数据显示,中国在线直播用户规模及在线直播购物规模近几年都保持高速增长态势,下表为2017-2021年中国在线直播用户规模(单位:亿人),其中2017年-2021年对应的代码依次为1-5.
参考数据:,,,其中.
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公式分别为,.
(1)由上表数据可知,可用函数模型拟合y与x的关系,请建立y关于x的回归方程(,的值精确到0.01);
(2)已知中国在线直播购物用户选择在品牌官方直播间购物的概率为p,现从中国在线直播购物用户中随机抽取4人,记这4人中选择在品牌官方直播间购物的人数为X,若,求X的分布列与期望.
年份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
市场规模y | 3.98 | 4.56 | 5.04 | 5.86 | 6.36 |
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公式分别为,.
(1)由上表数据可知,可用函数模型拟合y与x的关系,请建立y关于x的回归方程(,的值精确到0.01);
(2)已知中国在线直播购物用户选择在品牌官方直播间购物的概率为p,现从中国在线直播购物用户中随机抽取4人,记这4人中选择在品牌官方直播间购物的人数为X,若,求X的分布列与期望.
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(已下线)9.1.2线性回归方程(1)(已下线)拓展一:数学建模 建立统计模型进行预测(非线性回归模型) (综合)-【精讲精练】2022-2023学年高二数学下学期同步精讲精练(人教A版2019选择性必修第三册)云南省曲靖市第一中学2023届高三教学质量监测(四)数学试题广东省广州市铁一,广附,广外2023届高三上学期三校联考数学试题(已下线)专题52 统计案例-1(已下线)8.5 统计案例(精讲)
更新时间:2022-09-14 12:22:43
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【推荐1】近期,济南公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付.某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用表示活动推出的天数,表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),统计数据如表所示:表:根据以上数据,绘制了散点图.
(1)根据散点图判断,在推广期内与(,均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于活动推出天数的回归方程类型?(给出判断,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立关于的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
(3)推广期结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下表:
车队为缓解周边居民出行压力,以80万元的单价购进了一批新车,根据以往的经验可知,每辆车每个月的运营成本约为0.66万元.已知该线路公交车票价为2元,使用现金支付的乘客无优惠,使用乘车卡支付的乘客享受8折优惠,扫码支付的乘客随机优惠,根据统计结果得知,使用扫码支付的乘客中有的概率享受7折优惠,有的概率享受8折优惠,有的概率享受9折优惠,预计该车队每辆车每个月有1万人次乘车,根据所给数据以事件发生的频率作为相应事件发生的概率,在不考虑其它因素的条件下,按照上述收费标准,假设这批车需要年才能开始盈利,求的值.
参考数据:其中,
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公式分别为:,.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
6 | 11 | 21 | 34 | 66 | 101 | 196 |
(1)根据散点图判断,在推广期内与(,均为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次关于活动推出天数的回归方程类型?(给出判断,不必说明理由);
(2)根据(1)的判断结果及表中的数据,建立关于的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次;
(3)推广期结束后,车队对乘客的支付方式进行统计,结果如下表:
支付方式 | 现金 | 乘车卡 | 扫码 |
比例 | 10% | 60% | 30% |
参考数据:其中,
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公式分别为:,.
66 | 1.54 | 2.711 | 50.12 | 3.47 |
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【推荐2】近年来,我国肥胖人群的规模急速增长,肥胖人群有很大的心血管安全隐患.目前,国际上常用身体质量指数(,缩写)来衡量人体胖瘦程度以及是否健康,其计算公式是中国成人的数值标准为:为偏瘦;为正常;为偏胖;为肥胖.为了解某公司员工的身体质量指数,研究人员从公司员工体检数据中,抽取了8名员工(编号)的身高和体重数据,并计算得到他们的值(精确到0.1)如下表:
(1)现从这8名员工中选取2人进行复检,记抽取到值为“正常”员工的人数为X,求X的分布列及数学期望.
(2)某调查机构分析发现公司员工的身高和体重之间有较强的线性相关关系,调查员甲对这8人的体检数据进行分析,计算得出该组数据的线性回归方程为,且根据回归方程预报一名身高为的员工体重为,计算得到的其他数据如下:,
(i)求的值及抽取8人体重数据的平均值;
(ii)调查员乙代替甲继续数据处理时,发现编号为8的员工体重数据有误,应增加,其身高数据无误,请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程,并据此预报一名身高为的员工的体重.
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:,.
编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
(近似值) | 22.3 | 23.2 | 28.3 | 20.3 | 23.5 | 23.7 | 25.5 | 16.6 |
(2)某调查机构分析发现公司员工的身高和体重之间有较强的线性相关关系,调查员甲对这8人的体检数据进行分析,计算得出该组数据的线性回归方程为,且根据回归方程预报一名身高为的员工体重为,计算得到的其他数据如下:,
(i)求的值及抽取8人体重数据的平均值;
(ii)调查员乙代替甲继续数据处理时,发现编号为8的员工体重数据有误,应增加,其身高数据无误,请你根据调查员乙更正的数据重新计算线性回归方程,并据此预报一名身高为的员工的体重.
