15．拋物線y=$\frac{1}{16}$x2的焦點(diǎn)坐標(biāo)為（0，4）．

分析 求出拋物線的標(biāo)準(zhǔn)方程，然后求解焦點(diǎn)坐標(biāo)即可．

解答 解：拋物線y=$\frac{1}{16}$x2的標(biāo)準(zhǔn)方程為：x2=16y，可得拋物線的焦點(diǎn)坐標(biāo)：（0，4）．
故答案為：（0，4）

點(diǎn)評(píng) 本題考查拋物線的簡(jiǎn)單性質(zhì)的應(yīng)用，是基礎(chǔ)題．

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相關(guān)習(xí)題

科目：高中數(shù)學(xué) 來(lái)源： 題型：解答題

5．已知數(shù)列{an}的首項(xiàng)a1=1，a2=3，前n項(xiàng)和為Sn，且$\frac{{{S_{n+1}}-{S_n}}}{{{S_n}-{S_{n-1}}}}=\frac{{2{a_n}+1}}{a_n}（n≥2，n∈{N^*}）$，設(shè)b1=1，bn+1=log2（an+1）+bn（n∈N*）
（1）求數(shù)列{an}，{bn}的通項(xiàng)公式
（2）設(shè)cn=$\frac{{{4^{\frac{{{b_{n+1}}-1}}{n+1}}}}}{{{a_n}{a_{n+1}}}}$，求數(shù)列{cn}的前n項(xiàng)和Gn；
（3）求證$\frac{2}{3}≤{G_n}$＜1．

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6．已知角θ的頂點(diǎn)與原點(diǎn)重合，始邊與x軸非負(fù)半軸重合，終邊在直線y=2x上，則y=sin（2θ+$\frac{π}{2}}$）的值為（　�。�
A．$-\frac{3}{5}$B．$\frac{3}{5}$C．$-\frac{4}{5}$D．$\frac{4}{5}$

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3．已知二次函數(shù)f（x）=ax2+bx+c的圖象開(kāi)口向下，且頂點(diǎn)在第一象限，則它的導(dǎo)函數(shù)y=f′（x）的大致圖象是（　�。�
A．B．C．D．

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10．函數(shù)y=xlnx的單調(diào)遞增區(qū)間是（　　）
A．（e-1，+∞）B．（-∞，e-1）C．（0，e-1）D．（e，+∞）

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20．已知函數(shù)f（x）=$\left\{\begin{array}{l}{（\frac{1}{2}）^{x-1}}\;，\;x≤1\\{log_3}（x+1）\;，\;x＞1\end{array}$，不等式f（x+1）-1＞0的解集是（　　）
A．{x|x＜0或x＞1}B．{x|x＜1或x＞2}C．{x|x＜2或x＞3}D．{x|x＜0或x＞3}

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7．已知a+b+c=0，求a（$\frac{1}$+$\frac{1}{c}$）+b（$\frac{1}{c}$+$\frac{1}{a}$）+c（$\frac{1}{a}$+$\frac{1}$）+3的值．

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4．由1、2、3三個(gè)數(shù)字構(gòu)成的四位數(shù)有（　�。�
A．81個(gè)B．64個(gè)C．12個(gè)D．14個(gè)

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5．某興趣小組欲研究晝夜溫差大小與患感冒人數(shù)多少之間的關(guān)系，他們分別到氣象局與某醫(yī)院抄錄了1至6月份每月10號(hào)的晝夜溫差情況與因患感冒而就診的人數(shù)，得到如表資料：
日期1月10日2月10日3月10日4月10日5月10日6月10日
晝夜溫差x（°C）1011131286
就診人數(shù)y（個(gè)）222529261612
該興趣小組確定的研究方案是：先從這六組數(shù)據(jù)中選取2組，用剩下的4組數(shù)據(jù)求線性回歸方程，再用被選取的2組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)．
（1）求選取的2組數(shù)據(jù)恰好是相鄰兩個(gè)月的概率；
（2）若選取的是1月與6月的兩組數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)2至5月份的數(shù)據(jù)，求出y關(guān)于x的線性回歸方程$\widehaty$=bx+a；
（3）若由線性回歸方程得到的估計(jì)數(shù)據(jù)與所選出的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差均不超過(guò)2人，則認(rèn)為得到的線性回歸方程是理想的，試問(wèn)（2）中所得線性回歸方程是否理想？
參考公式：b=$\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2}-n{{（\overline x）}^2}}}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{（{x_i}-\overline x）（{y_i}-\overline y}）}}{{\sum_{i=1}^n{{{（{x_i}-\overline x）}^2}}}}$，a=$\overline y-b\overline x$．

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