解答题-应用题 较易0.85 引用2 组卷460
某地区响应“节能减排，低碳生活”的号召，开展系列的措施控制碳排放．环保部门收集到近5年内新增碳排放数量，如下表所示，其中
为年份代号，
（单位：万吨）代表新增碳排放量．
(1)请计算并用相关系数
的数值说明与之间的线性相关性的强弱（保留小数点后两位）；
(2)求关于的线性回归方程，并据此估计该地区2024年的新增碳排放数量．
参考数据：
，
，
，
．
参考公式：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公式，相关系数的公式分别为
，
，
为年份代号，（单位：万吨）代表新增碳排放量．年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新增碳排放 | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
的数值说明与之间的线性相关性的强弱（保留小数点后两位）；(2)求
关于的线性回归方程，并据此估计该地区2024年的新增碳排放数量．参考数据：
，，，．参考公式：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公式，相关系数的公式分别为，，23-24高二下·云南曲靖·阶段练习
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某地市响应中央“节能减排，低碳生活”的号召，近5年来开展系列的措施控制碳排放.环保部门收集到这5年内新增碳排放数量，表中x代表年份，y代表新增碳排放量.
（1）根据线性相关系数，分析x与y之间是否具有较强的线性相关性；
（2）求y关于x的回归方程.
参考数据：
，，，
参考公式：
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| y | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
（2）求y关于x的回归方程.
参考数据：
，，，参考公式：
某城市理论预测2015年到2019年人口总数与年份的关系如下表所示
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；
(2)求出关于的线性回归方程
；
(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据
，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
．
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
时间代号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口总数（十万） | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
与之间的关系可用线性回归模型进行拟合；(2)求出
关于的线性回归方程；(3)据此估计2021年该城市人口总数．
参考公式：相关系数
，对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为． 在改革开放40年成就展上某地区某农产品近几年的产量统计表：
（1）根据表中数据，建立关于的线性回归方程
．
（2）根据线性回归方程预测2020年该地区该农产品的年产量．
附：对于一组数据
，
，…，
，其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
．（参考数据：
，计算结果保留到小数点后两位）
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量（万吨） | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（1）根据表中数据，建立
关于的线性回归方程．（2）根据线性回归方程预测2020年该地区该农产品的年产量．
附：对于一组数据
，，…，，其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为，．（参考数据：，计算结果保留到小数点后两位） 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
