1 . 下图是某市2016年至2022年生活垃圾无害化处理量y(单位:万吨)与年份t的散点图.
(1)根据散点图推断变量y与t是否线性相关,并用相关系数加以说明;
(2)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2024年该市生活垃圾无害化处理量.
参考数据:
,,,.
参考公式:,;相关系数.
年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新增碳排放万吨 | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
(2)求关于的线性回归方程,并据此估计该地区年的新增碳排放.
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二乘法估计公式,相关系数r的公式分别为,,.
年月 | 2023年8月 | 2023年9月 | 2023年10月 | 2023年11月 | 2023年12月 | 2024年1月 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售金额/万元 | 15.4 | 25.4 | 35.4 | 85.4 | 155.4 | 195.4 |
(1)试求变量与的样本相关系数(结果精确到0.01);
(2)试求关于的经验回归方程,并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.
附:经验回归方程,其中,,
样本相关系数;
参考数据:,.
身高 | 167 | 173 | 174 | 176 | 182 | 184 |
臂展 | 160 | 165 | 173 | 170 | 170 | 182 |
(2)建立y关于x的线性回归方程,并以此估计男装上装XL号(加大号,对应身高)对应的臂展数据.(结果中精确到0.1.参考数据:,.)
相关系数公式:,
回归方程中,,.
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
中国夜间经济的市场发展规模万亿元 | 20.5 | 22.9 | 26.4 | 30.9 | 36.4 | 42.4 |
(2)某传媒公司预测2023年中国夜间经济的市场规模将达到48.1万亿元,现用(1)中求得的回归方程预测2023年中国夜间经济的市场规模,若两个预测规模误差不超过1万亿元,则认为(1)中求得的回归方程是理想的,否则是不理想的,判断(1)中求得的回归方程是否理想.参考数据:
3.366 | 73.282 | 17.25 | 1.16 | 2.83 |
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分别为.
月份 | |||||
违章驾驶员人数 |
(1)请利用所给数据求违章人数与月份之间的回归直线方程;
(2)预测该路口月份的不“礼让斑马线”违章驾驶员人数.
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
中国夜间经济的市场发展规模y/万亿元 | 20.5 | 22.9 | 26.4 | 30.9 | 36.4 | 42.4 |
(2)某传媒公司发布的2023年中国夜间经济城市发展指数排行榜前10名中,吸引力超过90分的有4个,从这10个城市中随机抽取5个,记吸引力超过90分的城市数量为X,求X的分布列与数学期望.
参考数据:
3.366 | 73.282 | 17.25 | 1.16 |
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法估计分别为,.
73.5 | 3.85 |
(1)根据散点图判断,①与②哪一个更适宜作为该茶水温度y关于时间x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)请根据你的判断结果及表中数据建立该茶水温度y关于时间x的回归方程;
(2)已知该茶水温度降至口感最佳,根据(1)中的回归方程,求在相同条件下冲泡的茶水,大约需要放置多长时间才能达到最佳饮用口感?
附:(1)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,
(2)参考数据:,,,,
9 . 如图是M市某爱国主义教育基地宣传栏中标题为“2015~2022年基地接待青少年人次”的统计图.根据该统计图提供的信息解决下列问题.
①参考数据:
0 | 1 | 2 | 3 | |
90 | 330 |
②参考公式:对于一组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法公式分别为:.
(1)求M市爱国主义教育基地所统计的8年中接待青少年人次的平均值和中位数;
(2)由统计图可看出,从2019年开始,M市爱国主义教育基地接待青少年的人次呈直线上升趋势,请你用线性回归分析的方法预测2024年基地接待青少年的人次.
10 . 某连锁日用品销售公司下属5个社区便利店某月的销售额与利润额如下表所示.
便利店编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售额x/万元 | 30 | 60 | 45 | 80 | 89 |
利润额y/万元 | 2.3 | 3.5 | 3.2 | 4.0 | 5.3 |
(1)绘制销售额和利润额的散点图;
(2)若销售额和利润额具有线性相关关系,试计算利润额y与销售额x的经验回归直线方程.