2019年的“金九银十”变成“铜九铁十”,国各地房价“跳水”严重,但某地二手房交易却“逆市”而行.如图是该地某小区2018年11月至2019年1月间,当月在售二手房均价(单位:万元平方米)的散点图.(图中月份代码1~13分别对应2018年11月~2019年11月)
根据散点图选择和两个模型进行拟合,经过数据处理得到两个回归方程分别为和,并得到以下一些统计量的值:
(1)请利用相关指数判断哪个模型的拟合效果更好;
(2)某位购房者拟于2020年4月购买这个小区平方米的二手房(欲购房为其家庭首套房).
若购房时该小区所有住房的房产证均已满2但未满5年,请你利用(1)中拟合效果更好的模型解决以下问题:
(i)估算该购房者应支付的购房金额;(购房金额房款税费,房屋均价精确到0.001万元平方米)
(ii)若该购房者拟用不超过100万元的资金购买该小区一套二手房,试估算其可购买的最大面积.(精确到1平方米)
附注:根据有关规定,二手房交易需要缴纳若干项税费,税费是按房屋的计税价格(计税价格房款)进行征收的.
房产证满2年但未满5年的征收方式如下:首套面积90平方米以内(含90平方米)为;首套面积90平方米以上且140平方米以内(含140平方米);首套面积140平方米以上或非首套为.
参考数据:,,,,,,,.
参考公式:相关指数.
根据散点图选择和两个模型进行拟合,经过数据处理得到两个回归方程分别为和,并得到以下一些统计量的值:
0.000591 | 0.000164 | |
0.006050 |
(1)请利用相关指数判断哪个模型的拟合效果更好;
(2)某位购房者拟于2020年4月购买这个小区平方米的二手房(欲购房为其家庭首套房).
若购房时该小区所有住房的房产证均已满2但未满5年,请你利用(1)中拟合效果更好的模型解决以下问题:
(i)估算该购房者应支付的购房金额;(购房金额房款税费,房屋均价精确到0.001万元平方米)
(ii)若该购房者拟用不超过100万元的资金购买该小区一套二手房,试估算其可购买的最大面积.(精确到1平方米)
附注:根据有关规定,二手房交易需要缴纳若干项税费,税费是按房屋的计税价格(计税价格房款)进行征收的.
房产证满2年但未满5年的征收方式如下:首套面积90平方米以内(含90平方米)为;首套面积90平方米以上且140平方米以内(含140平方米);首套面积140平方米以上或非首套为.
参考数据:,,,,,,,.
参考公式:相关指数.
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更新时间:2020-07-22 08:00:19
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【推荐1】某企业新研发了一种产品,产品的成本由原料成本及非原料成本组成,每件产品的非原料成本y(元)与生产该产品的数量x(千件)有关,经统计得到如下数据:
根据以上数据,绘制了散点图.
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分别为:.
(1)观察散点图判断,与哪一个适宜作为非原料成本 y与生产该产品的数量x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立y与x的回归方程.
(3)试预测生产该产品10000件时每件产品的非原料成本.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
y | 112 | 61 | 44.5 | 35 | 30.5 | 28 | 25 | 24 |
参考数据:(其中)
183.4 | 0.34 | 0.115 | 1.53 | 360 | 22385.8 |
(1)观察散点图判断,与哪一个适宜作为非原料成本 y与生产该产品的数量x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
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【推荐2】8年来,某地第年的第三产业生产总值(单位:百万元)统计图表如下图所示,根据该图提供的信息解决下列问题.
(1)在所统计的8个生产总值中任取2个,记其中不低于平均值的个数为,求的分布列和数学期望;
(2)由统计图表可看出,从第5年开始,该地第三产业生产总值呈直线上升趋势,试用线性回归模型预测该地第10年的第三产业生产总值.
