某地区响应“节能减排,低碳生活”的号召,开展系列的措施控制碳排放.环保部门收集到近5年内新增碳排放数量,如下表所示,其中x为年份代号,y(单位:万吨)代表新增碳排放量.
(1)请计算并用相关系数的数值说明与间具有较强的线性相关性(若,则线性相关程度较高);
(2)求关于的线性回归方程,并据此估计该地区年的新增碳排放.
参考数据:,,,,,,.
参考公式:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式,相关系数r的公式分别为,,.
年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新增碳排放万吨 | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
(2)求关于的线性回归方程,并据此估计该地区年的新增碳排放.
参考数据:,,,,,,.
参考公式:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式,相关系数r的公式分别为,,.
23-24高二上·陕西渭南·期末 查看更多[5]
辽宁省沈阳市辽宁实验中学北校2023-2024学年高二下学期4月阶段测试数学试题(已下线)9.1 线性回归分析(2)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7大题型)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)陕西省韩城市2023-2024学年高二上学期期末统考数学试题
更新时间:2024-03-03 19:38:55
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【推荐1】在政府工作报告指出,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:
(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”现从个销售数据中任取个,求“好数据”至少有个的概率.
参考数据:参考公式:线性回归方程中,的估计值分别为,
单价 千元 | ||||||
销量 百件 |
(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”现从个销售数据中任取个,求“好数据”至少有个的概率.
参考数据:参考公式:线性回归方程中,的估计值分别为,
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【推荐2】如表为某中学近5年被卓越大学联盟录取的学生人数.记2015年的年份序号为1,2016年的年份序号为2,…,2019年的年份序号为5.
(1)求关于的线性回归方程,并估计2020年该中学被卓越大学联盟录取的学生人数.
(2)若在2015年和2019年被卓越大学联盟录取的学生中分层抽样7人,再从这7人中任选2人,求这2人恰好来自同一年份的概率.
参考数据:=55,=2920.参考公式:=,
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
录取人数y | 100 | 130 | 170 | 200 | 250 |
(1)求关于的线性回归方程,并估计2020年该中学被卓越大学联盟录取的学生人数.
(2)若在2015年和2019年被卓越大学联盟录取的学生中分层抽样7人,再从这7人中任选2人,求这2人恰好来自同一年份的概率.
参考数据:=55,=2920.参考公式:=,
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【推荐3】对某产品1到6月份销售量及其价格进行调查,其售价x和销售量y之间的一组数据如下表所示:
(1)根据1至5月份的数据,求出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0.5元,则认为所得到的回归直线方程是理想的,试问所得到的回归直线方程是否理想?
(3)预计在今后的销售中,销售量与单价仍然服从(1)中的关系,且该产品的成本是2.5元/件,为获得最大利润,该产品的单价应定为多少元?
月份i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
单价(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 | 8 |
销售量(件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 | 14 |
(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0.5元,则认为所得到的回归直线方程是理想的,试问所得到的回归直线方程是否理想?
(3)预计在今后的销售中,销售量与单价仍然服从(1)中的关系,且该产品的成本是2.5元/件,为获得最大利润,该产品的单价应定为多少元?
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【推荐1】某校在一次强基计划模拟考试后,从全体考生中随机抽取52名,获取他们本次考试的数学成绩(x)和物理成绩(y),绘制成如图散点图:
根据散点图可以看出y与x之间有线性相关关系,但图中有两个异常点A,B.经调查得知,A考生由于重感冒导致物理考试发挥失常,B考生因故未能参加物理考试.为了使分析结果更科学准确,剔除这两组数据后,对剩下的数据作处理,得到一些统计的值:,,,,,其中,分别表示这50名考生的数学成绩、物理成绩,,2,…,50,y与x的相关系数.
(1)若不剔除A,B两名考生的数据,用52组数据作回归分析,设此时y与x的相关系数为r0.试判断r0与r的大小关系(不必说明理由);
(2)求y关于x的线性回归方程(系数精确到0.01),并估计如果B考生加了这次物理考试(已知B考生的数学成绩为125分),物理成绩是多少?(精确到0.1)
附:线性回归方程中中:,.
