名校
解题方法
1 . 直播带货是一种直播和电商相结合的销售手段,目前已被广大消费者所接受.针对这种现状,某公司决定逐月加大直播带货的投入,直播带货销售金额稳步提升,以下是该公司2023年前6个月的带货金额:
(1)根据统计表中的数据,计算变量与的样本相关系数,并判断两个变量与的相关程度(若,则认为相关程度较强;否则没有较强的相关程度,精确到0.01);
(2)若与的相关关系拟用线性回归模型表示,试求关于的经验回归方程,并据此预测2023年10月份该公司的直播带货金额(精确到整数).
附:经验回归方程,其中,
样本相关系数;
参考数据:.
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
带货金额万元 | 254 | 354 | 454 | 954 | 1654 | 2054 |
(2)若与的相关关系拟用线性回归模型表示,试求关于的经验回归方程,并据此预测2023年10月份该公司的直播带货金额(精确到整数).
附:经验回归方程,其中,
样本相关系数;
参考数据:.
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2024-01-12更新
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858次组卷
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4卷引用:广东省广州市广东实验中学2024届高三上学期大湾区数学冲刺卷(四)
广东省广州市广东实验中学2024届高三上学期大湾区数学冲刺卷(四)黑龙江省龙东地区五校2023-2024学年高二上学期期末联考数学试卷(已下线)专题05 成对数据的统计分析压轴题(1)(已下线)【一题多变】 相关关系 回归分析
解题方法
2 . 某公司近5年产品研发年投资额(单位:百万元)与年销售量(单位:千件)的数据统计表如下:
(1)根据上表数据画出年投资额与年销售量的散点图;
(2)该公司计划用非线性经验回归方程作为年销售量关于年投资额的回归分析模型,并对年销售量取对数,得到如下数据表:
请根据表格数据、参考数据和公式,求出该非线性经验回归方程.
参考数据与公式:;对于一组数据,,…,,其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为,.
年投资额 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年销售量 | 0.5 | 1 | 1.5 | 3 | 5.5 |
(2)该公司计划用非线性经验回归方程作为年销售量关于年投资额的回归分析模型,并对年销售量取对数,得到如下数据表:
年销售量 | 0.5 | 1 | 1.5 | 3 | 5.5 |
0 | 0.4 | 1.1 | 1.7 |
参考数据与公式:;对于一组数据,,…,,其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为,.
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名校
解题方法
3 . 学习了《高中数学必修》的内容后,高二年级某学生认为:考试成绩与考试次数存在相关关系.于是他收集了自己进入高二以后的前5次考试成绩,列表如下:
经过进一步研究,他发现:考试成绩与考试的次数具有线性相关关系.
(1)求关于的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关(只写出结论即可);
(3)按计划,高二年级两学期共有次考试,请你预测该同学高二最后一次考试的成绩(四舍五入,结果保留整数).
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
,
第次考试 | |||||
考试成绩 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关(只写出结论即可);
(3)按计划,高二年级两学期共有次考试,请你预测该同学高二最后一次考试的成绩(四舍五入,结果保留整数).
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
,
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2023-05-13更新
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1192次组卷
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5卷引用:广东省汕尾市华大实验学校2022-2023学年高二下学期5月月考数学试题
广东省汕尾市华大实验学校2022-2023学年高二下学期5月月考数学试题广西2023届高三毕业班高考模拟测试数学(文)试题山西省大同市云冈区现代双语学校2022-2023学年高二下学期期中数学试题(已下线)第七章 统计案例(单元综合检测卷)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(北师大版2019选择性必修第一册)(已下线)8.2.1一元线性回归模型 (分层作业)-【上好课】高二数学同步备课系列(人教A版2019选择性必修第三册)
名校
解题方法
4 . 2023年3月5日,国务院总理李克强在政府工作报告中指出“着力扩大消费和有效投资.面对需求不足甚至出现收缩,推动消费尽快恢复.帮扶旅游业发展.围绕补短板、调结构、增后劲扩大有效投资.”某旅游公司为确定接下来五年的发展规划,对2013~2022这十年的国内旅客人数作了初步处理,用和分别表示第年的年份代号和国内游客人数(单位:百万人次),得到下面的表格与散点图.
