共享单车是指企业在校园、地铁站点、公共站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务,是一种分时租赁模式,是共享经济的一种新形态.某共享单车企业在城市就“一天中一辆单车的平均成本与租用单车数量之间的关系”进行了调查,并将相关数据统计如下表:
根据以上数据,研究人员设计了两种不同的回归分析模型,得到两个拟合函数:
模型甲:,模型乙:.
(1)为了评价两种模型的拟合效果,完成以下任务:
①完成下表(计算结果精确到0.1元)(备注:,称为相应于点的残差);
②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和及,并通过比较,的大小,判断哪个模型拟合效果更好.
(2)这家企业在城市投放共享单车后,受到广大市民的热烈欢迎并供不应求,于是该企业决定增加单车投放量.根据市场调查,市场投放量达到1万辆时,平均每辆单车一天能收入7.2元;市场投放量达到1.2万辆时,平均每辆单车一天能收入6.8元.若按(1)中拟合效果较好的模型计算一天中一辆单车的平均成本,问该企业投放量选择1万辆还是1.2万辆能获得更多利润?请说明理由.(利润=收入-成本)
租用单车数量(千辆) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 |
每天一辆车平均成本(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.5 |
模型甲:,模型乙:.
(1)为了评价两种模型的拟合效果,完成以下任务:
①完成下表(计算结果精确到0.1元)(备注:,称为相应于点的残差);
租用单车数量(千辆) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | |
每天一辆车平均成本(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.5 | |
模型甲 | 估计值 | 2.4 | 2 | 1.8 | 1.4 | |
残差 | 0 | 0 | 0.1 | 0.1 | ||
模型乙 | 估计值 | 2.3 | 2 | 1.9 | ||
残差 | 0.1 | 0 | 0 |
②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和及,并通过比较,的大小,判断哪个模型拟合效果更好.
(2)这家企业在城市投放共享单车后,受到广大市民的热烈欢迎并供不应求,于是该企业决定增加单车投放量.根据市场调查,市场投放量达到1万辆时,平均每辆单车一天能收入7.2元;市场投放量达到1.2万辆时,平均每辆单车一天能收入6.8元.若按(1)中拟合效果较好的模型计算一天中一辆单车的平均成本,问该企业投放量选择1万辆还是1.2万辆能获得更多利润?请说明理由.(利润=收入-成本)
更新时间:2018-04-27 14:50:11
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【推荐1】据统计,某城市居民年收入(所有居民在一年内收入的总和,单位:亿元)与某类商品销售额(单位:亿元)的10年数据如下表所示:
依据表格数据,得到下面一些统计量的值.
(1)根据表中数据,得到样本相关系数.以此推断,与的线性相关程度是否很强?
(2)根据统计量的值与样本相关系数,建立关于的经验回归方程(系数精确到0.01);
(3)根据(2)的经验回归方程,计算第1个样本点对应的残差(精确到0.01);并判断若剔除这个样本点再进行回归分析,的值将变大还是变小?(不必说明理由,直接判断即可).
附:样本的相关系数,
,,.
第年 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
居民年收入 | 32.2 | 31.1 | 32.9 | 35.7 | 37.1 | 38.0 | 39.0 | 43.0 | 44.6 | 46.0 |
商品销售额 | 25.0 | 30.0 | 34.0 | 37.0 | 39.0 | 41.0 | 42.0 | 44.0 | 48.0 | 51.0 |
379.6 | 391 | 247.624 | 568.9 |
(2)根据统计量的值与样本相关系数,建立关于的经验回归方程(系数精确到0.01);
(3)根据(2)的经验回归方程,计算第1个样本点对应的残差(精确到0.01);并判断若剔除这个样本点再进行回归分析,的值将变大还是变小?(不必说明理由,直接判断即可).
附:样本的相关系数,
,,.
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【推荐2】网络购物已经成为了一种时代潮流,2017年仅“双十一”一天,网络购物交易额就高达近千亿元.某研究机构甲对某运动服装网店在2013至2017五年间的关注人数(万人)与其商品销售件数(千件)进行统计对比,得到如下5组数据.研究机构甲经过研究表中5组数据,发现关注人数与该商品出售件数具有线性相关关系.
(Ⅰ)研究机构甲得到的回归直线方程为,且2014、2016、2017年的残差值分别为,求的值;
(Ⅱ)若另一研究机构乙也在研究该问题,发现若单纯增加各种宣传平台的情况下,商品销售件数(千件)会有明显改变,几乎以形式变化(如下表),请根据下表中前5年的数据再对关注人数和销量进行回归分析.
(1)确定回归方程(精确到0.1),并预测2021年“双十一”关注人数若为10万时,商品销量约为多少?
(2)根据上表中的数据还可以用怎样的回归模型?怎样比较(1)(2)中两个回归模型的效果?
(注:(2)只需回答什么模型和比较的方法,不需要进行计算)
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
关注人数(万人) | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
商品销售件数(千件) | 2.5 | 4 |
(Ⅱ)若另一研究机构乙也在研究该问题,发现若单纯增加各种宣传平台的情况下,商品销售件数(千件)会有明显改变,几乎以形式变化(如下表),请根据下表中前5年的数据再对关注人数和销量进行回归分析.
