混凝土的抗压强度x较容易测定,而抗剪强度y不易测定,工程中希望建立一种能由x推算y的经验公式,下表列出了现有的9对数据,分别为,,…,.
x | 141 | 152 | 168 | 182 | 195 | 204 | 223 | 254 | 277 |
y | 23.1 | 24.2 | 27.2 | 27.8 | 28.7 | 31.4 | 32.5 | 34.8 | 36.2 |
以成对数据的抗压强度x为横坐标,抗剪强度y为纵坐标作出散点图,如图所示.
(1)从上表中任选2个成对数据,求该样本量为2的样本相关系数r.结合r值分析,由简单随机抽样得到的成对样本数据的样本相关系数是否一定能确切地反映变量之间的线性相关关系?
(2)根据散点图,我们选择两种不同的函数模型作为回归曲线,根据一元线性回归模型及最小二乘法,得到经验回归方程分别为:①,②.经验回归方程①和②的残差计算公式分别为,,.
(ⅰ)求;
(ⅱ)经计算得经验回归方程①和②的残差平方和分别为,,经验回归方程①的决定系数,求经验回归方程②的决定系数.
附:相关系数,决定系数,.
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更新时间:2023-12-22 23:16:08
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【推荐1】某机构为了解某大学中男生的体重单位:)与身高x(单位:)是否存在较好的线性关系,该机构搜集了7位该校男生的数据,得到如下表格:
根据表中数据计算得到关于的线性同归方程为
(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.参考数据:
序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
身高() | 161 | 175 | 169 | 178 | 173 | 168 | 180 |
体重() | 52 | 62 | 54 | 70 | 66 | 57 | 73 |
(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.参考数据:
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【推荐2】由于疫情防控得力,我国经济在2020年逐步复苏,直播带货受到了更多消费者的欢迎.某地为了销售本地的农产品,尝试利用直播带货进行销售,已知最近5天直播总时长(即所有主播的直播时长之和,单位:小时)与带货销售额的数据如下:
(1)请计算相关系数,并判断与相关性的强弱.
(2)求y关于的回归方程.
(3)若每位主播每天直播时间不超过5小时,要使每天的带货销售额超过50万元,至少请几位主播进行直播?
参考公式:
参考公式:相关系数
参考数据:.
直播总时长(单位:小时) | 6 | 8 | 12 | 16 | 18 |
带货销售额(单位:万元) | 8 | 10 | 16 | 19 | 22 |
(2)求y关于的回归方程.
(3)若每位主播每天直播时间不超过5小时,要使每天的带货销售额超过50万元,至少请几位主播进行直播?
参考公式:
参考公式:相关系数
参考数据:.
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【推荐3】年月日,由工业和信息化部、安徽省人民政府共同主办的第十七届“中国芯”集成电路产业大会在合肥成功举办.此次大会以“强芯固基以质为本”为主题,旨在培育壮大我国集成电路产业,夯实产业基础、营造良好产业生态.年,全国芯片研发单位相比年增加家,提交芯片数量增加个,均增长超过倍.某芯片研发单位用在“芯片”上研发费用占本单位总研发费用的百分比()如表所示.
(1)根据表中的数据,作出相应的折线图;并结合相关数据,计算相关系数,并推断与线性相关程度;(已知:,则认为与线性相关很强;,则认为与线性相关一般;,则认为与线性相关较弱)
(2)求出与的回归直线方程(保留一位小数);
(3)请判断,若年用在“芯片”上研发费用不低于万元,则该单位年芯片研发的总费用预算为万元是否符合研发要求?
附:相关数据:,,,.
相关计算公式:①相关系数;
在回归直线方程中,,.
年份 | |||||||
年份代码 | |||||||
(1)根据表中的数据,作出相应的折线图;并结合相关数据,计算相关系数,并推断与线性相关程度;(已知:,则认为与线性相关很强;,则认为与线性相关一般;,则认为与线性相关较弱)
(2)求出与的回归直线方程(保留一位小数);
(3)请判断,若年用在“芯片”上研发费用不低于万元,则该单位年芯片研发的总费用预算为万元是否符合研发要求?
