教育部印发的《义务教育课程方案和课程标准(2022年版)》指出,自2022年秋季开始,劳动课将成为中小学一门独立课程.消息一出,“中小学生学做饭”等相关话题引发大量网友关注,儿童厨具也迅速走俏.这类儿童厨具并不是指传统意义上的“过家家”,而是真锅真铲真炉灶,能让孩子煎炒烹炸,把饭菜做熟了吃下肚的“真煮”儿童厨具.一家厨具批发商从2022年5月22日起,每10天就对“真煮”儿童厨具的销量统计一次,得到相关数据如下表所示.
根据表中数据,判断y与x是否具有线性相关关系?若具有,试求出y关于x的线性回归方程;若不具有,请说明理由.(结果保留两位小数)
附:线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,,相关系数,.
时间 | 5月22~31日 | 6月1~10日 | 6月11~20日 | 6月21~30日 | 7月1~10日 | 7月11~20日 | 7月21~30日 |
时间代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
销量/千件 | 9.4 | 9.6 | 9.9 | 10.1 | 10.6 | 11.1 | 11.4 |
附:线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,,相关系数,.
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(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用 -【帮课堂】2022-2023学年高二数学同步精品讲义(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(精讲)(3)(已下线)江西省五市九校协作体2023届高三第一次联考文科数学试题变式题16-20江西省五市九校协作体2023届高三上学期第一次联考数学(文)试题
更新时间:2023-01-09 19:33:02
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解答题-作图题
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适中
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【推荐1】2015年一交警统计了某路段过往车辆的车速大小与发生的交通事故次数,得到如下表所示的数据:
(Ⅰ)请画出上表数据的散点图;
(Ⅱ)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
(Ⅲ)试根据(Ⅱ)求出的线性回归方程,预测在2016年该路段路况及相关安全设施等不变的情况下,车速达到110km/h时,可能发生的交通事故次数.
(附:b=,=-,其中,为样本平均值)
车速x(km/h) | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 |
事故次数y | 1 | 3 | 6 | 9 | 11 |
(Ⅰ)请画出上表数据的散点图;
(Ⅱ)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
(Ⅲ)试根据(Ⅱ)求出的线性回归方程,预测在2016年该路段路况及相关安全设施等不变的情况下,车速达到110km/h时,可能发生的交通事故次数.
(附:b=,=-,其中,为样本平均值)
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐2】某火锅店为了了解气温对营业额的影响,随机记录了该店1月份其中5天的日营业额y(单位:万元)与该地当日最低气温x(单位:℃)的数据,如下表:
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)判断y与x之间是正相关还是负相关,若该地1月份某天的最低气温为6 ℃,用所求回归方程预测该店当日的营业额;
(3)设该地1月份的日最低气温X~N(μ,σ2),其中μ近似为样本平均数,σ2近似为样本方差s2,求P(3.8<X≤13.4).
附:①回归方程中,,.
②,.
③若X~N(μ,σ2),则P(μ-σ<X≤μ+σ)=0.682 7,P(μ-2σ<X≤μ+2σ)=0.954 5.
x | 2 | 5 | 8 | 9 | 11 |
y | 1.2 | 1 | 0.8 | 0.8 | 0.7 |
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)判断y与x之间是正相关还是负相关,若该地1月份某天的最低气温为6 ℃,用所求回归方程预测该店当日的营业额;
(3)设该地1月份的日最低气温X~N(μ,σ2),其中μ近似为样本平均数,σ2近似为样本方差s2,求P(3.8<X≤13.4).
附:①回归方程中,,.
②,.
③若X~N(μ,σ2),则P(μ-σ<X≤μ+σ)=0.682 7,P(μ-2σ<X≤μ+2σ)=0.954 5.
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐3】某市为调查产生的垃圾数量,采用简单随机抽样的方法抽取了20个镇进行分析,得到了样本数据(,2,…,20),其中和分别表示第i个镇的人口(单位:万人)和该镇年垃圾产生总量(单位:吨),并计算得,,,,.
(1)请用相关系数说明该组数据中y与x之间的线性相关程度;
(2)求y关于x的线性回归方程;
(3)某机构有两款垃圾处理机器,其中甲款机器每台售价100万元,乙款机器每台售价80万元,下表是这两款垃圾处理机器的使用年限(整年)统计表:
根据以往的经验可知,某镇每年可获得政府支持的垃圾处理费用为50万元,若仅考虑购买机器的成本和每台机器的使用年限(使用年限均为整年),以使用年限的频率估计概率,该镇选择购买哪一款垃圾处理机器更划算?
(1)请用相关系数说明该组数据中y与x之间的线性相关程度;
(2)求y关于x的线性回归方程;
(3)某机构有两款垃圾处理机器,其中甲款机器每台售价100万元,乙款机器每台售价80万元,下表是这两款垃圾处理机器的使用年限(整年)统计表:
1年 | 2年 | 3年 | 4年 | 合计 | |
甲款(台) | 5 | 20 | 15 | 10 | 50 |
乙款(台) | 15 | 20 | 10 | 5 | 50 |
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名校
解题方法
【推荐1】下表是弹簧伸长的长度与拉力值的对应数据:
(1)求样本相关系数(保留两位小数);
(2)通过样本相关系数说明与是否线性相关;若是求出与的线性回归方程,若不是,请说明理由.
