题目内容
【题目】如图,在四棱锥
中,底面
为梯形,
,
,
,
,面
面
,
为
的中点.
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(1)求证:
;
(2)在线段
上是否存在一点
,使得
面
?若存在,请证明你的结论;若不存在,请说明理由.
【答案】(1)证明见解析;(2)存在,证明见解析
【解析】
(1)可作
中点
,连接
,通过底面梯形的性质可证四边形
为正方形,求出边
,
,通过勾股定理可证
,再结合面
面
,面
面
,可证
面
,得到
,即可得证;
(2)可将问题转化,在底面找一点
使得
,即可求证;
(1)取
中点
,连接
,
∵
且
,
∴
且
,
所以四边形
为平行四边形,
又∵
,
,
所以四边形
为正方形.
在
中,因为
,所以
,
在
中,因为
,所以
,
因为
,所以
,
,
因为
面
,面
面
,面
面
,
所以
面
,
因为
面
,
所以
.
![]()
(2)线段
上存在一点
,满足
,
即
为
中点时,
面
,
证明如下:连结
,∵
为
的中点,
为
中点,
,
又∵
,所以
,
∵
面
,
面
,∴
面
.
【题目】2019年12月以来,湖北省武汉市持续开展流感及相关疾病监测,发现多起病毒性肺炎病例,均诊断为病毒性肺炎/肺部感染,后被命名为新型冠状病毒肺炎(CoronaVirusDisease2019,COVID—19),简称“新冠肺炎”.下图是2020年1月15日至1月24日累计确诊人数随时间变化的散点图.
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为了预测在未釆取强力措施下,后期的累计确诊人数,建立了累计确诊人数y与时间变量t的两个回归模型,根据1月15日至1月24日的数据(时间变量t的值依次1,2,…,10)建立模型
和
.
(1)根据散点图判断,
与
哪一个适宜作为累计确诊人数y与时间变量t的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2根据(1)的判断结果及附表中数据,建立y关于x的回归方程;
(3)以下是1月25日至1月29日累计确诊人数的真实数据,根据(2)的结果回答下列问题:
时间 | 1月25日 | 1月26日 | 1月27日 | 1月28日 | 1月29日 |
累计确诊人数的真实数据 | 1975 | 2744 | 4515 | 5974 | 7111 |
(ⅰ)当1月25日至1月27日这3天的误差(模型预测数据与真实数据差值的绝对值与真实数据的比值)都小于0.1则认为模型可靠,请判断(2)的回归方程是否可靠?
(ⅱ)2020年1月24日在人民政府的强力领导下,全国人民共同采取了强力的预防“新冠肺炎”的措施,若采取措施5天后,真实数据明显低于预测数据,则认为防护措施有效,请判断预防措施是否有效?
附:对于一组数据(
,
,……,
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
,
.
参考数据:其中
,
.
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5.5 | 390 | 19 | 385 | 7640 | 31525 | 154700 | 100 | 150 | 225 | 338 | 507 |
【题目】2019年,中国的国内生产总值(GDP)已经达到100亿元人民币,位居世界第二,这其中实体经济的贡献功不可没,实体经济组织一般按照市场化原则运行,某生产企业一种产品的成本由原料成本及非原料成本组成,每件产品的非原料成本
(元)与生产该产品的数量
(千件)有关,经统计得到如下数据:
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根据以上数据绘制了如下的散点图
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现考虑用反比例函数模型
和指数函数模型
分别对两个变量关系进行拟合,为此变换如下:令
,则
,即
与
也满足线性关系,令
,则
,即
也满足线线关系,这样就可以使用最小二乘法求得非线性回归方程,已求得用指数函数模型拟合的回归方程为
与
的相关系数
,其他参考数据如下(其中
)
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(1)求指数函数模型和反比例函数模型中
关于
的回归方程;
(2)试计算
与
的相关系数
,并用相关系数判断:选择反比例函数和指数函数两个模型中哪一个拟合效果更好(精确到0.01)?
(3)根据(2)小题的选择结果,该企业采用订单生产模式(即根据订单数量进行生产,产品全部售出),根据市场调研数据,该产品定价为100元时得到签到订单的情况如下表:
订单数(千件) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
概率 |
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已知每件产品的原来成本为10元,试估算企业的利润是多少?(精确到1千元)
参考公式:对于一组数据
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别是:
相关系数:![]()