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            • 1. 已知两个相关变量x,y的回归方程是
              y
              =-2x+10,下列说法正确的是(  )
              A.当x的值增加1时,y的值一定减少2
              B.当x的值增加1时,y的值大约增加2
              C.当x=3时,y的准确值为4
              D.当x=3时,y的估计值为4
            • 2. 某个体服装店经营某种服装,在某周内获纯利y(元)与该周每天销售这种服装件数x之间的一组数据关系如下表
              x3456789
              y66697381899091
              (1)求
              .
              x
              y

              (2)画出散点图
              (3)求纯利y与每天销售件数x之间的回归方程
              (4)若该周内某天销售服装20件,估计可获纯利多少元?
            • 3. 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
              y
              =0.67x+54.9.
              零件数x(个) 10 20 30 40 50
              加工时间y(分) 62 M 75 81 84
              现发现表中有一个数据M模糊看不清,请你推断出该数据的值为    
            • 4. 某数学教师身高176cm,他爷爷、父亲和儿子的身高分别是173cm、170cm和182cm.
              (Ⅰ)求上述四人身高的平均值和中位数;
              (Ⅱ)因儿子的身高与父亲的身高有关,试用线性回归分析的方法预测该教师的孙子的身高.
              参考公式:
              回归直线的方程
              ̂
              y
              =bx+a
              ,其中b=
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )2
              =
              n
              i=1
              xiyi-n
              .
              x
              .
              y
              n
              i=1
              x
              2
              i
              -n
              .
              x
              2
              ,a=
              .
              y
              -b
              .
              x
            • 5. 为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:时)与当天投篮命中率y之间的关系:
              时间x 1 2 3 4 5
              命中率y 0.4 0.5 0.6 0.6 0.4
              用线性回归分析法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为    
              (参考公式:b=
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )
              2
              ,a=
              .
              y
              -b
              .
              x
              .参考数据:
              5
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )=0.1
              5
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )
              2
              =10
            • 6. 从一工厂全体工人随机抽取5人,其工龄与每天加工A中零件个数的数据如下表:
              工人编号 1 2 3 4 5
              工龄x(年) 3 5 6 7 9
              个数y(个) 3 4 5 6 7
              注:rxy=
              Sxy
              SXSY
              (Sxy=
              n
              i=1
              xiyi
              n
              -
              .
              x
              .
              y
              )回归方程:
              y
              =bx+a,b=
              Sxy
              S
              2
              x
              ,a=
              .
              y
              -b
              .
              x

              (1)计算x与y的相关关系;
              (2)如果y与x的线性相关关系,求回归直线方程
              (3)若某名工人的工龄为11年,试估计他每天加工的A种零件个数.
            • 7. 某同学4次考试的数学(x)、语文(y)成绩在班中的排名如表:
              数学成绩(x) 6 3 2 1
              语文成绩(y) 9 5 4 2
              对上述数据分别用y=bx+a与y=cx2+d来拟合y与x之间的关系,且已知y=cx2+d来拟合y与x之间的关系为y=0.178x2+2.77,此时的残差平方和1.561并用残差分析两者的拟合效果.
            • 8. 一台还可以用的机器由于使用的时间较长,它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有缺陷,每小时生产有缺陷零件的多少随机器运转的速率而变化,下表为抽样试验结果:
              转速x(转/秒)1614128
              每小时生产有缺陷的零件数y(件)11985
              (1)画出散点图;    (2)如果y与x有线性相关的关系,求回归直线方程;
              (3)若实际生产中,允许每小时的产品中有缺陷的零件最多为10个,那么机器的转运速度应控制在什么范围内?
              参考公式:线性回归方程系数公式开始
              b
              =
              n
              i=1
              xiyi-n•
              .
              x
              .
              y
              n
              i=1
              xi2-n
              .
              x
              2
              a
              =
              .
              y
              -
              b
              x.
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