y负相关，x与z正相关
2.对四组数据进行统计，获得如图所示的散点图，关于其相关系数的比较，正确的是( )
A.r2＜r4＜0＜r3＜r1 B.r4＜r2＜0＜r1＜r3
C.r4＜r2＜0＜r3＜r1 D.r2＜r4＜0＜r1＜r3
3.在一组样本数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)(n≥2，x1，x2，…，xn不全相等)的散点图中，若所有样本点(xi，yi)(i＝1,2，…，n)都在直线y＝﹣3x＋1上，则这组样本数据的样本相关系数为( )
A.﹣3 B.0 C.﹣1 D.1
4.x和y的散点图如图所示，则下列说法中所有正确命题的序号为________.
①x，y是负相关关系；
②在该相关关系中，若用y＝c1ec2x拟合时的相关系数为r1，用eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))拟合时的相关指数为r2，则|r1|＞|r2|；
③x，y之间不能建立线性回归方程.
相关关系的直观判断方法就是作出散点图，若散点图呈带状且区域较窄，说明两个变量有一定的线性相关性，若呈曲线型也是有相关性，若呈图形区域且分布较乱则不具有相关性.
考点2 回归分析
线性回归分析
求线性回归直线方程的步骤
(1)用散点图或进行相关性检验判断两个变量是否具有线性相关关系；
(2)利用公式eq \(b,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) xi－\x\t(x)yi－\x\t(y),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) xi－\x\t(x)2)＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1))xiyi－n\O(\x\t(x))\O(\x\t(y)),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1))x\\al(2,i)－n\x\t(x)2)，eq \(a,\s\up8(^))＝eq \x\t(y)﹣eq \(b,\s\up8(^))eq \x\t(x)求得回归系数；
(3)写出回归直线方程.
如图是某企业2012年至2018年的污水净化量(单位：吨)的折线图.
注：年份代码1～7分别对应年份2012～2018.
(1)由折线图看出，可用线性回归模型拟合y和t的关系，请用相关系数加以说明；
(2)建立y关于t的回归方程，预测2021年该企业的污水净化量；
(3)请用数据说明回归方程预报的效果.
参考数据：eq \x\t(y)＝54，eq \(∑,\s\up11(7),\s\d4(i＝1)) (ti﹣eq \x\t(t))(yi﹣eq \x\t(y))＝21，eq \r(14)≈3.74，eq \(∑,\s\up11(7),\s\d4(i＝1)) (yi﹣eq \(y,\s\up8(^))i)2＝eq \f(9,4).
参考公式：相关系数r＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) ti－\x\t(t)yi－\x\t(y),\r(\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) ti－\x\t(t)2\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) yi－\x\t(y)2))，
线性回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(a,\s\up8(^))＋eq \(b,\s\up8(^))t，eq \(b,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) ti－\x\t(t)yi－\x\t(y),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) ti－\x\t(t)2)，eq \(a,\s\up8(^))＝eq \x\t(y)﹣eq \(b,\s\up8(^))eq \x\t(t).
反映回归效果的公式为：R2＝1﹣eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) yi－\(y,\s\up8(^))i2,\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) yi－\x\t(y)2)，
其中R2越接近于1，表示回归的效果越好.
在线性回归分析中，只需利用公式求出回归直线方程并利用其进行预测即可(注意回归直线过样本点的中心(eq \x\t(x)，eq \x\t(y)))，利用回归方程进行预测，常把线性回归方程看作一次函数，求函数值.
[备选例题]
某地随着经济的发展，居民收入逐年增长，下表是该地一建设银行连续五年的储蓄存款(年底余额)，如下表1：
表1
为了研究计算的方便，工作人员将上表的数据进行了处理，t＝x﹣2 012，z＝y﹣5得到下表2：
表2
(1)求z关于t的线性回归方程；
(2)通过(1)中的方程，求出y关于x的回归方程；
(3)用所求回归方程预测到2022年年底，该地储蓄存款额可达多少？
(附：对于线性回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))，其中eq \(b,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1))xiyi－n\(\x\t(x))\(\x\t(y)),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1))x\\al(2,i)－n\x\t(x)2)，eq \(a,\s\up8(^))＝eq \x\t(y)﹣eq \(b,\s\up8(^))eq \x\t(x))
1.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y与x之间有线性相关关系.设其回归直线方程为eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^)).已知eq \(eq \(∑,\s\up8(10)),\s\d6(i＝1))xi＝225，eq \(eq \(∑,\s\up8(10)),\s\d6(i＝1))yi＝1 600，eq \(b,\s\up8(^))＝4.该班某学生的脚长为24，据此估计其身高为( )
A.160 B.163
C.166 D.170
2.某产品的广告费用x万元与销售额y万元的统计数据如表：
根据上表可得回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝9x＋10.5，则m的值为( )
A.36 B.37
C.38 D.39
非线性回归方程
非线性回归方程的求法
(1)根据原始数据作出散点图.