根据散点图可以看出y与x之间有线性相关关系,但图中有两个异常点A,B.经调查得知,A考生由于重感冒导致物理考试发挥失常,B考生因故未能参加物理考试.为了使分析结果更科学准确,剔除这两组数据后,对剩下的数据作处理,得到一些统计的值:,,,,,其中,分别表示这50名考生的数学成绩、物理成绩,,2,…,50,y与x的相关系数.
(1)若不剔除A,B两名考生的数据,用52组数据作回归分析,设此时y与x的相关系数为r0.试判断r0与r的大小关系(不必说明理由);
(2)求y关于x的线性回归方程(系数精确到0.01),并估计如果B考生加了这次物理考试(已知B考生的数学成绩为125分),物理成绩是多少?(精确到0.1)
附:线性回归方程中中:,.
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【推荐2】某杂志社近9年来的纸质广告收入(单位:千万元)如表所示:
(1)根据2012年至2020年的数据,求与之间的线性相关系数(精确到0.001).
(2)根据2016年至2020年的数据,求与之间的线性相关系数(精确到0.001).
(3)如果要用回归直线方程预测该杂志社2021年的纸质广告收入,现在有两个方案,方案一:选取这9年的数据进行预测,方案二:选取后5年的数据进行预测.请你从实际生活背景以及线性相关性的角度分析哪个方案更合适.(当时认为两个变量有很强的线性相关关系.)
年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
时间代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
纸质广告收入 | 2 | 2.2 | 2.5 | 2.6 | 3 | 2.4 | 2.2 | 2 | 1.8 |
(2)根据2016年至2020年的数据,求与之间的线性相关系数(精确到0.001).
(3)如果要用回归直线方程预测该杂志社2021年的纸质广告收入,现在有两个方案,方案一:选取这9年的数据进行预测,方案二:选取后5年的数据进行预测.请你从实际生活背景以及线性相关性的角度分析哪个方案更合适.(当时认为两个变量有很强的线性相关关系.)
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【推荐1】乡村振兴,生态宜居是关键.生态振兴是乡村振兴的重要支撑,良好的生态环境发农村最大的优势和宝贵财富,坚持人与自然和谐共生,走乡村绿色发展之路,加强农村环境污染综合治理,推进农村“厕所革命”,让良好生态成为乡村振兴支撑点.某地区近五年投入改造农村厕所的费用(单位:十万元)数据如表所示:
(1)根据数据资料,是否可用一元线性回归模型拟合y与x的关系,请用样本相关系数r加以说明(精确到0.01);
(2)求出y关于x的经验回归方程,并预测2023年该地区投入改造农村厕所的费用为多少万元?
附注:当考数据:.
参考公式:;经验回归方程中,,.
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
改造费用y | 5 | 6 | 7 | 8 | 10 |
(2)求出y关于x的经验回归方程,并预测2023年该地区投入改造农村厕所的费用为多少万元?
附注:当考数据:.
参考公式:;经验回归方程中,,.
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【推荐2】近年来,随着社会对教育的重视,家庭的平均教育支出增长较快,随机抽样调查某市2015~2021年的家庭平均教育支出,得到如下折线图.(附:年份代码1~7分别对应的年份是2015~2021).
经计算得,,,,.
(1)用线性回归模型拟合y与t的关系,求出相关系数r(精确到0.01),并指出是哪一层次的相关性?
(2)建立y关于t的回归方程;
(3)若2022年该市某家庭总支出为10万元,预测该家庭教育支出约为多少万元?
附:(i)相关系数:;相关系数时相关性较强,时相关性一般,时相关性较弱.
(ii)线性回归方程:,其中,
经计算得,,,,.
(1)用线性回归模型拟合y与t的关系,求出相关系数r(精确到0.01),并指出是哪一层次的相关性?
(2)建立y关于t的回归方程;
(3)若2022年该市某家庭总支出为10万元,预测该家庭教育支出约为多少万元?
附:(i)相关系数:;相关系数时相关性较强,时相关性一般,时相关性较弱.
