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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更新时间:2024-02-29 23:28:57
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【推荐1】某农科所发现,一种作物的年收获量y(单位:)与它“相近”作物的株数x具有线性相关关系(所谓两株作物“相近”是指它们的直线距离不超过),并分别记录了相近作物的株数为1,2,3,5,6,7时,该作物的年收获量的相关数据如下:
(1)求该作物的年收获量y关于它“相近”作物的株数x的线性回归方程;
(2)农科所在如图所示的直角梯形地块的每个格点(指纵、横直线的交叉点)处都种了一株该作物,图中每个小正方形的边长均为,若从直角梯形地块的边界和内部分别各随机选取一株该作物,求这两株作物“相近”且年产量相差的概率.
附: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,
参考数据:,, ,.
x | 1 | 2 | 3 | 5 | 6 | 7 |
y | 60 | 55 | 53 | 46 | 45 | 41 |
(2)农科所在如图所示的直角梯形地块的每个格点(指纵、横直线的交叉点)处都种了一株该作物,图中每个小正方形的边长均为,若从直角梯形地块的边界和内部分别各随机选取一株该作物,求这两株作物“相近”且年产量相差的概率.
附: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,
参考数据:,, ,.
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【推荐2】为了解春季昼夜温差大小与某种子发芽多少之间的关系,现在从4月份的30天中随机挑选了5天进行研究,且分别记录了每天昼夜温差与每天每100颗种子浸泡后的发芽数,得到如下表格:
(1)从这5天中任选2天,记发芽的种子数分别为,求事件“均不小于25”的概率;
(2) 若由线性回归方程得到的估计数据与月份所选5天的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的. 请根据4月7日,4月15日与4月21日这三天的数据,求出关于的线性回归方程,并判定所得的线性回归方程是否可靠?
参考公式: ,
参考数据:
日期 | 4月1日 | 4月7日 | 4月15日 | 4月21日 | 4月30日 |
温差x/℃ | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
发芽数y/颗 | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
(1)从这5天中任选2天,记发芽的种子数分别为,求事件“均不小于25”的概率;
(2) 若由线性回归方程得到的估计数据与月份所选5天的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的. 请根据4月7日,4月15日与4月21日这三天的数据,求出关于的线性回归方程,并判定所得的线性回归方程是否可靠?
参考公式: ,
参考数据:
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【推荐3】中石化集团获得了某地深海油田块的开采权,集团在该地区随机初步勘探了部分几口井,取得了地质资料.进入全面勘探时期后,集团按网络点米布置井位进行全面勘探.由于勘探一口井的费用很高,如果新设计的井位与原有井位重合或接近,便利用旧井的地质资料,不必打这口新井,以节约勘探费用,勘探初期数据资料见下表:
(1)1~6号旧井位置线性分布,借助前5组数据求得回归直线方程为,求,并估计的预报值;
(2)现准备勘探新井7(1,25),若通过1、3、5、7号井计算出的的值(精确到0.01)与(1)中的值差不超过10%,则使用位置最接近的已有旧井6(1,y),否则在新位置打开,请判断可否使用旧井?(参考公式和计算结果:,,,)
(3)设出油量与勘探深度的比值不低于20的勘探井称为优质井,那么在原有6口井中任意勘探4口井,求勘探优质井数的分布列与数学期望.
(1)1~6号旧井位置线性分布,借助前5组数据求得回归直线方程为,求,并估计的预报值;
(2)现准备勘探新井7(1,25),若通过1、3、5、7号井计算出的的值(精确到0.01)与(1)中的值差不超过10%,则使用位置最接近的已有旧井6(1,y),否则在新位置打开,请判断可否使用旧井?(参考公式和计算结果:,,,)
(3)设出油量与勘探深度的比值不低于20的勘探井称为优质井,那么在原有6口井中任意勘探4口井,求勘探优质井数的分布列与数学期望.
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【推荐1】当今社会面临职业选择时,越来越多的青年人选择通过创业、创新的方式实现人生价值.小明是一名刚毕业的大学生,通过直播带货的方式售卖自己家乡的特产,下面是他近5个月的家乡特产收入y(单位:万元)的情况,如表所示.
(1)根据5月至9月的数据,求y与t之间的样本相关系数(精确到0.001),并判断相关性;
(2)求出y关于t的经验回归方程(结果中保留两位小数),并预测10月收入能否突破1.5万元,请说明理由.
附:样本相关系数(若,则线性相关程度很强).一组数据,,,,其经验回归方程的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,
月份 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
时间代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
家乡特产收入y | 3 | 2.4 | 2.2 | 2 | 1.8 |
(2)求出y关于t的经验回归方程(结果中保留两位小数),并预测10月收入能否突破1.5万元,请说明理由.