(2)根据散点图，选择恰当的拟合函数.
(3)作恰当变换，将其转化成线性函数，求线性回归方程.
(4)在(3)的基础上通过相应变换，即可得非线性回归方程.
某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x(单位：千元)对年销售量y(单位：t)和年利润z(单位：千元)的影响.对近8年的年宣传费xi和年销售量yi(i＝1,2，…，8)数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值.
表中wi＝eq \r(xi)，w]＝eq \f(1,8)eq \(eq \(∑,\s\up8(8)),\s\d6(i＝1))wi.
(1)根据散点图判断，y＝a＋bx与y＝c＋deq \r(x)哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费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)已知这种产品的年利润z与x，y的关系为z＝0.2y﹣x.根据(2)的结果回答下列问题：
①年宣传费x＝49时，年销售量及年利润的预报值是多少？
②年宣传费x为何值时，年利润的预报值最大？
附：对于一组数据(u1，v1)，(u2，v2)，…，(un，vn)，其回归直线eq \(v,\s\up8(^))＝eq \(α,\s\up8(^))＋eq \(β,\s\up8(^))u的斜率和截距的最小二乘估计分别为eq \(β,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) ui－\x\t(u)vi－\x\t(v),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) ui－\x\t(u)2)，eq \(α,\s\up8(^))＝eq \x\t(v)﹣eq \(β,\s\up8(^))eq \x\t(u).
对于非线性回归分析问题，应先进行变量代换，求出代换后的回归直线方程，再求非线性回归方程.
[备选例题]
某地级市共有200 000名中小学生，其中有7%的学生在2017年享受了“国家精准扶贫”政策，在享受“国家精准扶贫”政策的学生中困难程度分为三个等次：一般困难、很困难、特别困难，且人数之比为5∶3∶2，为进一步帮助这些学生，当地市政府设立“专项教育基金”，对这三个等次的困难学生每年每人分别补助1 000元、1 500元、2 000元.经济学家调查发现，当地人均可支配收入较上一年每增加n%，一般困难的学生中有3n%会脱贫，脱贫后将不再享受“国家精准扶贫”政策，很困难的学生中有2n%转为一般困难，特别困难的学生中有n%转为很困难.现统计了该地级市2013年到2017年共5年的人均可支配收入，对数据初步处理后得到了如图所示的散点图和表中统计量的值，其中年份x取13时代表2013年，x与y(万元)近似满足关系式y＝c1·2c2x，其中c1，c2为常数.(2013年至2019年该市中学生人数大致保持不变)
其中ki＝lg2yi，eq \x\t(k)＝eq \f(1,5)eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1))ki.
(1)估计该市2018年人均可支配收入；
(2)求该市2018年的“专项教育基金”的财政预算大约为多少.
附：①对于一组具有线性相关关系的数据(u1，v1)，(u2，v2)，…，(un，vn)，其回归直线方程eq \(u,\s\up8(^))＝eq \(β,\s\up8(^))u＋eq \(α,\s\up8(^))的斜率和截距的最小二乘估计分别为eq \(β,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1)) ui－\x\t(u)vi－\x\t(v),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1)) ui－\x\t(u)2)，eq \(α,\s\up8(^))＝eq \x\t(v)﹣eq \(β,\s\up8(^))eq \x\t(u).
