近些年来,促进新能源汽车产业发展政策频出,新能源市场得到很大发展,销量及渗透率远超预期,新能源几乎成了各个汽车领域的热点.某车企通过市场调研并进行粗略模拟,得到研发投入(亿元)与经济收益(亿元)的数据,统计如下:
(1)计算的相关系数,并判断是否可以认为研发投入与经济收益具有较高的线性相关程度:(若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高)
(2)求出关于的线性回归方程,并预测研发投入10亿元时的经济收益.
参考数据:
附:相关系数,线性回归方程的斜率,截距.
研发投入亿元 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
经济收益亿元 | 2.5 | 4 | 6.5 | 9 | 10.5 |
(1)计算的相关系数,并判断是否可以认为研发投入与经济收益具有较高的线性相关程度:(若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高)
(2)求出关于的线性回归方程,并预测研发投入10亿元时的经济收益.
参考数据:
附:相关系数,线性回归方程的斜率,截距.
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更新时间:2024-04-21 17:14:12
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【推荐1】《中华人民共和国道路交通安全法》第47条的相关规定:机动车行经人行横道时,应当减速慢行;遇行人正在通过人行横道,应当停车让行,俗称“礼让斑马线”,《中华人民共和国道路交通安全法》第90条规定:对不礼让行人的驾驶员处以扣3分,罚款50元的处罚.下表是某市一主干路口监控设备所抓拍的5个月内驾驶员不“礼让斑马线”行为统计数据:
(Ⅰ)请利用所给数据求违章人数与月份之间的回归直线方程并预测该路口7月份的不“礼让斑马线”违章驾驶员人数;
(Ⅱ)交警从这5个月内通过该路口的驾驶员中随机抽查了50人,调查驾驶员不“礼让斑马线”行为与驾龄的关系,得到如下列联表:
能否据此判断有97.5%的把握认为“礼让斑马线”行为与驾龄有关?
参考公式:,,
(其中)
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
违章驾驶员人数 | 120 | 105 | 100 | 90 | 85 |
(Ⅱ)交警从这5个月内通过该路口的驾驶员中随机抽查了50人,调查驾驶员不“礼让斑马线”行为与驾龄的关系,得到如下列联表:
不礼让斑马线 | 礼让斑马线 | 合计 | |
驾龄不超过1年 | 22 | 8 | 30 |
驾龄1年以上 | 8 | 12 | 20 |
合计 | 30 | 20 | 50 |
参考公式:,,
(其中)
0.150 | 0.100 | 0.050 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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【推荐2】应对严重威胁人类生存与发展的气候变化,其关键在于“控碳”,其必由之路是先实现“碳达峰”,而后实现“碳中和”,2020年第七十五届联合国大会上,我国向世界郑重承诺:力争在2030年前实现“碳达峰”,努力争取在2060年前实现“碳中和”.近年来,国家积极发展新能源汽车,某品牌的新能源汽车某区域在2021年11月至2022年3月这5个月的销售量y(单位:百辆)的数据如下表:
(1)依据表中的统计数据,求月销售量y与月份代码x间的线性相关系数r(精确到0.01),并判断y与x是否具有较高的线性相关程度?(附:若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高.)
(2)求月销售量y与月份代码x的线性回归方程.并预测2022年8月份该区域的销售量(单位:百辆).
参考数据:.
参考公式:相关系数,,,其中为样本平均值.
月份 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 | 2022年2月 | 2022年3月 |
月份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
月销售量(百辆) | 45 | 56 | 64 | 68 | 72 |
(2)求月销售量y与月份代码x的线性回归方程.并预测2022年8月份该区域的销售量(单位:百辆).
参考数据:.
参考公式:相关系数,,,其中为样本平均值.
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【推荐1】某沙漠地区经过治理,生态环境得到很大改善,野生动物数量有所增加.为调查该地区某种野生动物的数量,将其分成面积相近的个地块,从这些地块中用简单随机抽样的方法抽取个作为样区,调查得到样本数据,其中和分别表示第个样区的植物覆盖面积(单位:公顷)和这种野生动物的数量,并计算得:,,,,.
(1)求该地区这种野生动物数量的估计值;
(2)求样本的相关系数(精确到);
(3)根据现有统计资料,各地块间植物覆盖面积差异很大.为提高样本的代表性以获得该地区这种野生动物数量更准确的估计,请给出一种你认为更合理的抽样方法,并说明理由.