(1)2020年~2022年疫情特殊时期,旅游业受到重挫,现剔除这三年的数据,再根据剩余样本数据(,2,3,…,7)建立国内游客人数关于年份代号的一元线性回归模型;
(2)2023年春节期间旅游市场繁荣火爆,预计2023年国内旅游人数约4550百万人次,假若2024年∼2027年能延续2013年∼2019年的增长势头,请结合以上信息预测2027年国内游客人数.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,
参考数据:,
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
国内游客数y | 3262 | 3611 | 3990 | 4432 | 5000 | 5542 | 6006 | 2879 | 3246 | 2530 |
(1)2020年~2022年疫情特殊时期,旅游业受到重挫,现剔除这三年的数据,再根据剩余样本数据(,2,3,…,7)建立国内游客人数关于年份代号的一元线性回归模型;
(2)2023年春节期间旅游市场繁荣火爆,预计2023年国内旅游人数约4550百万人次,假若2024年∼2027年能延续2013年∼2019年的增长势头,请结合以上信息预测2027年国内游客人数.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,
参考数据:,
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2023-04-19更新
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1831次组卷
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3卷引用:广东省佛山市2023届高三二模数学试题
名校
解题方法
5 . 某地级市受临近省会城市的影响,近几年高考生人数逐年下降,下面是最近五年该市参加高考人数与年份代号之间的关系统计表.
(其中2018年代号为1,2019年代号为2,…2022年代号为5)
(1)求关于的线性回归方程;
(2)根据(1)的结果预测该市2023年参加高考的人数;
(3)试分析该市参加高考人数逐年减少的原因.
(参考公式:)
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
高考人数(千人) | 35 | 33 | 28 | 29 | 25 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)根据(1)的结果预测该市2023年参加高考的人数;
(3)试分析该市参加高考人数逐年减少的原因.
(参考公式:)
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2022-12-26更新
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1184次组卷
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8卷引用:广东省肇庆市肇庆鼎湖中学2022-2023学年高二下学期6月月考数学试题
广东省肇庆市肇庆鼎湖中学2022-2023学年高二下学期6月月考数学试题陕西省宝鸡市2023届高三上学期一模文科数学试题四川省宜宾市第四中学校2022-2023学年高二下学期开学考试数学(文)试题四川省宜宾市第四中学校2022-2023学年高二下学期开学考试数学(理)试题甘肃省张掖市2022-2023学年高三下学期第一次全市联考数学(文)试题(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(精讲)(1)(已下线)8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计(分层作业)-【上好课】2022-2023学年高二数学同步备课系列(人教A版2019选修第三册)福建省莆田锦江中学2023-2024学年高三上学期期中考试数学试题
解题方法
6 . 某种粮大户2017年开始承包了一地区的大规模水田种植水稻,购买了一种水稻收割机若干台,这种水稻收割机随着使用年限的增加,每年的养护费也相应增加,这批水稻收割机自购买使用之日起,5年以来平均每台水稻收割机的养护费用数据统计如表:
(1)求y关于x的经验回归方程;
(2)若该水稻收割机的购买价格是每台16万元,由(1)中的回归方程,从每台水稻收割机的年平均费用角度,你认为一台该水稻收割机是使用满5年就淘汰,还是继续使用到满8年再淘汰?
参考公式:经验回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为.
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
养护费用y(万元) | 1.1 | 1.6 | 2 | 2.5 | 2.8 |
(2)若该水稻收割机的购买价格是每台16万元,由(1)中的回归方程,从每台水稻收割机的年平均费用角度,你认为一台该水稻收割机是使用满5年就淘汰,还是继续使用到满8年再淘汰?
参考公式:经验回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为.
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解题方法
7 . 经过全党全国各族人民的共同努力,在迎来中国共产党成立100周年的重要时刻,我国的脱贫攻坚战取得了全面胜利,现行标准下9899万农村贫困人口全部脱贫,832个贫困县全部摘帽,12.8万个贫困村全部出列,区域性整体贫困得到解决,完成了消除绝对贫困的艰巨任务,创造了又一个彪炳史册的人间奇迹!2022年元月份大学生赵敏利用寒假参加社会实践,对某村居民从2016~2021年每年的人均收入进行了细致地调查,获得该村居民的年人均收入y(百元)和年份代码x的数据如表所示,并发现y与x之间存在线性相关关系.
(1)利用2016~2020年的相关数据,求y关于x的线性回归方程;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与表中剩下的实际数据的误差不超过60元,则认为所得到的线性回归方程是理想可靠的,试问(1)中所得到的线性回归方程是否理想可靠?若可靠,求出该村2022年的年人均收入的估计值;若不可靠,请说明理由.
参考公式:回归直线方程中,,.
参考数据:,.
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
年人均收入y(百元) | 16 | 44 | 76 | 127 | 162 | 197 |
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与表中剩下的实际数据的误差不超过60元,则认为所得到的线性回归方程是理想可靠的,试问(1)中所得到的线性回归方程是否理想可靠?若可靠,求出该村2022年的年人均收入的估计值;若不可靠,请说明理由.
参考公式:回归直线方程中,,.
参考数据:,.
