某校医务室欲研究昼夜温差大小与高三患感冒人数多少之间的关系,他们统计了2019年9月至2020年1月每月8号的昼夜温差情况与高三因患感冒而就诊的人数,得到如下资料:
该医务室确定的研究方案是先从这5组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再用被选取的2组数据进行检验.假设被选取的是2019年9月8日与2020年1月8日的2组数据.
(1)求就诊人数关于昼夜温差x的线性回归方程(结果精确到0.01)
(2)若由(1)中所求的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3人,则认为得到的线性回归方程是理想的,试问该医务室所得线性回归方程是否理想?
参考公式:
日期 | 2019年9月8日 | 2019年10月8日 | 2019年11月8日 | 2019年12月8日 | 2020年1月8日 |
昼夜温差 | 5 | 8 | 12 | 13 | 16 |
就诊人数 | 10 | 16 | 26 | 30 | 35 |
(1)求就诊人数关于昼夜温差x的线性回归方程(结果精确到0.01)
(2)若由(1)中所求的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3人,则认为得到的线性回归方程是理想的,试问该医务室所得线性回归方程是否理想?
参考公式:
更新时间:2021-07-24 13:26:48
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【推荐1】某公司为研究某产品的广告投入与销售收入之间的关系,对近五个月的广告投入(万元)与销售收入(万元)进行了统计,得到相应数据如下表:
(1)求关于的线性回归方程;
(2)预测当广告投入为万元时的销售收入.
(万元) | |||||
(万元) |
(2)预测当广告投入为万元时的销售收入.
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对变量与进行相关性检验,得与之间具有线性相关关系.
(1)求关于的线性回归方程;
(2)预测该地区年的居民人均纯收入.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,
年份 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
人均纯收入 | 2.7 | 3.6 | 3.3 | 4.6 | 5.4 | 5.7 | 6.2 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)预测该地区年的居民人均纯收入.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,
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【推荐3】最近几年汽车金融公司发展迅猛,主要受益于监管层面对消费进入门槛的降低,互联网信贷消费的推广普及,以及汽车销售市场规模的扩张.如图是2013﹣2017年汽车金融行业资产规模统计图(单位:亿元).
(1)以年份值2013,2014,…为横坐标,汽车金融行业资产规模(单位:亿元)为纵坐标,求y关于x的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,预计2018年汽车金融行业资产规模(精确到亿元).
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,(其中,为样本平均值).
参考数据:4.620×107,20154.619×107.
(1)以年份值2013,2014,…为横坐标,汽车金融行业资产规模(单位:亿元)为纵坐标,求y关于x的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,预计2018年汽车金融行业资产规模(精确到亿元).
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,(其中,为样本平均值).
参考数据:4.620×107,20154.619×107.
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【推荐1】年上半年,随着新冠肺炎疫情在全球蔓延,全球超过个国家或地区宣布进入紧急状态,部分国家或地区直接宣布“封国”或“封城”,随着国外部分活动进入停摆,全球经济缺乏活力,一些企业开始倒闭,下表为年第一季度企业成立年限与倒闭分布情况统计表:
根据上表,给出两种回归模型:
模型①:建立曲线型回归模型,求得回归方程为;
模型②:建立线性回归模型.
(1)根据所给的统计量,求模型②中关于的回归方程;
(2)根据下列表格中的数据,比较两种模型的相关指数,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测年成立的企业中倒闭企业所占比例(结果保留整数).
参考公式:,;.
参考数据:,,,,,.
企业成立年份 | 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 |
企业成立年限 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
倒闭企业数量(万家) | 5.23 | 4.70 | 3.72 | 3.12 | 2.42 |
倒闭企业所占比例 | 21.8% | 19.6% | 15.5% | 13.0% | 10.1% |
根据上表,给出两种回归模型:
模型①:建立曲线型回归模型,求得回归方程为;
模型②:建立线性回归模型.
(1)根据所给的统计量,求模型②中关于的回归方程;
(2)根据下列表格中的数据,比较两种模型的相关指数,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测年成立的企业中倒闭企业所占比例(结果保留整数).
回归模型 | 模型① | 模型② |
回归方程 | ||
参考公式:,;.
参考数据:,,,,,.
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【推荐2】一般来说,一个人脚掌越长,他的身高就越高,现对10名成年人的脚掌与身高进行测量,得到数据(单位:cm)作为样本如表所示:
(1)在上表数据中,以“脚掌长”为横坐标,“身高”为纵坐标,作出散点图后,发现散点在一条直线附近,试求“身高”与“脚掌长”之间的线性回归方程;
(2)若某人的脚掌长为26.5cm,试估计此人的身高;
(3)在样本中,从身高180cm以上的4人中随机抽取2人进行进一步的分析,求所抽取的2人中至少有1人身高在190cm以上的概率.
(参考数据:,,,,)
脚掌长() | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
身高() | 141 | 146 | 154 | 160 | 169 | 176 | 181 | 188 | 197 | 203 |
(1)在上表数据中,以“脚掌长”为横坐标,“身高”为纵坐标,作出散点图后,发现散点在一条直线附近,试求“身高”与“脚掌长”之间的线性回归方程;
(2)若某人的脚掌长为26.5cm,试估计此人的身高;
(3)在样本中,从身高180cm以上的4人中随机抽取2人进行进一步的分析,求所抽取的2人中至少有1人身高在190cm以上的概率.
(参考数据:,,,,)
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【推荐3】中国是世界上沙漠化最严重的国家之一,沙漠化造成生态系统失衡,可耕地面积不断缩小,对中国工农业生产和人民生活带来严重影响.随着综合国力逐步增强,西北某地区大力兴建防风林带,引水拉沙,引洪淤地,开展了改造沙漠的巨大工程,该地区于2017年投入沙漠治理经费2亿元,从2018年到2020年连续3年每年增加沙漠治理经费1亿元,近4年投入的沙漠治理经费(亿元)和沙漠治理面积(万亩)的相关数据如下表所示:
(1)通过绘制散点图看出,可用线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以说明;(结果保留3位小数)
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该地区沙漠治理面积是否可突破100万亩.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
参考数据:,,,,.
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
2 | 3 | 4 | 5 | |
26 | 39 | 49 | 54 |
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该地区沙漠治理面积是否可突破100万亩.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
参考数据:,,,,.
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