下面给出了根据我国年—2022年水果人均占有量(单位:kg)和年份代码绘制的散点图和线性回归方程的残差图(2016年—2022年的年份代码分别为1~7).
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,,求关于的线性回归方程(数据精确到);
(3)根据线性回归方程的残差图,分析线性回归方程的拟合效果.
附:回归方程中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,,求关于的线性回归方程(数据精确到);
(3)根据线性回归方程的残差图,分析线性回归方程的拟合效果.
附:回归方程中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
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7.1一元线性回归测试卷(已下线)第12讲 变量间的相关关系6种题型总结(1)(已下线)期末押题预测卷01(范围:选择性必修第一册、选择性必修第二册)-【单元测试】2022-2023学年高二数学分层训练AB卷(人教B版2019)贵州省贵阳市白云区2023届高三上学期阶段性质量监测数学(文)试题
更新时间:2022-12-07 06:28:32
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【推荐1】近些年来,短视频社交软件日益受到追捧,用户可以通过软件选择歌曲,拍摄音乐短视频,创作自己的作品.某用户对自己发布的视频个数x与收到的点赞个数之和y之间的关系进行了分析研究,得到如下数据:
(1)计算x,y的相关系数r(计算结果精确到0.01),并判断是否可以认为发布的视频个数与收到的点赞数之和的相关性很强;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程.
参考公式:,,.参考数据:,.
x | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
y | 45 | 50 | 60 | 65 | 70 |
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程.
参考公式:,,.参考数据:,.
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【推荐2】为了研究三月下旬的平均气温x(单位:℃)与4月20日前棉花害虫化蛹高峰日y的关系,某地区观察了2010年至2015年的情况,得到下面的数据表:
(1)根据规律推断,该地区2016年三月下旬平均气温为27 ℃,试估计2016年四月化蛹高峰日为哪一天;
(2)对变量x,y进行相关性检验.
年份 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
x | 24.4 | 29.5 | 32.9 | 28.7 | 30.3 | 28.9 |
y | 19 | 6 | 1 | 10 | 1 | 8 |
(2)对变量x,y进行相关性检验.
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【推荐3】某农科所对冬季昼夜温差(最高温度与最低温度的差)大小与某反季节大豆新品种一天内发芽数之间的关系进行了分析研究,他们分别记录了12月1日至12月6日每天昼夜最高、最低的温度(如图甲),以及实验室每天每100颗种子中的发芽数情况(如图乙),得到如下资料:
(1)请画出发芽数y与温差x的散点图;
(2)若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型,请用相关系数说明建立模型的合理性;
(3)①求出发芽数y与温差x之间的回归方程(系数精确到0.01);
②若12月7日的昼夜温差为,通过建立的y关于x的回归方程,估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.
(1)请画出发芽数y与温差x的散点图;
(2)若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型,请用相关系数说明建立模型的合理性;
(3)①求出发芽数y与温差x之间的回归方程(系数精确到0.01);
②若12月7日的昼夜温差为,通过建立的y关于x的回归方程,估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.
参考数据:.
参考公式:
相关系数:(当时,具有较强的相关关系).
回归方程中斜率和截距计算公式:.
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适中
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解题方法
【推荐1】现有关于x与y的5组数据,如下表所示.
(1)依据表中的统计数据判断y与x是否具有较高的线性相关程度;(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y关于x的线性回归方程,请预测当时,y的值.
参考数据:.附:样本相关系数,,.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 30 | 26 | 28 | 23 | 18 |
(2)求y关于x的线性回归方程,请预测当时,y的值.
参考数据:.附:样本相关系数,,.
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(0.65)
【推荐2】已知关于的回归直线方程为,且,求关于的回归直线方程.
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【推荐3】随着科技发展的日新月异,人工智能融入了各个行业,促进了社会的快速发展.其中利用人工智能生成的虚拟角色因为拥有更低的人工成本,正逐步取代传统的真人直播带货.某公司使用虚拟角色直播带货销售金额得到逐步提升,以下为该公司自2023年8月使用虚拟角色直播带货后的销售金额情况统计.
若与的相关关系拟用线性回归模型表示,回答如下问题:
(1)试求变量与的样本相关系数(结果精确到0.01);
(2)试求关于的经验回归方程,并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.
附:经验回归方程,其中,,
样本相关系数;
参考数据:,.
年月 | 2023年8月 | 2023年9月 | 2023年10月 | 2023年11月 | 2023年12月 | 2024年1月 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售金额/万元 | 15.4 | 25.4 | 35.4 | 85.4 | 155.4 | 195.4 |
(1)试求变量与的样本相关系数(结果精确到0.01);
(2)试求关于的经验回归方程,并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.
