1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
28 | 32 | 37 | 45 | 47 | 52 | 60 |
(2)该市某店为感谢客户,决定针对该品牌的汽车成交客户开展抽奖活动,设“一等奖”、“二等奖”和“祝您平安”三种奖项,“一等奖”奖励千元;“二等奖”奖励千元;“祝您平安”奖励纪念品一份.在一次抽奖活动中获得“二等奖”的概率为,获得一份纪念品的概率为,现有甲、乙两个客户参与抽奖活动,假设他们是否中奖相互独立,求此二人所获奖金总额(千元)的分布列及数学期望.
参考数据及公式:,,.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 1.5 | 2 | 3.5 | 8 | 15 |
(2)求年销售量关于年投资额的回归方程.并预测投资额为700万元时的销售量.(参考:)
参考:
场次 | 第1场 | 第2场 | 第3场 | 第4场 | 第5场 |
场次编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
观看人数/万人 | 0.7 | 0.8 | 1 | 1.2 | 1.3 |
(2)若该剧院分A,B,C三个等次的票价,某机构随机调查了该剧院200位观众的性别与购票情况,得到的部分数据如表所示,请将列联表补充完整,并判断能否有的把握认为该剧院的观众是否购买等票与性别有关.
购买等票 | 购买非等票 | 总计 | |
男性观众 | 50 | ||
女性观众 | 60 | ||
总计 | 100 | 200 |
,其中.
0.100 | 0.050 | 0.010 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 |
年份 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 |
参与活动人数 | 95 | 100 | 105 | 120 |
②若该校共有3600名学生,据此预测2024年全校参与数学文化节活动的人数;
(2)2023年,该校为了了解不同性别的学生对数学文化节是否满意,从参与数学文化节活动的学生中随机抽取150名,统计得到如下列联表,判断是否有的把握认为该校学生对数学文化节活动是否满意与学生的性别有关.
满意 | 不满意 | 合计 | |
男生 | 90 | 15 | 105 |
女生 | 30 | 15 | 45 |
合计 | 120 | 30 | 150 |
,其中.
0.100 | 0.050 | 0.010 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 |
年份/年 | |||||
年份代码 | |||||
新能源乘用车年销售量/千辆 |
(2)为了了解用户对新能源乘用车发展的意见,从中随机抽取名用户,得到如下统计表格(单位:人).
对充电桩设置满意 | 对充电桩设置不满意 | 总计 | |
女性用户 | |||
男性用户 | |||
总计 |
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为,.
根据散点图,分别用模型①,②作为年研发投入y(单位:亿元)关于年份代码x的经验回归方程模型,并进行残差分析,得到图2所示的残差图.结合数据,计算得到如下表所示的一些统计量的值:
75 | 2.25 | 82.5 | 4.5 | 120 | 28.35 |
(1)根据残差图,判断模型①和模型②哪一个更适宜作为年研发投入y(单位:亿元)关于年份代码x的经验回归方程模型?并说明理由;
(2)(i)根据(1)中所选模型,求出y关于x的经验回归方程;
(ii)设该科技公司的年利润(单位:亿元)和年研发投入y(单位:亿元)满足(且),问该科技公司哪一年的年利润最大?
附:对于一组数据,,…,,其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为,.
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.
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,.
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 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
社会消费品零售额 | 37.8 | 40.8 | 39.2 | 44.1 | 44.0 |
社会消费品零售额占的比重 | 41.3 | 41.5 | 39.0 | 38.6 | 36.7 |
相关系数.对于一组数据,,…,,其一元线性回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
(1)由上表数据,是否可用一元线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以说明.
(2)请建立关于的一元线性回归方程.