下面给出了根据我国2012年~2018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(2012年~2018年的年份代码分别为1~7).
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,求关于的线性回归方程;
(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.(精确到0.01)
附:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:.
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,求关于的线性回归方程;
(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.(精确到0.01)
附: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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(已下线)FHsx1225yl137(已下线)第八章 成对数据的统计分析(提高卷)-《阳光测评》2020-2021学年高二数学单元提升卷(人教A版2019选择性必修第三册)2020届山东省高考模拟考试数学试题(2019年12月)
更新时间:2019-12-04 16:06:14
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解题方法
【推荐1】2020年,是人类首次成功从北坡登顶珠峰60周年,也是中国首次精确测定并公布珠峰高程的45周年.华为帮助中国移动开通珠峰峰顶5G,有助于测量信号的实时开通,为珠峰高程测量提供通信保障,也验证了超高海拔地区5G信号覆盖的可能性,在持续高风速下5G信号的稳定性,在条件恶劣地区通过简易设备传输视频信号的可能性.正如任总在一次采访中所说:“华为公司价值体系的理想是为人类服务.”有人曾问,在珠峰开通5G的意义在哪里?“我认为它是科学技术的一次珠峰登顶,告诉全世界,华为5G、中国5G的底气来自哪里.现在,5G的到来给人们的生活带来更加颠覆性的变革,某IT公司基于领先技术的支持,5G经济收入在短期内逐月攀升,该IT公司在1月份至6月份的5G经济收入y(单位:百万元)关于月份x的数据如下表所示,并根据数据绘制了如图所示的散点图.
(1)根据散点图判断,与(a,b,c,d均为常数)哪一个更适宜作为5G经济收入y关于月份x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)的结果及表中的数据,求出y关于x的回归方程,并预测该公司7月份的5G经济收入.(结果保留小数点后两位)
(3)从前6个月的收入中抽取2个,记收入超过20百万元的个数为X,求X的分布列和数学期望.参考数据:
其中,设(i=1,2,3,4,5,6).
参考公式:对于一组具有线性相关关系的数据(,)(i=1,2,3,…,n),其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
月份x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
收入y(百万元) | 6.6 | 8.6 | 16.1 | 21.6 | 33.0 | 41.0 |
(2)根据(1)的结果及表中的数据,求出y关于x的回归方程,并预测该公司7月份的5G经济收入.(结果保留小数点后两位)
(3)从前6个月的收入中抽取2个,记收入超过20百万元的个数为X,求X的分布列和数学期望.参考数据:
3.50 | 21.15 | 2.85 | 17.70 | 125.35 | 6.73 | 4.57 | 14.30 |
参考公式:对于一组具有线性相关关系的数据(,)(i=1,2,3,…,n),其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
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名校
【推荐2】为了推广电子支付,某公交公司推出支付宝和微信扫码支付乘车优惠活动,活动期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,现用表示活动推出第天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如表1所示:
表1
根据以上数据绘制了散点图.
(1)根据散点图判断,在活动期内,与(,均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据建立关于的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
(3)优惠活动结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下
车队为缓解周边居民出行压力,以90万元的单价购进了一批新车,根据以往的经验可知每辆车每个月的运营成本约为0.978万元.已知该线路公交车票价为2元,使用现金支付的乘客无优惠,使用乘车卡支付的乘客享受8折优惠,扫码支付的乘客随机优惠,根据统计结果得知,使用扫码支付的乘客中有的概率享受6折优惠,有的概率享受7折优惠,有的概率享受8折优惠,有的概率享受9折优惠.预计该车队每辆车每个月有1.5万人次乘车,根据所给数据,以事件发生的频率作为相应事件发生的概率,在不考虑其它因素的条件下,按照上述收费标准,假设这批车需要年才能开始盈利,求的值.
参考数据:
其中,.
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估计公式分别为:,.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
6 | 12 | 23 | 34 | 65 | 106 | 195 |
根据以上数据绘制了散点图.
(1)根据散点图判断,在活动期内,与(,均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表1中的数据建立关于的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
(3)优惠活动结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下
支付方式 | 现金 | 乘车卡 | 扫码 |
比列 | 10% | 54% | 36% |
参考数据:
63 | 1.55 | 2561 | 50.40 | 3.55 |
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估计公式分别为:,.
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(0.65)
【推荐3】近期济南公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用表示活动推出的天数, 表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如表所示:
根据以上数据,绘制了散点图.
(1)根据散点图判断,在推广期内, 与(均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于活动推出天数的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立关于的回归方程,并预测活动推出第天使用扫码支付的 人次;
(3)推广期结束后,为更好的服务乘客,车队随机调查了人次的乘车支付方式,得到如下结果:
已知该线路公交车票价元,使用现金支付的乘客无优惠,使用乘车卡支付的乘客享受折优惠,扫码支付的乘客随机优惠,根据调查结果发现:使用扫码支付的乘客中有名乘客享受折优惠,有名乘客享受折优惠,有名乘客享受折优惠.预计该车队每辆车每个月有1万人次乘车,根据所给数据,以事件发生的频率作为相应事件发生的概率,在不考虑其他因素的条件下,按照上述收费标准,试估计该车队一辆车一年的总收入.