②参考数据：
十九大报告指出，必须树立“绿水青山就是金山银山”的生态文明发展理念，这一理念将进一步推动新能源汽车产业的迅速发展.以下是近几年我国新能源汽车的年销量数据及其散点图(如图所示)：
(1)请根据散点图判断eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))与eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(c,\s\up8(^))x2＋eq \(d,\s\up8(^))中哪个更适宜作为新能源汽车年销量y关于年份代码x的回归方程模型；(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，并预测2020年我国新能源汽车的年销量.(精确到0.1)eq \(c,\s\up8(^))＝eq \f(\i\su(i＝1,n, )wi－\x\t(w)yi－\x\t(y),\i\su(i＝1,n, )wi－\x\t(w)2)，eq \(d,\s\up8(^))＝eq \x\t(y)﹣eq \(c,\s\up8(^))eq \x\t(w).附：令wi＝xeq \\al(2,i).
考点3 独立性检验
1.比较几个分类变量有关联的可能性大小的方法
(1)通过计算K2的大小判断：K2越大，两变量有关联的可能性越大.
(2)通过计算|ad﹣bc|的大小判断：|ad﹣bc|越大，两变量有关联的可能性越大.
2.独立性检验的一般步骤
(1)根据样本数据制成2×2列联表.
(2)根据公式K2＝eq \f(nad－bc2,a＋ba＋cb＋dc＋d)计算K2的观测值k.
(3)比较观测值k与临界值的大小关系，作统计推断.
某工厂为提高生产效率，开展技术创新活动，提出了完成某项生产任务的两种新的生产方式.为比较两种生产方式的效率，选取40名工人，将他们随机分成两组，每组20人.第一组工人用第一种生产方式，第二组工人用第二种生产方式.根据工人完成生产任务的工作时间(单位：min)绘制了如图所示的茎叶图：
(1)根据茎叶图判断哪种生产方式的效率更高？并说明理由；
(2)求40名工人完成生产任务所需时间的中位数m，并将完成生产任务所需时间超过m和不超过m的工人数填入下面的列联表：
(3)根据(2)中的列联表，能否有99%的把握认为两种生产方式的效率有差异？
附：K2＝eq \f(nad－bc2,a＋bc＋da＋cb＋d)，n＝a＋b＋c＋d.
独立性检验是判断两个分类变量之间是否有关系的一种方法.在判断两个分类变量之间是否有关系时，作出等高条形图只能近似地判断两个分类变量是否有关系，而独立性检验可以精确地得到可靠的结论.
[备选例题]
海水养殖场进行某水产品的新、旧网箱养殖方法的产量对比，收获时各随机抽取了100个网箱，测量各箱水产品的产量(单位：kg)，其频率分布直方图如下：
(1)设两种养殖方法的箱产量相互独立，记A表示事件“旧养殖法的箱产量低于50 kg，新养殖法的箱产量不低于50 kg”，估计A的概率；
(2)填写下面列联表，并根据列联表判断是否有99%的把握认为箱产量与养殖方法有关；
(3)根据箱产量的频率分布直方图，求新养殖法箱产量的中位数的估计值(精确到0.01).附：
K2＝eq \f(nad－bc2,a＋bc＋da＋cb＋d).
