攀枝花属于亚热带季风气候区,水果种类丰富.其中,“红格脐橙”已经“中华人民共和国农业部2010年第1364号公告”予以登记,根据其种植规模与以往的种植经验,产自该果园的单个“红格脐橙”的果径(最大横切面直径,单位:)在正常环境下服从正态分布.
(1)一顾客购买了10个该果园的“红格脐橙”,求会买到果径小于的概率;
(2)为了提高利润,该果园每年投入一定的资金,对种植、采摘、包装、宣传等环节进行改进.如图是2013年至2022年(单位:万元)与年利润增量y(单位:万元)的散点图:
模型①:由最小二乘公式可求得与的线性回归方程:;
模型②:由图中样本点的分布,可以认为样本点集中在曲线:的附近.对投资金额做交换,令,且有,,,.
(ⅰ)根据所给的统计量,求模型②中关于的回归方程;
(ⅱ)根据下列表格中的数据,比较两种模型的相关指数R2,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测投资金额为20万元时的年利润增量(结果保留两位小数).
附:若随机变量,则,;
样本()的最小二乘估计公式为,;
相关指数.
参考数据:,,,.
(1)一顾客购买了10个该果园的“红格脐橙”,求会买到果径小于的概率;
(2)为了提高利润,该果园每年投入一定的资金,对种植、采摘、包装、宣传等环节进行改进.如图是2013年至2022年(单位:万元)与年利润增量y(单位:万元)的散点图:
该果园为了预测2023年投资金额为20万元时的年利润增量,建立了关于的两个回归模型;
模型①:由最小二乘公式可求得与的线性回归方程:;
模型②:由图中样本点的分布,可以认为样本点集中在曲线:的附近.对投资金额做交换,令,且有,,,.
(ⅰ)根据所给的统计量,求模型②中关于的回归方程;
(ⅱ)根据下列表格中的数据,比较两种模型的相关指数R2,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测投资金额为20万元时的年利润增量(结果保留两位小数).
回归模型 | 模型① | 模型② |
回归方程 | ||
102.28 | 36.19 |
样本()的最小二乘估计公式为,;
相关指数.
参考数据:,,,.
22-23高二上·四川攀枝花·期末 查看更多[2]
更新时间:2023-12-25 16:52:49
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
【推荐1】某市气象站观测点记录的连续天里,指数(空气质量指数)与当天的空气水平可见度(单位cm)的情况如下表1:
表1
该市某月指数频数分布如下表2:
表2
(1)设,根据表1的数据,求出关于的回归方程;
(参考公式:;其中,)
(2)小张开了一家洗车店,经统计,当不高于时,洗车店平均每天亏损约元;当在至时,洗车店平均每天收入月元;当大于时,洗车店平均每天收入约元;根据表估计小张的洗车店该月份平均每天的收入.
表1
表2
频数 |
(参考公式:;其中,)
(2)小张开了一家洗车店,经统计,当不高于时,洗车店平均每天亏损约元;当在至时,洗车店平均每天收入月元;当大于时,洗车店平均每天收入约元;根据表估计小张的洗车店该月份平均每天的收入.
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
【推荐2】某地级市共有200000中小学生,其中有7%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1000元、1500元、2000元.经济学家调查发现,当地人均可支配年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“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年的人均可支配年收入,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,其中年份取13时代表2013年,与(万元)近似满足关系式,其中为常数.(2013年至2019年该市中学生人数大致保持不变)
其中,
(Ⅰ)估计该市2018年人均可支配年收入;
(Ⅱ)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,其回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
②
其中,
(Ⅰ)估计该市2018年人均可支配年收入;
(Ⅱ)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,其回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
②
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
【推荐1】在一段时间内,某种商品的价格x(元)和需求量y(件)之间的一组数据如下表所示:
求出y关于x的线性回归方程,并说明拟合效果的好坏.
(参考数据:)
价格x/元 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
需求量y/件 | 56 | 50 | 43 | 41 | 37 |
(参考数据:)
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐2】某购物网站对在7座城市的线下体验店的广告费指出万元和销售额万元的数据统计如下表:
(1)若用线性回归模型拟合y与x关系,求y关于x的线性回归方程.
(2)若用对数函数回归模型拟合y与x的关系,可得回归方程,经计算对数函数回归模型的相关指数约为0.95,请说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测A城市的广告费用支出8万元时的销售额.
参考数据:,,,,,.
参考公式:,
相关指数:(注意:与公式中的相似之处)
城市 | A | B | C | D | E | F | G |
广告费支出 | 1 | 2 | 4 | 6 | 11 | 13 | 19 |
销售额 | 19 | 32 | 40 | 44 | 52 | 53 | 54 |
(2)若用对数函数回归模型拟合y与x的关系,可得回归方程,经计算对数函数回归模型的相关指数约为0.95,请说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测A城市的广告费用支出8万元时的销售额.
参考数据:,,,,,.
参考公式:,
相关指数:(注意:与公式中的相似之处)
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐3】某公司为评估两套促销活动方案(方案1运作费用为5元/件;方案2的运作费用为2元件),在某地区部分营销网点进行试点(每个试点网点只采用一种促销活动方案),运作一年后,对比该地区上一年度的销售情况,制作相应的等高条形图如图所示.
(1)请根据等高条形图提供的信息,为该公司今年选择一套较为有利的促销活动方案(不必说明理由);
(2)已知该公司产品的成本为10元/件(未包括促销活动运作费用),为制定本年度该地区的产品销售价格,统计上一年度的8组售价(单位:元/件,整数)和销量(单位:件)如下表所示:
①请根据下列数据计算相应的相关指数,并根据计算结果,选择合适的回归模型进行拟合;
②根据所选回归模型,分析售价定为多少时?利润可以达到最大.
