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已知集合 A = x | y = ...
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高中数学《函数的定义域》真题及答案
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已知全集U=R集合A.={x|xx﹣2＜0}集合B.={x|x2﹣1＜0}.1求集合A.∩B2求集合
已知集合
⊆{0，1，2}，且集合A.中至少含有一个偶数，则这样的集合A.的个数为( ) A.6
5
4
3
已知集合A.＝{29}集合B.＝{1－m9}且A.＝B.则实数m＝________.
已知集合A.满足则集合A.=
已知集合A.＝{x|ax2＋2x＋a＝0a∈R.}若集合A.有且仅有2个子集则a的取值构成的集合为_
已知集合A.＝{02468}从集合A.中取出两个元素组成集合B.试写出所有的集合B.
已知集合A={x|1≤x≤5}集合B={x|x≤a}且A∪B=B则a的范围是.
已知集合A={123}B={245}则集合A∪B中元素的个数为.
已知集合A.＝{x|x
已知集合M.＝{012}N.＝{x|x＝2aa∈M.}则集合M.∩N.＝___________.
已知集合A.=｛256｝B.=｛35｝则集合A.∪B=.
已知集合
＝
＝{0,1}，集合
＝{u|u＝xy，x∈A.，y∈B.}，则集合C.的子集个数是 ( ) A.4B.7 C.8
16
已知集合A.＝{123456}B.＝{12}.若集合M.满足B.M.A.则这样的不同的集合M.共有_
已知集合A.＝{12}B.＝{x|xA.}求集合B.
已知集合.1求集合2已知集合若集合求实数的取值范围.
已知集合A.＝则集合A.的子集的个数是________.
已知a是实数若集合｛x|ax＝1｝是任何集合的子集则a的值是.
已知集合A.＝{x∈R|ax2－3x＋2＝0}若集合A.中有两个元素求实数a取值范围的集合.
已知A.＝{ab}B.＝{cde}则集合A.到集合B.的不同的映射f的个数为________.
已知集合A.有4个元素集合B.有3个元素集合A.到B.的映射中满足集合B.的元素都有原象的有多少个
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某小卖部为了了解热茶销售量 y 杯 与气温 x ℃ 之间的关系随机统计了某 4 天卖出的热茶杯数与当天气温并制作了对照表由表中数据算得线性回归方程 y ̂ = b x + a 中的 b ≈ - 2 预测当气温为 − 5 ℃ 时热茶销售量预计为__________杯.线性回归系数 b = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 a = y ¯ - b x ¯
一个车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费时间为此进行了 5 次试验测得的数据如下1如果 y 与 x 具有线性相关关系求回归直线方程2根据1所求回归直线方程预测此车间加工这种零件 70 个时所需要的加工时间.附 b = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 y ̄ = b x ̄ + a
下列说法错误的是
PM 2.5 是指空气中直径小于或等于 2.5 微米的颗粒物也称可入肺颗粒物为了探究车流量与 PM 2.5 的浓度是否相关现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与 PM 2.5 浓度的数据如下表1根据上表数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ ⋅ x + â 2若周六同一时间段车流量是 200 万辆试根据1求出的线性回归方程预测此时 PM 2.5 的浓度为多少参考公式 b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 â = y ̄ - b ̂ ⋅ x ̄ 参考数据 ∑ i = 1 5 x i = 540 ∑ i = 1 5 y i = 420
某中学不断深化教育改革办学质量逐年提高.该校记录了从 2006 年到 2015 年 10 年间每年考入 985 院校的人数.为方便计算 2006 年编号为 1 2007 编号为 2 ⋯ ⋯ 2015 年编号为 10 .数据如下1从这 10 年中的后 6 年随机抽取 2 年求考入 985 院校的人数至少有 1 年多于 20 人的概率2根据前 5 年的数据以年份编号为横坐标当年考入 985 院校的人数为纵坐标建立平面直角坐标系由所给数据描点作图3在2的前提下利用最小二乘法求出 y 关于 x 的回归方程 y = b ̂ x + â 并计算 2013 年的估计值和实际值之间的差的绝对值.附对于一组数据 x 1 y 1 x 2 y 2 ⋯ x n y n 其回归直线 y = b ̂ x + â 的斜率和截距的最小二乘法估计值分别为 b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯ .
