研发投入(亿元) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
产品收益(亿元) | 3 | 7 | 9 | 10 | 11 |
(2)求出关于的线性回归方程,并预测若想收益超过50(亿元)则需研发投入至少多少亿元?(结果保留一位小数)参考数据:,.
附:相关系数公式:,
回归直线方程的斜率,截距.
根据散点图可以看出y与x之间有线性相关关系,但图中有两个异常点A,B.经调查得知,A考生由于重感冒导致物理考试发挥失常,B考生因故未能参加物理考试.为了使分析结果更科学准确,剔除这两组数据后,对剩下的数据作处理,得到一些统计的值:,,,,,其中分别表示这50名考生的数学成绩、物理成绩,,2,…,50,y与x的相关系数.
(1)若不剔除A,B两名考生的数据,用52组数据作回归分析,设此时y与x的相关系数为.试判断与r的大小关系(不必说明理由);
(2)求y关于x的线性回归方程(系数精确到0.01),并估计如果B考生加了这次物理考试(已知B考生的数学成绩为125分),物理成绩是多少?(精确到0.1)
附:线性回归方程中:.
(1)该县经济委员会为精准了解本地特产广告宣传的导向作用,在购买该县特产的客户中随机抽取300人进行广告宣传作用的调研,对因广告宣传导向而购买该县特产的客户统计结果是:客户群体中青年人约占,其中男性为;中年人约占,其中男性为;老年人约占,其中男性为.以样本估计总体,视频率为概率.
(ⅰ)在所有购买该县特产的客户中随机抽取一名客户,求抽取的客户是男性的概率;
(ⅱ)在所有购买该县特产的客户中随机抽取一名客户是男客户,求他是中年人的概率(精确到0.0001)
(2)该县经济委员会统计了2021年6~12月这7个月的月广告投入x(单位:万元);y(单位:万件)的数据如表所示:
月广告投入x/万元 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
月销量y/万件 | 28 | 32 | 35 | 45 | 49 | 52 | 60 |
参考数据:,,.
参考公式:相关系数.
第t天 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
交易额y/千万元 |
(2)利用最小二乘法建立y关于t的经验回归方程(系数精确到0.1),并预测下一周的第一天(即第8天)的交易额.
参考数据:,,.参考公式:相关系数.在回归方程中,斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为,.
月份x | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 |
净利润(万元〕y | 0.9 | 2.0 | 4.2 | 3.9 | 5.2 | 5.1 |
(2)从相关系数的角度确定哪一个模型的拟合效果更好,并据此预测次年2月()的净利润(保留1位小数).
附:①相关系数,回归直线中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为;②参考数据:,
气温/℃ | 6.9 | 17 | 16.9 | 11.3 | 14.2 | 12.3 | 18.2 | 17.3 | 10.4 | 13.3 | 6.4 | 8.6 |
海拔/m | 3640 | 4420 | 4220 | 2840 | 3200 | 3140 | 3360 | 4650 | 2680 | 3970 | 2080 | 2260 |
纬度 | 32.2 | 33.8 | 35 | 36.3 | 37.1 | 38.4 | 38.9 | 35.3 | 36.8 | 33.8 | 35.9 | 36.6 |
(2)用向量夹角分析平均气温与海拔之间、平均气温与纬度之间的相关关系.
地区编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
种类数 | 36 | 30 | 37 | 11 | 11 | 13 | 17 | 13 | 29 | 4 | 15 |
海拔/m | 1250 | 1158 | 1067 | 457 | 701 | 731 | 610 | 670 | 1493 | 762 | 548 |
编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
销售额x/万元 | 7800 | 8400 | 6100 | 5200 | 9700 | 8900 | 10000 | 9300 |
广告费y/万元 | 21 | 19 | 18 | 15 | 21 | 20 | 22 | 24 |
销售人员个数z | 19 | 20 | 20 | 15 | 21 | 19 | 22 | 24 |
编号 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
销售额x/万元 | 6500 | 7300 | 4800 | 4500 | 6700 | 7500 | 9500 | |
广告费y/万元 | 15 | 19 | 13 | 11 | 18 | 20 | 15 | |
销售人员个数z | 15 | 18 | 12 | 12 | 18 | 19 | 25 |
(2)用向量夹角来分析上题中两组数据之间的相关关系.
身高x/cm | 176 | 171 | 165 | 178 | 169 | 172 | 176 | 168 | 173 | 171 | 180 | 191 | 179 |
臂展y/cm | 169 | 162 | 164 | 170 | 172 | 170 | 181 | 161 | 174 | 164 | 182 | 188 | 182 |
(2)计算x与y之间的相关系数,并根据计算结果说出你的判断.