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2021 |
关注人数(万人) | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 | 10 |
商品销售件数(千件) | 6 | 14 | 22 | 33 | 45 | |
9 | 16 | 25 | 36 | 64 |
(2)根据上表中的数据还可以用怎样的回归模型?怎样比较(1)(2)中两个回归模型的效果?
(注:(2)只需回答什么模型和比较的方法,不需要进行计算)
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【推荐3】2019年上半年我国多个省市暴发了“非洲猪瘟”疫情,生猪大量病死,存栏量急剧下降,一时间猪肉价格暴涨,其他肉类价格也跟着大幅上扬,严重影响了居民的生活.为了解决这个问题,我国政府一方面鼓励有条件的企业和散户防控疫情,扩大生产;另一方面积极向多个国家开放猪肉进口,扩大肉源,确保市场供给稳定.某大型生猪生产企业分析当前市场形势,决定响应政府号召,扩大生产,决策层调阅了该企业过去生产相关数据,就“一天中一头猪的平均成本与生猪存栏数量之间的关系”进行研究.现相关数据统计如下表:
(1)研究员甲根据以上数据认为与具有线性回归关系,请帮他求出关于的线性回归方程(保留小数点后两位有效数字)
(2)研究员乙根据以上数据得出与的回归模型:.为了评价两种模型的拟合结果,请完成以下任务:
①完成下表(计算结果精确到0.01元)(备注:称为相应于点的残差);
②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和及,并通过比较与的大小,判断哪个模型拟合效果更好;
(3)根据市场调查,生猪存栏数量达到1万头时,饲养一头猪每一天的平均收入为7.5元;生猪存栏数量达到1.2万头时,饲养一头猪每一天的平均收入为7.2元.若按(2)中拟合效果较好的模型计算一天中一头猪的平均成本,问该生猪存栏数量选择1万头还是1.2万头能获得更多利润?请说明理由.(利润=收入-成本)
参考公式:,
参考数据: .
生猪存栏数量(千头) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 |
头猪每天平均成本(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.5 |
(1)研究员甲根据以上数据认为与具有线性回归关系,请帮他求出关于的线性回归方程(保留小数点后两位有效数字)
(2)研究员乙根据以上数据得出与的回归模型:.为了评价两种模型的拟合结果,请完成以下任务:
①完成下表(计算结果精确到0.01元)(备注:称为相应于点的残差);
生猪存栏数量(千头) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | |
头猪每天平均成本(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.5 | |
模型甲 | 估计值 | |||||
残差 | ||||||
模型乙 | 估计值 | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.76 | 1.4 |
残差 | 0 | 0 | 0 | 0.14 | 0.1 |
②分别计算模型甲与模型乙的残差平方和及,并通过比较与的大小,判断哪个模型拟合效果更好;
(3)根据市场调查,生猪存栏数量达到1万头时,饲养一头猪每一天的平均收入为7.5元;生猪存栏数量达到1.2万头时,饲养一头猪每一天的平均收入为7.2元.若按(2)中拟合效果较好的模型计算一天中一头猪的平均成本,问该生猪存栏数量选择1万头还是1.2万头能获得更多利润?请说明理由.(利润=收入-成本)
参考公式:,
参考数据: .
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【推荐1】某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得下表数据:
相关公式:,
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x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9的同学的判断力.
x | 6 | 8 | 10 | 12 |
y | 2 | 3 | 5 | 6 |
(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x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9的同学的判断力.
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【推荐2】某单位为了研究用电量度与气温之间的关系,随机统计了某4天的用电量与当天气温,并制作了对照表,如下表:
(1)求关于的线性回归方程;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差不超过1度,则认为得到的线性回归方程是可靠的.若某天的气温和用电量分别为和33度,试问(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
附:.
气温 | 20 | 16 | 12 | 4 |
用电量(度) | 14 | 28 | 44 | 62 |
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差不超过1度,则认为得到的线性回归方程是可靠的.若某天的气温和用电量分别为和33度,试问(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
附:.
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【推荐3】某食品厂为了检查甲、乙两条自动包装流水线的生产情况,随机在这两条流水线上各抽取100件产品作为样本称出它们的质量(单位:毫克),质量值落在的产品为合格品,否则为不合格品.统计数据如下面列联表:
(1)依据的独立性检验,能否认为产品的包装合格与流水线的选择有关联?
附:,其中.
临界值表:
(2)公司工程师抽取几组一小时生产的产品数据进行不合格品情况检查分析,在x(单位:百件)件产品中,得到不合格品数量y(单位:件)的情况汇总如下表所示:
求y关于x的经验回归方程,并预测一小时生产2000件时的不合格品数(精确到1).
附:;.
甲流水线 | 乙流水线 | 总计 | |
合格品 | 92 | 96 | 188 |
不合格品 | 8 | 4 | 12 |
总计 | 100 | 100 | 200 |
附:,其中.
临界值表:
0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
(百件) | 1 | 4 | 7 | 8 | 10 |
(件) | 2 | 14 | 24 | 35 | 40 |
附:;.
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