附:经验回归方程,其中,,
样本相关系数;
参考数据:,.
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐1】甲、乙两名同学在对具有相关关系的两个变量进行回归分析时,得到如下数据.
甲发现表中散点集中在曲线附近(其中,是参数,且).他先设,将表中数据进行转换,得到新的成对数据,再用一元线性回归模型拟合;乙根据数据得到经验回归方程为.
(1)求;
(2)求,;
(3)在统计学中,我们通常计算不同回归模型的残差平方和(残差平方和用表示)来判断拟合效果,越小,拟合效果越好.乙同学计算出其模型的残差平方和为143.6,请你计算甲同学模型的残差平方和,并比较拟合效果.
参考公式:,.
x | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 |
y | 4 | 12 | 24 | 50 | 72 |
(1)求;
(2)求,;
(3)在统计学中,我们通常计算不同回归模型的残差平方和(残差平方和用表示)来判断拟合效果,越小,拟合效果越好.乙同学计算出其模型的残差平方和为143.6,请你计算甲同学模型的残差平方和,并比较拟合效果.
参考公式:,.
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解答题-应用题
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适中
(0.65)
名校
解题方法
【推荐2】某印刷厂为了研究印刷单册书籍的成本(单位:元)与印刷册数(单位:千册)之间的关系,在印制某种书籍时进行了统计,相关数据见下表:
根据以上数据,技术人员分别借助甲、乙两种不同的回归模型,得到了两个回归方程,甲:
为了评价两种模型的拟合效果,完成以下任务:
(1)(i)完成下表(计算结果精确到0.1):
(ii)分别计算模型甲与模型乙的残差平方和及,并通过比较,的大小,判断哪个模型拟合效果更好.
(2)该书上市后,受到广大读者的热烈欢迎,不久便全部售罄,于是印刷厂决定进行二次印刷,根据市场调查,新需求量为8千册(概率为0.8)或10千册(概率为0.2),若印刷厂以每册5元的价格将书籍出售给订货商,问印刷厂二次印刷8千册还是10千册恒获得更多的利润?(按(1)中拟合效果较好的模型计算印刷单册书的成本)
印刷册数(单位:千册) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 |
单册成本(单位:元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.7 |
为了评价两种模型的拟合效果,完成以下任务:
(1)(i)完成下表(计算结果精确到0.1):
印刷册数 (单位:千册) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | |
单册成本 (单位:元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.7 | |
模型甲 | 估计值 | 2.4 | 2.1 | 1.6 | ||
残差 | 0 | -0.1 | 0.1 | |||
模型乙 | 估计值 | 2.3 | 2 | 1.9 | ||
残差 | 0.1 | 0 | 0 |
(2)该书上市后,受到广大读者的热烈欢迎,不久便全部售罄,于是印刷厂决定进行二次印刷,根据市场调查,新需求量为8千册(概率为0.8)或10千册(概率为0.2),若印刷厂以每册5元的价格将书籍出售给订货商,问印刷厂二次印刷8千册还是10千册恒获得更多的利润?(按(1)中拟合效果较好的模型计算印刷单册书的成本)
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解答题-问答题
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐3】为节约资源和保护环境,早在2001年,新能源汽车研究项目就被列入国家“十五”期间的“863”重大科技课题,之后我国不断加大对新能源汽车的扶持力度,至今已经进入产业化阶段,新能源汽车涌入市场,越来越受到人们喜欢.某新能源汽车销售企业统计分析近六年的销售情况,用两种模型①;②+分别进行拟合,得到相应的回归方程==15.1—7.8,进行残差分析得到如下表所示的残差值及一些统计量的值.
(1)残差值的绝对值之和越小说明模型拟合效果越好,据此,比较模型①,②的拟合效果;
(2)本次统计分析中,若认定残差绝对值大于2的数据是异常数据,需要剔除.剔除异常数据后,其它数据保持不变,重新用模型①求出回归方程,并据此预测2022年的销售量.(运算结果保留到小数点后一位数字)
(参考公式:
年份 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | =3.5, |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | =19.5, |
销售量:y(万辆) | 8 | 12 | 20 | 22 | 25 | 30 | |
模型①的残差值 | -0.8 | -1.1 | 2.6 | 0.3 | -1 | -0.3 | |
模型②的残差值 | 0.7 | -1.6 | 1.6 | -0.4 | -1 | 0.8 |
(2)本次统计分析中,若认定残差绝对值大于2的数据是异常数据,需要剔除.剔除异常数据后,其它数据保持不变,重新用模型①求出回归方程,并据此预测2022年的销售量.(运算结果保留到小数点后一位数字)
(参考公式:
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