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2022-05-10更新
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262次组卷
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4卷引用:广东省韶关市永翔实验中学2022-2023学年高二下学期5月月考数学试题
名校
解题方法
8 . 研究显示,越来越多的“996”上班族下班后通过慢跑强身健体,慢跑属于一种有氧运动,可以消耗人体大量热量,坚持慢跑可以促进新陈代谢,增加肺活量以及增强心脏功能,提升人体免疫力,因此深受青年人喜爱.如图统计了小明这100天每天慢跑的时间情况(单位:分钟).
(1)求m的值.
(2)如表是小明的同事小强本月前7次慢跑的时间情况;由散点图可知,小强的慢跑次数x和慢跑时间y(单位:分钟)之间线性相关,
①求y关于x的线性回归方程,其中使用分数形式表示;
②根据①中的运算结果预测小强第9次的慢跑时间是否会超过小明这100天慢跑的平均时间.
参考公式:在线性回归方程中,.
(1)求m的值.
(2)如表是小明的同事小强本月前7次慢跑的时间情况;由散点图可知,小强的慢跑次数x和慢跑时间y(单位:分钟)之间线性相关,
①求y关于x的线性回归方程,其中使用分数形式表示;
②根据①中的运算结果预测小强第9次的慢跑时间是否会超过小明这100天慢跑的平均时间.
次数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
慢胞时间(单位:分钟) | 15 | 18 | 27 | 23 | 20 | 29 | 36 |
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2022-02-27更新
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859次组卷
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6卷引用:广东省汕头市金山中学2022届高三下学期3月月考数学试题(A卷)
广东省汕头市金山中学2022届高三下学期3月月考数学试题(A卷)广东省普宁市华美实验学校2023届高三上学期第一次月考数学试题华大新联盟2021-2022学年高三上学期1月教学质量测评理科数学试题宁夏吴忠市2022届高三模拟数学(文)试题湖北省武汉市华中师范大学第一附属中学2022届高三上学期元月调研理科数学试题(已下线)8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计(第1课时)(分层作业)-【上好课】高二数学同步备课系列(人教A版2019选择性必修第三册)
名校
9 . 某化工厂为预测产品的回收率,需要研究它和原料有效成分含量之间的相关关系,现收集了4组对照数据.
(1)请根据相关系数的大小判断回收率与之间是否存在高度线性相关关系;(精确到小数点后两位)
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程,并预测当时回收率的值.
参考数据:,,
x | 2 | 4 | 6 | 8 |
y | 3 | 6 | 7 | 10 |
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程,并预测当时回收率的值.
参考数据:,,
|r| | 1 | 0 | >0.8 | <0.3 | 其他 |
x,y相关关系 | 完全相关 | 不相关 | 高度相关 | 低度相关 | 中度相关 |
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2021-12-10更新
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1011次组卷
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9卷引用:广东省江门市鹤华中学2021-2022学年高二下学期期中数学试题
广东省江门市鹤华中学2021-2022学年高二下学期期中数学试题四川省绵阳南山中学2021-2022学年高二上学期12月月考数学(理)试题(已下线)8.2一元线性回归模型及其应用B卷四川省绵阳市江油中学2021-2022学年高二上学期第三次阶段考试数学(理)试题河南省温县第一高级中学2021-2022学年高二下学期开学考试理科数学试题河南省中原名校2021-2022学年高二下学期第一次联考文科数学试题江苏省苏州市昆山震川高级中学2021-2022学年高二下学期期中数学试题江苏省苏州大学附属中学2021-2022学年高二下学期期中数学试题新疆昌吉州行知学校2023届高三下学期第一次月考数学(文)试题
解题方法
10 . 研究表明,子女的平均身高与父母的平均身高有较强的线性相关性.某数学小组收集到8个家庭的相关数据,下面是小组制作的统计图散点图、回归直线及回归方程)与原始数据表(局部缺失):
(1)表中8号家庭的子女平均身高数据缺失,试根据统计学知识找回该数据:
(2)由图中观察到4号家庭的数据点明显偏离回归直线l,试计算其残差(残差=观测值-预报值)
若剔除4号家庭数据点后,用余下的7个散点作线性回归分析,得到新的回归直线,判断并证明l与的位置关系.
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:,.
家庭编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
父母平均身高() | 160.5 | 165 | 167 | 170 | 170.5 | 173 | 174 | 180 |
子女平均身高() | 168 | 170 | 172.5 | 187 | 174.5 | 176 | 180 | * |
(2)由图中观察到4号家庭的数据点明显偏离回归直线l,试计算其残差(残差=观测值-预报值)
若剔除4号家庭数据点后,用余下的7个散点作线性回归分析,得到新的回归直线,判断并证明l与的位置关系.
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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