(ii)线性回归方程:,其中,
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【推荐1】中国是世界上沙漠化最严重的国家之一,沙漠化造成生态系统失衡,可耕地面积不断缩小,对中国工农业生产和人民生活带来严重影响.随着综合国力逐步增强,西北某地区大力兴建防风林带,引水拉沙,引洪淤地,开展了改造沙漠的巨大工程,该地区于2017年投入沙漠治理经费2亿元,从2018年到2020年连续3年每年增加沙漠治理经费1亿元,近4年投入的沙漠治理经费(亿元)和沙漠治理面积(万亩)的相关数据如下表所示:
(1)通过绘制散点图看出,可用线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以说明;(结果保留3位小数)
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该地区沙漠治理面积是否可突破100万亩.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
参考数据:,,,,.
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
2 | 3 | 4 | 5 | |
26 | 39 | 49 | 54 |
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该地区沙漠治理面积是否可突破100万亩.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
参考数据:,,,,.
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【推荐2】消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标;它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标,是监测经济周期变化的重要依据.消费者信心指数值介于0和200之间.指数超过100时,表明消费者信心处于强信心区;指数等于100时,表示消费者信心处于强弱临界点;指数小于100时,表示消费者信心处于弱信心区.我国某城市从2016年到2019年各季度的消费者信心指数如下表1:
记2016年至2019年年份序号为,该城市各年消费者信心指数的年均值(四舍五入取整)为y,x与y的关系如下表2:
(1)该城市在2017年和2018年的四个季度的消费者信心指数中各任取一个,求2018年的消费者信心指数不小于2017年的消费者信心指数的概率;
(2)根据表2得到线性回归方程为:,求的值,并预报该城市2020年消费者信心指数的年平均值.
(3)根据表2计算的相关系数r(保留两位小数),并判断是否正相关很强.
参考数据和公式:;;;;;;当时,y与x正相关很强.
2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | |
第一季度 | 104.50 | 111.70 | 118.50 | 119.30 |
第二季度 | 104.00 | 110.20 | 114.60 | 118.20 |
第三季度 | 105.50 | 114.20 | 110.20 | 118.10 |
第四季度 | 106.80 | 113.20 | 113.20 | 119.30 |
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 |
消费者信心指数年均值y | 105 | 112 | 114 | 119 |
(2)根据表2得到线性回归方程为:,求的值,并预报该城市2020年消费者信心指数的年平均值.
(3)根据表2计算的相关系数r(保留两位小数),并判断是否正相关很强.
参考数据和公式:;;;;;;当时,y与x正相关很强.
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【推荐3】高二理科班有60名同学参加某次考试,从中随机抽选出5名同学,他们的数学成绩与物理成绩如下表:
数据表明与之间有较强的线性相关性.
(1)求关于的线性回归方程,并估计该班某同学的数学成绩为90分时的物理成绩;
(2)在本次考试中,规定数学成绩达到125分为数学优秀,物理成绩达到100分为物理优秀.若该班的数学优秀率与物理优秀率分别为50%和60%,且所有同学中数学优秀但物理不优秀的同学共有6人,请你在答卷页上填写下面的2×2列联表,依据小概率值0.01的独立性检验,分析数学优秀与物理优秀有关系?
参考公式及数据:,,,,,其中.
下表是独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值.
数学成绩 | 140 | 130 | 120 | 110 | 100 |
物理成绩 | 110 | 90 | 100 | 80 | 70 |
(1)求关于的线性回归方程,并估计该班某同学的数学成绩为90分时的物理成绩;
(2)在本次考试中,规定数学成绩达到125分为数学优秀,物理成绩达到100分为物理优秀.若该班的数学优秀率与物理优秀率分别为50%和60%,且所有同学中数学优秀但物理不优秀的同学共有6人,请你在答卷页上填写下面的2×2列联表,依据小概率值0.01的独立性检验,分析数学优秀与物理优秀有关系?
数学成绩 | 物理成绩 | 合计 | |
物理优秀 | 物理不优秀 | ||
数学优秀 | |||
数学不优秀 | |||
合计 |
下表是独立性检验中几个常用的小概率值和相应的临界值.
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