附:相关数据:,,,.
相关计算公式:①相关系数;
在回归直线方程中,,.
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【推荐1】根据统计,某蔬菜基地西红柿亩产量的增加量(百千克)与某种液体肥料每亩使用量(千克)之间的对应数据的散点图,如图所示.
(2)求关于的回归方程,并预测液体肥料每亩使用量为千克时,西红柿亩产量的增加量约为多少?附:相关系数公式,回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
(1)依据数据的散点图可以看出,可用线性回归模型拟合与的关系,请计算相关系数并加以说明(若,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合);
(2)求关于的回归方程,并预测液体肥料每亩使用量为千克时,西红柿亩产量的增加量约为多少?附:相关系数公式,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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【推荐2】为了解温度对物质参与的某种化学反应的影响,研究小组在不同温度条件下做了四次实验,实验中测得的温度(单位:)与的转化率(转化率)的数据如下表所示:
(1)求与的相关系数(结果精确到0.01);
(2)该研究小组随后又进行了一次该实验,其中的起始量为,反应结束时还剩余,若已知关于的线性回归方程为,估计这次实验是在多少摄氏度的温度条件下进行的.(结果精确到0.1).
参考数据:.
参考公式:相关系数
45 | 55 | 65 | 75 | |
23 | 38 | 65 | 74 |
(2)该研究小组随后又进行了一次该实验,其中的起始量为,反应结束时还剩余,若已知关于的线性回归方程为,估计这次实验是在多少摄氏度的温度条件下进行的.(结果精确到0.1).
参考数据:.
参考公式:相关系数
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【推荐1】共享单车进驻城市,绿色出行引领时尚,某市有统计数据显示,某站点6天的使用单车用户的数据如下,用两种模型①;②分别进行拟合,得到相应的回归方程,,进行残差分析得到如表所示的残差值及一些统计量的值:
(1)残差值的绝对值之和越小说明模型拟合效果越好,根据残差,比较模型①,②的拟合效果,应选择哪一个模型?并说明理由;
(2)残差绝对值大于3的数据认为是异常数据,需要剔除,剔除异常数据后,重新求出(1)中所选模型的回归方程.
(参考公式:,)
日期x(天) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
用户y(人) | 13 | 22 | 43 | 45 | 55 | 68 | |
模型①的残差值 | -1.1 | -2.8 | 7.5 | -1.2 | -1.9 | 0.4 | |
模型②的残差值 | 0.3 | -5.4 | 4.3 | -3.2 | -1.6 | 3.8 |
(2)残差绝对值大于3的数据认为是异常数据,需要剔除,剔除异常数据后,重新求出(1)中所选模型的回归方程.
(参考公式:,)
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【推荐2】现代物流成为继劳动力、自然资源外影响企业生产成本及利润的重要因素.某企业去年前八个月的物流成本和企业利润的数据(单位:万元)如下表所示:
根据最小二乘法公式求得线性回归方程为.
(1)求的值,并利用已知的线性回归方程求出月份对应的残差值;
(2)请先求出线性回归模型的决定系数(精确到);若根据非线性模型求得解释变量(物流成本)对于响应变量(利润)决定系数,请说明以上两种模型哪种模型拟合效果更好?
(3)通过残差分析,怀疑残差绝对值最大的那组数据有误,经再次核实后发现其真正利润应该为万元.请重新根据最小二乘法的思想与公式,求出新的线性回归方程.
附1(修正前的参考数据):
,,,.
附2:.
附3:,.
月份 | ||||||||
物流成本 | ||||||||
利润 | ||||||||
残差 |
(1)求的值,并利用已知的线性回归方程求出月份对应的残差值;
(2)请先求出线性回归模型的决定系数(精确到);若根据非线性模型求得解释变量(物流成本)对于响应变量(利润)决定系数,请说明以上两种模型哪种模型拟合效果更好?
(3)通过残差分析,怀疑残差绝对值最大的那组数据有误,经再次核实后发现其真正利润应该为万元.请重新根据最小二乘法的思想与公式,求出新的线性回归方程.