参考数据和公式:,,,
线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
长度 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
拉力值 | 3 | 7 | 8 | 10 | 12 |
(2)通过样本相关系数说明与是否线性相关;若是求出与的线性回归方程,若不是,请说明理由.
参考数据和公式:,,,
线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
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(0.65)
解题方法
【推荐2】2021年4月20日我校高三学生参加了高考体检,为了解我校高三学生中男生的体重(单位:)与身高(单位:)是否存在较好的线性关系,体检机构搜集了7位我校男生的数据,得到如下表格:
根据表中数据计算得到关于的线性回归方程为.
(1)求;
(2)已知,且当时,回归方程的拟合效果非常好;当时,回归方程的拟合效果良好.试问该线性回归方程的拟合效果是非常好还是良好?说明你的理由.(的结果保留到小数点后两位)
参考数据:.
序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
身高 | 166 | 173 | 185 | 183 | 178 | 180 | 174 |
体重 | 57 | 62 | 78 | 75 | 71 | 67 | 59 |
(1)求;
(2)已知,且当时,回归方程的拟合效果非常好;当时,回归方程的拟合效果良好.试问该线性回归方程的拟合效果是非常好还是良好?说明你的理由.(的结果保留到小数点后两位)
参考数据:.
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(0.65)
解题方法
【推荐3】近年来,大学生就业压力日益严峻,伴随着政府政策的引导与社会观念的转变,大学生的创业意识及就业方向也悄然发生转变.在国家提供税收、担保贷款等多方面的政策扶持下,某大学生选择加盟某专营店自主创业,该专营店统计了近五年来的创收利润y(单位:万元)与时间基(单位:年)的相关数据,列表如下:
(1)依据表中给出的数据,是否可用线性回归模型拟合y与t的关系?请计算相关系数并加以说明(计算结果精确到0.01,若,则认为y与t高度相关,可用线性回归模型拟合y与t的关系).
附:相关系数
参考数据:,,,.
(2)专营店为吸引顾客,特推出两种促销方案:
方案一:每消费满500元可减50元;
方案二:每消费满500元可拍奖一次,每次中奖的概率都为,中奖就可以获得100元现金奖励,假设顾客每次抽奖的结果相互独立.
某位顾客购买了2000元的产品.作为专营店老板,是希望该顾客选择直接返还现金,还是选择参加四次抽奖?请说明理由.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
2.4 | 2.7 | 4.1 | 6.4 | 7.9 |
附:相关系数
参考数据:,,,.
(2)专营店为吸引顾客,特推出两种促销方案:
方案一:每消费满500元可减50元;
方案二:每消费满500元可拍奖一次,每次中奖的概率都为,中奖就可以获得100元现金奖励,假设顾客每次抽奖的结果相互独立.
某位顾客购买了2000元的产品.作为专营店老板,是希望该顾客选择直接返还现金,还是选择参加四次抽奖?请说明理由.
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名校
【推荐1】某数学小组从医院和气象局获得2018年1月至6月份每月20的昼夜温差,()和患感冒人数(/人)的数据,画出如图的折线图.
(1)建立关于的回归方程(精确到0.01),预测2019年1月至6月份昼夜温差为时患感冒的人数(精确到整数);
(2)求与的相关系数,并说明与的相关性的强弱(若,则认为与具有较强的相关性),
参考数据:,,,,
相关系数:,回归直线方程是,,
(1)建立关于的回归方程(精确到0.01),预测2019年1月至6月份昼夜温差为时患感冒的人数(精确到整数);
(2)求与的相关系数,并说明与的相关性的强弱(若,则认为与具有较强的相关性),
参考数据:,,,,
相关系数:,回归直线方程是,,
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐2】电商的兴起,促进了我市经济的发展.已知某电商平台对其牌下一家专营店在2022年3月至7月的营业收入(单位:万元)进行统计,得到以下数据:
(1)依据表中给出的数据,用样本相关系数说明营业收入与月份的相关程度;
(2)试用最小二乘法求出营业收入与月份的一元线性回归方程,并预测当时该专营店的营业收入.
(,)
,.以上各式仅供参考)
月份 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
营业收入 | 10 | 12 | 11 | 12 | 20 |
(2)试用最小二乘法求出营业收入与月份的一元线性回归方程,并预测当时该专营店的营业收入.
(,)
,.以上各式仅供参考)
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适中
(0.65)
【推荐3】人口结构的变化,能明显影响住房需求.当一个地区青壮年人口占比高,住房需求就会增加,而当一个地区老龄化严重,住房需求就会下降.某机构随机选取了某个地区的10个城市,统计了每个城市的老龄化率和空置率,得到如下表格.