(附:相关指数)
(1)请根据等高条形图提供的信息,为该公司今年选择一套较为有利的促销活动方案(不必说明理由);
(2)已知该公司产品的成本为10元/件(未包括促销活动运作费用),为制定本年度该地区的产品销售价格,统计上一年度的8组售价(单位:元/件,整数)和销量(单位:件)如下表所示:
售价 | 33 | 35 | 37 | 39 | 41 | 43 | 45 | 47 |
销量 | 840 | 800 | 740 | 695 | 640 | 580 | 525 | 460 |
②根据所选回归模型,分析售价定为多少时?利润可以达到最大.
52446.95 | 13142 | 122.89 | |
124650 |
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
【推荐1】从某技术公司开发的某种产品中随机抽取件,测量这些产品的一项质量指标值(记为),由测量结果得如下频率分布直方图:
(1)公司规定:当时,产品为正品;当时,产品为次品.公司每生产一件这种产品,若是正品,则盈利元;若是次品,则亏损元.若将样本频率视为概率,记为生产一件这种产品的利润,求随机变量的分布列和数学期望;
(2)由频率分布直方图可以认为,服从正态分布,其中近似为样本平均数,近似为样本方差(同一组中的数据用该区间的中点值作代表).
①利用该正态分布,求;
②某客户从该公司购买了件这种产品,记表示这件产品中该项质量指标值位于区间内的产品件数,利用①的结果,求.
附:;若,则,.
(1)公司规定:当时,产品为正品;当时,产品为次品.公司每生产一件这种产品,若是正品,则盈利元;若是次品,则亏损元.若将样本频率视为概率,记为生产一件这种产品的利润,求随机变量的分布列和数学期望;
(2)由频率分布直方图可以认为,服从正态分布,其中近似为样本平均数,近似为样本方差(同一组中的数据用该区间的中点值作代表).
①利用该正态分布,求;
②某客户从该公司购买了件这种产品,记表示这件产品中该项质量指标值位于区间内的产品件数,利用①的结果,求.
附:;若,则,.
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
【推荐2】为评估设备生产某种零件的性能,从设备生产该零件的流水线上随机抽取100个零件为样本,测量其直径后,整理得到下表:
经计算,样本的平均值,标准差,以频率值作为概率的估计值.
(I)为评判一台设备的性能,从该设备加工的零件中任意抽取一件,记其直径为,并根据以下不等式进行判定(表示相应事件的概率):
①;
②;
③.
判定规则为:若同时满足上述三个式子,则设备等级为甲;若仅满足其中两个,则等级为乙,若仅满足其中一个,则等级为丙;若全部都不满足,则等级为了.试判断设备的性能等级.
(Ⅱ)将直径尺寸在之外的零件认定为是“次品”.
①从设备的生产流水线上随机抽取2个零件,求其中次品个数的数学期望;
②从样本中随意抽取2个零件,求其中次品个数的数学期望.
直径/mm | 58 | 59 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | |
件数 | 1 | 1 | 3 | 5 | 6 | 19 | 33 | |
直径/mm | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 73 | 合计 |
件数 | 18 | 4 | 4 | 2 | 1 | 2 | 1 | 100 |
经计算,样本的平均值,标准差,以频率值作为概率的估计值.
(I)为评判一台设备的性能,从该设备加工的零件中任意抽取一件,记其直径为,并根据以下不等式进行判定(表示相应事件的概率):
①;
②;
③.
判定规则为:若同时满足上述三个式子,则设备等级为甲;若仅满足其中两个,则等级为乙,若仅满足其中一个,则等级为丙;若全部都不满足,则等级为了.试判断设备的性能等级.
(Ⅱ)将直径尺寸在之外的零件认定为是“次品”.
①从设备的生产流水线上随机抽取2个零件,求其中次品个数的数学期望;
②从样本中随意抽取2个零件,求其中次品个数的数学期望.
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适中
(0.65)
名校
【推荐3】某厂新开设了一条生产线,生产一种零件,为了监控生产线的生产情况,每天需抽检10件产品,监测各件的核心指标,下表是某天抽检的核心指标数据:
(1)求上表数据的平均数和方差;
(2)若认为这条生产线正常状态下生产的零件尺寸服从正态分布.如果出现了之外的零件,就认为生产过程出现了异常,需停止生产并检查设备.
①下面是另一天抽检的核心指标数据:
用(1)中的平均数和标准差s作为和的估计值和,利用和判断这天是否需停止生产并检查设备;
②假设生产线状态正常,记X表示一天内抽取的10个零件中其尺寸在之外的零件数,求及X的数学期望.
附:若随机变量X服从正态分布,则,,.
9.7 | 10.1 | 9.8 | 10.2 | 9.7 | 9.9 | 10.2 | 10.2 | 10.0 | 10.2 |
(2)若认为这条生产线正常状态下生产的零件尺寸服从正态分布.如果出现了之外的零件,就认为生产过程出现了异常,需停止生产并检查设备.
①下面是另一天抽检的核心指标数据:
10.1 | 10.3 | 9.7 | 9.8 | 10.0 | 9.8 | 10.3 | 10.0 | 10.7 | 9.8 |
②假设生产线状态正常,记X表示一天内抽取的10个零件中其尺寸在之外的零件数,求及X的数学期望.
附:若随机变量X服从正态分布,则,,.
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