某市2月份到8月份温度在逐渐上升,为此居民用水也发生变化,如表显示了某家庭2月份到6月份的用水情况.
(1)根据表中的数据,求关于的线性回归方程.
(2)为了鼓励市民节约用水,该市自来水公司规定若每月每户家庭用水不超过7吨,则水费为2.5元/吨;若每月每户家庭用水超过7吨,则超出部分水费为3元/吨.预计该家庭8月份的用水量及水费.
参考公式:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
月份 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
用水量(吨) | 4.5 | 5 | 6 | 7 | 7.5 |
(2)为了鼓励市民节约用水,该市自来水公司规定若每月每户家庭用水不超过7吨,则水费为2.5元/吨;若每月每户家庭用水超过7吨,则超出部分水费为3元/吨.预计该家庭8月份的用水量及水费.
参考公式:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
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更新时间:2020-09-16 09:58:11
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【推荐1】某新上市的电子产品举行为期一个星期(7天)的促销活动,规定购买该电子产品可免费赠送礼品一份,随着促销活动的有效开展,第五天工作人员对前五天中参加活动的人数进行统计,y表示第x天参加该活动的人数,得到统计表格如下,经计算得.
(1)若y与x具有线性相关关系,请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
(2)预测该星期最后一天参加该活动的人数(按四舍五入取到整数).
参考公式:
,
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 4 | m | 10 | 23 | 22 |
(2)预测该星期最后一天参加该活动的人数(按四舍五入取到整数).
参考公式:
,
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【推荐2】近年来随着教育科研的不断进步,兼善中学教育质量不断提高,某知名机构对近年来升入北京航天航空大学兼善学子人数作了如下统计
附:回归方程中,.
(1)求关于t的回归方程;
(2)用所求回归方程预测兼善中学2023年(t=6)升入北航的人数
年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
时间代号 | |||||
人数(人) |
(1)求关于t的回归方程;
(2)用所求回归方程预测兼善中学2023年(t=6)升入北航的人数
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【推荐1】某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到如下数据:
(1)求回归直线方程.
(2)利用刻画回归效果.
单价(元) | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 |
销量(件) | 12 | 10 | 7 | 5 | 3 |
(2)利用刻画回归效果.
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【推荐2】2023年,5月18日至19日,中国-中亚峰会在陕西省西安市举办.多家外媒积极评价,认为这次峰会非常重要,中亚国家正在深化合作,共同致力于实现各国人民和平与繁荣.报道中指出“中国-中亚峰会致力于发展新能源绿色经济,符合中亚国家共同利益.”新能源汽车、电动汽车是重要的战略新兴产业,为了解某一地区电动汽车销售情况,一机构根据统计数据,得到表格如下:
(1)求电动汽车产值(亿元)关于(月份)的线性回归方程;
(2)该机构随机调查了该地区100位购车车主的性别与购车种类,其中购买非电动汽车的男性45人,女性35人;购买电动汽车的男性5人,女性15人.请问是否有95%的把握认为是否购买电动汽车与性别有关.(参考公式如下)
①;②;③.
月份 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 |
月份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
产值(亿元) | 16 | 20 | 23 | 31 | 40 |
(2)该机构随机调查了该地区100位购车车主的性别与购车种类,其中购买非电动汽车的男性45人,女性35人;购买电动汽车的男性5人,女性15人.请问是否有95%的把握认为是否购买电动汽车与性别有关.(参考公式如下)
0.10 | 0.05 | 0.01 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 |
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当时,建立了与的两个回归模型:模型①:,模型②:;当时,确定与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,预测对型材料进行应用改造的投入为17亿元时的直接收益;
(2)为鼓励科技创新,当应用改造的投入不少于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,比较投入17亿元与20亿元时公司收益(直接收益+国家补贴)的大小.
附:刻画回归效果的相关指数,.用最小二乘法求线性回归方程的系数:,.
序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
2 | 3 | 4 | 6 | 8 | 10 | 13 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | |
13 | 22 | 31 | 42 | 50 | 56 | 58 | 68.5 | 68 | 67.5 | 66 | 66 |
(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,预测对型材料进行应用改造的投入为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,.用最小二乘法求线性回归方程的系数:,.
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