某公司为了增加其商品的销售利润调查了该商品投入的广告费用 x 与销售利润 y 的统计数据如下表由表中数据得线性回归方程 l y ^ = b ^ x + a ^ b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯ 则下列结论错误的是
某品牌手机厂商推出新款的旗舰机型并在某地区跟踪调查得到这款手机上市时间 x 个月和市场占有率 y % 的几组相关对应数据1根据上表中的数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程2根据上述回归方程分析该款旗舰机型市场占有率的变化趋势并预测自上市起经过多少个月该款旗舰机型市场占有率能超过 0.5 % 精确到月.附 b ^ = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ ⋅ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 a ^ = y ¯ − b ^ x ¯ .
以下四个命题其中正确的是①从匀速传递的产品生产流水线上质检员每 20 分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测这样的抽样是分层抽样②两个随机变量相关性越强则相关系数的绝对值越接近于1③在回归直线方程 y ̂ = 0.2 x + 12 中当解释变量 x 每增加 1 个单位时预报变量 y ̂ 平均增加 0.2 个单位④对分类变量 X 与 Y 它们的随机变量 K 2 的观测值 k 来说 k 越小 X 与 Y 有关系的把握程度越大
一个车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费时间为此进行了 5 次试验测得的数据如下1如果 y 与 x 具有线性相关关系求回归直线方程2根据1所求回归直线方程预测此车间加工这种零件 70 个时所需要的加工时间.附 b = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 y ¯ = b x ¯ + a .
某产品的广告费用 x 与销售额 y 的统计数据如下表根据上表可得回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 中的 b ̂ 为 9.4 据此模型预报广告费用为 6 万元时销售额为
某品牌手机厂商推出新款的旗舰机型并在某地区跟踪调查得到这款手机上市时间 x 个月和市场占有率 y % 的几组相关对应数据1根据上表中的数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程2根据上述回归方程分析该款旗舰机型市场占有率的变化趋势并预测自上市起经过多少个月该款旗舰机型市场占有率能超过 0.5 % 精确到月.附 b ^ = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ ⋅ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯ .
某公司为确定明年投入某产品的广告费对近 5 年的年广告费 x 单位千元与年销售量 y 单位吨进行了初步统计得到下列表格中的数据经测算年广告费 x 与年销售量 y 满足线性回归方程 y ̂ = 0.76 x - 71 则 n 的值为
图中的两个变量 x y 具有相关关系的是
一课题组对日平均温度与某种蔬菜种子发芽多少之间的关系进行分析研究记录了连续五天的日平均温度与实验室每天每 100 颗种子中的发芽数得到如下资料该课题组的研究方案是先从这五组数据中选取 3 组用这 3 组数据求线性回归方程再对剩下 2 组数据进行检验若由线性回归方程得到的估计数据与剩下的 2 组数据的误差均不超过 1 颗则认为得到的线性回归方程是可靠的.1求选取的 3 组数据中有且只有 2 组数据是相邻 2 天数据的概率2若选取恰好是前三天的三组数据请根据这三组数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b x + a 并判断该线性回归方程是否可靠.参考公式 b = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2
甲乙丙丁四位同学各自对 A B 两变量的线性相关性做试验并用回归分析方法分别求得相关系数 r 与残差平方和 m 如下表则哪位同学的试验结果体现 A B 两变量有更强的线性相关性
为了研究某大型超市开业天数与销售额的情况随机抽取了 5 天其开业天数与每天的销售额的情况如下表所示根据上表提供的数据求得 y 关于 x 的线性回归方程为 y ̂ = 0.67 x + 54.9 由于表中有一个数据模糊看不清请你推断出该数据的值为
某种商品价格与该商品日需求量之间的几组对照数据如下表1求 y 关于 x 的线性回归方程2利用1中的回归方程当价格 x = 40 元/ kg 时日需求量 y 的预测值为多少参考公式线性回归方程 y = b ̂ x + â 其中 b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯ .
为了分析某个高三学生的学习态度对其下一阶段的学习提供指导性建议现对他前 7 次考试的数学成绩 x 物理成绩 y 进行分析.下面是该生 7 次考试的成绩.1他的数学成绩与物理成绩哪个更稳定请给出你的理由2已知该生的物理成绩 y 与数学成绩 x 是线性相关的若该生的物理成绩达到 115 分请你估计他的数学成绩大约是多少
为了解儿子身高与其父亲身高的关系随机抽取 5 对父子的身高数据如下则 y 对 x 的线性回归方程为
班主任为了对本班学生的考试成绩进行分析决定从本班 24 名女同学 18 名男同学中随机抽取一个容量为 7 的样本进行分析.1如果按照性别比例分层抽样可以得到多少个不同的样本写出算式即可不必计算出结果2如果随机抽取的 7 名同学的数学物理成绩单位分对应如下表 i 若规定 85 分以上包括 85 分为优秀从这 7 名同学中抽取 3 名同学记 3 名同学中数学和物理成绩均为优秀的人数为 ξ 求 ξ 的分布列和数学期望 ii 根据上表数据求物理成绩 y 关于数学成绩 x 的线性回归方程系数精确到 0.01 若班上某位同学的数学成绩为 96 分预测该同学的物理成绩为多少分附线性回归方程 y = b x + a 其中 b = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 a = y ̄ - b x ̄ .
