题目内容
2.已知x>0,y>0,若-1≤lg$\frac{x}{y}$≤2,1≤lg(xy)≤4,则lg$\frac{{x}^{2}}{y}$的取值范围是( )| A. | [-1,5] | B. | [-1,4] | C. | (2,6) | D. | (0,5) |
分析 由1≤lg(xy)≤4,-1≤lg$\frac{x}{y}$≤2,可得:1≤lgx+lgy≤4,-1≤lgx-lgy≤2,而lg$\frac{{x}^{2}}{y}$=2lgx-lgy,设2lgx-lgy=m(lgx+lgy)+n(lgx-lgy),利用“待定系数法”即可得出.
解答 解:由1≤lg(xy)≤4,-1≤lg$\frac{x}{y}$≤2,可得:1≤lgx+lgy≤4,-1≤lgx-lgy≤2,
而lg$\frac{{x}^{2}}{y}$=2lgx-lgy
设2lgx-lgy=m(lgx+lgy)+n(lgx-lgy),
∴$\left\{\begin{array}{l}{m+n=2}\\{m-n=-1}\end{array}\right.$,
解得m=$\frac{1}{2}$,n=$\frac{3}{2}$.
∴lg$\frac{{x}^{2}}{y}$=2lgx-lgy=$\frac{1}{2}$(lgx+lgy)+$\frac{3}{2}$(lgx-lgy),
∴-1≤lg $\frac{{x}^{2}}{y}$≤5,
故选:A.
点评 本题考查了不等式的性质、对数的运算法则,考查了推理能力与计算能力,属于中档题.
练习册系列答案
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17.为了解心肺疾病是否与年龄相关,现随机抽取80名市民,得到数据如下表:
已知在全部的80人中随机抽取1人,抽到不患心肺疾病的概率为$\frac{2}{5}$
(1)请将2×2列联表补充完整;
(2)能否在犯错误的概率不超过0.025的前提下认为患心肺疾病与年龄有关?
下面的临界值表供参考:
(参考公式:K2=$\frac{{n{{(ad-bc)}^2}}}{{({a+b})({c+d})({a+c})({b+d})}}$,其中n=a+b+c+d)
| 患心肺疾病 | 不患心肺疾病 | 合计 | |
| 大于40岁 | 16 | ||
| 小于或等于40岁 | 12 | ||
| 合计 | 80 |
(1)请将2×2列联表补充完整;
(2)能否在犯错误的概率不超过0.025的前提下认为患心肺疾病与年龄有关?
下面的临界值表供参考:
| P(K2≥k) | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
| k | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
12.某工厂为了增加其产品的销售量,调查了该产品投入的广告费用x与销售量y的数据,如表:
由散点图知可以用回归直线$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$来近似刻画它们之间的关系.
(Ⅰ)求回归直线方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$;
(Ⅱ)在(Ⅰ)的回归方程模型中,请用相关指数R2说明,广告费用解释了百分之多少的销售量变化?
参考公式:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{x}$;R2=1-$\frac{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{{y}_{i}})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$.
| 广告费用x(万元) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 销售量y(万件) | 5 | 7 | 8 | 9 | 11 |
(Ⅰ)求回归直线方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$;
(Ⅱ)在(Ⅰ)的回归方程模型中,请用相关指数R2说明,广告费用解释了百分之多少的销售量变化?
参考公式:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{x}$;R2=1-$\frac{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{{y}_{i}})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$.