(2)根据(1)的分析及表中数据,求关于的回归方程.
附:(1)相关系数;(2)线性回归方程中,的计算公式分别为:,.
2 . 大气污染物(直径不大于2.5的颗粒物)的浓度超过一定限度会影响人的身体健康.为研究浓度y(单位:)与汽车流量x(单位:千辆)的线性关系,研究人员选定了10个城市,在每个城市建立交通监测点,统计了24h内过往的汽车流量以及同时段空气中的浓度,得到如下数据:
城市编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 总和 |
x | 1.300 | 1.444 | 0.786 | 1.652 | 1.756 | 1.754 | 1.200 | 1.500 | 1.200 | 0.908 | 13.5 |
y | 66 | 76 | 21 | 170 | 156 | 120 | 72 | 120 | 100 | 129 | 1030 |
并计算得,,.
(1)求变量关于的线性回归方程;
(2)根据内浓度确定空气质量等级,浓度在0~35为优,35~75为良,75~115为轻度污染,115~150为中度污染,150~250为重度污染,已知某城市内过往的汽车流量为1360辆,判断该城市的空气质量等级.
参考公式:线性回归方程为,其中以.
从某天开始连续的营业天数x | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
新能源汽车销售总量y/辆 | 62 | 68 | 75 | 81 | 89 |
(2)求y关于x的经验回归方程,并预测该汽车城连续营业130天的汽车销售总量.
参考数据:,,.
参考公式:相关系数,经验回归方程中斜率与截距的最小二乘估计公式分别为,.
4 . 家居消费是指居民在日常生活中购买和使用的家具、家电、建材、装修等产品和服务所形成的消费行为.长期以来,家居消费一直是居民消费的重要组成部分,对于带动居民消费增长和经济恢复具有重要意义.某家居店为了迎接周年庆举办促销活动,统计了半个月以来天数x与销售额y(万元)的一组数据:.通过分析发现x与y呈线性相关.
(1)求x与y的样本相关系数r(结果保留三位小数);
(2)求x与y的线性回归方程(,的结果用分数表示).
参考公式:相关系数,,.
参考数据:,,,.
600 | 592 | 43837.2 | 93.8 |
(2)根据顾客对火车站投诉的次数等标准,该火车站这8年中有6年被评为“优秀”,2年为“良好”,若从这8年中随机抽取3年,记其中评价“良好”的年数为,求的分布列和数学期望.
附: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:
,
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:.
8 . 近期,一些地方中小学生“课间10分钟”问题受到社会广泛关注,国家号召中小学要增加学生的室外活动时间.但是进入12月后,天气渐冷,很多学生因气温低而减少了外出活动次数.为了解本班情况,一位同学统计了一周(5天)的气温变化和某一固定课间该班级的学生出楼人数,得到如下数据:
温度(零下) | 7 | 10 | 11 | 15 | 17 |
出楼人数 | 20 | 16 | 17 | 10 | 7 |
(1)利用最小二乘法,求变量之间的线性回归方程;
附:用最小二乘法求线性回归方程的系数:
(2)预测当温度为时,该班级在本节课间的出楼人数(人数:四舍五入取整数).
(3)为了号召学生能够增加室外活动时间,学校举行拔河比赛,采取3局2胜制(无平局).在甲、乙两班的较量中,甲班每局获胜的概率均为,设随机变量X表示甲班获胜的局数,求的分布列和期望.
9 . 近日“脆皮大学生”话题在网上引发热议,更多的人开始关注青少年身体素质.身体健康指数H与体质测试成绩Y有一定的相关关系,随机收集某大学20名学生的数据得,,,H与Y的方差满足.
(1)求H与Y的相关系数r的值;
(2)建立Y关于H的线性回归方程,并预测时体质测试成绩.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
A.变量与具有负相关关系 | B.剔除后不变 |
C.剔除后的回归方程为 | D.剔除后相应于样本点的残差为0.05 |