某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此做了四次试验,得到的数据如表:
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图.
(2)求出y关于x的线性回归方程,试预测加工10个零件需要多少小时?
(注:,)
零件的个数x(个) | 2 | 3 | 4 | 5 |
加工的时间y(小时) | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图.
(2)求出y关于x的线性回归方程,试预测加工10个零件需要多少小时?
(注:,)
更新时间:2020-06-16 18:22:10
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【推荐1】某零售店近5个月的销售额和利润额资料如下表所示:
(1)根据上表数据作出散点图;
(2)观察散点判断利润额关于销售额是否具有线性相关关系.如果具有线性相关关系,那么是正相关还是负相关?
商店名称 | |||||
销售额/千万元 | 3 | 5 | 6 | 7 | 9 |
利润额/百万元 | 2 | 3 | 3 | 4 | 5 |
(2)观察散点判断利润额关于销售额是否具有线性相关关系.如果具有线性相关关系,那么是正相关还是负相关?
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【推荐2】某特色餐馆开通了美团外卖服务,在一周内的某特色菜外卖份数(份)与收入(元)之间有如下的对应数据:
(1)画出散点图;
(2)请根据以上数据用最小二乘法原理求出收入关于份数的线性回归方程;
(3)据此估计外卖份数为份时,收入为多少元.
注:①参考方式:线性回归方程系数公式,;
②参考数据:,,.
外卖分数(份) | |||||
收入(元) |
(1)画出散点图;
(2)请根据以上数据用最小二乘法原理求出收入关于份数的线性回归方程;
(3)据此估计外卖份数为份时,收入为多少元.
注:①参考方式:线性回归方程系数公式,;
②参考数据:,,.
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【推荐1】某公司为了提高利润,从2014年至2020年每年对生产环节的改进进行投资,投资金额与年利润增长的数据如表:
(1)请用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程;
(2)如果2021年该公司计划对生产环节的改进的投资金额为8万元,估计该公司在该年的年利润增长为多少?(结果保留两位小数)
参考公式:.参考数据:.
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
投资金额(万元) | 4.5 | 5.0 | 5.5 | 6.0 | 6.5 | 7.0 | 7.5 |
年利润增长(万元) | 6.0 | 7.0 | 7.4 | 8.1 | 8.9 | 9.6 | 11.1 |
(2)如果2021年该公司计划对生产环节的改进的投资金额为8万元,估计该公司在该年的年利润增长为多少?(结果保留两位小数)
参考公式:.参考数据:.
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【推荐2】某沙漠地区经过治理,生态系统得到很大改善,野生动物数量有所增加.某研究小组为调查该地区某种野生动物的数量,将其分成面积相近的200个地块,从这些地块中用简单随机抽样的方法抽取20个作为样区,调查得到样本数据,其中和分别表示第i个样区的植物覆盖面积(单位:公顷)和这种野生动物的数量,计算得,,,.作散点图发现,除了明显偏离比较大的两个样本点,外,其它样本点大致分布在一条直线附近,为了减少误差,该研究小组剔除了这两个样本点,重新抽样补充了两个偏离比较小的样本点,.
(1)求该地区这种野生动物数量的估计值(这种野生动物数量的估计值等于样区这种野生动物数量的平均数乘以地块数);
(2)建立地块的植物覆盖面积x(单位:公顷)和这种野生动物的数量y的线性回归方程;
(3)经过进一步治理,如果每个地块的植物覆盖面积增加1公顷,预测该地区这种野生动物增加的数量.
参考公式:线性回归方程,其中,.
(1)求该地区这种野生动物数量的估计值(这种野生动物数量的估计值等于样区这种野生动物数量的平均数乘以地块数);
(2)建立地块的植物覆盖面积x(单位:公顷)和这种野生动物的数量y的线性回归方程;
(3)经过进一步治理,如果每个地块的植物覆盖面积增加1公顷,预测该地区这种野生动物增加的数量.
参考公式:线性回归方程,其中,.
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【推荐1】某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析,他们分别记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如下资料:
该农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.
(1)若选取的是月日与月日的两组数据,请根据月日至月日的数据,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出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
(附:,,其中,为样本平均值)
日期 | 月日 | 月日 | 月日 | 月日 | 月日 |
温差 | |||||
发芽数(颗) |
(1)若选取的是月日与月日的两组数据,请根据月日至月日的数据,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出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
(附:,,其中,为样本平均值)
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【推荐2】近年来,我国新能源汽车技术水平不断进步、产品性能明显提升,产销规模连续六年位居世界首位.我国新能源汽车行业取得的成就离不开国家政策的支持,为支持我国新能源汽车行业发展,国家出台了一系列政策,其中《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》提出,到2025年,新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右,力争经过15年的持续努力,我国新能源汽车核心技术达到国际先进水平,质量品牌具备较强国际竞争力.某汽车城从某天开始连续的营业天数x与新能源汽车销售总量y(单位:辆)的统计数据如表所示:
(1)已知可用线性回归模型拟合y与x的关系,请用相关系数加以说明(结果精确到0.001);
(2)求y关于x的线性回归方程,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,
线性回归方程中斜率与截距的最小二乘估计公式分别为,.
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的线性回归方程,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,
线性回归方程中斜率与截距的最小二乘估计公式分别为,.
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【推荐3】西部某深度贫困村,从2014—2019年的人均纯收入(单位:千元)情况如下表,时间变量从2014-2019年的值依次为1,2,……6.
2014—2019年的人均纯收入情况表:
(1)在图中画出表中数据的散点图,根据散点图,是否可用线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立关于的回归方程(保留两位小数),预测该村2020年的人均纯收入为多少?
附注:参考数据:,,,,.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:,.
2014—2019年的人均纯收入情况表:
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
人均纯收入(千元) | 2.6 | 3.0 | 3.6 | 3.9 | 4.4 | 5.1 |
(2)建立关于的回归方程(保留两位小数),预测该村2020年的人均纯收入为多少?
附注:参考数据:,,,,.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:,.
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