参考数据:
其中
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估计公式分别为:
根据以上数据,绘制了散点图.
(1)根据散点图判断,在推广期内, 与(均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于活动推出天数的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立关于的回归方程,并预测活动推出第天使用扫码支付的 人次;
(3)推广期结束后,为更好的服务乘客,车队随机调查了人次的乘车支付方式,得到如下结果:
已知该线路公交车票价元,使用现金支付的乘客无优惠,使用乘车卡支付的乘客享受折优惠,扫码支付的乘客随机优惠,根据调查结果发现:使用扫码支付的乘客中有名乘客享受折优惠,有名乘客享受折优惠,有名乘客享受折优惠.预计该车队每辆车每个月有1万人次乘车,根据所给数据,以事件发生的频率作为相应事件发生的概率,在不考虑其他因素的条件下,按照上述收费标准,试估计该车队一辆车一年的总收入.
参考数据:
其中
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估计公式分别为:
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适中
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【推荐1】2021年暑假,某高中组织了社会实践活动,与林业局合作,对当地近年鸟类变化情况和该地绿化面积进行了统计,得到如下数据:
(1)从这五年中任选3年进行研究,记为鸟类超过100种的年数,求的分布列与数学期望;
(2)若与具有较强的线性相关关系,求关于的线性回归方程,并预测,当该地绿化面积增加到30公顷时鸟类的种数(求回归方程时,,的值保留到整数).
参考公式:,线性回归方程.
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
绿化面积(单位:公顷) | 12 | 15 | 15 | 18 | 20 |
鸟类种数(单位:种) | 80 | 90 | 100 | 150 | 180 |
(2)若与具有较强的线性相关关系,求关于的线性回归方程,并预测,当该地绿化面积增加到30公顷时鸟类的种数(求回归方程时,,的值保留到整数).
参考公式:,线性回归方程.
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐2】小李准备在某商场租一间商铺开服装店,为了解市场行情,在该商场调查了20家服装店,统计得到了它们的面积x(单位:)和日均客流量y(单位:百人)的数据,并计算得,,,.
(1)求y关于x的回归直线方程;
(2)已知服装店每天的经济效益,该商场现有的商铺出租,根据(1)的结果进行预测,要使单位面积 的经济效益Z最高,小李应该租多大面积的商铺?
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
(1)求y关于x的回归直线方程;
(2)已知服装店每天的经济效益,该商场现有的商铺出租,根据(1)的结果进行预测,要使
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐1】某企业拟对手机芯片进行科技升级,根据市场调研,得到科技升级投入(亿元)与科技升级直接收益(亿元)的数据统计如下:
根据表格中的数据,当 时,建立了与的两个回归模型:模型①:;模型②:;当 时,确定与满足的线性回归方程为.
(1)根据下列表格中的数据,比较当 时,模型①、②的相关指数的大小,并选择拟合精度更高、更可靠的模型;
(附:刻画回归效果的相关指数)
(2)为鼓励科技创新,当科技升级的投入不少于亿元时,国家给予公司补贴亿元,比较根据市场调研科技升级投入亿元直接收益与投入亿元时科技升级实际收益的预测值的大小;
(附:用最小二乘法求线性回归方程的系数:)
(3)科技升级后,芯片的效率大幅提高,经实际试验得大致服从正态分布.公司对科技升级团队的奖励方案如下:若芯片的效率不超过,不予奖励;若芯片的效率超过,但不超过,每部芯片奖励元;若芯片的效率超过,每部芯片奖励元,记为每部芯片获得的奖励额,求(精确到).
(附:若随机变量,,.)
序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
2 | 3 | 4 | 6 | 9 | 11 | 13 | 15 | 17 | 19 | |
13 | 22 | 31 | 42 | 50 | 56 | 58 | 62 | 63 | 65 |
(1)根据下列表格中的数据,比较当 时,模型①、②的相关指数的大小,并选择拟合精度更高、更可靠的模型;
回归模型 | 模型① | 模型② |
回归方程 | ||
(2)为鼓励科技创新,当科技升级的投入不少于亿元时,国家给予公司补贴亿元,比较根据市场调研科技升级投入亿元直接收益与投入亿元时科技升级实际收益的预测值的大小;
(附:用最小二乘法求线性回归方程的系数:)
(3)科技升级后,芯片的效率大幅提高,经实际试验得大致服从正态分布.公司对科技升级团队的奖励方案如下:若芯片的效率不超过,不予奖励;若芯片的效率超过,但不超过,每部芯片奖励元;若芯片的效率超过,每部芯片奖励元,记为每部芯片获得的奖励额,求(精确到).
(附:若随机变量,,.)
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解题方法
【推荐2】网购已成为当今消费者喜欢的购物方式.某机构对A、B、C、D四家同类运动服装网店的关注人数x(千人)与其商品销售件数y(百件)进行统计对比,得到如下表格,由散点图知,可以用回归直线来近似刻画它们之间的关系.
(1)求y与x的回归直线方程;
(2)在(1)的回归模型中,请用说明销售件数的差异有多大程度是由关注人数引起的?(精确到)
参考公式:.
(1)求y与x的回归直线方程;
(2)在(1)的回归模型中,请用说明销售件数的差异有多大程度是由关注人数引起的?(精确到)
参考公式:.
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