2022年卡塔尔世界杯开幕式在美丽的海湾球场举行，中国制造在这届世界杯中闪亮登场，由中国铁建承建的卢赛尔球场是全球首个在全生命周期深入应用建筑信息模型技术的世界杯主场馆项目．场馆的空调是我们国家的海信空调，海信空调为了了解市场情况，随机调查了某个销售点五天空调销售量y（单位：台）和销售价格x（单位：百元）之间的关系，得到如下的统计数据：
(1)通过散点图发现销售量y与销售价格x之间有较好的线性相关关系，求出y关于x的线性回归方程
．
(2)若公司希望每天的销售额到达最大，请你利用所学知识帮公司制定一个销售价格（注：销售额=销售价格×销售量）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，
．
销售价格x | 24 | 28 | 30 | 32 | 36 |
销售量y | 340 | 330 | 300 | 270 | 260 |
．(2)若公司希望每天的销售额到达最大，请你利用所学知识帮公司制定一个销售价格（注：销售额=销售价格×销售量）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：
，．
更新时间：2023-02-23 23:04:24
|
相似题推荐
解答题-问答题
|
较易
(0.85)
名校
解题方法
【推荐1】宁夏某市2008年至2012年新建商品住宅每平方米的均价
（单位：千元）的数据如下表：
(1)求关于
的线性回归方程
；
(2)利用（1）中的回归方程，分析从2008年到2012年该市新建商品住宅每平方米均价的变化情况，并预测该市2015年新建商品住宅每平方米的均价．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
（单位：千元）的数据如下表：| 年份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 |
| 年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 每平米均价 | 2.0 | 3.1 | 4.5 | 6.5 | 7.9 |
关于的线性回归方程；(2)利用（1）中的回归方程，分析从2008年到2012年该市新建商品住宅每平方米均价的变化情况，并预测该市2015年新建商品住宅每平方米的均价．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，
您最近一年使用：0次
解答题-应用题
|
较易
(0.85)
【推荐2】李克强总理在2018年政府工作报告指出，要加快建设创新型国家，把握世界新一轮科技革命和产业变革大势，深入实施创新驱动发展战略，不断增强经济创新力和竞争力.某手机生产企业积极响应政府号召，大力研发新产品，争创世界名牌.为了对研发的一批最新款手机进行合理定价，将该款手机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
.
（1）若变量
具有线性相关关系，求产品销量（百件）关于试销单价（千元）的线性回归方程；
（2）用（1）中所求的线性回归方程得到与
对应的产品销量的估计值
.
（参考公式：线性回归方程中
的估计值分别为
）
，如表所示：| 单价（千元） |  |  |  |  |  |  |
| 销量（百件） |  |  |  |  |  |  |
.（1）若变量
具有线性相关关系，求产品销量（百件）关于试销单价（千元）的线性回归方程；（2）用（1）中所求的线性回归方程得到与
对应的产品销量的估计值.（参考公式：线性回归方程中
的估计值分别为）
您最近一年使用：0次
解答题-问答题
|
较易
(0.85)
名校
解题方法
【推荐3】某便利店销售草莓，经过市场调研，对连续6天的销售量及销售单价进行统计，销售单价x（元）和销售量y（千克）之间的一组数据如下表所示：
(1)试根据前5天的销售数据，建立y关于x的回归直线方程；
(2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过1.2千克，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问（1）中所得到的回归直线方程是否理想？
参考公式：回归直线方程，其中
．
参考数据：
，
．
天i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售单价 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 16 |
销售量 | 22 | 20 | 16 | 12 | 10 | 30 |
(2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过1.2千克，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问（1）中所得到的回归直线方程是否理想？
参考公式：回归直线方程
，其中．参考数据：
，．
您最近一年使用：0次
解答题-问答题
|
较易
(0.85)
【推荐1】某大学为了解数学专业研究生招生情况，对近五年的报考人数进行统计，得到如下数据：
（1）求y关于x的线性回归方程，并预测2020年（按x＝6计算）的报考人数；
（2）每年报考该专业研究生的考试成绩大致符合正态分布N（
，
）．根据往年统计数据，＝385，＝225．录取总分在400分以上的人，请预测2020年该专业录取的人数（最后结果四舍五入，保留整数）．
参考公式：，其中
．
参考数据：若随机变量
，则
，
，
．
| 年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 报考人数y | 30 | 60 | 100 | 140 | 170 |
，并预测2020年（按x＝6计算）的报考人数；（2）每年报考该专业研究生的考试成绩大致符合正态分布N（
，）．根据往年统计数据，＝385，＝225．录取总分在400分以上的人，请预测2020年该专业录取的人数（最后结果四舍五入，保留整数）．参考公式：
，其中．参考数据：若随机变量
，则，，．
您最近一年使用：0次
解答题-作图题
|
较易
(0.85)
名校
解题方法
【推荐2】某研究机构对高三学生的记忆力和判断力进行统计分析，得下表①数据，并可作出上表数据的散点图②．
(1)请根据上表提供的数据及散点图，求出关于的线性回归方程；
(2)试根据（1）求出的线性回归方程，预测记忆力为
的同学的判断力．
和判断力进行统计分析，得下表①数据，并可作出上表数据的散点图②．
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1)请根据上表提供的数据及散点图，求出
关于的线性回归方程；(2)试根据（1）求出的线性回归方程，预测记忆力为
的同学的判断力．
您最近一年使用：0次
解答题
|
较易
(0.85)
【推荐3】种子发芽率与昼夜温差有关.某研究性学习小组对此进行研究，他们分别记录了3月12日至3月16日的昼夜温差与每天
颗某种种子浸泡后的发芽数，如下表：
(1)从3月12日至3月16日中任选
天，记发芽的种子数分别为
，
，求事件“,均不小于
”的概率；
(2)请根据3月13日至3月15日的三组数据，求出关于的线性回归方程
；
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与实际数据误差均不超过颗，则认为回归方程是可靠的，试用3月12日与16日的两组数据检验，（2）中的回归方程是否可靠？
颗某种种子浸泡后的发芽数，如下表：日期 | 3月12日 | 3月13日 | 3月14日 | 3月15日 | 3月16日 |
昼夜温差 |
|
|
|
|
|
发芽数 |
|
|
|
|
|
）
天，记发芽的种子数分别为，，求事件“,均不小于”的概率；(2)请根据3月13日至3月15日的三组数据，求出
关于的线性回归方程；(3)若由线性回归方程得到的估计数据与实际数据误差均不超过
颗，则认为回归方程是可靠的，试用3月12日与16日的两组数据检验，（2）中的回归方程是否可靠？
您最近一年使用：0次
