某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如表.
(1)画出销售额和利润额的散点图;
(2)若销售额和利润额具有相关关系,用最小二乘法计算利润额y对销售额x的回归直线方程.(参考公式,)
商店名称 | |||||
销售额(千万元) | 3 | 5 | 6 | 7 | 9 |
利润额(千万元) | 2 | 3 | 3 | 4 | 5 |
(2)若销售额和利润额具有相关关系,用最小二乘法计算利润额y对销售额x的回归直线方程.(参考公式,)
更新时间:2021-12-01 14:25:35
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(1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出回归方程;
(3)已知该厂技改前吨甲产品的生产能耗为吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?(注:,)
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出回归方程;
(3)已知该厂技改前吨甲产品的生产能耗为吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?(注:,)
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请根据表中提供的数据,画出散点图,推断两个变量是否线性相关,并用样本相关系数说明与的线性相关程度(保留三位小数).
附:.
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
交易额/百亿元 | 9 | 12 | 17 | 21 | 26 |
附:.
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(1)依据表中的统计数据,请判断该电商平台的第x天与到该电商平台专营店购物的人数y(单位:万人)是否具有较高的线性相关程度?(参考:若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高,计算r时精确度为0.01)
(2)求购买人数y与直播的第x天的线性回归方程;用样本估计总体,请预测从2021年7月10日起的第38天到该专营店购物的人数(单位:万人).
参考数据:,,.
附:相关系数,回归直线方程的斜率,截距.
日期 | 7月10日 | 7月11日 | 7月12日 | 7月13日 | 7月14日 |
第x天 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
人数y(单位:万人) | 75 | 84 | 93 | 98 | 100 |
(2)求购买人数y与直播的第x天的线性回归方程;用样本估计总体,请预测从2021年7月10日起的第38天到该专营店购物的人数(单位:万人).
参考数据:,,.
附:相关系数,回归直线方程的斜率,截距.
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(1)求y关于x的经验回归方程;
(2)计算变量x,y的样本相关系数r(计算结果精确到0.01),并判断是否可以认为该幼儿园去年春季患流感人数与年龄负相关程度很强.(若,则x,y相关程度很强;若,则x,y相关程度一般;若,则x,y相关程度较弱.)
参考数据:.
年龄x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
患病人数y | 22 | 22 | 17 | 14 | 10 |
(2)计算变量x,y的样本相关系数r(计算结果精确到0.01),并判断是否可以认为该幼儿园去年春季患流感人数与年龄负相关程度很强.(若,则x,y相关程度很强;若,则x,y相关程度一般;若,则x,y相关程度较弱.)
参考数据:.
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经过相关系数的计算和分析,发现重大科技项目突破个数y与年份x的线性相关程度非常高.请建立y关于x的回归方程,并预测该企业在2024年重大科技项目取得突破的个数.
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
年份: | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
重大科技项目 突破数y(单位:个) | 2 | 4 | 4 | 7 | 8 |
附:对于一组数据,,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为,.
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