题目内容
13.已知直线$\left\{\begin{array}{l}{x=2-tsin30°}\\{y=-1+tsin30°}\end{array}\right.$(t为参数)与圆x2+y2=8相交于B、C两点,O为原点,则△BOC的面积为( )| A. | 2$\sqrt{7}$ | B. | $\sqrt{30}$ | C. | $\frac{\sqrt{15}}{2}$ | D. | $\frac{\sqrt{30}}{2}$ |
分析 根据参数方程与普通方程的互化方法,然后联立方程组,通过弦长公式,即可得出结论.
解答 解:曲线$\left\{\begin{array}{l}{x=2-tsin30°}\\{y=-1+tsin30°}\end{array}\right.$(t为参数),化为普通方程y=1-x,
y=1-x代入x2+y2=8,可得2x2-2x-7=0,
∴|BC|=$\sqrt{1+1}$•$\sqrt{1+4×\frac{7}{2}}$=$\sqrt{30}$,圆心到直线的距离d=$\frac{1}{\sqrt{2}}$,
∴.△BOC的面积S=$\frac{1}{2}×\sqrt{30}×\frac{1}{\sqrt{2}}$=$\frac{\sqrt{15}}{2}$
故选:C.
点评 本题主要考查把参数方程、极坐标方程化为直角坐标方程的方法,考查直线与圆的位置关系,比较基础.
练习册系列答案
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3.若角A,B,C是△ABC的三个内角,则下列等式中一定成立的是( )
| A. | cos(A+B)=cosC | B. | sin(A+B)=-sinC | C. | cos($\frac{A}{2}$+C)=sinB | D. | sin$\frac{B+C}{2}$=cos$\frac{A}{2}$ |
1.下列说法:
①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后,方差恒不变;
②回归方程$\widehat{y}$=bx+a必过点($\overline{x}$,$\overline{y}$);
③曲线上的点与该点的坐标之间具有相关关系;
④在一个2×2列联表中,由计算得K2=13.079,则其两个变量间有关系的可能性是90%
(可参照下列表格).其中错误的是( )
①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后,方差恒不变;
②回归方程$\widehat{y}$=bx+a必过点($\overline{x}$,$\overline{y}$);
③曲线上的点与该点的坐标之间具有相关关系;
④在一个2×2列联表中,由计算得K2=13.079,则其两个变量间有关系的可能性是90%
(可参照下列表格).其中错误的是( )
| P(k2>k) | 0.50 | 0.40 | 0.25 | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
| K | 0.455 | 0.708 | 1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.84 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.83 |
| A. | ①② | B. | ②③ | C. | ③④ | D. | ①④ |
18.命题A:点M的直角坐标是(0,1),命题B:点M的极坐标是(1,$\frac{π}{2}$),则命题A是命题B的( )
| A. | 充分不必要条件 | B. | 必要不充分条件 | ||
| C. | 充要条件 | D. | 既不充分也不必要条件 |
2.某学校从星期一到星期五的大米需求量逐渐增加,前5天的大米需求量统计数据如表:
为了研究方便,工作人员为此对数据进行了处理,t=x-3,z=y-257,得到如表:
(1)求z关于t的线性回归方程;
(2)通过(1)中的方程,求y关于x的回归方程;
(3)利用(2)中所求出的回归方程预测该校星期日的大米需求量.
(附:线性回归方程$\hat y=\hat bx+\hat a$中,$\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline{xy}}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2-n{x^{-2}}}}},\hat a=\overline y-b\overline x$)
| 星期x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 需求量y(单位:kg) | 236 | 246 | 257 | 276 | 286 |
| 时间代号t | -2 | -1 | 0 | 1 | 2 |
| z | -21 | -11 | 0 | 19 | 29 |
(2)通过(1)中的方程,求y关于x的回归方程;
(3)利用(2)中所求出的回归方程预测该校星期日的大米需求量.
(附:线性回归方程$\hat y=\hat bx+\hat a$中,$\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline{xy}}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2-n{x^{-2}}}}},\hat a=\overline y-b\overline x$)