解答题-问答题 较易0.85 引用1 组卷304
2021年12月17日，工信部发布的“十四五“促进中小企业发展规划》明确提出建立”百十万千”的中小企业梯度培育体系，引导中小企业走向“专精特新”、“小巨人”、“隐形冠军”的发展方向，“专精特新”是指具备专业化、精细化、特色化，新颖化优势的中小企业下表是某地各年新增企业数量的有关数据：
参考公式：回归方程 
中，斜率和截距最小二乘法估计公式分别为 
，
(1)请根据上表所给的数据，求出y关于x的线性回归方程，并预测2023年此地新增企业的数量；
(2)若在此地进行考察，考察企业中有4个为“专精特新”企业，3个为普通企业，现从这7个企业中随机抽取3个，用X表示抽取的3个为“专精特新”企业个数，求随机变量X的分布列与期望．
| 年份（年） | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
| 年份代码（x） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 新增企业数量：（y） | 8 | 17 | 29 | 24 | 42 |
中，斜率和截距最小二乘法估计公式分别为 ，(1)请根据上表所给的数据，求出y关于x的线性回归方程，并预测2023年此地新增企业的数量；
(2)若在此地进行考察，考察企业中有4个为“专精特新”企业，3个为普通企业，现从这7个企业中随机抽取3个，用X表示抽取的3个为“专精特新”企业个数，求随机变量X的分布列与期望．
2023高三·全国·专题练习
类题推荐
某地区2015年至2021年居民家庭人均存款y（单位：万元）数据如下表：
变量x，y具有线性相关关系．
(1)求y关于x的线性回归方程，并预测2022年该地区居民家庭人均存款；
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差为0，则称该数据为“完美数据”现从这些数据中随机抽取2个，设X为抽到的“完美数据”的个数，求X的分布列和数学期望．
参考公式：回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
．
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
人均存款y | 1.4 | 1.8 | 2.1 | 2.9 | 3.3 | 3.7 | 4.4 |
(1)求y关于x的线性回归方程，并预测2022年该地区居民家庭人均存款；
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差为0，则称该数据为“完美数据”现从这些数据中随机抽取2个，设X为抽到的“完美数据”的个数，求X的分布列和数学期望．
参考公式：回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：． 某地积极响应“大众创业，万众创新”的号召，规划建设创新小镇，吸引人才投资兴业.下
表是自创新小镇建设以来，各年新增企业数量的有关数据：
(1)为了解这些企业在2021年被认定的企业类型，随机调查了10家企业，其中被认定为小微企业的有8家，试估计这些企业在2021年被认定为小微企业的数量；
(2)利用最小二乘法建立
关于
的线性回归方程，并预测2022年这个创新小镇新增企业的数量.
参考公式：回归方程
中，斜率和截距最小二乘法估计公式分别为
，
.
表是自创新小镇建设以来，各年新增企业数量的有关数据：
| 年份（年） | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
| 年份代码（） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 新增企业数量（） | 8 | 17 | 29 | 24 | 42 |
(2)利用最小二乘法建立
关于的线性回归方程，并预测2022年这个创新小镇新增企业的数量.参考公式：回归方程
中，斜率和截距最小二乘法估计公式分别为，. 前些年，为了响应绿色环保出行，提供方便市民的交通，某市大力推行“共享单车”，根据统计，近6年这个城市“共享单车”保有量数据如下表：
（1）从这6年中任意选取两年，记单车保有量超过4万辆的年份数量为X，求X的分布列及期望；
（2）用函数
对两个变量x，y的关系进行拟合，求y关于x的回归方程（系数精确到0.01）．
参考数据：
设
参考公式：回归直线方程的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
保有量y（万辆） | 1 | 1.8 | 2.7 | 4 | 5.9 | 9.2 |
（2）用函数
对两个变量x，y的关系进行拟合，求y关于x的回归方程（系数精确到0.01）．参考数据：
设参考公式：回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为： 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