1.党的十九大报告明确提出：在共享经济等领域培育增长点、形成新动能.共享经济是公众将闲置资源通过社会化平台与他人共享，进而获得收入的经济现象.为考察共享经济对企业经济活跃度的影响，在四个不同的企业各取两个部门进行共享经济对比试验，根据四个企业得到的试验数据画出如下四个等高条形图，最能体现共享经济对该部门的发展有显著效果的图形是( )
A B C D
2.某商场为提高服务质量，随机调查了50名男顾客和50名女顾客，每位顾客对该商场的服务给出满意或不满意的评价，得到下面列联表：
(1)分别估计男、女顾客对该商场服务满意的概率；
(2)能否有95%的把握认为男、女顾客对该商场服务的评价有差异？
附：K2＝eq \f(nad－bc2,a＋bc＋da＋cb＋d)，
变量间的相关关系与统计案例
一、选择题
1.在下列各图中，两个变量具有相关关系的是( )
(1) (2) (3) (4)
A.(1)(2)B.(1)(3)
C.(2)(4) D.(2)(3)
2.如图是相关变量x，y的散点图，现对这两个变量进行线性相关分析，方案一：根据图中所有数据，得到线性回归方程y＝b1x＋a1，相关系数为r1；方案二：剔除点(10,21)，根据剩下数据得到线性回归直线方程y＝b2x＋a2，相关系数为r2.则( )
A.0＜r1＜r2＜1 B.0＜r2＜r1＜1
C.﹣1＜r1＜r2＜0D.﹣1＜r2＜r1＜0
3.现行普通高中学生在高一时面临着选科的问题，学校抽取了部分男、女学生意愿的一份样本，制作出如下两个等高堆积条形图：
根据这两幅图中的信息，下列哪个统计结论是不正确的( )
A.样本中的女生数量多于男生数量
B.样本中有两理一文意愿的学生数量多于有两文一理意愿的学生数量
C.样本中的男生偏爱两理一文
D.样本中的女生偏爱两文一理
4.对具有线性相关关系的变量x，y有一组观测数据(xi，yi)(i＝1,2，…，8)，其线性回归方程是eq \(y,\s\up8(^))＝eq \f(1,3)x＋eq \(a,\s\up8(^))，且x1＋x2＋x3＋…＋x8＝2(y1＋y2＋y3＋…＋y8)＝6，则实数eq \(a,\s\up8(^))的值是( )
A.eq \f(1,16) B.eq \f(1,8) C.eq \f(1,4) D.eq \f(1,2)
5.某医疗所为了检查新开发的流感疫苗对甲型H1N1流感的预防作用，把1 000名注射疫苗的人与另外1 000名未注射疫苗的人半年的感冒记录作比较，提出假设H0：“这种疫苗不能起到预防甲型H1N1流感的作用”，并计算得P(K2≥6.635)≈0.01，则下列说法正确的是( )
A.这种疫苗能起到预防甲型H1N1流感的有效率为1%
B.若某人未使用疫苗则他在半年中有99%的可能性得甲型H1N1流感
C.有99%的把握认为“这种疫苗能起到预防甲型H1N1流感的作用”
D.有1%的把握认为“这种疫苗能起到预防甲型H1N1流感的作用”
二、填空题
6.甲、乙、丙、丁四位同学各自对A，B两个变量的线性相关性做试验，并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m，如下表：
则________同学的试验结果体现A，B两变量有更强的线性相关性.
7.某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了5次试验.根据收集到的数据(如下表)，由最小二乘法求得回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝0.67x＋54.9.
现发现表中有一个数据看不清，请你推断出该数据的值为________.
8.某医疗研究所为了检验某种血清预防感冒的作用，把500名使用血清的人与另外500名未使用血清的人一年中的感冒记录作比较，提出假设H0：“这种血清不能起到预防感冒的作用”，利用2×2列联表计算得K2≈3.918，经查临界值表知P(K2≥3.841)≈0.05.则下列结论中，正确结论的序号是________.
①有95%的把握认为“这种血清能起到预防感冒的作用”；②若某人未使用该血清，那么他在一年中有95%的可能性得感冒；③这种血清预防感冒的有效率为95%；④这种血清预防感冒的有效率为5%.
三、解答题
9.经调查，3个成年人中就有一个高血压，那么什么是高血压？血压多少是正常的？经国际卫生组织对大量不同年龄的人群进行血压调查，得出随年龄变化，收缩压的正常值变化情况如表所示.
其中eq \(b,\s\up8(^))＝eq \f(\(∑,\s\up11(n),\s\d4(i＝1))xiyi－n\(\x\t(x))\(\x\t(y)),\(∑,\s\up8(n),\s\d6(i＝1))x\\al(2,i)－n\x\t(x)2)，eq \(a,\s\up8(^))＝eq \x\t(y)﹣eq \(b,\s\up8(^))eq \x\t(x)，eq \(∑,\s\up11(8),\s\d4(i＝1))xeq \\al(2,i)＝17 232，eq \(∑,\s\up11(8),\s\d4(i＝1))xiyi＝47 384.
