某市政府为了引导居民合理用水,决定全面实施阶梯水价,阶梯水价原则上以住宅(一套住宅为一户)的月用水量为基准定价:若用水量不超过12吨时,按4元/吨计算水费;若用水量超过12吨且不超过14吨时,超过12吨部分按6.60元/吨计算水费;若用水量超过14吨时,超过14吨部分按7.80元/吨计算水费.为了了解全市居民月用水量的分布情况,通过抽样,获得了100户居民的月用水量(单位:吨),将数据按照,,,分成8组,制成了如图1所示的频率分布直方图.
(1)试估计100户居民用水价格的平均数和中位数;
(2)如图2是该市居民李某2017年1~6月份的月用水费(元)与月份的散点图,其拟合的线性回归方程是.若李某2017年1~7月份水费总支出为294.6元,试估计李某7月份的水费.
(图1) (图2)
(1)试估计100户居民用水价格的平均数和中位数;
(2)如图2是该市居民李某2017年1~6月份的月用水费(元)与月份的散点图,其拟合的线性回归方程是.若李某2017年1~7月份水费总支出为294.6元,试估计李某7月份的水费.
更新时间:2020-12-10 22:37:50
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【推荐1】某高校承办了杭州亚运会志愿者选拔的面试工作.现随机抽取了100名候选者的面试成绩,并分成五组:第一组,第二组,第三组,第四组,第五组,绘制成如图所示的频率分布直方图.已知第三、四、五组的频率之和为0.7,第一组和第五组的频率相同.
(1)求a,b的值;
(2)估计这100名候选者面试成绩的中位数(精确到0.1);
(3)在第四,第五两组志愿者中,采用分层抽样的方法从中抽取5人,然后再从这5人中选出2人,求选出的两人来自同一组的概率.
(1)求a,b的值;
(2)估计这100名候选者面试成绩的中位数(精确到0.1);
(3)在第四,第五两组志愿者中,采用分层抽样的方法从中抽取5人,然后再从这5人中选出2人,求选出的两人来自同一组的概率.
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【推荐2】某社区为了解辖区住户中离退休老人每天的平均户外“活动时间”,从辖区住户的离退休老人中随机抽取了位老人进行调查,获得了每人每天的平均户外“活动时间”(单位:小时),活动时间按照、、…、从少到多分成组,制成样本的频率分布直方图如图所示.
(1)求图中的值;
(2)估计该社区住户中离退休老人每天的平均户外“活动时间”的中位数;
(3)在、这两组中采用分层抽样抽取人,再从这人中随机抽取人,求抽取的两人恰好都在同一个组的概率.
(1)求图中的值;
(2)估计该社区住户中离退休老人每天的平均户外“活动时间”的中位数;
(3)在、这两组中采用分层抽样抽取人,再从这人中随机抽取人,求抽取的两人恰好都在同一个组的概率.
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【推荐1】某科研课题组通过一款手机APP软件,调查了某市1000名跑步爱好者平均每周的跑步量(简称“周跑量”),得到如下的频数分布表
(1)在答题卡上补全该市1000名跑步爱好者周跑量的频率分布直方图:
注:请先用铅笔画,确定后再用黑色水笔描黑
(2)根据以上图表数据计算得样本的平均数为,试求样本的中位数(保留一位小数),并用平均数、中位数等数字特征估计该市跑步爱好者周跑量的分布特点
(3)根据跑步爱好者的周跑量,将跑步爱好者分成以下三类,不同类别的跑者购买的装备的价格不一样,如下表:
根据以上数据,估计该市每位跑步爱好者购买装备,平均需要花费多少元?
周跑量(km/周) | |||||||||
人数 | 100 | 120 | 130 | 180 | 220 | 150 | 60 | 30 | 10 |
注:请先用铅笔画,确定后再用黑色水笔描黑
(2)根据以上图表数据计算得样本的平均数为,试求样本的中位数(保留一位小数),并用平均数、中位数等数字特征估计该市跑步爱好者周跑量的分布特点
(3)根据跑步爱好者的周跑量,将跑步爱好者分成以下三类,不同类别的跑者购买的装备的价格不一样,如下表:
周跑量 | 小于20公里 | 20公里到40公里 | 不小于40公里 |
类别 | 休闲跑者 | 核心跑者 | 精英跑者 |
装备价格(单位:元) | 2500 | 4000 | 4500 |
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【推荐2】新冠肺炎疫情期间,某市为了了解本地居民对当地防疫工作的满意度,从市居民中随机抽取若干居民进行评分(满分为100分),根据调查数据制成如下频率分布直方图,已知评分在的居民有2200人.
(1)求频率分布直方图中a的值及所调查的总人数;
(2)从频率分布直方图中,估计本次评测分数的众数和平均数(精确到0.1);
(3)设该市居民为50万人,估计全市居民对当地防疫工作评分在85分以上的人数.
