某地市响应中央“节能减排,低碳生活”的号召,近5年来开展系列的措施控制碳排放.环保部门收集到这5年内新增碳排放数量,表中x代表年份,y代表新增碳排放量.
(1)根据线性相关系数,分析x与y之间是否具有较强的线性相关性;
(2)求y关于x的回归方程.
参考数据:,,,
参考公式:
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
(2)求y关于x的回归方程.
参考数据:,,,
参考公式:
更新时间:2021-08-25 06:43:16
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【推荐1】近年来,国家大力实施精准扶贫战略,据统计2014年至2018年,某社区脱贫家庭(单位:户)的数据如下表:
部分数据经计算得:,.
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,分析2014年至2018年该社区的脱贫家庭户数的变化情况,并预测该社区在2020年脱贫家庭户数.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法公式分别为:,
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
脱贫家庭户数y | 20 | 30 | 50 | 60 | 75 |
(1)求y关于x的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,分析2014年至2018年该社区的脱贫家庭户数的变化情况,并预测该社区在2020年脱贫家庭户数.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法公式分别为:,
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【推荐2】某中药企业计划种植两种药材,通过大量考察研究得到如下统计数据.药材的亩产量约为300公斤,其收购价格处于上涨趋势,最近五年的价格如下表:
药材的收购价格始终为20元/公斤,其亩产量的频率分布直方图如下:
(1)若药材的单价(单位:元/公斤)与年份编号间具有线性相关关系;请求出关于的回归直线方程,并估计2022年药材A的单价;
(2)利用上述频率分布直方图估计药材B的平均亩产量(同一组数据用中点值为代表);
(3)若不考虑其他因素影响,为使收益最大,试判断2022年该药企应当种植药材A还是药材B?并说明理由.
参考公式:回归直线方程,其中.
年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
年份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
单价(元/公斤) | 18 | 20 | 23 | 25 | 29 |
(1)若药材的单价(单位:元/公斤)与年份编号间具有线性相关关系;请求出关于的回归直线方程,并估计2022年药材A的单价;
(2)利用上述频率分布直方图估计药材B的平均亩产量(同一组数据用中点值为代表);
(3)若不考虑其他因素影响,为使收益最大,试判断2022年该药企应当种植药材A还是药材B?并说明理由.
参考公式:回归直线方程,其中.
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【推荐3】2021年2月25日,在全国脱贫攻坚总结表彰大会上,习近平总书记庄严宣告“经过全党全国各族人民共同努力,在迎来中国共产党成立一百周年的重要时刻,我国脱贫攻坚战取得了全面胜利,……,完成了消除绝对贫困的艰巨任务.”从已经脱贫的家庭中随机抽取10个家庭,获得第个家庭的月收入(单位:千元)与月储蓄(单位:千元)的数据资料,算得,,,.(是求和符号)
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程.
(2)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄.
附.线性回归方程中,,,其中,为样本平均值,线性回归方程也可写为.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程.
(2)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄.
附.线性回归方程中,,,其中,为样本平均值,线性回归方程也可写为.
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【推荐1】某种机械设备随着使用年限的增加,它的使用功能逐渐减退,使用价值逐年减少,通常把它使用价值逐年减少的“量”换算成费用,称之为“失效费”.某种机械设备的使用年限x(单位:年)与失效费y(单位:万元)的统计数据如下表所示:
(1)根据上表数据,计算y与x的相关系数r,并说明y与x的线性相关性的强弱.
(2)求y关于x的线性回归方程,并估算该种机械设备使用10年的失效费.
.
使用年限x(单位:年) | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
失效费y(单位:万元) | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
(2)求y关于x的线性回归方程,并估算该种机械设备使用10年的失效费.
.
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【推荐2】当前,冷冻冷藏类技术发展迅速且应用广泛,某制冷技术重点实验室研究了不同果蔬在不同冻结速率下的冰点温度.设冻结速率为x(单位:分钟),冰点温度为y(单位:℃),下表为某种水果冰点温度随冻结速率变化的统计数据:
根据以上数据,绘制了散点图:
(1)由散点图可以看出,可用线性回归模型拟合y与x的关系,请用相关系数r加以说明;
(2)求y关于x的线性回归方程,并预测当冻结速率为60分钟时,这种水果的冰点温度.
附:样本(xi,yi)(i=1,2,…,n)的相关系数,
当时,两个变量线性相关性很强,线性回归方程为,其中,.