附:样本相关系数(若,则线性相关程度很强).一组数据,,,,其经验回归方程的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,
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【推荐2】根据国家统计局统计,我国2018—2022年的新生儿数量如下:
(1)由表中数据可以看出,可用线性回归模型拟合新生儿数量与年份编号的关系,请用相关系数说明相关关系的强弱;(,则认为与线性相关性很强)
(2)建立关于的回归方程,并预测我国2025年的新生儿数量.
参考公式及数据:.
年份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
新生儿数量(单位:万人) | 1523 | 1465 | 1200 | 1062 | 956 |
(2)建立关于的回归方程,并预测我国2025年的新生儿数量.
参考公式及数据:.
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【推荐3】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:
(1)由所给数据可用线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立关于的回归方程,预测年成立的企业中倒闭企业所占比例.
参考数据:,,,,
相关系数,样本的最小二乘估计公式为,.
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) | 5.28 | 4.72 | 3.58 | 2.70 | 2.15 |
倒闭企业所占比例 | 21.4% | 19.1% | 14.5% | 10.9% | 8.7% |
(2)建立关于的回归方程,预测年成立的企业中倒闭企业所占比例.
参考数据:,,,,
相关系数,样本的最小二乘估计公式为,.
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【推荐1】某高科技公司对其产品研发年投资额x(单位:百万元)与其年销售量y(单位:千件)的数据进行统计,整理后得到如下统计表1和散点图.
表1:
(1)求年销售量y关于年投资额x的线性回归方程;
(2)该公司科研团队通过进一步分析散点图的特征后,计划用作为年销售量y关于年投资额x的非线性回归方程,请根据表2的数据,求出此方程;
表2:
(3)根据,及表3数据,请用决定系数比较(1)和(2)中回归方程的拟合效果哪个更好?
表3:
参考公式:,,.
表1:
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 0.5 | 1 | 1.5 | 3 | 5.5 |
(1)求年销售量y关于年投资额x的线性回归方程;
(2)该公司科研团队通过进一步分析散点图的特征后,计划用作为年销售量y关于年投资额x的非线性回归方程,请根据表2的数据,求出此方程;
表2:
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
0 | 0.4 | 1.1 | 1.7 |
表3:
n | 2 | 3 | 4 | 5 |
的近似值 | 3.2 | 5.8 | 10.5 | 18.9 |
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【推荐2】某市航空公司为了解每年航班正点率对每年顾客投诉次数(单位:次)的影响,对近8年(2015年~2022年)每年航班正点率和每年顾客投诉次数的数据作了初步处理,得到下面的一些统计量的值.
(1)求关于的经验回归方程;
(2)该市航空公司预计2024年航班正点率为,利用(1)中的回归方程,估算2024年顾客对该市航空公司投诉的次数;
(3)根据数据统计,该市所有顾客选择乘坐该航空公司航班的概率为,现从该市所有顾客中随机抽取4人,记这4人中选择乘坐该航空公司航班的人数为,求的分布列和数学期望.
附:经验回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
(2)该市航空公司预计2024年航班正点率为,利用(1)中的回归方程,估算2024年顾客对该市航空公司投诉的次数;
(3)根据数据统计,该市所有顾客选择乘坐该航空公司航班的概率为,现从该市所有顾客中随机抽取4人,记这4人中选择乘坐该航空公司航班的人数为,求的分布列和数学期望.
附:经验回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
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【推荐3】某县为了解乡村经济发展情况,对全县乡村经济发展情况进行调研,现对2012年以来的乡村经济收入(单位:亿元)进行了统计分析,制成如图所示的散点图,其中年份代码的值1—10分别对应2012年至2021年.
(1)若用模型①,②拟合与的关系,其相关系数分别为,,试判断哪个模型的拟合效果更好?
(2)根据(1)中拟合效果更好的模型,求关于的回归方程(系数精确到0.01),并估计该县2025年的乡村经济收入(精确到0.01).
参考数据:,,,,
参考公式:对于一组数据,,…,,回归方程中的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
(1)若用模型①,②拟合与的关系,其相关系数分别为,,试判断哪个模型的拟合效果更好?
(2)根据(1)中拟合效果更好的模型,求关于的回归方程(系数精确到0.01),并估计该县2025年的乡村经济收入(精确到0.01).
参考数据:,,,,
72.65 | 2.25 | 126.25 | 4.52 | 235.48 | 49.16 |
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