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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【推荐3】某地区积极发展电商,通过近些年工作的开展在新农村建设和扶贫过程中起到了非常重要的作用,促进了农民生活富裕,为了更好地了解本地区某一特色产品的宣传费(千元)对销量(千件)的影响,统计了近六年的数据如下:
(1)若近6年的宣传费与销量呈线性分布,由前5年数据求线性回归直线方程,并写出的预测值;
(2)若利润与宣传费的比值不低于20的年份称为“吉祥年”,在这6个年份中任意选2个年份,求这2个年份均为“吉祥年”的概率
附:回归方程的斜率与截距的最小二乘法估计分别为,
,其中,为,的平均数.
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
宣传费(千元) | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 | 10 |
销量(千件) | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 | |
利润(千元) | 40 | 70 | 110 | 90 | 160 | 205 |
(2)若利润与宣传费的比值不低于20的年份称为“吉祥年”,在这6个年份中任意选2个年份,求这2个年份均为“吉祥年”的概率
附:回归方程的斜率与截距的最小二乘法估计分别为,
,其中,为,的平均数.
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【推荐1】某企业新研发了一种产品,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:
根据以上数据绘制了散点图观察散点图,两个变量间关系考虑用反比例函数模型和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为,与x的相关系数.(1)用反比例函数模型求y关于x的回归方程;
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.001),并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本;
(3)根据企业长期研究表明,非原料成本y服从正态分布,用样本平均数作为的估计值,用样本标准差s作为的估计值,若非原料成本y在之外,说明该成本异常,并称落在之外的成本为异样成本,此时需寻找出现异样成本的原因.利用估计值判断上述非原料成本数据是否需要寻找出现异样成本的原因?
参考数据(其中):
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公式分别为:,,相关系数.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
y | 56.5 | 31 | 22.75 | 17.8 | 15.95 | 14.5 | 13 | 12.5 |
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.001),并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本;
(3)根据企业长期研究表明,非原料成本y服从正态分布,用样本平均数作为的估计值,用样本标准差s作为的估计值,若非原料成本y在之外,说明该成本异常,并称落在之外的成本为异样成本,此时需寻找出现异样成本的原因.利用估计值判断上述非原料成本数据是否需要寻找出现异样成本的原因?
参考数据(其中):
0.34 | 0.115 | 1.53 | 184 | 5777.555 | 93.06 | 30.705 | 13.9 |
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【推荐2】2018年11月5日至10日,首届中国国际进口博览会在国家会展中心(上海)举行,吸引了58个“一带一路”沿线国家的超过1000多家企业参展,成为共建“一带一路”的又一个重要支撑.某企业为了参加这次盛会,提升行业竞争力,加大了科技投入.该企业连续6年来的科技投入(百万元)与收益(百万元)的数据统计如下:
并根据数据绘制散点图如图所示:
根据散点图的特点,甲认为样本点分布在指数曲线的周围,据此他对数据进行了一些初步处理.如下表:
其中,.
(1)请根据表中数据,建立关于的回归方程(保留一位小数);
(2)乙认为样本点分布在二次曲线的周围,并计算得回归方程为,以及该回归模型的相关指数,试比较甲乙两人所建立的模型,谁的拟合效果更好.
附:对于一组数据,,…,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,,相关指数:.
科技投入 | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 |
收益 | 5.6 | 6.5 | 12.0 | 27.5 | 80.0 | 129.2 |
根据散点图的特点,甲认为样本点分布在指数曲线的周围,据此他对数据进行了一些初步处理.如下表:
43.5 | 4.5 | 854.0 | 34.7 | 12730.4 | 70 |
(1)请根据表中数据,建立关于的回归方程(保留一位小数);
(2)乙认为样本点分布在二次曲线的周围,并计算得回归方程为,以及该回归模型的相关指数,试比较甲乙两人所建立的模型,谁的拟合效果更好.
附:对于一组数据,,…,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,,相关指数:.
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【推荐1】两个安全设备间由一组对接码进行“握手”连接,对接码是一个由“1,2,3,4”4个数字组成的六位数,每个数字至少出现一次.
(1)求满足条件的对接码的个数;
(2)若对接密码中数字1出现的次数为,求的分布列和数学期望.
(1)求满足条件的对接码的个数;
(2)若对接密码中数字1出现的次数为,求的分布列和数学期望.