(1)请画出表中数据的散点图；
(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(b,\s\up8(^))x＋eq \(a,\s\up8(^))；(eq \(a,\s\up8(^))，eq \(b,\s\up8(^))的值精确到0.01)
(3)若规定，一个人的收缩压为标准值的0.9～1.06倍，则为血压正常人群；收缩压为标准值的1.06～1.12倍，则为轻度高血压人群；收缩压为标准值的1.12～1.20倍，则为中度高血压人群；收缩压为标准值的1.20倍及以上，则为高度高血压人群.一位收缩压为180 mmHg的70岁的老人，属于哪类人群？
10.手机厂商推出一款6寸大屏手机，现对500名该手机使用者(200名女性、300名男性)进行调查，对手机进行评分，评分的频数分布表如下：
(1)完成下列频率分布直方图，并比较女性用户和男性用户评分的波动大小(不计算具体值，给出结论即可)；
(2)把评分不低于70分的用户称为“评分良好用户”，能否有90%的把握认为是否是评分良好用户与性别有关？
参考公式及数据：K2＝eq \f(nad－bc2,a＋bc＋da＋cb＋d)，其中n＝a＋b＋c＋d.
1.已知变量x，y之间的线性回归方程为eq \(y,\s\up8(^))＝﹣0.7x＋10.3，且变量x，y之间的一组相关数据如下表所示，则下列说法错误的是( )
A.变量x，y之间呈负相关关系
B.可以预测，当x＝20时，eq \(y,\s\up8(^))＝﹣3.7
C.m＝4
D.该回归直线必过点(9,4)
2.在对具有线性相关的两个变量x和y进行统计分析时，得到如下数据：
由表中数据求得y关于x的回归方程为eq \(y,\s\up8(^))＝0.65x﹣1.8，则(4,1)，(m,2)，(8,3)这三个样本点中落在回归直线下方的有( )
A.1个 B.2个
C.3个 D.0个
3.针对时下的“韩剧热”，某校团委对“学生性别和喜欢韩剧是否有关”作了一次调查，其中女生人数是男生人数的eq \f(1,3)，男生喜欢韩剧的人数占男生人数的eq \f(1,6)，女生喜欢韩剧的人数占女生人数的eq \f(2,3).若有95%的把握认为是否喜欢韩剧和性别有关，则男生至少有______人.
4.某芯片公司为制定下一年的研发投入计划，需了解年研发资金投入量x(单位：亿元)对年销售额y(单位：亿元)的影响.该公司对历史数据进行对比分析，建立了两个函数模型：①y＝α＋βx2，②y＝eλx＋t，其中α，β，λ，t均为常数，e为自然对数的底数.
现该公司收集了近12年的年研发资金投入量xi和年销售额yi的数据，i＝1,2，…，12，并对这些数据作了初步处理，得到了如图所示的散点图及一些统计量的值.
令ui＝xeq \\al(2,i)，vi＝ln yi(i＝1,2，…，12)，经计算得如下数据：
(1)设{ui}和{yi}的相关系数为r1，{xi}和{vi}的相关系数为r2，请从相关系数的角度，选择一个拟合程度更好的模型；
(2)(ⅰ)根据(1)的选择及表中数据，建立y关于x的回归方程(系数精确到0.01)；
(ⅱ)若下一年销售额y需达到90亿元，预测下一年的研发资金投入量x是多少亿元.附：①相关系数r＝eq \f(\i\su(i＝1,n, )xi－\(x,\s\up8(－))yi－\(y,\s\up8(－)),\r(\i\su(i＝1,n, )xi－\(x,\s\up8(－))2\i\su(i＝1,n, )yi－\(y,\s\up8(－))2))，
回归直线eq \(y,\s\up8(^))＝eq \(a,\s\up8(^))＋eq \(b,\s\up8(^))x中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
eq \(b,\s\up8(^))＝eq \f(\i\su(i＝1,n, )xi－\(x,\s\up8(－))yi－\(y,\s\up8(－)),\i\su(i＝1,n, )xi－\(x,\s\up8(－))2)，eq \(a,\s\up8(^))＝eq \(y,\s\up8(－))﹣eq \(b,\s\up8(^))eq \(x,\s\up8(－))；②参考数据：308＝4×77，eq \r(90)≈9.486 8，e4.499 8≈90.