附1(修正前的参考数据):
,,,.
附2:.
附3:,.
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【推荐3】某研究所在研究某种零件的使用寿命和维护成本的关系时,得到以下数据:
(1)若与之间存在线性相关关系①,试估计,的值,;
(2)若与之间存在非线性相关关系②,可按与(1)类似的方法得到,,且模型②残差平方和为6.计算模型①的残差平方和,并指出哪个模型的拟合效果更好;
(3)利用(2)中拟合效果较好的模型,计算当零件使用多少个月时报废,可使得零件的性价比(即零件寿命与维护成本的比值)最高.
参考公式:若是线性相关变量,的组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:.
零件寿命(月) | 1 | 3 | 5 | 7 | 9 |
维护成本(千元) | 10 | 25 | 60 | 105 | 170 |
(2)若与之间存在非线性相关关系②,可按与(1)类似的方法得到,,且模型②残差平方和为6.计算模型①的残差平方和,并指出哪个模型的拟合效果更好;
(3)利用(2)中拟合效果较好的模型,计算当零件使用多少个月时报废,可使得零件的性价比(即零件寿命与维护成本的比值)最高.
参考公式:若是线性相关变量,的组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:.
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【推荐1】在一段时间内,某种商品的价格(元)和需求量(件)之间的一组数据如下表所示:
求出关于的线性回归方程,并说明拟合效果的好坏.(参考数据:,)
价格/元 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
需求量/件 | 56 | 50 | 43 | 41 | 37 |
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【推荐2】为帮助乡村脱贫,某勘探队计划了解当地矿脉某金属的分布情况,测得了平均金属含量(单位:)与样本对原点的距离(单位:)的数据,并作了初步处理,得到了下面的一些统计量的值.(表中,).
(1)利用样本相关系数的知识,判断与哪一个更适宜作为平均金属含量关于样本对原点的距离的回归方程类型?
(2)根据(1)的结果回答下列问题:
(i)建立关于的回归方程;
(ii)样本对原点的距离时,金属含量的预报值是多少?
(iii)已知该金属在距离原点时的平均开采成本(单位:元)与,关系为,根据(2)的结果回答,为何值时,开采成本最大?
附:对于一组数据,其线性相关系数,
其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
6 | 97.90 | 0.21 | 60 | 0.14 | 14.12 | 26.13 | ﹣1.40 |
(2)根据(1)的结果回答下列问题:
(i)建立关于的回归方程;
(ii)样本对原点的距离时,金属含量的预报值是多少?
(iii)已知该金属在距离原点时的平均开采成本(单位:元)与,关系为,根据(2)的结果回答,为何值时,开采成本最大?
附:对于一组数据,其线性相关系数,
其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
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【推荐3】红铃虫是棉花的主要害虫之一,也侵害木棉、锦葵等植物.为了防治虫害,从根源上抑制害虫数量.现研究红铃虫的产卵数和温度的关系,收集到7组温度和产卵数的观测数据于表Ⅰ中.根据绘制的散点图决定从回归模型①与回归模型②中选择一个来进行拟合.
表Ⅰ
(1)请借助表Ⅱ中的数据,求出回归模型①的方程:
表Ⅱ(注:表中)
(2)类似的,可以得到回归模型②的方程为,试求两种模型下温度为时的残差;
(3)若求得回归模型①的相关指数,回归模型②的相关指数,请结合(2)说明哪个模型的拟合效果更好.
参考数据:.
附:回归方程中,
相关指数.
表Ⅰ
温度x/℃ | 20 | 22 | 25 | 27 | 29 | 31 | 35 |
产卵数y/个 | 7 | 11 | 21 | 24 | 65 | 114 | 325 |
表Ⅱ(注:表中)
189 | 567 | 25.27 | 162 | 78106 |
11.06 | 3040 | 41.86 | 825.09 |
(3)若求得回归模型①的相关指数,回归模型②的相关指数,请结合(2)说明哪个模型的拟合效果更好.
参考数据:.
附:回归方程中,
相关指数.
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