(1)求频率分布直方图中a的值及所调查的总人数;
(2)从频率分布直方图中,估计本次评测分数的众数和平均数(精确到0.1);
(3)设该市居民为50万人,估计全市居民对当地防疫工作评分在85分以上的人数.
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【推荐3】某公司生产一种新产品,从产品中抽取100件作为样本,测量这些产品的质量指标值,由测量结果得到如图所示的频率分布直方图.
(1)用每组区间的中点值代表该组数据,估算这批产品的样本平均数和样本方差的;
(2)从指标值落在的产品中随机抽取2件做进一步检测,设抽取的产品的指标在的件数为,求的分布列和数学期望;
(3)由频率分布直方图可以认为,这种产品的质量指标值服从正态分布,近似为样本平均值,近似为样本方差,若产品质量指标值大于236.6,则产品不合格,该厂生产10万件该产品,求这批产品不合格的件数.
参考数据:,,,.
(1)用每组区间的中点值代表该组数据,估算这批产品的样本平均数和样本方差的;
(2)从指标值落在的产品中随机抽取2件做进一步检测,设抽取的产品的指标在的件数为,求的分布列和数学期望;
(3)由频率分布直方图可以认为,这种产品的质量指标值服从正态分布,近似为样本平均值,近似为样本方差,若产品质量指标值大于236.6,则产品不合格,该厂生产10万件该产品,求这批产品不合格的件数.
参考数据:,,,.
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【推荐1】“大众创业,万众创新”是李克强总理在本届政府工作报告中向全国人民发出的口号,某生产企业积极响应号召,大力研发新产品,为了对新研发的一批产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到一组销售数据,如表所示:
已知
(Ⅰ)求出q的值;
(Ⅱ)已知变量x,y具有线性相关关系,求产品销量y(件)关于试销单价x(元)的线性回归方程;
(Ⅲ)用表示用(Ⅱ)中所求的线性回归方程得到的与对应的产品销量的估计值.当销售数据对应的残差的绝对值时,则将销售数据称为一个“好数据”.现从6个销售数据中任取3个,求“好数据”个数的分布列和数学期望.
(参考公式:线性回归方程中最小二乘估计分别为)
试销单价x(元) | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
产品销量y(件) | q | 84 | 83 | 80 | 75 | 68 |
已知
(Ⅰ)求出q的值;
(Ⅱ)已知变量x,y具有线性相关关系,求产品销量y(件)关于试销单价x(元)的线性回归方程;
(Ⅲ)用表示用(Ⅱ)中所求的线性回归方程得到的与对应的产品销量的估计值.当销售数据对应的残差的绝对值时,则将销售数据称为一个“好数据”.现从6个销售数据中任取3个,求“好数据”个数的分布列和数学期望.
(参考公式:线性回归方程中最小二乘估计分别为)
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【推荐2】环境监测部门为调研汽车流量对空气质量的影响,在某监测点统计每日过往的汽车流量(单位:辆)和空气中的的平均浓度(单位:). 调研人员采集了50天的数据,制作了关于的散点图,并用直线与将散点图分成如图所示的四个区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ,落入对应区域的样本点的个数依次为6,20,16,8.(1)完成下面的列联表,并判断至少有多大把握认为“平均浓度不小于与“汽车日流量不小于1500辆”有关;
(2)经计算得回归方程为,且这50天的汽车日流量的标准差,的平均浓度的标准差.
①求相关系数,并判断该回归方程是否有价值;
②若这50天的汽车日流量满足,试推算这50天的日均浓度的平均数.(精确到0.1)
参考公式:,其中.
回归方程,其中.
相关系数. 若,则认为与有较强的线性相关性.
汽车日流量 | 汽车日流量 | 合计 | |
的平均浓度 | |||
的平均浓度 | |||
合计 |
(2)经计算得回归方程为,且这50天的汽车日流量的标准差,的平均浓度的标准差.
①求相关系数,并判断该回归方程是否有价值;
②若这50天的汽车日流量满足,试推算这50天的日均浓度的平均数.(精确到0.1)
参考公式:,其中.
0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
相关系数. 若,则认为与有较强的线性相关性.
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【推荐3】某工厂为了对新研发的产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到一组检测数据如下表所示:
已知变量具有线性负相关关系,且,,现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为:甲;乙;丙,其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的.
(1)试判断谁的计算结果正确?并求出的值;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过1,则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取3个,求“理想数据”个数的分布列和数学期望.
试销价格x(元) | 4 | 5 | 6 | 7 | a | 9 |
产品销量y(件) | b | 84 | 83 | 80 | 75 | 68 |
(1)试判断谁的计算结果正确?并求出的值;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过1,则该检测数据是“理想数据”.现从检测数据中随机抽取3个,求“理想数据”个数的分布列和数学期望.
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