某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费(单位:万元)对年销售量(单位:吨)和年利润(单位:万元)的影响.对近六年的年宣传费和年销售量()的数据作了初步统计,得到如下数据:
经电脑模拟,发现年宣传费(万元)与年销售量(吨)之间近似满足关系式().对上述数据作了初步处理,得到相关的值如表:
(1)根据所给数据,求关于的回归方程;
(2)已知这种产品的年利润与,的关系为若想在年达到年利润最大,请预测年的宣传费用是多少万元?
附:对于一组数据,,…,,其回归直线中的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
年份 | ||||||
年宣传费(万元) | ||||||
年销售量(吨) |
(2)已知这种产品的年利润与,的关系为若想在年达到年利润最大,请预测年的宣传费用是多少万元?
附:对于一组数据,,…,,其回归直线中的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
更新时间:2018-08-29 12:09:57
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【推荐1】已知函数.
(1)若的值域为,求关于的方程的解;
(2)当时,函数在上有三个零点,求的取值范围.
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【推荐2】已知,函数,其中.
(1)设,求的取值范围,并把表示的函数;
(2)求函数的最大值(可以用表示)
(3)设,若对区间内的任意,恒有成立,求实数的取值范围.
(1)设,求的取值范围,并把表示的函数;
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(1)从5月1日至5月5日中任选2天,记发芽的种子数分别为,,求事件“,均小于27”的概率﹔
(2)请根据5月2日至5月4日的数据,求出关于的线性回归方程.
(参考公式:回归直线方程为,其中,)
日期 | 5月1日 | 5月2日 | 5月3日 | 5月4日 | 5月5日 |
温差 | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
发芽数(颗) | 25 | 27 | 32 | 28 | 18 |
(2)请根据5月2日至5月4日的数据,求出关于的线性回归方程.
(参考公式:回归直线方程为,其中,)
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(1)在给定的坐标系中画出散点图;
(2)求出y关于x的回归方程;
(3)试预测加工9个零件需要多少时间?
参考公式:,.
加工零件的个数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
加工的时间y(小时) | 1.5 | 2.4 | 3.2 | 3.9 | 4.5 |
(2)求出y关于x的回归方程;
(3)试预测加工9个零件需要多少时间?
参考公式:,.
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(1)试建立年销量关于年份编号的线性回归方程;
(2)根据(1)中的线性回归方程预测2023年新能源汽车的年销量.
参考公式:,.
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
年份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年销量 | 5 | 7 | 12 | 12 | 14 |
(2)根据(1)中的线性回归方程预测2023年新能源汽车的年销量.
参考公式:,.
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