参考数据:
根据以上数据,绘制了散点图:
(1)由散点图可以看出,可用线性回归模型拟合y与x的关系,请用相关系数r加以说明;
(2)求y关于x的线性回归方程,并预测当冻结速率为60分钟时,这种水果的冰点温度.
附:样本(xi,yi)(i=1,2,…,n)的相关系数,
当时,两个变量线性相关性很强,线性回归方程为,其中,.
参考数据:
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【推荐3】当前,短视频行业异军突起,抖音、快手、秒拍等短视频平台吸引了大量流量和网络博主的加入.红人榜的数据推出是体现各平台网络博主商业价值的榜单,每周一期,红人榜能反应最近一周网络的综合价值,以粉丝数、集均评论、集均赞,以及集均分享来进行综合衡量,红人榜单在统计时发现某平台一网络博主的累计粉丝数(百万)与入驻平台周次(周之间的关系如图所示:
设,数据经过初步处理得:,,.(其中,分别为观测数据中的周次和累计粉丝数)
(1)求出关于的线性回归模型的相关指数,若用非线性回归模型求得的相关指数,试用相关指数判断哪种模型的拟合效果较好(相关指数越接近于1,拟合效果越好)
(2)根据(1)中拟合效果较好的模型求出关于的回归方程,并由此预测入驻平台8周后,对应的累计粉丝数为多少?
附参考公式:相关指数,,.参考数据:.
设,数据经过初步处理得:,,.(其中,分别为观测数据中的周次和累计粉丝数)
(1)求出关于的线性回归模型的相关指数,若用非线性回归模型求得的相关指数,试用相关指数判断哪种模型的拟合效果较好(相关指数越接近于1,拟合效果越好)
(2)根据(1)中拟合效果较好的模型求出关于的回归方程,并由此预测入驻平台8周后,对应的累计粉丝数为多少?
附参考公式:相关指数,,.参考数据:.
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【推荐1】某公司拟对某种材料进行应用改造,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(元)与生产该产品的数量(千件)有关,经统计得到如下数据:
对历史数据对比分析,考虑用函数模型①,②分别对两个变量的关系进行拟合,令模型①中上,模型②中,对数据作了初步处理,已计算得到如下数据:
(1)设和的样本相关系数为,和的样本相关系数为,已经计算得出,请从样本相关系数(精确到0.01)的角度判断,哪个模型拟合效果更好?
(2)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性回归方程,并用其估计当每件产品的非原料成本为21元时,产量约为多少千件?
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:,,相关系数.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
112 | 61 | 44.5 | 35 | 30.5 | 28 | 25 | 24 |
0.34 | 45 | 0.115 | 22385.5 | 1.53 | 183.4 | 61.4 | 0.135 |
(2)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性回归方程,并用其估计当每件产品的非原料成本为21元时,产量约为多少千件?
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:,,相关系数.
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解题方法
【推荐2】垃圾是人类日常生活和生产中产生的废弃物,由于排出量大,成分复杂多样,且具有污染性,所以需要无害化、减量化处理.某市为调查产生的垃圾数量,采用简单随机抽样的方法抽取20个县城进行了分析,得到样本数据,其中和分别表示第个县城的人口(单位:万人)和该县年垃圾产生总量(单位:吨),并计算得,,,,.
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合;
(2)求关于的线性回归方程,用所求回归方程预测该市10万人口的县城年垃圾产生总量约为多少吨?
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为,.
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合;
(2)求关于的线性回归方程,用所求回归方程预测该市10万人口的县城年垃圾产生总量约为多少吨?
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为,.
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【推荐3】下表为某网站店主统计的月促销费用(万元)与月净利润(万元)数据.
(1)根据数据绘制的散点图能够看出可用线性回归模型拟合y与x的关系,请用相关系数r加以说明;(系数精确到0.01);
(2)建立y关于x的回归方程(系数精确到0.01).如果该店主想月净利润超6万元,预测理论上至少需要投入促销费用多少万元?(结果精确到0.01)
参考数据:,,,其中、分别为月促销费用和月净利润,.
促销费用x | 2 | 3 | 6 | 10 | 13 | 21 | 15 | 18 |
月净利润y | 1 | 1 | 2 | 3 | 3.5 | 5 | 4 | 4.5 |
(2)建立y关于x的回归方程(系数精确到0.01).如果该店主想月净利润超6万元,预测理论上至少需要投入促销费用多少万元?(结果精确到0.01)
参考数据:,,,其中、分别为月促销费用和月净利润,.
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