解答题-问答题 适中0.65 引用4 组卷504
为了研究某班男生身高和体重的关系，从该班男生中随机选取6名，得到他们的身高和体重的数据如下表所示：
在收集数据时，2号男生的体重数值因字迹模糊看不清，故利用其余5位男生的数话得到身高与体重的线性回归方程为
.后来得到2号男生的体重精准数值m后再次计算得到线性回归方程为
.
（1）求回归方程；
（2）若分别按照和来预测身高为
的男生的体重，得到的估计值分别为
，
，且
，求m的值；
（3）
指数是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准，其中指数在24到27.9之间的定义为超重.通过计算可知这6人的指数分别为：22.8，27.4，22.9，24.7，23.1，22.6，现从这6人中任选2人，求恰有1人体重为超重的概率.
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
.
| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
身高 | 165 | 171 | 167 | 173 | 179 | 171 |
体重 | 62 | m | 64 | 74 | 74 | 66 |
.后来得到2号男生的体重精准数值m后再次计算得到线性回归方程为.（1）求回归方程
；（2）若分别按照
和来预测身高为的男生的体重，得到的估计值分别为，，且，求m的值；（3）
指数是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准，其中指数在24到27.9之间的定义为超重.通过计算可知这6人的指数分别为：22.8，27.4，22.9，24.7，23.1，22.6，现从这6人中任选2人，求恰有1人体重为超重的概率.附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，.20-21高二上·福建福州·期末
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目前，国际上常用身体质量指数（
，缩写为
）来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是
.临床医学给出中国成人的数值标准为：
为偏瘦；
为正常；
为偏胖；
为肥胖.某公司为了解员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了
名员工（编号
）的身高
和体重
数据，并计算得到他们的值（精确到
）如下表：
(1)现从这名员工中选取
人进行复检，记抽取到值为“正常”员工的人数为
，求的分布列及数学期望；
(2)某调查机构分析发现公司员工的身高和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为
的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为
，且根据回归方程预估一名身高为的员工体重为
.计算得到的其他数据如下
.
①求
的值及表格中名员工体重的平均值
；
②在数据处理时，调查员乙发现编号为的员工体重数据有误，应为
，身高数据无误.请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为的员工的体重.
（附:对于一组数据
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：
）
，缩写为）来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是.临床医学给出中国成人的数值标准为：为偏瘦；为正常；为偏胖；为肥胖.某公司为了解员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了名员工（编号）的身高和体重数据，并计算得到他们的值（精确到）如下表：| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 身高 | 164 | 176 | ◎ | ◎ | 170 | 172 | 168 | 182 |
| 体重 | 60 | 72 | 77 | 54 | ◎ | ◎ | 72 | 55 |
| 22.3 | 23.2 | 28.3 | 20.3 | 23.5 | 23.7 | 25.5 | 16.6 |
名员工中选取人进行复检，记抽取到值为“正常”员工的人数为，求的分布列及数学期望；(2)某调查机构分析发现公司员工的身高
和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为，且根据回归方程预估一名身高为的员工体重为.计算得到的其他数据如下.①求
的值及表格中名员工体重的平均值；②在数据处理时，调查员乙发现编号为
的员工体重数据有误，应为，身高数据无误.请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为的员工的体重.（附:对于一组数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：） 近年来．我国肥胖人群的规模急速增长，肥胖人群有很大的心血管安全隐患．目前，国际上常用身体质量指数
来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是
.中国成人的
数值标准为：
为偏瘦；
为正常；
为偏胖；
为肥胖．为了解某公司员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了8名员工（编号
的身高
和体重
数据，并计算得到他们的值（精确到
如表：
（1）现从这8名员工中选取3人进行复检，记抽取到值为“正常”员工的人数为．求的分布列及数学期望．
（2）某调查机构分析发现公司员工的身高和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为6的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为
，且根据回归方程预估一名身高为
的员工体重为
．计算得到的其他数据如下
．
（i）求
的值及表格中8名员工体重的平均值
；
（ii）在数据处理时，调查员乙发现编号为8的员工体重数据有误，应为
，身高数据无误．请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为的员工的体重．
（附：对于一组数据
，
，
，
，
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：
，
．
来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是.中国成人的数值标准为：为偏瘦；为正常；为偏胖；为肥胖．为了解某公司员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了8名员工（编号的身高和体重数据，并计算得到他们的值（精确到如表：编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
身高 | 164 | 176 | 165 | 163 | 170 | 172 | 168 | 182 |
体重 | 60 | 72 | 77 | 54 | ● | ● | 72 | 55 |
| （近似值） | 22.3 | 23.2 | 28.3 | 20.3 | 23.5 | 23.7 | 25.5 | 16.6 |
（1）现从这8名员工中选取3人进行复检，记抽取到
值为“正常”员工的人数为．求的分布列及数学期望．（2）某调查机构分析发现公司员工的身高
和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为6的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为，且根据回归方程预估一名身高为的员工体重为．计算得到的其他数据如下．（i）求
的值及表格中8名员工体重的平均值；（ii）在数据处理时，调查员乙发现编号为8的员工体重数据有误，应为
，身高数据无误．请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为的员工的体重．（附：对于一组数据
，，，，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：，． 目前，国际上常用身体质量指数（BodyMassIndex，缩写为BMI）来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是
.临床医学给出中国成人的
数值标准为：为偏瘦；为正常；为偏胖；为肥胖.某公司为了解员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了8名员工（编号1~8的身高和体重数据，并计算得到他们的值（精确到0.1）如下表：
(1)现从这8名员工中选取2人进行复检，记抽取到值为“正常”员工的人数为，求的分布列及数学期望；
(2)某调查机构分析发现公司员工的身高和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为3、4、5、6的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为
，且根据回归方程预估一名身高为180cm的员工体重为71kg.计算得到的其他数据如下
，
.
①求
的值及表格中8名员工体重的平均值
；
②在数据处理时，调查员乙发现编号为8的员工体重数据有误，应为63kg，身高数据无误.请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为180cm的员工的体重.
（附：对于一组数据
，
，……
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：
，
）
.临床医学给出中国成人的数值标准为：为偏瘦；为正常；为偏胖；为肥胖.某公司为了解员工的身体质量指数，研究人员从公司员工体检数据中，抽取了8名员工（编号1~8的身高和体重数据，并计算得到他们的值（精确到0.1）如下表：编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
身高 | 164 | 176 | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | 168 | 182 |
体重 | 60 | 72 | 77 | 54 | ◎ | ◎ | 72 | 55 |
| 22.3 | 23.2 | 28.3 | 20.3 | 23.5 | 23.7 | 25.5 | 16.6 |
值为“正常”员工的人数为，求的分布列及数学期望；(2)某调查机构分析发现公司员工的身高
和体重之间有较强的线性相关关系，在编号为3、4、5、6的体检数据丢失之前调查员甲已进行相关的数据分析，并计算得出该组数据的线性回归方程为，且根据回归方程预估一名身高为180cm的员工体重为71kg.计算得到的其他数据如下，.①求
的值及表格中8名员工体重的平均值；②在数据处理时，调查员乙发现编号为8的员工体重数据有误，应为63kg，身高数据无误.请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程，并据此预估一名身高为180cm的员工的体重.
（附：对于一组数据
，，……，其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：，） 组卷网是一个信息分享及获取的平台，不能确保所有知识产权权属清晰，如您发现相关试题侵犯您的合法权益，请联系组卷网
