为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机调查了5对父子的身高,统计数据如下表所示.
(1)从这五对父子任意选取两对,用编号表示出所有可能取得的结果,并求随机事件 “两对父子中儿子的身高都不低于父亲的身高”发生的概率;
(2)由表中数据,利用“最小二乘法”求关于的回归直线的方程.
参考公式:,;回归直线:.
编 号 | A | B | C | D | E |
父亲身高 | 174 | 176 | 176 | 176 | 178 |
儿子身高 | 175 | 175 | 176 | 177 | 177 |
(2)由表中数据,利用“最小二乘法”求关于的回归直线的方程.
参考公式:,;回归直线:.
更新时间:2019-11-10 14:17:50
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【推荐1】某企业2017年至2021年年销售量收益y(单位:百万元)与广告投入x(单位:万元)的数据如下表:
表中的数据显示,可用一元线性回归模型建议x与y之间的经验回归方程.
(1)求年销售收益y关于广告投入x的经验回归方程;
(2)求决定系数R2的值.
参考公式:经验回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,,
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
广告投入x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年销售收益y | 2 | 3 | 3 | 6 | 7 |
(1)求年销售收益y关于广告投入x的经验回归方程;
(2)求决定系数R2的值.
参考公式:经验回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,,
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【推荐2】一般来说,一个人脚掌越长,他的身高就越高.现对10名成年人的脚掌长与身高进行测量,得到数据(单位均为)作为样本如下表所示.
(1)在上表数据中,以“脚掌长”为横坐标,“身高”为纵坐标,作出散点图后,发现散点在一条直线附近,试求“身高”与“脚掌长”之间的线性回归方程;
(2)若某人的脚掌长为,试估计此人的身高;
(3)在样本中,从身高180cm以上的4人中随机抽取2人作进一步的分析,求所抽取的2人中至少有1人身高在190cm以上的概率.
(参考数据:,,,)
脚掌长(x) | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
身高(y) | 141 | 146 | 154 | 160 | 169 | 176 | 181 | 188 | 197 | 203 |
(2)若某人的脚掌长为,试估计此人的身高;
(3)在样本中,从身高180cm以上的4人中随机抽取2人作进一步的分析,求所抽取的2人中至少有1人身高在190cm以上的概率.
(参考数据:,,,)
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【推荐3】某花卉种植研究基地对一种植物在室内进行分批培植试验,以便推广种植.现按4种温度分批进行试验(除温度外,其它生长环境相同,且温度控制在以上),且每批种植总株数均为50.试验后得到如表的统计数据:
(1)请在答题卡上所给的坐标系中画出关于的散点图,并估计环境温度在时,推广种植植物死亡的概率;
(2)请根据散点图,判断与哪个回归模型适合作为与的回归方程类型(不需说明理由),并根据你的选择求出回归方程(结果精确到0.001);
(3)若植物投入推广种植中,要求每50株中死亡的株数不超过14株,那么种植最高温度应控制为多少?
(结果保留整数)参考数据:,,.
附:回归直线方程中斜率与截距的最小二乘估计分别是:,..
温度 | 16 | 14 | 12 | 8 |
死亡株数 | 11 | 9 | 8 | 5 |
(1)请在答题卡上所给的坐标系中画出关于的散点图,并估计环境温度在时,推广种植植物死亡的概率;
(2)请根据散点图,判断与哪个回归模型适合作为与的回归方程类型(不需说明理由),并根据你的选择求出回归方程(结果精确到0.001);
(3)若植物投入推广种植中,要求每50株中死亡的株数不超过14株,那么种植最高温度应控制为多少?
(结果保留整数)参考数据:,,.
附:回归直线方程中斜率与截距的最小二乘估计分别是:,..
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【推荐1】下面给出了根据我国2013年2019年水果人均占有量(单位:)和年份代码绘制的散点图和线性回归方程的残差图(2013年2019年的年份代码分别为1~7).
(1)根据散点图相应数据计算得,,求关于回归方程;
(2)由(1)中的回归方程预测2020年我国水果人均占有量;
(3)根据线性回归方程的残差图,分析线性回归方程的拟合效果.
参考公式:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
(1)根据散点图相应数据计算得,,求关于回归方程;
(2)由(1)中的回归方程预测2020年我国水果人均占有量;
(3)根据线性回归方程的残差图,分析线性回归方程的拟合效果.
参考公式:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
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【推荐2】某公司为了解某产品的获利情况,将今年1至7月份的销售收入(单位:万元)与纯利润(单位:万元)的数据进行整理后,得到如下表格:
该公司先从这7组数据中选取5组数据求纯利润关于销售收入的线性回归方程,再用剩下的2组数据进行检验.假设选取的是2月至6月的数据.
(1)求纯利润关于销售收入的线性回归方程(精确到0.01);
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检验数据的误差均不超过0.1万元,则认为得到的线性回归方程是理想的.试问该公司所得线性回归方程是否理想?
参考公式:,,,;参考数据:.
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
销售收入 | 13 | 13.5 | 13.8 | 14 | 14.2 | 14.5 | 15 |
纯利润 | 3.2 | 3.8 | 4 | 4.2 | 4.5 | 5 | 5.5 |
(1)求纯利润关于销售收入的线性回归方程(精确到0.01);
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检验数据的误差均不超过0.1万元,则认为得到的线性回归方程是理想的.试问该公司所得线性回归方程是否理想?
参考公式:,,,;参考数据:.
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(1)求选取的这1000台车中,销售价格的中位数以及销售价格在内的车辆的台数;
(2)从抽取的这1000台车辆中,抽取销售价格在内的车辆,发现其中新能源汽车恰好有2台,再从上面抽取的这几辆车中随机抽取3台,求抽取的这3台车中恰有1台新能源汽车的概率.
(1)求选取的这1000台车中,销售价格的中位数以及销售价格在内的车辆的台数;
(2)从抽取的这1000台车辆中,抽取销售价格在内的车辆,发现其中新能源汽车恰好有2台,再从上面抽取的这几辆车中随机抽取3台,求抽取的这3台车中恰有1台新能源汽车的概率.
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【推荐2】“己亥末,庚子春,荆楚大疫,染者数万.众惶恐,举国防,皆闭户,道无车舟,万巷空寂.幸,医无私,警无畏,民齐心,能者竭力,万民同心.”为了响应教育部门“停课不停学”的号召,各学校纷纷开展网络授课活动.某学校为了解该校高一年级学生“停课不停学”期间学习情况,对某次考试成绩进行分析,从中抽取了名学生的成绩作为样本进行统计.该校全体学生的成绩均在[60,140),按照[60,70),[70,80),[80,90),[90,100),[100,110),[110,120),[120,130),[130,140)的分组作出频率分布直方图如图(1)所示,样本中分数在[70,90)内的所有数据的茎叶图如图(2)所示.
(1)求和频率分布直方图中的x,y的值;
(2)在选取的样本中,从[60,70)和[130,140)两个分数段的学生中随机抽取2名学生进行调研,求抽取的两名学生的分数都在[130,140)内的概率.
(1)求和频率分布直方图中的x,y的值;
(2)在选取的样本中,从[60,70)和[130,140)两个分数段的学生中随机抽取2名学生进行调研,求抽取的两名学生的分数都在[130,140)内的概率.
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