飞行距离x(kkm) | 56 | 63 | 71 | 79 | 90 | 102 | 110 | 117 |
损坏零件数y(个) | 61 | 73 | 90 | 105 | 119 | 136 | 149 | 163 |
(1)建立y关于x的回归模型,根据所给数据及回归模型,求y关于x的回归方程(精确到0.1,精确到1);
(2)该公司进行了第二项测试,从所有同型号推进器中随机抽取100台进行等距离飞行测试,对其中60台进行飞行前保养,测试结束后,有20台报废,其中保养过的推进器占比30%,请根据统计数据完成2×2列联表,并根据小概率值的独立性检验,能否认为推进器是否报废与保养有关?
保养 | 未保养 | 合计 | |
报废 | 20 | ||
未报废 | |||
合计 | 60 | 100 |
0.25 | 0.1 | 0.05 | 0.025 | 0.01 | 0.001 | |
1.323 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 10.828 |
(1)从去年随机抽取10天,记这10天中黄瓜的收购价格是“合理价格”的天数为Y,求;
(2)该大棚种植户为家乡的农产品做了5次直播带货,成交额y(万元)如下表所示:
第x次直播带货 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
成交额y(万元) | 9 | 12 | 17 | 21 | 27 |
附:若,则,.
长期区间 | |||||||||
优质个数 | 81 | 81 | 84 | 88 | 84 | 83 | 83 | 70 | 66 |
(2)若在某一长度区间内有超过半数的螺丝钉是优质的,则认为从该长度区间内任选一个均为优质的,否则不是.现从这五个长度区间中各随机抽取一个,再从这5个螺丝钉中任选3个,记随机变量为其中的优质个数,求的分布列与数学期望.
(参考公式和数据:)
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
带货金额/万元 | 350 | 440 | 580 | 700 | 880 |
(2)求变量,之间的线性回归方程,并据此预测2023年7月份该公司的直播带货金额.
(3)该公司随机抽取55人进行问卷调查,得到如下不完整的列联表:
参加过直播带货 | 未参加过直播带货 | 总计 | |
女性 | 25 | 30 | |
男性 | 10 | ||
总计 |
参考数据:,,,
,.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率,截距.
附:,其中.
0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 |
(参考数据:,)
A.若,则 |
B.从这9人中随机抽取2人,其中至少有一位女生的概率为 |
C.从这9人中随机抽取2人,其中男生人数的期望为 |
D.昼夜温差每提高,该班级感冒的学生大约增加2人 |
A.新的样本中心仍为 |
B.新的样本中心为 |
C.两个数值变量x,y具有正相关关系 |
D. |
年份 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2022年 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
人民币各项存款余额(万亿元) | 5.1 | 5.4 | 6.0 | 6.6 | 7.4 |
(2)为调查老百姓的储蓄意愿强弱,该机构随机抽查了300人,得到如下列联表,请填写列联表,并判断依据的独立性检验,能否认为“储蓄意愿强弱与性别有关联”?
储蓄意愿强 | 储蓄意愿弱 | 总计 | |
男 | 150 | ||
女 | 60 | ||
总计 | 140 |
0.10 | 0.05 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
年代 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
利润(单位:百万元) | 29 | 33 | 36 | 44 | 48 | 52 | 59 |
(2)建立关于的回归方程,预测2024年该公司所获得的利润.
参考数据:;;;;.
参考公式:相关系数;
回归方程中,,.
日期 | 1日 | 2日 | 3日 | 4日 | 5日 | 6日 | 7日 | 8日 | 9日 | 10日 | 11日 |
温差x/℃ | 11 | 10 | 8 | 13 | 12 | 10 | 11 | 9 | 12 | 13 | 9 |
发芽数y/粒 | 24 | 22 | 15 | 30 | 28 | 18 | 22 | 18 | 27 | 28 | 17 |
(1)若选取的是4月2日的数据,试根据除这一天之外的其他数据,求出y关于x的线性回归方程(精确到1);
(2)若由线性回归方程得到的种子发芽数的估计数据与所选取的检验数据的误差不超过2粒,则认为求得的线性回归方程是可靠的,试问(1)中所求得的线性回归方程是否可靠.
参考数据:,,,;;.
10 . 国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》.某科技公司响应国家号召,加大了芯片研究投入力度.从2022年起,芯片的经济收入逐月攀升,该公司在2022年的第一月份至第六月份的月经济收入(单位:百万元)关于月份的数据如下表所示:
时间(月份) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
月收入(百万元) | 6 | 9 | 15 | 22 | 33 | 47 |
(1)请你根据提供数据,判断与(均为常数)哪一个适宜作为该公司月经济收入关于月份的回归方程类型?(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,求出关于的回归方程;
(3)从这6个月中抽取3个,记月收入超过16百万的个数为,求的分布列和数学期望.参考数据:
2.86 | 17.50 | 142 | 7.29 |
其中设
参考公式和数据:对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:.