题目内容
【题目】已知函数,函数与直线相切,其中,,是自然对数的底数.
(1)求实数的值;
(2)设函数在区间内有两个极值点.
①求的取值范围;
②设函数的极大值和极小值的差为,求实数的取值范围.
【答案】(1)2(2)①②
【解析】
设切点,利用导数的几何意义即可得到;
令, 则,
设,根据在区间内有两个不等实根,列出不等式求解即可.
由,得由,解得,且代入,换元设,,求出的单调性即可得到M的范围.
(1)设直线与函数相切与点,
函数在点处的切线方程为:, ,
把,代入上式得,.
所以,实数的值为2.
(2)①由(1)知,
设函数在区间内有两个极值点,,
令,
则,设
因为,故只需,所以,.
②因为,
所以
.
由,得,且.
.
设,,令,
,
在上单调递减,从而,
所以,实数的取值范围是.
【题目】某人某天的工作是驾车从地出发,到两地办事,最后返回地,,三地之间各路段行驶时间及拥堵概率如下表
路段 | 正常行驶所用时间(小时) | 上午拥堵概率 | 下午拥堵概率 |
1 | 0.3 | 0.6 | |
2 | 0.2 | 0.7 | |
3 | 0.3 | 0.9 |
若在某路段遇到拥堵,则在该路段行驶时间需要延长1小时.
现有如下两个方案:
方案甲:上午从地出发到地办事然后到达地,下午从地办事后返回地;
方案乙:上午从地出发到
(1)若此人早上8点从地出发,在各地办事及午餐的累积时间为2小时,且采用方案甲,求他当日18点或18点之前能返回地的概率.
(2)甲乙两个方案中,哪个方案有利于办完事后更早返回地?请说明理由.
【题目】某大型商场的空调在1月到5月的销售量与月份相关,得到的统计数据如下表:
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(百台) | 0.6 | 0.8 | 1.2 | 1.6 | 1.8 |
(1)经分析发现1月到5月的销售量可用线性回归模型拟合该商场空调的月销量(百件)与月份之间的相关关系.请用最小二乘法求关于的线性回归方程,并预测6月份该商场空调的销售量;
(2)若该商场的营销部对空调进行新一轮促销,对7月到12月有购买空调意愿的顾客进行问卷调查.假设该地拟购买空调的消费群体十分庞大,经过营销部调研机构对其中的500名顾客进行了一个抽样调查,得到如下一份频数表:
有购买意愿对应的月份 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
频数 | 60 | 80 | 120 | 130 | 80 | 30 |
现采用分层抽样的方法从购买意愿的月份在7月与12月的这90名顾客中随机抽取6名,再从这6人中随机抽取3人进行跟踪调查,求抽出的3人中恰好有2人是购买意愿的月份是12月的概率.
参考公式与数据:线性回归方程,其中,.
【题目】近年来,随着国家综合国力的提升和科技的进步,截至2018年底,中国铁路运营里程达13,2万千米,这个数字比1949年增长了5倍;高铁运营里程突破2.9万千米,占世界高铁运营里程的60%以上,居世界第一位下表截取了2012--2016年中国高铁密度的发展情况(单位:千米/万平方千米).
年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
高铁密度 | 9.75 | 11.49 | 17.14 | 20.66 | 22.92 |
已知高铁密度y与年份代码x之间满足关系式(为大于0的常数)若对两边取自然对数,得到,可以发现与线性相关.
(1)根据所给数据,求y关于x的回归方程(保留到小数点后一位);
(2)利用(1)的结论,预测到哪一年高铁密度会超过30千米/平方千米.
参考公式设具有线性相关系的两个变量的一组数据为,
则回归方程的系数:,.
参考数据:,,,,,.