某公司为改进生产,现对近5年来生产经营情况进行分析.收集了近5年的利润(单位:亿元)与年份代码共5组数据(其中年份代码分别指2019年,2020年,年),并得到如下值:.
(1)若用线性回归模型拟合变量与的相关关系,计算该样本相关系数,并判断变量与的相关程度(精确到0.01);
(2)求变量关于的线性回归方程,并求2024年利润的预报值.
附:①;②若,相关程度很强;,相关程度一般;,相关程度较弱;③一组数据,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)若用线性回归模型拟合变量与的相关关系,计算该样本相关系数,并判断变量与的相关程度(精确到0.01);
(2)求变量关于的线性回归方程,并求2024年利润的预报值.
附:①;②若,相关程度很强;,相关程度一般;,相关程度较弱;③一组数据,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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更新时间:2024-05-21 16:39:09
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【推荐1】“奶茶妹妹”对某时间段的奶茶销售量及其价格进行调查,统计出售价和销售量之间的一组数据如下表所示:
通过分析,发现销售量对奶茶的价格具有线性相关关系.
(1)求销售量对奶茶的价格的回归直线方程;
(2)若将出售价定为5元,请预测奶茶妹妹能销售多少杯奶茶.
注:回归直线方程中:,;
,.
价格(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 |
销售量(杯) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 |
(1)求销售量对奶茶的价格的回归直线方程;
(2)若将出售价定为5元,请预测奶茶妹妹能销售多少杯奶茶.
注:回归直线方程中:,;
,.
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名校
【推荐2】新能源汽车的春天来了!2018年3月5日上午,李克强总理做政府工作报告时表示,将新能源汽车车辆购置税优惠政策再延长三年,自2018年1月1日至2020年12月31日,对购置的新能源汽车免征车辆购置税.某人计划于2018年5月购买一辆某品牌新能源汽车,他从当地该品牌销售网站了解了近五个月的实际销量如下表:
(1)经分析,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量(万辆)与月份编号之间的相关关系.请用最小二乘法求关于的线性回归方程,并预测2018年5月份当地该品牌新能源汽车的销量;
(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程(新能源汽车的最大续航里程是指理论上新能源汽车所装的燃料或电池所能够提供给车跑的最远里程)对购车补贴进行新一轮调整.已知某地拟购买新能源汽车的消费群体十分庞大,某调研机构对其中的200名消费者的购车补贴金额的心理预期值进行了一个抽样调查,得到如下一份频数表:
(i)求这200位拟购买新能源汽车的消费者对补贴金额的心理预期值的方差及中位数的估计值(同一区间的预期值可用该区间的中点值代替,估计值精确到0.1);
(ii)将频率视为概率,现用随机抽样方法从该地区拟购买新能源汽车的所有消费者中随机抽取3人,记被抽取的3人中对补贴金额的心理预期值不低于3万元的人数为,求的分布列及数学期望.
附:①回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,;②.
月份 | 2017.12 | 2018.01 | 2018.02 | 2018.03 | 2018.04 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(万量) | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.7 |
(2)2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程(新能源汽车的最大续航里程是指理论上新能源汽车所装的燃料或电池所能够提供给车跑的最远里程)对购车补贴进行新一轮调整.已知某地拟购买新能源汽车的消费群体十分庞大,某调研机构对其中的200名消费者的购车补贴金额的心理预期值进行了一个抽样调查,得到如下一份频数表:
补贴金额预期值区间(万元) | ||||||
频数 | 20 | 60 | 60 | 30 | 20 | 10 |
(ii)将频率视为概率,现用随机抽样方法从该地区拟购买新能源汽车的所有消费者中随机抽取3人,记被抽取的3人中对补贴金额的心理预期值不低于3万元的人数为,求的分布列及数学期望.
附:①回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,;②.
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解题方法
【推荐1】某工厂在某年里每月产品的总成本y(单位:万元)与月产量x(单位:万件)之间有如下一组数据:
(1)画出散点图;
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
x | 1.08 | 1.12 | 1.19 | 1.28 | 1.36 | 1.48 | 1.59 | 1.68 | 1.80 | 1.87 | 1.98 | 2.07 |
y | 2.25 | 2.37 | 2.40 | 2.55 | 2.64 | 2.75 | 2.92 | 3.03 | 3.14 | 3.26 | 3.36 | 3.50 |
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
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真题
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【推荐2】某地经过多年的环境治理,已将荒山改造成了绿水青山.为估计一林区某种树木的总材积量,随机选取了10棵这种树木,测量每棵树的根部横截面积(单位:)和材积量(单位:),得到如下数据:
并计算得.
(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;
(2)求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);
(3)现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比.利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.
附:相关系数.
样本号i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 总和 |
根部横截面积 | 0.04 | 0.06 | 0.04 | 0.08 | 0.08 | 0.05 | 0.05 | 0.07 | 0.07 | 0.06 | 0.6 |
材积量 | 0.25 | 0.40 | 0.22 | 0.54 | 0.51 | 0.34 | 0.36 | 0.46 | 0.42 | 0.40 | 3.9 |
(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;
(2)求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);
(3)现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比.利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.
附:相关系数.
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解题方法
【推荐3】近年来,我国新能源汽车发展进入新阶段.某品牌年到年新能源汽车年销量(万)如下表:其中年对应的年份代码为.
(1)判断两个变量是否线性相关,并计算样本相关系数(精确到);
(2)(i)假设变量与变量的对观测数据为,两个变量满足一元线性回归模型(随机误差),请写出参数的最小二乘估计;
(ii)令变量,则变量与变量满足一元线性回归模型,利用(i)中结论求关于的经验回归方程,并预测年该品牌新能源汽车的销售量.
附:样本相关系数,,,,
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(万) | 4 | 9 | 14 | 18 | 25 |
(2)(i)假设变量与变量的对观测数据为,两个变量满足一元线性回归模型(随机误差),请写出参数的最小二乘估计;
(ii)令变量,则变量与变量满足一元线性回归模型,利用(i)中结论求关于的经验回归方程,并预测年该品牌新能源汽车的销售量.
附:样本相关系数,,,,
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