下表给出的是某城市年至年,人均存款(万元),人均消费(万元)的几组对照数据.
(1)试建立关于的线性回归方程;如果该城市年的人均存款为万元,请根据线性回归方程预测年该城市的人均消费;
(2)计算,并说明线性回归方程的拟合效果.
附:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
年份 | ||||
人均存款(万元) | ||||
人均消费(万元) |
(2)计算,并说明线性回归方程的拟合效果.
附:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
更新时间:2020-02-21 11:49:01
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【推荐1】某企业新研发了一种产品,产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本(元)与生产该产品的数量(千件)有关,经统计得到如下数据:
根据以上数据,绘制了散点图.观察散点图,两个变量不具有线性相关关系,现考虑用反比例函数模型和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为与的相关系数.
(1)用反比例函数模型求关于的回归方程;
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到,并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据:
参考公式:对于一组数据,其回归直线的斜率和截距的最小一乘估计分别为:,,相关系数
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
112 | 61 | 35 | 28 | 25 | 24 |
(1)用反比例函数模型求关于的回归方程;
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到,并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据:
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【推荐2】某书店刚刚上市了《中国古代数学史》,销售前该书店拟定了5种单价进行试销,每本单价(元)试销l天,得到如表单价(元)与销量(册)数据:
(1)已知销量与单价具有线性相关关系,求关于的线性回归方程;
(2)若该书每本的成本为元,要使得售卖时利润最大,请利用所求的线性相关关系确定单价应该定为多少元?(结果保留到整数)
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
单价(元) | |||||
销量(册) |
(1)已知销量与单价具有线性相关关系,求关于的线性回归方程;
(2)若该书每本的成本为元,要使得售卖时利润最大,请利用所求的线性相关关系确定单价应该定为多少元?(结果保留到整数)
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为:,.
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【推荐3】为有效防控疫情,于2021年9月开始,多省份相继启动新冠疫苗加强免疫接种工作.新冠疫苗接种一段时间后,有保护效果削弱的情况存在,加强针的接种则会使这种下降出现“强势反弹”.研究结果显示,接种加强针以后,受种者的抗体水平将大幅提升,加强免疫14天后,抗体水平相当于原来10-30倍,6个月后,能维持在较高水平,并且对德尔塔等变异株出现良好交叉中和作用.某市开展加强免疫接种工作以来,在某一周的接种人数(单位:万人)如下表所示:
规定星期一为第1天,设天数为,当日接种人数为y.
(1)若当日接种人数超过1.8万人,则认为“接种繁忙”,从前4天中随机选择2天,求这2天接种繁忙的概率;
(2)若y关于具有线性相关关系,求y关于x的线性回归方程;
(3)根据所求的线性回归方程分别计算星期五,星期六的预报值,并与当日接种人数的真实值y进行比较.若满足,则可用此回归方程预测以后的接种人数,并预测星期日的接种人数a;若不满足,请说明理由.
参考公式:,.
星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期日 | |
接种人数 | 1.7 | 1.9 | 2.1 | 2.3 | 2.4 | 2.5 | a |
(1)若当日接种人数超过1.8万人,则认为“接种繁忙”,从前4天中随机选择2天,求这2天接种繁忙的概率;
(2)若y关于具有线性相关关系,求y关于x的线性回归方程;
(3)根据所求的线性回归方程分别计算星期五,星期六的预报值,并与当日接种人数的真实值y进行比较.若满足,则可用此回归方程预测以后的接种人数,并预测星期日的接种人数a;若不满足,请说明理由.
参考公式:,.
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【推荐1】某市春节期间家超市的广告费用支出(万元)和销售额(万元)数据如下表:
(1)若用线性回归模型拟合与的关系,求关于的线性回归方程;
(2)用二次函数回归模型拟合与的关系,可得回归方程,经过计算二次函数回归模型和线性回归模型的相关指数分别约为和,请用说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测超市广告费用支出万元时的销售额.
