【題目】2020年全球爆發(fā)新冠肺炎,人感染了新冠肺炎病毒后常見(jiàn)的呼吸道癥狀有:發(fā)熱、咳嗽、氣促和呼吸困難等,嚴(yán)重時(shí)會(huì)危及生命.隨著疫情的發(fā)展,自202025日起,武漢大面積的爆發(fā)新冠肺炎,政府為了及時(shí)收治輕癥感染的群眾,逐步建立起了14家方艙醫(yī)院,其中武漢體育中心方艙醫(yī)院從212日開(kāi)艙至38日閉倉(cāng),累計(jì)收治輕癥患者1056人.據(jù)部分統(tǒng)計(jì)該方艙醫(yī)院從226日至32日輕癥患者治愈出倉(cāng)人數(shù)的頻數(shù)表與散點(diǎn)圖如下:

日期

2.26

2.27

2.28

2.29

3.1

3.2

序號(hào)

1

2

3

4

5

6

出倉(cāng)人數(shù)

3

8

17

31

68

168

根據(jù)散點(diǎn)圖和表中數(shù)據(jù),某研究人員對(duì)出倉(cāng)人數(shù)與日期序號(hào)進(jìn)行了擬合分析.從散點(diǎn)圖觀察可得,研究人員分別用兩種函數(shù)①分析其擬合效果.其相關(guān)指數(shù)可以判斷擬合效果,R2越大擬合效果越好.已知的相關(guān)指數(shù)為

1)試根據(jù)相關(guān)指數(shù)判斷.上述兩類(lèi)函數(shù),哪一類(lèi)函數(shù)的擬合效果更好?(注:相關(guān)系數(shù)與相關(guān)指數(shù)R2滿足,參考數(shù)據(jù)表中

2根據(jù)(1)中結(jié)論,求擬合效果更好的函數(shù)解析式;(結(jié)果保留小數(shù)點(diǎn)后三位)

33日實(shí)際總出倉(cāng)人數(shù)為216人,按①中的回歸模型計(jì)算,差距有多少人?

(附:對(duì)于一組數(shù)據(jù),其回歸直線為

相關(guān)系數(shù)

參考數(shù)據(jù):

3.5

49.17

15.17

3.13

894.83

19666.83

10.55

13.56

3957083

,,

【答案】1)回歸方程的擬合效果更好;(2相差129人.

【解析】

1)由相關(guān)數(shù)據(jù)和參考公式求出相關(guān)系數(shù)即可得解;

2根據(jù)參考公式求出這兩個(gè)系數(shù),從而得到,于是可知回歸方程;

②把代入①中求出的回歸方程即可得解.

1)由得,,令

由上表得:,

又由已知計(jì)算

故由,因此回歸方程的擬合效果更好.

2

,

,

即回歸方程為

②當(dāng)序號(hào)時(shí),,

33日實(shí)際出倉(cāng)人數(shù)為216人,相差129人.

練習(xí)冊(cè)系列答案
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A.B.C.D.

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1)現(xiàn)從年齡在,內(nèi)的人員中按分層抽樣的方法抽取8人,再?gòu)倪@8人中隨機(jī)選取3人進(jìn)行座談,用表示年齡在)內(nèi)的人數(shù),求的分布列和數(shù)學(xué)期望;

(2)若用樣本的頻率代替概率,用隨機(jī)抽樣的方法從該地抽取20名市民進(jìn)行調(diào)查,其中有名市民的年齡在的概率為.當(dāng)最大時(shí),求的值.

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1)討論函數(shù)的單調(diào)性;

2)當(dāng)時(shí),記函數(shù)在區(qū)間的最大值為.最小值為,求的取值范圍.

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2019年家庭總收入比2018年增長(zhǎng)了8%

②年衣食住的總費(fèi)用與2018年衣食住的總費(fèi)相同;

2019年的旅行總費(fèi)用比2018年增加了2800元;

2019年的就醫(yī)總費(fèi)用比2018年增長(zhǎng)了5%

其中正確的個(gè)數(shù)為(

A.1B.2C.3D.4

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1)求曲線的普通方程及直線的直角坐標(biāo)方程;

2)求曲線上的點(diǎn)到直線的距離的最大值與最小值.

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1)求證:平面

2)求二面角的正弦值.

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1)求的值;

2)若存在(其中是自然對(duì)數(shù)的底),使得成立,求的取值范圍;

3)設(shè),若對(duì)任意,均存在,使得方程有三個(gè)不同的實(shí)數(shù)解,求實(shí)數(shù)的取值范圍.

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(1)求橢圓的方程;

(2)如圖,以橢圓的長(zhǎng)軸為直徑作圓,過(guò)直線上的動(dòng)點(diǎn)作圓的兩條切線,設(shè)切點(diǎn)分別為,若直線與橢圓交于不同的兩點(diǎn),求的取值范圍.

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