(参考公式:,)
(1)在所统计的8个生产总值中任取2个,记其中不低于平均值的个数为,求的分布列和数学期望;
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【推荐3】某校2011年到2019年参加“北约”“华约”考试而获得加分的学生人数(每位学生只能参加“北约”“华约”中的一种考试)可以通过以下表格反映出来.(为了方便计算,将2011年编号为1,2012年编号为2,依此类推)
(1)求这九年来,该校参加“北约”“华约”考试而获得加分的学生人数的平均数和方差;
(2)根据最近五年的数据,利用最小二乘法求出y与x的线性回归方程,并依此预测该校2020年参加“北约”“华约”考试而获得加分的学生人数.(最终结果精确至个位)
参考数据:回归直线的方程是,其中,.,.
年份x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
人数y | 2 | 3 | 5 | 4 | 5 | 7 | 8 | 10 | 10 |
(2)根据最近五年的数据,利用最小二乘法求出y与x的线性回归方程,并依此预测该校2020年参加“北约”“华约”考试而获得加分的学生人数.(最终结果精确至个位)
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【推荐1】近年来,“双11”网购的观念逐渐深入人心.某人统计了近年某网站“双11”当天的交易额,统计结果如下表:
(1)请根据上表提供的数据,用相关系数说明与的线性相关程度,线性相关系数保留三位小数.(统计中用相关系数来衡量两个变量之间线性关系的强弱.若相应于变量的取值,变量的观测值为(),则两个变量的相关系数的计算公式为:.统计学认为,对于变量,如果,那么负相关很强;如果,那么正相关很强;如果或,那么相关性一般;如果,那么相关性较弱);
(2)求出关于的线性回归方程,并预测年该网站“双11”当天的交易额.
参考公式:,;参考数据:.
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
交易额y/百亿元 | 9 | 12 | 17 | 21 | 26 |
(2)求出关于的线性回归方程,并预测年该网站“双11”当天的交易额.
参考公式:,;参考数据:.
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【推荐2】随着互联网的迅速发展,越来越多的消费者开始选择网络购物,某营销部门统计了年某月某地区的部分特产的网络销售情况,得到网民对不同特产的满意度和对应的销售额(万元)的数据如下表:
(1)求销售额关于满意度的相关系数;
(2)约定:销量额关于满意度的相关系数的绝对值在及以上表示线性相关性较强;否则,线性相关性较弱.如果没有达到较强线性相关,则采取“末位淘汰”制(即销售额最少的特产退出销售),求剔除“末位淘汰”的特产后的销量额关于满意度的线性回归方程.(结果精确到)
参考数据:记,的5组样本数据分别为,…,,,,,,,,.
特产种类 | 甲 | 乙 | 丙 | 丁 | 戊 |
满意度/% | 22 | 34 | 25 | 20 | 19 |
销售额/万元 | 78 | 90 | 86 | 76 | 75 |
(2)约定:销量额关于满意度的相关系数的绝对值在及以上表示线性相关性较强;否则,线性相关性较弱.如果没有达到较强线性相关,则采取“末位淘汰”制(即销售额最少的特产退出销售),求剔除“末位淘汰”的特产后的销量额关于满意度的线性回归方程.(结果精确到)
参考数据:记,的5组样本数据分别为,…,,,,,,,,.
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【推荐3】2023年,国家不断加大对科技创新的支持力度,极大鼓舞了企业投入研发的信心,增强了企业的创新动能.某企业在国家一系列优惠政策的大力扶持下,通过技术革新和能力提升,极大提升了企业的影响力和市场知名度,订单数量节节攀升,右表为该企业今年1~4月份接到的订单数量.
附: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
,,.
(1)试根据样本相关系数r的值判断订单数量y与月份t的线性相关性强弱(,则认为y与t的线性相关性较强,,则认为y与t的线性相关性较弱).(结果保留两位小数)
(2)建立y关于t的线性回归方程,并预测该企业5月份接到的订单数量.
月份t | 1 | 2 | 3 | 4 |
订单数量y(万件) | 5.2 | 5.3 | 5.7 | 5.8 |
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
,,.
(1)试根据样本相关系数r的值判断订单数量y与月份t的线性相关性强弱(,则认为y与t的线性相关性较强,,则认为y与t的线性相关性较弱).(结果保留两位小数)
(2)建立y关于t的线性回归方程,并预测该企业5月份接到的订单数量.
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