18．运行如图程序，输出结果S为（ ）
| A． | -1 | B． | 0 | C． | 1 | D． | $\frac{1}{2}$ |
16．若$\frac{1}{a}$＜$\frac{1}{b}$＜0，则下列结论正确的是（ ）
| A． | a2＞b2 | B． | ab＞b2 | C． | a-b＜0 | D． | |a|+|b|=|a+b| |
15．我市某大型企业2009年至2015年销售额y（单位：亿元）的数据如表所示：
（1）画出年份代号与销售额的散点图；
（2）求y关于t的线性回归方程，相关数据保留两位小数；
（3）利用所求回归方程，说出2009年至2015年该大型企业销售额的变化情况，并预测该企业2016年的销售额，相关数据保留两位小数．
附：回归直线的斜率的最小二乘法估计公式：$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}（{t}_{i}-\overline{t}）（{y}_{i}-\overline{y}）}{\sum_{i=1}^{n}（{t}_{i}-\overline{t）^{2}}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{t}_{i}{y}_{i}-n\overline{t}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{t}_{i}}^{2}-n{\overline{t}}^{2}}$．
| 年份 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
| 代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 销售额y | 27 | 31 | 35 | 41 | 49 | 56 | 62 |
（2）求y关于t的线性回归方程，相关数据保留两位小数；
（3）利用所求回归方程，说出2009年至2015年该大型企业销售额的变化情况，并预测该企业2016年的销售额，相关数据保留两位小数．
附：回归直线的斜率的最小二乘法估计公式：$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}（{t}_{i}-\overline{t}）（{y}_{i}-\overline{y}）}{\sum_{i=1}^{n}（{t}_{i}-\overline{t）^{2}}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{t}_{i}{y}_{i}-n\overline{t}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{t}_{i}}^{2}-n{\overline{t}}^{2}}$．
某地拟建造一座体育馆，其设计方案侧面的外轮廓线如图所示：曲线AB是以点E的圆心的圆的一部分，其中E（0，t）（0＜t≤25），GF是圆的切线，且GF⊥AD，曲线BC是抛物线y=-ax2+50（a＞0）的一部分，CD⊥AD，且CD恰好等于圆E的半径．
13．某汽车公司为调查4S店个数与该公司汽车销量的关系，对同等规模的A，B，C，D，E五座城市的4S店一季度汽车销量进行了统计，结果如下；
（1）根据该统计数据进行分析，求y关于x的线性回归方程；
（2）现要从A，B，E三座城市的9家4S店中选取4家做深入调查，求A城市中被选中的4S店个数X的分布列和期望．（$\overline{b}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{（{x_i}-\overline x）（{y_i}-\overline y）}}}{{\sum_{i=1}^n{{{（{x_i}-\overline x）}^2}}}}$，$\overline{a}$=$\overline y$-$\hat b$$\overline x$）．
| 城市 | A | B | C | D | E |
| 4S店个数x | 3 | 4 | 6 | 5 | 2 |
| 销量y（台） | 28 | 29 | 37 | 31 | 25 |
（2）现要从A，B，E三座城市的9家4S店中选取4家做深入调查，求A城市中被选中的4S店个数X的分布列和期望．（$\overline{b}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{（{x_i}-\overline x）（{y_i}-\overline y）}}}{{\sum_{i=1}^n{{{（{x_i}-\overline x）}^2}}}}$，$\overline{a}$=$\overline y$-$\hat b$$\overline x$）．
12．已知函数f（x）=$\frac{1+x}{1-x}$e-ax，若对任意x∈（0，1），恒有f（x）＞1，则实数a的取值范围为（ ）
| A． | （-∞，2] | B． | （-∞，0] | C． | [0，+∞） | D． | [2，+∞） |
11．如图是一个三棱锥的三视图，则该三棱锥的外接球的表面积为（ ）
| A． | $\frac{\sqrt{3}}{2}$π | B． | π | C． | 2π | D． | 3π |
9．
设关于某产品的明星代言费x（百万元）和其销售额y（百万元），有如表所示的统计表格．
$\overline{x}$=1.56，$\overline{w}$=4.01，$\overline{y}$=6，$\sum_{i=1}^{5}$xiyi=48.66，$\sum_{i=1}^{5}$wiyi=132.62，$\sum_{i=1}^{5}$（xi-$\overline{x}$）2=0.20，$\sum_{i=1}^{5}$（wi-$\overline{w}$）2=10.14
表中wi=xi3（i=1，2，3，4，5）（以下计算过程中的数据统一保留到小数点后第2位）．
（1）在坐标系中，做出销售额y关于明星代言费x的回归类方程的散点图；
（2）根据散点图指出：y=a+blnx，y=c+dx3哪一个更适合作销售额y关于明星代言费x的回归类方程（不需要说明理由）；
（3）①已知这种产品的纯收益z（百万元）与x、y有如下关系：z=0.2y-0.726x（x∈[1.00，2.00]），试写出z=f（x）的函数关系式；
②试估计当x取何值时，纯收益z取最大值？
附：对于一组具有线性相关关系的数据（u1，v1），（u2，v2），…（un，vn），其回归直线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为：$\overline{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{u}_{i}{v}_{i}-n\overline{u}\overline{v}}{\sum_{i=1}^{n}（{u}_{i}-\overline{u}）^{2}}$，$\overline{α}$=$\overline{v}$-$\overline{β}$$\overline{u}$．
0 230325 230333 230339 230343 230349 230351 230355 230361 230363 230369 230375 230379 230381 230385 230391 230393 230399 230403 230405 230409 230411 230415 230417 230419 230420 230421 230423 230424 230425 230427 230429 230433 230435 230439 230441 230445 230451 230453 230459 230463 230465 230469 230475 230481 230483 230489 230493 230495 230501 230505 230511 230519 266669
设关于某产品的明星代言费x（百万元）和其销售额y（百万元），有如表所示的统计表格．| i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 合计 |
| xi（百万元） | 1.26 | 1.44 | 1.59 | 1.71 | 1.82 | 7.82 |
| wi（百万元） | 2.00 | 2.99 | 4.02 | 5.00 | 6.03 | 20.04 |
| yi（百万元） | 3.20 | 4.80 | 6.50 | 7.50 | 8.00 | 30.00 |
表中wi=xi3（i=1，2，3，4，5）（以下计算过程中的数据统一保留到小数点后第2位）．
（1）在坐标系中，做出销售额y关于明星代言费x的回归类方程的散点图；
（2）根据散点图指出：y=a+blnx，y=c+dx3哪一个更适合作销售额y关于明星代言费x的回归类方程（不需要说明理由）；
（3）①已知这种产品的纯收益z（百万元）与x、y有如下关系：z=0.2y-0.726x（x∈[1.00，2.00]），试写出z=f（x）的函数关系式；
②试估计当x取何值时，纯收益z取最大值？
附：对于一组具有线性相关关系的数据（u1，v1），（u2，v2），…（un，vn），其回归直线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为：$\overline{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{u}_{i}{v}_{i}-n\overline{u}\overline{v}}{\sum_{i=1}^{n}（{u}_{i}-\overline{u}）^{2}}$，$\overline{α}$=$\overline{v}$-$\overline{β}$$\overline{u}$．