某地级市共有200 000名中小学生,其中有7%的学生在2017年享受了“国家精准扶贫”政策,在享受“国家精准扶贫”政策的学生中困难程度分为三个等次:一般困难、很困难、特别困难,且人数之比为5∶3∶2,为进一步帮助这些学生,当地市政府设立“专项教育基金”,对这三个等次的困难学生每年每人分别补助1 000元、1 500元、2 000元.经济学家调查发现,当地人均可支配收入较上一年每增加n%,一般困难的学生中有3n%会脱贫,脱贫后将不再享受“国家精准扶贫”政策,很困难的学生中有2n%转为一般困难,特别困难的学生中有n%转为很困难.现统计了该地级市2013年到2017年共5年的人均可支配收入,对数据初步处理后得到了如图所示的散点图和表中统计量的值,其中年份x取13时代表2013年,x与y(万元)近似满足关系式y=,其中C1,C2为常数(2013年至2019年该市中学生人数大致保持不变).
其中
(1)估计该市2018年人均可支配收入;
(2)求该市2018年的“专项教育基金”的财政预算大约为多少?
附:①对于一组具有线性相关关系的数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为
②
2.3 | 1.2 | 3.1 | 4.6 | 2 | 1 |
(1)估计该市2018年人均可支配收入;
(2)求该市2018年的“专项教育基金”的财政预算大约为多少?
附:①对于一组具有线性相关关系的数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为
②
2-0.7 | 2-0.3 | 20.1 | 21.7 | 21.8 | 21.9 |
0.6 | 0.8 | 1.1 | 3.2 | 3.5 | 3.73 |
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(已下线)第一章 统计案例【专项训练】-2020-2021学年高二数学(文)下学期期末专项复习(人教A版选修1-2)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(精练)-2020-2021学年高二数学一隅三反系列(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)专题10.3 变量相关性与统计案例(精练)-2021年高考数学(文)一轮复习讲练测四川省仁寿第一中学校南校区2018-2019学年高二下学期第三次考试数学(文)试题四川省仁寿第一中学校南校区2018-2019学年高二下学期第三次考试数学(理)试题
更新时间:2021-01-08 17:10:12
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解题方法
【推荐1】近年来随着新能源汽车的逐渐普及,传统燃油车市场的竞争也愈发激烈.近日,各地燃油车市场出现史诗级大降价的现象,引起了广泛关注.今年3月以来,各地政府和车企打出了汽车降价促销“组合拳”,被誉为“史上最卷”的汽车降价促销潮从南到北,不断在全国各地蔓延,据不完全统计,十几家车企的近40个传统燃油车品牌参与了此次降价,从几千元到几万元助力汽车消费复苏.记发放的补贴额度为(千元),带动的销量为(千辆).某省随机抽查的一些城市的数据如下表所示.
(1)根据表中数据,求出关于的线性回归方程.
(2)当实际值与估计值的差的绝对值与估计值的比值不超过10%时,认为发放的该轮消费券助力消费复苏是理想的.若该省市6月份发放额度为1万元的消费补贴券后,经过一个月的统计,发现实际带动的消费为3万辆,请问发放的该轮消费券助力消费复苏是否理想?若不理想,请分析可能存在的原因.
参考公式:,,.
参考数据:,.
2 | 4 | 4 | 5 | 5 | 6 | 7 | 7 | |
6 | 10 | 12 | 16 | 17 | 19 | 23 | 25 |
(2)当实际值与估计值的差的绝对值与估计值的比值不超过10%时,认为发放的该轮消费券助力消费复苏是理想的.若该省市6月份发放额度为1万元的消费补贴券后,经过一个月的统计,发现实际带动的消费为3万辆,请问发放的该轮消费券助力消费复苏是否理想?若不理想,请分析可能存在的原因.
参考公式:,,.
参考数据:,.
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
【推荐2】某房产中介公司2017年9月1日正式开业,现对其每个月的二手房成交量进行统计,表示开业第个月的二手房成交量,得到统计表格如下:
(1)统计中常用相关系数来衡量两个变量之间线性关系的强弱.统计学认为,对于变量,如果,那么相关性很强;如果,那么相关性一般;如果,那么相关性较弱.通过散点图初步分析可用线性回归模型拟合与的关系.计算的相关系数,并回答是否可以认为两个变量具有很强的线性相关关系(计算结果精确到0.01)
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程(计算结果精确到0.01),并预测该房产中介公司2018年6月份的二手房成交量(计算结果四舍五入取整数).
参考数据:,,,,.
参考公式:
(1)统计中常用相关系数来衡量两个变量之间线性关系的强弱.统计学认为,对于变量,如果,那么相关性很强;如果,那么相关性一般;如果,那么相关性较弱.通过散点图初步分析可用线性回归模型拟合与的关系.计算的相关系数,并回答是否可以认为两个变量具有很强的线性相关关系(计算结果精确到0.01)
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程(计算结果精确到0.01),并预测该房产中介公司2018年6月份的二手房成交量(计算结果四舍五入取整数).
