组卷网 > 知识点选题 > 用回归直线方程对总体进行估计
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解析
| 共计 77 道试题
1 . 是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物(也称可入肺颗粒物).为了探究车流量与的浓度是否有关,现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与的浓度的数据如下表:
时间周一周二周三周四周五
车流量(万辆)100102108114116
的浓度(微克/立方米)7880848890
(1)根据上表数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(2)若周六同一时间段车流量是200万辆,试根据(1)求出的线性回归方程,预测此时的浓度为多少.
参考公式:,.
2 . 研究机构对20岁至50岁人体脂肪百分比和年龄(岁)的关系进行了研究通过样本数据,求得回归方程现有下列说法:
①某人年龄为70岁,有较大的可能性估计他的体内脂肪含量约40.15%;
②年龄每增加一岁,人体脂肪百分比就增加0.45%;
③20岁至50岁人体脂肪百分比和年龄(岁)成正相关.
上述三种说法中正确的有(       
A.3个B.2个C.1个D.0个
3 . 在“新零售”模式的背景下,自由职业越来越流行,诸如淘宝店主、微商等等.现调研某行业自由职业者的工资收入情况,对该行业10个自由职业者人均年收入千元与平均每天的工作时间小时进行调查统计,得出yx具有线性相关关系,且线性回归方程为,若自由职业者平均每天工作的时间为5小时,估计该自由职业者年收入为(       
A.50千元B.60千元C.120千元D.72千元
4 . 由于受大气污染的影响,某工程机械的使用年限(年)与所支出的维修费用(万元)之间,有如下统计资料:

(年)

2

3

4

5

6

(万元)

2.2

3.8

5.5

6.5

7.0

假设之间呈线性相关关系.
(1)求维修费用(万元)与设备使用年限(年)之间的线性回归方程;(精确到0.01)
(2)使用年限为8年时,维修费用大概是多少?
参考公式:回归方程,其中.
5 . 某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费对年销售量(单位:)的影响.该公司对近5年的年宣传费和年销售量数据进行了研究,发现年宣传费(万元)和年销售量(单位:)具有线性相关关系,并对数据作了初步处理,得到下面的一些统计量的值.
(万元)24536
(单位:2.544.536
(1)根据表中数据建立年销售量关于年宣传费的回归方程;
(2)已知这种产品的年利润的关系为,根据(1)中的结果回答下列问题:
①当年宣传费为10万元时,年销售量及年利润的预报值是多少?
②估算该公司应该投入多少宣传费,才能使得年利润与年宣传费的比值最大.
附:问归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
参考数据:.
2020-05-29更新 | 1347次组卷 | 24卷引用:宁夏银川一中2022届高三上学期第一次月考数学(文)试题
6 . 一研学实践活动小组利用课余时间,对某公司1月份至5月份销售某种产品的销售量及销售单价进行了调查,月销售单价(单位:元)和月销售量(单位:百件)之间的一组数据如下表所示:
月份12345
月销售单价(元)1.61.822.22.4
月销售量(百件)108764
(1)根据1至5月份的数据,求出关于的回归直线方程;
(2)预计在今后的销售中,月销售量与月销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种产品的成本是1元/件,那么该产品的月销售单价应定为多少元才能获得最大月利润?(注:利润=销售收入-成本)
(回归直线方程,其中.参考数据:
7 . 随着我国经济的发展,居民收入逐年增长.某地区2014年至2018年农村居民家庭人均纯收入(单位:千元)的数据如下表:

年份

2014

2015

2016

2017

2018

年份代号

1

2

3

4

5

人均纯收入

5

4

7

8

10

(1)求关于的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,分析2014年至2018年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况,并预测2019年该地区农村居民家庭人均纯收入为多少?
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
8 . 随着中美贸易战的不断升级,越来越多的国内科技巨头加大了科技研发投入的力度.中华技术有限公司拟对“麒麟”手机芯片进行科技升级,根据市场调研与模拟,得到科技升级投入x(亿元与科技升级直接收益y(亿元)的数据统计如下:

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

x

2

3

4

6

8

10

13

21

22

23

24

25

y

13

22

31

42

50

56

58

68.5

68

67.5

66

66

时,建立了yx的两个回归模型:模型①:;模型②:;当时,确定yx满足的线性回归方程为
(1)根据下列表格中的数据,比较当时模型①、②的相关指数的大小,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测对“麒麟”手机芯片科技升级的投入为17亿元时的直接收益.

回归模型

模型①

模型②

回归方程

182.4

79.2

(附:刻画回归效果的相关指数
(2)为鼓励科技创新,当科技升级的投入不少于20亿元时,国家给予公司补贴5亿元,以回归方程为预测依据,比较科技升级投入17亿元与20亿元时公司实际收益的大小.
(附:用最小二乘法求线性回归方程的系数:
(3)科技升级后,“麒麟”芯片的效率X大幅提高,经实际试验得X大致服从正态分布.公司对科技升级团队的奖励方案如下:若芯片的效率不超过50%,不予奖励:若芯片的效率超过50%,但不超过53%,每部芯片奖励2元;若芯片的效率超过53%,每部芯片奖励4元记为每部芯片获得的奖励,求(精确到0.01).
(附:若随机变量,则
9 . 某书店销售刚刚上市的某高二数学单元测试卷,按事先拟定的价格进行5天试销,每种单价试销1天,得到如下数据:
单价x/元1819202122
销量y/册6156504845

(1)求试销天的销量的方差和关于的回归直线方程;
附: .
(2)预计以后的销售中,销量与单价服从上题中的回归直线方程,已知每册单元测试卷的成本是10元,为了获得最大利润,该单元测试卷的单价应定为多少元?
10 . 某农科所对冬季昼夜温差)与某反季节新品种大豆种子的发芽数(颗)之间的关系进行分析研究,他们分别记录了12月1日至12月5日每天的昼夜温差与实验室每天每100颗种子的发芽数,得到的数据如下表所示:
12月1日12月2日12月3日12月4日|12月5日
101113128
(颗)2325302616
该农科所确定的研究方案是:先从这5组数据中选取3组求线性回归方程,剩下的2组数据用于线性回归方程的检验.
(1)请根据12月2日至12月4日的数据,求出关于的线性回归方程
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选的验证数据的误差不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(1)中所得到的线性回归方程是否可靠?如果可靠,请预测温差为14时种子的发芽数;如果不可靠,请说明理由.
参考公式:
2020-02-18更新 | 89次组卷 | 1卷引用:宁夏银川市六盘山高级中学2018-2019学年高一下学期期末数学试题
共计 平均难度:一般