某食品厂2020年2月至6月的某款果味饮料生产产量(单位:万瓶)的数据如下表:
(1)根据以上数据,求关于的线性回归方程;
(2)当统计数据中,某月实际生产产量与所得回归方程预测的生产产量的误差在内时,称该月为“甲级月”,否则称该月为“乙级月”.将所得回归方程预测的7月生产产量视作该月的实际生产产量,现从该年2月至7月中随机抽取2个月,求这2个月均为“乙级月”的概率.
附:参考公式:,.
(月份) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
(生产产量:万瓶) | 3 | 5 | 6.5 | 8 | 10.5 |
(2)当统计数据中,某月实际生产产量与所得回归方程预测的生产产量的误差在内时,称该月为“甲级月”,否则称该月为“乙级月”.将所得回归方程预测的7月生产产量视作该月的实际生产产量,现从该年2月至7月中随机抽取2个月,求这2个月均为“乙级月”的概率.
附:参考公式:,.
更新时间:2021-01-18 12:20:01
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【推荐1】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,为此作了四次试验,得到的数据如下:
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;
(2)求出关于的线性回归方程.
(3)试预测加工个零件需要多少时间?
附录:参考公式: ,.
零件的个数(个) | ||||
加工的时间(小时) |
(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;
(2)求出关于的线性回归方程.
(3)试预测加工个零件需要多少时间?
附录:参考公式: ,.
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【推荐2】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,为此作了四次试验,得到的数据如下:
(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,并在坐标系中画出回归直线;
(3)试预测加工10个零件需要多少时间?
(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,并在坐标系中画出回归直线;
(3)试预测加工10个零件需要多少时间?
(注:,)
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经计算得.
(1)试求y与x间的相关系数r,并利用r说明y与x是否具有较强的线性相关关系(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的回归方程,并预测当A指标数x为7时,B指标数y的估计值.
参考数据:.
城市1 | 城市2 | 城市3 | 域市4 | 城市5 | |
A指标数x | 4 | 6 | 2 | 8 | 5 |
B指标数y | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 |
(1)试求y与x间的相关系数r,并利用r说明y与x是否具有较强的线性相关关系(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的回归方程,并预测当A指标数x为7时,B指标数y的估计值.
参考数据:.
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(1)如果将高中及高中以下的学历称为“低学历”,大学专科及以上学历称为“高学历”,根据所给数据,
完成列联表.
(2)若从低学历的被调查者中随机抽取2人进行进一步调查,求被选中的2人中至少有1人对数字人民币不了解的概率:
(3)根据列联表,判断是否有的把握认为“是否了解数字人民币”与“学历高低”有关?
附:.
学历 | 小学及以下 | 初中 | 高中 | 大学专科 | 大学本科 | 硕士研究生及以上 |
不了解数字人民币 | 35 | 35 | 80 | 55 | 64 | 6 |
了解数字人民币 | 40 | 60 | 150 | 110 | 140 | 25 |
完成列联表.
低学历 | 高学历 | 合计 | |
不了解数字人民币 | |||
了解数字人民币 | |||
合计 |
(3)根据列联表,判断是否有的把握认为“是否了解数字人民币”与“学历高低”有关?
0.050 | 0.010 | 0.001 | |
k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
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(3)求的分布列和数学期望与方差.
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