参考数据:,,,,.
参考公式:
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解题方法
【推荐3】中国共产党第二十次全国代表大会报告指出:坚持精准治污、科学治污、依法治污,持续深入打好蓝天、碧水、净土保卫战,加强污染物协同控制,基本消除重污染天气、每年的《中国生态环境状态公报》都会公布全国339个地级及以上城市空气质量检测报告,以下是2017-2021五年339个城市空气质量平均优良天数占比统计表.
并计算得:,.
(1)求2017年—2021年年份代码与339个城市空气质量平均优良天数的百分比的样本相关系数(精确到0.01);
(2)请用相关系数说明该组数据中y与x之间的关系可用线性回归模型进行拟合,并求出y关于x的回归直线方程(精确到0.01)和预测2022年()的空气质量优良天数的百分比;
(3)试判断用所求回归方程是否可预测2026年()的空气质量优良天数的百分比,并说明理由.
(回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:,)
附:相关系数,,.
年份 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
百分比 | 78 | 79.3 | 82 | 87 | 87.5 |
(1)求2017年—2021年年份代码与339个城市空气质量平均优良天数的百分比的样本相关系数(精确到0.01);
(2)请用相关系数说明该组数据中y与x之间的关系可用线性回归模型进行拟合,并求出y关于x的回归直线方程(精确到0.01)和预测2022年()的空气质量优良天数的百分比;
(3)试判断用所求回归方程是否可预测2026年()的空气质量优良天数的百分比,并说明理由.
(回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:,)
附:相关系数,,.
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名校
解题方法
【推荐1】某地区为促进青少年运动,从2010年开始新建篮球场,某调查机构统计得到如下数据.
(1)根据表中数据求得y关于x的经验回归方程为,求表中数据和的值;
(2)预测该地区2025年篮球场的个数(单位:个).
附:可能用到的数据与公式:,,,,,.
年份x | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
篮球场个数y百个 | 0.30 | 0.60 | 1.00 | 1.40 |
(2)预测该地区2025年篮球场的个数(单位:个).
附:可能用到的数据与公式:,,,,,.
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适中
(0.65)
【推荐2】20世纪80年代初,随着我国的改革开放,经济体制和经营体制逐渐灵活,市场上的商品日益丰富,城市和农村出现小卖部.小卖部主营生活日用商品,有着经营成本小、规模小、商品种类少、分布广等特点.近几年,市场商品极大的丰富,人们的生活水平达到了新的高度,实体小卖部逐渐被应运而生的大小超市所取代.为适应市场,某小卖部经营者欲将经营规模扩大,将小卖部发展成生鲜综合超市,现将2013~2022年的年利润(单位:万元)统计如下:
其中,1表示2013年,2表示2014年,3表示2015年,……,以此类推,10表示2022年.
(1)若年利润(单位:万元)与小卖部营业年限成正相关关系,在不改变经营状态的情况下,预测该小卖部2023年的年利润.(结果保留两位小数)
(2)该小卖部经营者从2013~2022年中年利润不低于12万元的年限里随机抽取3个,记这3个年限中年利润超过14万元的有个,求的分布列和期望.
附:线性回归方程中,,,其中为样本均值.
年限 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
年利润(万元) | 2 | 8 | 9 | 12 | 10 | 13 | 15 | 16 | 17 | 18 |
(1)若年利润(单位:万元)与小卖部营业年限成正相关关系,在不改变经营状态的情况下,预测该小卖部2023年的年利润.(结果保留两位小数)
(2)该小卖部经营者从2013~2022年中年利润不低于12万元的年限里随机抽取3个,记这3个年限中年利润超过14万元的有个,求的分布列和期望.
附:线性回归方程中,,,其中为样本均值.
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐3】天气预报是气象专家根据预测的气象资料和专家们的实际经验,经过分析推断得到的,在现实的生产生活中有着重要的意义.某快餐企业的营销部门经过对数据分析发现,企业经营情况与降雨天数和降雨量的大小有关.
(1)天气预报说,在今后的四天中,每一天降雨的概率均为,求四天中至少有两天降雨的概率;
(2)经过数据分析,一天内降雨量的大小(单位:毫米)与其出售的快餐份数成线性相关关系,该营销部门统计了降雨量与出售的快餐份数的数据如下:
试建立关于的回归方程,为尽量满足顾客要求又不造成过多浪费,预测降雨量为6毫米时需要准备的快餐份数.(结果四舍五入保留整数)
附注:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
(1)天气预报说,在今后的四天中,每一天降雨的概率均为,求四天中至少有两天降雨的概率;
(2)经过数据分析,一天内降雨量的大小(单位:毫米)与其出售的快餐份数成线性相关关系,该营销部门统计了降雨量与出售的快餐份数的数据如下:
降雨量(毫米) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
快餐数(份) | 50 | 85 | 115 | 140 | 160 |
附注:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
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