超市 | |||||||
广告费支出 | |||||||
销售额 |
(2)用二次函数回归模型拟合与的关系,可得回归方程,经过计算二次函数回归模型和线性回归模型的相关指数分别约为和,请用说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测超市广告费用支出万元时的销售额.
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【推荐2】下表是我国从2016年到2020年能源消费总量近似值y(单位:千万吨标准煤)的数据表格:
以x为解释变量,y为预报变量,若以为回归方程,则相关指数,若以为回归方程,则相关指数.
(1)判断与哪一个更适宜作为能源消费总量近似值y关于年份代号x的回归方程,并说明理由;
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,求出y关于年份代号x的回归方程.
参考数据:,.
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:,.
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
能源消费总量近似值y(单位:千万吨标准煤) | 442 | 456 | 472 | 488 | 498 |
(1)判断与哪一个更适宜作为能源消费总量近似值y关于年份代号x的回归方程,并说明理由;
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,求出y关于年份代号x的回归方程.
参考数据:,.
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3】某市春节期间7家超市的广告费用支出(万元)和销售额(万元)数据如下表:
(1)若用线性回归模型拟合y与x的关系,求y关于x的线性回归方程;
(2)用二次函数回归模型拟合y与x的关系,可得回归方程,经过计算二次函数回归模型和线性回归模型的相关指数分别约为0.92和0.75,请用说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测A超市广告费用支出3万元时的销售额.
参考数据及公式:,,,,,.
超市 | A | B | C | D | E | F | G |
广告费支出 | 1 | 2 | 4 | 6 | 11 | 13 | 19 |
销售额 | 19 | 32 | 40 | 44 | 52 | 53 | 54 |
(2)用二次函数回归模型拟合y与x的关系,可得回归方程,经过计算二次函数回归模型和线性回归模型的相关指数分别约为0.92和0.75,请用说明选择哪个回归模型更合适,并用此模型预测A超市广告费用支出3万元时的销售额.
参考数据及公式:,,,,,.
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【推荐1】近年来,中国电影市场蓬勃发展,连创票房奇迹,各地陆续新增了许多影院.某市新开业的一家影院借助舒适的环境和较好的观影体验吸引越来越多的人前来观影,该影院的相关负责人统计了刚开业7天内每一天前来观影的人次,用x表示影院开业的天数,y表示每天前来观影的人次(单位:人次).
(1)该影院的相关负责人分别用两种模型①,②(c,d为大于零的常数)进行拟合,得到相应的回归方程并进行残差分析,得到如图所示的残差图.根据残差图,比较模型①、②的拟合效果,应选择哪个模型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)的判断结果求y关于x的回归方程,并预测该影院开业第8天前来观影的人次;
参考数据:
(3)根据(1)选择的模型按照某项指标测定,当差时,则称当天为观影正常日,反之则称为“非观影正常日”,若从该影院开业的这7天中任选3天进行进一步的数据分析,求这3天中含非观影正常日”的概率.
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
(1)该影院的相关负责人分别用两种模型①,②(c,d为大于零的常数)进行拟合,得到相应的回归方程并进行残差分析,得到如图所示的残差图.根据残差图,比较模型①、②的拟合效果,应选择哪个模型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)的判断结果求y关于x的回归方程,并预测该影院开业第8天前来观影的人次;
参考数据:
4 | 135 | 4704 | 140 |
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
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【推荐2】根据统计,某蔬菜基地西红柿亩产量的增加量y(百千克)与某种液体肥料每亩使用量x(千克)之间的对应数据的散点图如图所示.(1)依据数据的散点图可以看出,可用线性回归模型拟合y与x的关系,请计算相关系数并加以说明(若|r|>0.75,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合);
(2)求y关于x的回归方程,并预测液体肥料每亩使用量为12千克时,西红柿亩产量的增加量约为多少.
参考公式:相关系数
(2)求y关于x的回归方程,并预测液体肥料每亩使用量为12千克时,西红柿亩产量的增加量约为多少.
参考公式:相关系数
r==,回归直线y=bx+a的斜率和截距的最小二乘估计分别为b==,a=y-bx.
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