1 . 在一段时间内,分5次测得某种商品的价格(万元)和需求量(吨)之间的一组数据为:
价格 | 1.4 | 1.6 | 1.8 | 2 | 2.2 |
需求量 | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
(Ⅰ)根据上表数据,求出回归直线方程;
(Ⅱ)试根据(Ⅰ)中求出的回归方程预估当价格为1.9万元时,需求量大约是多少吨?
(参考公式:,)
年份 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 |
补贴额亿元 | 9 | 10 | 12 | 11 | 8 |
粮食产量万亿吨 | 23 | 25 | 30 | 26 | 21 |
(2)通过对该地区粮食产量的分析研究,计划2019年在该地区发放粮食补贴额7亿元,请根据(1)中所得的线性回归直线方程,预测2019年该地区的粮食产量.
(参考公式:,)
(1)求销量关于的线性回归方程;
(2)预计今后的销售中,销量与单价服从(1)中的线性回归方程,已知每份特色菜的成本是15元,为了获得最大利润,该特色菜的单价应定为多少元?
(附:,)
学生的编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
数学 | 89 | 87 | 79 | 81 | 78 | 90 |
物理 | 79 | 75 | 77 | 73 | 72 | 74 |
(2)通过大量事实证明发现,一个学生的数学成绩和物理成绩具有很强的线性相关关系,在上述表格是正确的前提下,用表示数学成绩,用表示物理成绩,求与的回归方程.
参考数据和公式:,其中,.
x | 0 | 1 | 3 | 4 |
y | 2.2 | 4.3 | 4.8 | 6.7 |
A.2.2 | B.2.6 | C.2.8 | D.2.9 |
(1)某次数学考试满分150分,随机从实验班和普通班各抽取三人,实验班三人的成绩分别为:147、142、137;普通班三人的成绩分别为:97、102、113,通过样本计算本次考试的区分度(精确到0.01);
(2)以下表格是高三年级6次考试的统计数据:
难度系数x | 0.64 | 0.71 | 0.74 | 0.76 | 0.77 | 0.82 |
区分度y | 0.18 | 0.23 | 0.24 | 0.24 | 0.22 | 0.15 |
参考数据:,.
回归方程中斜率和截距的最小二乘法公式分别为:.
表1 空气质量指数AQI分组表
AQI指数M | 0~50 | 51~100 | 101~150 | 151~200 | 201~300 | >300 |
级别 | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅴ | Ⅵ |
状况 | 优 | 良 | 轻度污染 | 中度污染 | 重度污染 | 严重污染 |
表2是某气象观测点记录的连续4天里AQI指数M与当天的空气水平可见度y(km)的情况,表3是某气象观测点记录的北京市2013年1月1日至1月30日的AQI指数频数分布表.
表2 AQI指数M与当天的空气水平可见度y(km)的情况
AQI指数M | 900 | 700 | 300 | 100 |
空气水平可见度y(km) | 0.5 | 3.5 | 6.5 | 9.5 |
表3 北京市2013年1月1日至1月30日AQI指数频数分布表
AQI指数M | [0,200) | [200,400) | [400,600) | [600,800) | [800,1000] |
频数 | 3 | 6 | 12 | 6 | 3 |
(1)设x=,根据表2的数据,求出y关于x的线性回归方程.
(参考公式:,.)
(2)小王在北京开了一家洗车店,经小王统计:当AQI指数低于200时,洗车店平均每天亏损约2000元;当AQI指数在200至400时,洗车店平均每天收入约4000元;当AQI指数不低于400时,洗车店平均每天收入约7000元.
①估计小王的洗车店在2013年1月份平均每天的收入;
②从AQI指数在[0,200)和[800,1000]内的这6天中抽取2天,求这2天的收入之和不低于5000元的概率.
日用电量xi | [0,2) | [2,4) | [4,6) | [6,8) | [8,10) |
频数(天) | 2 | 5 | 7 | 3 | 3 |
(2)假设该家庭的日用水量y和日用电量x可用线性回归模型来拟合,请利用(1)中的计算数据及所给的参考数据和公式,建立y与x的回归方程,预测若该家庭日用电量为20度时的日用水量是多少m3?(回归方程的系数小数点后保留2位小数)
参考数据:xiyi=65,612
参考公式:回归方程x中斜率和截距的公式分别为:
,
日期 | 12月11日 | 12月12日 | 12月13日 | 12月14日 | 12月15日 |
平均气温(℃) | 9 | 10 | 12 | 11 | 8 |
销量(杯) | 23 | 25 | 30 | 26 | 21 |
(2)据(1)中所得的线性回归方程,若天气预报12月16日的白天平均气温7(℃),请预测该奶茶店这种饮料的销量. (参考公式:,)
y(微克)
x(千克)
3 | 38 | 11 | 10 | 374 | -121 | -751 |
(I)根据散点图判断,与,哪一个适宜作为蔬菜农药残量与用水量的回归方程类型(给出判断即可,不必说明理由);
(Ⅱ)若用解析式作为蔬菜农药残量与用水量的回归方程,求出与的回归方程.(c,d精确到0.1)
(Ⅲ)对于某种残留在蔬菜上的农药,当它的残留量低于20微克时对人体无害,为了放心食用该蔬菜,请估计需要用多少千克的清水清洗一千克蔬菜?(精确到0.1,参考数据)
附: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: