某模具厂新接一批新模型制作的订单,为给订购方回复出货时间,需确定制作该批模型所花费的时间,为此进行了5次试验,收集数据如下:
(1)请根据以上数据,求关于x的线性回归方程;
(2)若要制作60个这样的模型,请根据(1)中所求的回归方程预测所花费的时间.
(注:回归方程中斜率和截距最小二乘估计公式分别为,参考数据:).
制作模型数x(个) | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
花费时间y(分钟) | 64 | 69 | 75 | 82 | 90 |
(2)若要制作60个这样的模型,请根据(1)中所求的回归方程预测所花费的时间.
(注:回归方程中斜率和截距最小二乘估计公式分别为,参考数据:).
更新时间:2020-10-23 13:03:31
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【推荐1】有一个同学家开了一个小卖部,他为了研究气温对热饮销售的影响,经过统计,得到一个卖出的热饮杯数与当天气温的对比表:
(1)画出散点图;
(2)从散点图中发现气温与热饮销售杯数之间关系的一般规律;
(3)求回归方程;
(4)如果某天的气温是,预测这天卖出的热饮杯数.
摄氏温度/ | -5 | 0 | 4 | 7 | 12 | 15 | 19 | 23 | 27 | 31 | 36 |
热饮杯数 | 156 | 150 | 132 | 128 | 130 | 116 | 104 | 89 | 93 | 76 | 54 |
(2)从散点图中发现气温与热饮销售杯数之间关系的一般规律;
(3)求回归方程;
(4)如果某天的气温是,预测这天卖出的热饮杯数.
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【推荐2】耐盐碱水稻俗称“海水稻”,是一种可以长在滩涂和盐碱地的水稻.还水稻的灌溉是将海水稀释后进行灌溉.某实验基础为了研究海水浓度()对亩产量(吨)的影响,通过在试验田的种植实验,测得了某种还水稻的亩产量与海水浓度的数据如下表:
绘制散点图发现,可用线性回归模型拟合亩产量与海水浓度之间的相关关系,用最小二乘法计算得与之间的线性回归方程为.
(1)求出的值,并估算当浇灌海水浓度为8%时该品种的亩产量.
(2)①完成下列残差表:
②统计学中常用相关指数来刻画回归效果,越大,模型拟合效果越好,如假设,就说明预报变量的差异有是由解释变量引起的.请计算相关指数(精确到0.01),并指出亩产量的变化多大程度上是由浇灌海水浓度引起的.
(附:残差公式,相关指数,参考数据)
海水浓度 | |||||
亩产量(吨) |
(1)求出的值,并估算当浇灌海水浓度为8%时该品种的亩产量.
(2)①完成下列残差表:
海水浓度 | |||||
亩产量(吨) | |||||
残差 |
(附:残差公式,相关指数,参考数据)
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【推荐1】某地植被面积 (公顷)与当地气温下降的度数()之间有如下的对应数据:
(1)请用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(2)根据(1)中所求线性回归方程,如果植被面积为200公顷,那么下降的气温大约是多少?
参考公式:用最小二乘法求线性回归方程系数公式:,.
(公顷) | 20 | 40 | 50 | 60 | 80 |
() | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 |
(1)请用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(2)根据(1)中所求线性回归方程,如果植被面积为200公顷,那么下降的气温大约是多少?
参考公式:用最小二乘法求线性回归方程系数公式:,.
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【推荐2】“大众创业,万众创新”是李克强总理在本届政府工作报告中向全国人民发出的口号.某生产企业积极响应号召,大力研发新产品,为了对新研发的一批产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格试销,得到一组销售数据,如下表所示:
(已知,).
(1)求出的值;
(2)已知变量具有线性相关关系,求产品销量(件)关于试销单价(元)的线性回归方程;(3)用表示用正确的线性回归方程得到的与对应的产品销量的估计值.当销售数据的残差的绝对值时,则将销售数据称为一个“好数据”.现从6个数据中任取2个,求抽取的2个数据中至少有1个是“好数据”的概率.
(已知,).
(1)求出的值;
(2)已知变量具有线性相关关系,求产品销量(件)关于试销单价(元)的线性回归方程;(3)用表示用正确的线性回归方程得到的与对应的产品销量的估计值.当销售数据的残差的绝对值时,则将销售数据称为一个“好数据”.现从6个数据中任取2个,求抽取的2个数据中至少有1个是“好数据”的概率.
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【推荐3】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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