1.(多选题)独立性检验中，为了调查变量X与变量Y的关系，经过计算得到P(K2≥6.635)＝0.01，表示的意义是( )
A.有99%的把握认为变量X与变量Y没有关系
B.有1%的把握认为变量X与变量Y有关系
C.有99%的把握认为变量X与变量Y有关系
D.有1%的把握认为变量X与变量Y没有关系
2.已知由一组样本数据确定的回归直线方程为eq \(y,\s\up8(^))＝1.5x＋1，且eq \x\t(x)＝2，发现有两组数据(2.2,2.9)与(1.8,5.1)误差较大，去掉这两组数据后，重新求得回归直线的斜率为1，那么当x＝4时，y的估计值为________.y1
y2
总计
x1
a
b
a＋b
x2
c
d
c＋d
总计
a＋c
b＋d
a＋b＋c＋d
y1
y2
总计
x1
a
21
73
x2
22
25
47
总计
b
46
120
理科
文科
男
13
10
女
7
20
年份x
2013
2014
2015
2016
2017
储蓄存款y(千亿元)
5
6
7
8
10
时间代号t
1
2
3
4
5
z
0
1
2
3
5
广告费用x(万元)
2
3
4
5
销售额y(万元)
26
m
49
54
eq \x\t(x)
eq \x\t(y)
eq \x\t(w)
eq \(eq \(∑,\s\up8(8)),\s\d6(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))2
eq \(eq \(∑,\s\up8(8)),\s\d6(i＝1)) (wi﹣eq \x\t(w))2
eq \(eq \(∑,\s\up8(8)),\s\d6(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))(yi﹣eq \x\t(y))
eq \(eq \(∑,\s\up8(8)),\s\d6(i＝1)) (wi﹣eq \x\t(w))·(yi﹣eq \x\t(y))
46.6
563
6.8
289.8
1.6
1 469
108.8
eq \x\t(y)
eq \x\t(k)
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (ki﹣eq \x\t(k))2
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (yi﹣eq \x\t(y))
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))(yi﹣eq \x\t(y))
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))·(ki﹣eq \x\t(k))
2.3
1.2
3.1
4.6
2
1
2﹣0.7
2﹣0.3
20.1
21.7
21.8
21.9
0.6
0.8
1.1
3.2
3.5
3.73
年份
2013
2014
2015
2016
2017
年份代码x
1
2
3
4
5
新能源汽车的年销量y/万辆
1.5
5.9
17.7
32.9
55.6
eq \x\t(y)
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))2
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (wi﹣eq \x\t(w))2
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))·(yi﹣eq \x\t(y))
eq \(∑,\s\up11(5),\s\d4(i＝1)) (wi﹣eq \x\t(w))·(yi﹣eq \x\t(y))
22.72
10
374
135.2
851.2
超过m
不超过m
第一种生产方式
第二种生产方式
P(K2≥k)
0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828
箱产量＜50 kg
箱产量≥50 kg
旧养殖法
新养殖法
P(K2≥k)
0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828
满意
不满意
男顾客
40
10
女顾客
30
20
P(K2≥k)
0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828
甲
乙
丙
丁
r
0.82
0.78
0.69
0.85
m
106
115
124
103
零件数x/个
10
20
30
40
50
加工时间y/min
62
75
81
89
年龄x
28
32
38
42
48
52
58
62
收缩压y (单位：mm Hg)
114
118
122
127
129
135
140
147
女性用户
分值区间
[50,60)
[60,70)
[70,80)
[80,90)
[90,100]
频数
20
40
80
50
10
男性用户
分值区间
[50,60)
[60,70)
[70,80)
[80,90)
[90,100]
频数
45
75
90
60
30
P(K2≥k)
0.10
0.05
0.01
0.001
k
2.706
3.841
6.635
10.828
x
6
8
10
12
y
6
m
3
2
x
4
m
8
10
12
y
1
2
3
5
6
P(K2≥k)
0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828
eq \x\t(x)
eq \x\t(y)
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))2
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1)) (yi﹣eq \x\t(y))2
eq \x\t(u)
eq \x\t(v)
20
66
770
200
460
4.20
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1))·(ui﹣eq \x\t(u))2
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1)) (ui﹣eq \x\t(u))·(yi﹣eq \x\t(y))
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1)) (vi﹣eq \x\t(v))2
eq \(∑,\s\up11(12),\s\d4(i＝1)) (xi﹣eq \x\t(x))·(vi﹣eq \x\t(v))
3 125 000
21 500
0.308
14