在某企业中随机抽取了5名员工测试他们的艺术爱好指数和创新灵感指数,统计结果如下表(注:指数值越高素质越优秀):
(1)求创新灵感指数关于艺术爱好指数的线性回归方程;
(2)企业为提高员工的艺术爱好指数,要求员工选择音乐和绘画中的一种进行培训,培训音乐次数对艺术爱好指数的提高量为,培训绘画次数对艺术爱好指数的提高量为,其中为参加培训的某员工已达到的艺术爱好指数.艺术爱好指数已达到3的员工甲选择参加音乐培训,艺术爱好指数已达到4的员工乙选择参加绘画培训,在他们都培训了20次后,估计谁的创新灵感指数更高?
参考公式:回归方程中,,.
参考数据:,
(1)求创新灵感指数关于艺术爱好指数的线性回归方程;
(2)企业为提高员工的艺术爱好指数,要求员工选择音乐和绘画中的一种进行培训,培训音乐次数对艺术爱好指数的提高量为,培训绘画次数对艺术爱好指数的提高量为,其中为参加培训的某员工已达到的艺术爱好指数.艺术爱好指数已达到3的员工甲选择参加音乐培训,艺术爱好指数已达到4的员工乙选择参加绘画培训,在他们都培训了20次后,估计谁的创新灵感指数更高?
参考公式:回归方程中,,.
参考数据:,
更新时间:2020-05-15 22:23:11
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【推荐1】一只药用昆虫的产卵数y与一定范围内的温度x有关,现收集了该种药用昆虫的6组观测数据如下表:
经计算得:
,,线性回归模型的残差平方和,,
其中分别为观测数据中的温度和产卵数,
(1)若用线性回归模型,求y关于x的回归方程(精确到0.1);
(2)若用非线性回归模型求得y关于x的回归方程为,且相关指数.
①试与1中的回归模型相比,用说明哪种模型的拟合效果更好.
②用拟合效果好的模型预测温度为35℃时该用哪种药用昆虫的产卵数(结果取整数)
附:一组数据其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计为,;相关指数.
温度x/℃ | 21 | 23 | 24 | 27 | 29 | 32 |
产卵数y/个 | 6 | 11 | 20 | 27 | 57 | 77 |
经计算得:
,,线性回归模型的残差平方和,,
其中分别为观测数据中的温度和产卵数,
(1)若用线性回归模型,求y关于x的回归方程(精确到0.1);
(2)若用非线性回归模型求得y关于x的回归方程为,且相关指数.
①试与1中的回归模型相比,用说明哪种模型的拟合效果更好.
②用拟合效果好的模型预测温度为35℃时该用哪种药用昆虫的产卵数(结果取整数)
附:一组数据其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计为,;相关指数.
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(0.65)
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解题方法
【推荐2】某公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用x表示活动推出的天数,y表示每天使用扫码支付的人次,统计数据如下表所示:
根据以上数据,绘制了如图所示的散点图.
(1)根据散点图,判断在推广期内,与(c,d均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及题干中表格内的数据,建立y关于x的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次.
参考数据:
其中,.
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公式分别为,.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
y | 6 | 11 | 21 | 34 | 66 | 101 | 196 |
(1)根据散点图,判断在推广期内,与(c,d均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及题干中表格内的数据,建立y关于x的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次.
参考数据:
62.14 | 1.54 | 2535 | 50.12 | 3.47 |
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公式分别为,.
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解答题-应用题
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名校
解题方法
【推荐1】某校服生产企业为了使设计所用的数据更精准,随机地抽取了6位高中男生的身高和臂展的数据,数据如下表所示:
(1)计算相关系数r(精确到0.01)并说明可用线性回归模型拟合y与x的关系:(若,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合.)
(2)建立y关于x的线性回归方程,并以此估计男装上装XL号(加大号,对应身高)对应的臂展数据.(结果中精确到0.1.参考数据:,.)
相关系数公式:,
回归方程中,,.
身高 | 167 | 173 | 174 | 176 | 182 | 184 |
臂展 | 160 | 165 | 173 | 170 | 170 | 182 |
(2)建立y关于x的线性回归方程,并以此估计男装上装XL号(加大号,对应身高)对应的臂展数据.(结果中精确到0.1.参考数据:,.)
相关系数公式:,
回归方程中,,.
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解题方法
【推荐2】某新能源汽车销售部对今年1月至7月的销售量进行统计与分析,因不慎丢失一些数据,现整理出如下统计表与一些分析数据:
其中.
(1)若,,成递增的等差数列,求从7个月的销售量中任取1个,月销售量不高于27万辆的概率;
(2)若,与的样本相关系数,求关于的线性回归方程,并预测今年8月份的销售量(精确到0.1).
附:相关系数,线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
参考数据:,.
月份 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 |
月份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
销售量(单位:万辆) | 15.6 | 37.7 | 39.6 | 44.5 |
(1)若,,成递增的等差数列,求从7个月的销售量中任取1个,月销售量不高于27万辆的概率;
(2)若,与的样本相关系数,求关于的线性回归方程,并预测今年8月份的销售量(精确到0.1).
附:相关系数,线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
参考数据:,.
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【推荐3】近年来,随着猪肉价格的上涨,作为饲料原材料之一的玉米,价格也出现了波动,为保证玉米销售市场稳定,相关部门某年9月份开始采取宏观调控措施,该部门调查研究发现,这一年某地各月份玉米的销售均价(元/斤)走势如图所示:
参考数据:,,,经验回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
(1)该部门发现,3月到7月,各月玉米销售均价y(元/斤)与月份x之间具有较强的线性相关关系,试建立y关于x的经验回归方程(系数精确到0.01),若不调控,依据相关关系预测12月份玉米的销售均价;
(2)该部门在这一年的12个月份中,随机抽取3个月份的数据作样本分析,若关注所抽三个月份的所属季度,记不同季度的个数为X,求X的分布列和均值.
参考数据:,,,经验回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,.
(1)该部门发现,3月到7月,各月玉米销售均价y(元/斤)与月份x之间具有较强的线性相关关系,试建立y关于x的经验回归方程(系数精确到0.01),若不调控,依据相关关系预测12月份玉米的销售均价;
(2)该部门在这一年的12个月份中,随机抽取3个月份的数据作样本分析,若关注所抽三个月份的所属季度,记不同季度的个数为X,求X的分布列和均值.
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