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【推荐2】甲、乙、丙三人进行围棋比赛,规则如下:甲、乙进行第一局比赛,丙旁观;每局比赛的胜者与旁观者进行下一局比赛,负者下一局旁观;直至有人累计胜两局,则比赛结束,且先累计胜两局者为本次比赛获胜者.已知甲乙对弈,每局双方获胜的概率均为0.5,甲丙对弈、乙丙对弈,每局丙获胜的概率均为0.4、对方获胜的概率均为0.6,各局比赛结果相互独立.
(1)设本次比赛共进行了X局,求X的分布列与数学期望;
(2)若比赛结束时共进行了4局对弈,求丙是本次比赛获胜者的概率.
(1)设本次比赛共进行了X局,求X的分布列与数学期望;
(2)若比赛结束时共进行了4局对弈,求丙是本次比赛获胜者的概率.
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【推荐3】某调查小组为了解本市不同年龄段的肺炎患者在肺炎确诊两周内的治疗情况,在肺炎患者中随机抽取100人进行调查,并将调查结果整理如下:
(1)试判断是否有的把握认为该市肺炎患者在肺炎确诊两周内治愈与年龄有关;
(2)现从样本中肺炎确诊两周内未治愈的人群中用分层抽样法抽取6人做进一步调查,然后从这6人中随机抽取3人填写调查问卷,记这3人中12岁以下的人数为,求的分布列与数学期望.
附:
,其中.
两周内治愈 | 两周内未治愈 | |
12岁以上(含12岁) | 45 | 15 |
12岁以下 | 25 | 15 |
(1)试判断是否有的把握认为该市肺炎患者在肺炎确诊两周内治愈与年龄有关;
(2)现从样本中肺炎确诊两周内未治愈的人群中用分层抽样法抽取6人做进一步调查,然后从这6人中随机抽取3人填写调查问卷,记这3人中12岁以下的人数为,求的分布列与数学期望.
附:
0.150 | 0.100 | 0.050 | 0.025 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 |
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【推荐1】为增强体质,锤炼意志,让学生享受运动乐趣,享受校园生活,某学校举办全员运动会.该校高三某班的同学报名参加游泳比赛、田径比赛、球类比赛这三类比赛(每人必须报名参加比赛且只能报一类),其中报名参加游泳比赛、田径比赛、球类比赛的人数占本班人数的比例依次为(其中).现从该班学生中任选3人,以频率估计概率.
(1)若被选取的3人参加比赛的类别互不相同的概率为,求a的值;
(2)记X为选取的3人中报名参加田径比赛和报名参加球类比赛的总人数,求X的分布列和数学期望.
(1)若被选取的3人参加比赛的类别互不相同的概率为,求a的值;
(2)记X为选取的3人中报名参加田径比赛和报名参加球类比赛的总人数,求X的分布列和数学期望.
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐2】某市为了传承发展中华优秀传统文化,组织该市中学生进行了一次文化知识有奖竞赛,竞赛奖励规则如下,得分在内的学生获三等奖,得分在内的学生获二等奖,得分在内的学生获一等奖,其他学生不得奖.为了解学生对相关知识的掌握情况,随机抽取100名学生的竞赛成绩,并以此为样本绘制了如下样本频率分布直方图.
(1)现从该样本中随机抽取两名学生的竞赛成绩,求这两名学生中恰有一名学生获奖的概率;
(2)若该市所有参赛学生的成绩X近似服从正态分布,其中,为样本平均数的估计值,利用所得正态分布模型解决以下问题:
①若该市共有10000名学生参加了竞赛,试估计参赛学生中成绩超过79分的学生数(结果四舍五入到整数);
②若从所有参赛学生中(参赛学生数大于10000)随机抽取4名学生进行访谈,求其中竞赛成绩在64分以上的学生人数的期望与方差.
附参考数据:若随机变量X服从正态分布,则,,.
(1)现从该样本中随机抽取两名学生的竞赛成绩,求这两名学生中恰有一名学生获奖的概率;
(2)若该市所有参赛学生的成绩X近似服从正态分布,其中,为样本平均数的估计值,利用所得正态分布模型解决以下问题:
①若该市共有10000名学生参加了竞赛,试估计参赛学生中成绩超过79分的学生数(结果四舍五入到整数);
②若从所有参赛学生中(参赛学生数大于10000)随机抽取4名学生进行访谈,求其中竞赛成绩在64分以上的学生人数的期望与方差.
附参考数据:若随机变量X服从正态分布,则,,.
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【推荐3】某厂生产的某种零件的尺寸大致服从正态分布,且规定尺寸为次品,其余的为正品.生产线上的打包机自动把每5件零件打包成1箱,然后进入销售环节,若每销售一件正品可获利50元,每销售一件次品亏损100元.现从生产线生产的零件中抽样20箱做质量分析,作出的频率分布直方图如下:
(2)从生产线上随机取一箱零件,求这箱零件销售后的期望利润.
(1)估计生产线生产的零件的平均尺寸;
(2)从生产线上随机取一箱零件,求这箱零件销售后的期望利润.
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