题目内容
17．在△ABC中，已知a=1，b=$\sqrt{3}$，A=30°，则B等于60°或120°．分析 △ABC中由条件利用正弦定理求得sinB的值，确定出B的度数．
解答 解：∵在△ABC中，a=1，b=$\sqrt{3}$，A=30°，
∴由正弦定理$\frac{a}{sinA}$=$\frac{b}{sinB}$得到：$\frac{1}{sin30°}$=$\frac{\sqrt{3}}{sinB}$，
即：$\frac{1}{\frac{1}{2}}$=$\frac{\sqrt{3}}{sinB}$，
解得sinB=$\frac{\sqrt{3}}{2}$．
∵0＜B＜180°，
∴B=60°或B=120°．
故答案是：60°或120°．
点评 本题主要考查解三角形，利用正弦定理是解决本题的关键，比较基础．
练习册系列答案
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7．如果（x2-$\frac{1}{2x}$）n的展开式中只有第4项的二项式系数最大，那么展开式中的所有项的系数和是（ ）
| A． | 0 | B． | 256 | C． | 64 | D． | $\frac{1}{64}$ |
9．已知函数f（x）=-$\frac{1}{3}$x3+x2+（m2-1）x，（x∈R，m＞0），若f（x）有三个互不相同的零点0，x1，x2，且x1＜x2，若对任意x∈[x1，x2]，f（x）＞f（1）成立，则实数m的取值范围是（ ）
| A． | $（{\frac{1}{2}，\frac{{\sqrt{3}}}{3}}）$ | B． | $（{0，\frac{{\sqrt{3}}}{3}}）$ | C． | $（{\frac{1}{2}，1}）$ | D． | $（{\frac{{\sqrt{3}}}{3}，1}）$ |
6．若△ABC的三内角A、B、C对应的边分别是a、b、c，若a2+c2-b2=ac，则B=（ ）
| A． | 30° | B． | 60° | C． | 120° | D． | 150° |
7．
某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x（单位：千元）对年销售量y（单位：吨）的影响，对近8年的年宣传费x1和年销售量yi（i=1，2，3，..8）数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．
表中：w1=$\sqrt{{x}_{1}}$，$\overline{w}$=$\frac{1}{8}$$\sum_{i=1}^{8}$wi
（Ⅰ）根据散点图判断，y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$，哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型（给出判断即可，不必说明理由）；
（Ⅱ）根据（I）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程；
（Ⅲ）根据（Ⅱ）中的回归方程，求当年宣传费x=36千元时，年销售预报值是多少？
附：对于一组数据（u1 v1），（u2 v2）…..（un vn），其回归线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为：$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{8}（{u}_{1}-\overline{u}）（{v}_{1}-\overline{v}）}{\sum_{i=1}^{8}（{u}_{1}-\overline{u}）^{2}}$，$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$．
某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x（单位：千元）对年销售量y（单位：吨）的影响，对近8年的年宣传费x1和年销售量yi（i=1，2，3，..8）数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．| $\overline{x}$ | $\overline{y}$ | $\overline{w}$ | $\sum_{i=1}^{8}$（xi-$\overline{x}$）2 | $\sum_{i=1}^{8}$（wi-$\overline{w}$）2 | $\sum_{i=1}^{8}$（xi-$\overline{x}$）（yi-$\overline{y}$） | $\sum_{i=1}^{8}$（wi-$\overline{w}$）（yi-$\overline{y}$） |
| 46.6 | 563 | 6.8 | 289.8 | 1.6 | 1469 | 108.8 |
（Ⅰ）根据散点图判断，y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$，哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型（给出判断即可，不必说明理由）；
（Ⅱ）根据（I）的判断结果及表中数据，建立y关于x的回归方程；
（Ⅲ）根据（Ⅱ）中的回归方程，求当年宣传费x=36千元时，年销售预报值是多少？
附：对于一组数据（u1 v1），（u2 v2）…..（un vn），其回归线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为：$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{8}（{u}_{1}-\overline{u}）（{v}_{1}-\overline{v}）}{\sum_{i=1}^{8}（{u}_{1}-\overline{u}）^{2}}$，$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$．