某品牌手机厂商推出新款的旗舰机型并在某地区跟踪调查得到这款手机上市时间 x 个月和市场占有率 y % 的几组相关对应数据:1根据上表中的数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程2根据上述回归方程分析该款旗舰机型市场占有率的变化趋势并预测自上市起经过多少个月该款旗舰机型市场占有率能超过 0.5 % 精确到月.附: b ^ = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ ⋅ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯ .
为了解某地区某种农产品的年产量 x 单位吨对价格 y 单位千元/吨和年利润 z 的影响对近五年该农产品的年产量和价格统计如下表1求 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 2若每吨该农产品的成本为 2 千元假设该农产品可全部卖出预测当年产量为多少时年利润 z 取到最大值保留两位小数参考公式 b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 â = y ̄ - b ̂ x ̄
为了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 5 号每天打篮球时间 x 单位:小时与当天投篮命中率 y 之间的关系:小李这 5 天的平均投篮命中率为________用线性回归分析的方法预测小李该月 6 号打 6 小时篮球的投篮命中率为________.
某工人生产合格零件的产量逐月增长前 5 个月的产量如下表所示1若从这 5 组数据中抽出两组求抽出的 2 组数据恰好是相邻的两个月数据的概率2请根据所给 5 组数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b x ̂ + a 并根据线性回归方程预测该工人第 6 个月生产的合格零件的件数.附对于一组数据 x 1 y 1 x 2 y 2 ⋯ x n y n 其回归直线 y = b x + a 的斜率和截距的最小二乘估计分别为 b = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ ⋅ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 a = y ̄ - b x ̄ .
下列说法错误的是
假设某设备的使用年限 x 单位年和所支出的维修费用 y 单位万元有如下的统计资料试求1 y 与 x 之间的回归方程2当使用年限为 10 年时估计维修费用是多少.
下图是我国 2008 年至 2014 年生活垃圾无害化处理量单位亿吨的折线图注年份代码 1 - 7 分别对应年份 2008 - 2014 .1由折线图看出可用线性回归模型拟合 y 与 t 的关系请用相关系数加以说明2建立 y 关于 t 的回归方程系数精确到 0.01 并预测 2016 年我国生活垃圾无害化处理量.附 ∑ i = 1 7 y i = 9.32 ∑ i = 1 7 t i y i = 40.17 ∑ i = 1 7 y i − y ¯ 2 = 0.55 7 ≈ 2.646 .相关系数 r = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 ∑ i = 1 n y i − y ¯ 2 回归方程 y ̂ = â + b ̂ t 中 b ^ = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ t ¯ .
对一些城市进行职工人均工资水平 x 千元与居民人均消费水平 y 千元统计调查后知 y 与 x 具有相关关系满足回归方程 y = 0.66 x + 1.562 .若某被调查城市的居民人均消费水平为 7.675 千元则可以估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比约为____________ % 保留两个有效数字.
某种商品价格与该商品日需求量之间的几组对照数据如下表1求 y 关于 x 的线性回归方程2利用1中的回归方程当价格 x = 40 元 / kg 时日需求量 y 的预测值为多少参考公式线性回归方程 y = b x + a 其中 b = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 a = y ¯ - b x ¯ .
PM 2.5 是指空气中直径小于或等于 2.5 微米的颗粒物也称可入肺颗粒物为了探究车流量与 PM 2.5 的浓度是否相关现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与 PM 2.5 浓度的数据如下表1根据上表数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ ⋅ x + â 2若周六同一时间段车流量是 200 万辆试根据1求出线性回归方程预测此时 PM 2.5 的浓度为多少参考公式 b ^ = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 â = y ̄ - b ̂ ⋅ x ̄ 参考数据 ∑ i = 1 5 x i = 540 ∑ i = 1 5 y i = 420
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