(1)求该地区这种野生动物数量的估计值;
(2)求样本的相关系数(精确到);
(3)根据现有统计资料,各地块间植物覆盖面积差异很大.为提高样本的代表性以获得该地区这种野生动物数量更准确的估计,请给出一种你认为更合理的抽样方法,并说明理由.
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【推荐2】为打造“四态融合、产村一体”,望山、见水、忆乡愁的美丽乡村,增加农民收入,某乡政府统计了景区农家乐在2012年-2018年中任选年的接待游客人数(单位:万人)的数据,结果如下表:
(1)根据数据说明变量,是正相关还是负相关;
(2)求相关系数的值,并说明年份与接待游客人数之间线性关系的强弱.(值精确到)
附:线性回归方程的斜率的最小二乘法估计公式,相关系数的公式分别为,,一般地,当的绝对值大于时,认为两个变量之间有较强的线性相关程度.
参考数据:,,,.
年份 | |||||
年份代号 | |||||
接待游客人数(单位:万人) |
(2)求相关系数的值,并说明年份与接待游客人数之间线性关系的强弱.(值精确到)
附:线性回归方程的斜率的最小二乘法估计公式,相关系数的公式分别为,,一般地,当的绝对值大于时,认为两个变量之间有较强的线性相关程度.
参考数据:,,,.
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【推荐1】机动车行经人行横道时,应当减速慢行;遇行人正在通过人行横道,应当停车让行,俗称“礼让行人”.下表是某市一主干道路口监控设备所抓拍的个月内驾驶员不“礼让行人”行为统计数据:
(1)由表中看出,可用线性回归模型拟合违章人次与月份之间的关系,求关于的回归直线方程,并预测该路口月份不“礼让行人”的违章驾驶人次;
(2)交警从这个月内通过该路口的驾驶员中随机抽查人,调查驾驶员不“礼让行人”行为与驾龄的关系,得到下表:
能否据此判断有的把握认为“礼让行人”行为与驾龄有关?
附:,,(其中).
月份 | |||||
违章驾驶人次 |
(2)交警从这个月内通过该路口的驾驶员中随机抽查人,调查驾驶员不“礼让行人”行为与驾龄的关系,得到下表:
不礼让行人 | 礼让行人 | |
驾龄不超过年 | ||
驾龄年以上 |
附:,,(其中).
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【推荐2】某人新房刚装修完,为了监测房屋内空气质量的情况,每天在固定的时间测一次甲醛浓度(单位:),连续测量了10天,所得数据绘制成散点图如下:
用表示第i(,2,…,10)天测得的甲醛浓度,令,经计算得,,.
(1)由散点图可知,y与i可用指数型回归模型进行拟合,请利用所给条件求出回归方程;(系数精确到0.01)
(2)已知房屋内空气中的甲醛浓度的安全范围是低于,则根据(1)中所得回归模型,该新房装修完第几天开始达到此标准?(参考数据:)
用表示第i(,2,…,10)天测得的甲醛浓度,令,经计算得,,.
(1)由散点图可知,y与i可用指数型回归模型进行拟合,请利用所给条件求出回归方程;(系数精确到0.01)
(2)已知房屋内空气中的甲醛浓度的安全范围是低于,则根据(1)中所得回归模型,该新房装修完第几天开始达到此标准?(参考数据:)
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【推荐3】由于往届高三年级数学学科的学习方式大都是“别题-讲题-再刷题”的模式效果不理想,某中学的数学课堂教改采用了“记题型-刷题-检测效果”的模式,并记录了学生的记题型时间(单位:h)与检测效果y的数据如表所示:
(1)据统计表明,y与t之间具有线性相关关系,请用相关系数r加以说明(若,则认为y与t有很强的线性相关关系,否则认为没有很强的线性相关关系);
(2)建立y关于t的回归方程,并预测该学生记题型的检测效果;
参考公式:回归直线中斜率和截距的最小二乘估计分别为,;相关系数;参考数据:,,,.
记题型时间 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
检测效果y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
(2)建立y关于t的回归方程,并预测该学生记题型的检测效果;
参考公式:回归直线中斜率和截距的最小二乘估计分别为,;相关系数;参考数据:,,,.
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