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1、温馨提示： 此套题为Wor版,请按住tr,滑动鼠标滚轴,调节合适的观看比例，答案解析附后。知能巩固提高(一)(分钟 50分)一、选择题(每题4分，共16分)1.下列两个变量之间的关系是函数关系的是( )(A）三角形内角的角度与其他弦值（)考生的数学成绩与物理成绩(C)喝酒与高血压的关系（D)上网与健康的关系2.(宁波高二检测）某商品销售量y与销售价格负有关,则其回归方程的斜率为( )(A)正(B)负(C)0（D)正负均可3.(山东高考改编）某产品的广告费用与销售额的记录数据如下表广告费用x(万元)4235销售额(万元)926394根据上表可得回归方程y=b+a中的b为94，据此模型预报广告费用
2、为6万元时销售额为( )（A)636万元（B)6.5万元(C).万元(）72.0万元4.（大连高二检测)已知数据（1,1),(x2，y)，(3,y3)满足线性回归方程bx+，则（x，y)满足线性回归方程y=x+a是，y0=的( )(A)充足不必要条件()必要不充足条件(C)充要条件(D)既不充足也不必要条件二、填空题(每题4分，共8分)5.(易错题）下图是根据变量，y的观测数据（xi,yi)(i=1,3,4，5,6，,8,9，10)得到的散点图,由这些散点图可以判断变量x,y具有有关关系的图是_.6.(广东高考）为理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号到号
3、每天打篮球时间x(单位:小时）与当天投篮命中率y之间的关系:时间x12345命中率y040.60.4小李这5天的平均投篮命中率为_;用线性回归分析的措施,预测小李每月6号打篮球6小时的投篮命中率为_.三、解答题(每题8分,共6分).某工厂对某产品的产量与成本的资料分析后有如下数据:产量x千件356成本y万元78912()画出散点图.（2)求成本与产量x之间的线性回归方程.(成果保存两位小数)8.(西安高二检测）一商场对每天进店人数和商品销售件数进行了记录对比，得到如下表格:人数xi152053350件数i721502327其中i=1,2,3，4,5,6,7(1)以每天进店人数为横轴，每天商品销
4、售件数为纵轴,画出散点图;（2)求线性回归方程；(成果保存到小数点后两位)(参照数据： =3245，5,1.43,=5 07)(3）预测进店人数为人时,商品销售的件数(成果保存整数)【挑战能力】(10分）下表是某年美国旧轿车价格的调查资料,今以x表达轿车的使用年数,y表达相应的年均价格,求y有关x的回归方程使用年数x246891年均价格（美元)26511 9434941 875538429022204答案解析1.【解析】选.由于三角形的一种内角相应着一种余弦值,故两个变量间是函数关系.2.【解析】选.由于是负有关，因此回归方程的一次项系数为负值.【解析】选.由表可计算,由于点（,2)在回归方程
5、y=b+a上，且b为94,因此42.4a，解得a9.1，故回归方程为y=x9.1,令x得y=6.5.【解题指南】样本点的中心点在回归直线上.【解析】选B.由于线性回归方程一定过样本中心点，但是不止过这一种点【解析】由图形可知，具有有关关系答案:【误区警示】线性有关关系有正有关和负有关两种类型，不要漏掉负有关.6.【解题指南】()运用平均数的计算公式直接计算投篮命中率;(2)求出线性回归方程,把=6代入方程可求得y的值,即为预测小李每月6号打篮球小时的投篮命中率【解析】取x11,2=,3=,x44,x55;y1=0.4,y20.,y=0.,4=0.6,y50.4.这天的平均投篮命中率为=0.5,
6、则,=0.01，a0.5-0.013=0.7,从而得线性回归方程为y=0.01x+07,令x=6得=0.53预测小李每月6号打篮球6小时的投篮命中率为.5.答案：0.53【解析】(1)散点图如下:(2)设y与产量x的线性回归方程为y=bxa，b= =1.10,a= =9-1.10=4.6，线性回归方程为y=1.0x+4.8【解析】（1)散点图如图.(2)， 07,7(）24375,b0.8,a=15.430.78254.07,故线性回归方程为y=0.78x-4.7.(3)当80时，=0.7880-4.058(件)即进店人数为0人时，商品销售的件数约为58件.【挑战能力】【解析】作出散点图如图:由散点图可知y与x近似地呈指数型函数关系,设yea,令zlny，则z=bx,原数据变为x1234678910z7.837577.306.996.640.286.1825670.15.318由变换后的数值作散点图如下:由表中数据可得r0.996,觉得x与z之间具有线性有关关系计算得b-0.28,8.165，z=-.98+8.165，=e-0.28x+8.6.【措施技巧】非线性有关关系的研究对于非线性有关关系可用非线性函数（幂函数，指数函数,对数函数等)进行拟合，先通过变换转化成线性函数,得到线性回归方程，再通过变换得到相应的非线性回归方程.