并计算得.
(1)若老龄化率不低于,则该城市为超级老龄化城市,根据表中数据,估计该地区城市为超级老龄化城市的频率;
(2)估计该地区城市的老龄化率和空置率的相关系数(结果精确到0.01).
参考公式:相关系数.
城市 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 总和 |
老龄化率 | 0.17 | 0.2 | 0.18 | 0.05 | 0.21 | 0.09 | 0.19 | 0.3 | 0.17 | 0.24 | 1.8 |
空置率 | 0.06 | 0.13 | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.08 | 0.11 | 0.15 | 0.16 | 0.28 | 1.2 |
(1)若老龄化率不低于,则该城市为超级老龄化城市,根据表中数据,估计该地区城市为超级老龄化城市的频率;
(2)估计该地区城市的老龄化率和空置率的相关系数(结果精确到0.01).
参考公式:相关系数.
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(0.65)
名校
【推荐1】经营费用指流通企业对在经营过程中发生除经营成本以外的所有费用,如管理费用、财务费用、法律费用等,这些费用没有直接用于生产产品或提供服务,但它是影响公司收益的重要因素.某创业公司从2014年开始创业到2019年每年的经营费用y(万元)、年份及其编号t,有如下统计资料:
已知该公司从2014年到2019年年平均经营费用为16万元,且经营费用y与年份编号t呈线性相关关系.
(1)求2019年该公司的经营费用;
(2)y关于t的回归方程为,求,并预测2020年所需要支出的经营费用;
(3)该公司对2019年卖出的产品进行质量指标值检测,由检测结果得如图所示频率分布直方图:
预计2020年生产产品质量指标值分布与上一年一致,将图表中频率作为总体的概率.当每件产品质量指标值不低于215时为优质品,指标值在185到215之间是合格品,指标值低于185时为次品.出售产品时,每件优质品可获利1.5万元,每件合格品可获利0.7万元,次品不仅全额退款,还要对客户进行赔付,所以每件次品亏损1.3万元.若2020年该公司的产量为500台,请你预测2020年该公司的总利润(总利润销售利润经营费用).
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 9.5 | 12.2 | 14.6 | 17.4 | 19.6 | m |
(1)求2019年该公司的经营费用;
(2)y关于t的回归方程为,求,并预测2020年所需要支出的经营费用;
(3)该公司对2019年卖出的产品进行质量指标值检测,由检测结果得如图所示频率分布直方图:
预计2020年生产产品质量指标值分布与上一年一致,将图表中频率作为总体的概率.当每件产品质量指标值不低于215时为优质品,指标值在185到215之间是合格品,指标值低于185时为次品.出售产品时,每件优质品可获利1.5万元,每件合格品可获利0.7万元,次品不仅全额退款,还要对客户进行赔付,所以每件次品亏损1.3万元.若2020年该公司的产量为500台,请你预测2020年该公司的总利润(总利润销售利润经营费用).
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【推荐2】某科技兴趣小组对昼夜温差的大小与小麦新品种发芽多少之间的关系进行了研究,记录了2017年12月1日至12月5日五天的昼夜温差与相应每天100颗种子的发芽数得到了如下数据:
现从这5组数据中任选两组,用余下的三组数据求回归直线方程,再对被选取的两组数据进行检验.
(Ⅰ)求选取的两组数据恰好是不相邻的两天的概率;
(Ⅱ)若选取的是12月1日和12月5日的两组数据,请根据余下的三组数据,求出与的回归直线方程(经运算的值为5)
(Ⅲ)若由回归直线方程得到的估计值与所选出的两组实际数据的误差均不超过两颗,则认为得到的回归直线方程是可靠的,试判断(2)中得到的回归直线方程是否可靠.
日期 | 1日 | 2日 | 3日 | 4日 | 5日 |
温差 | 9 | 11 | 10 | 12 | 13 |
发芽数(颗) | 21 | 34 | 26 | 36 | 40 |
(Ⅰ)求选取的两组数据恰好是不相邻的两天的概率;
(Ⅱ)若选取的是12月1日和12月5日的两组数据,请根据余下的三组数据,求出与的回归直线方程(经运算的值为5)
(Ⅲ)若由回归直线方程得到的估计值与所选出的两组实际数据的误差均不超过两颗,则认为得到的回归直线方程是可靠的,试判断(2)中得到的回归直线方程是否可靠.
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适中
(0.65)
【推荐3】某商场连续五年对应的销售量(单位:万件)如下表:
(1)求销售量y与对应年x的线性回归方程;
(2)若从5组数据中随机抽出2组,求抽出的2组数据恰好是相邻两年的数据的概率.
附:线性回归方程中,,,
其中,为样本平均值.
x(年) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y(销售量) | 5 | 5 | 6 | 7 | 7 |
(2)若从5组数据中随机抽出2组,求抽出的2组数据恰好是相邻两年的数据的概率.
附:线性回归方程中,,,
其中,为样本平均值.
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