浙江省教育厅等五部门印发《浙江省山区26县和海岛县“县中崛起”行动计划》,从招生管理、县中对口帮扶、教科研指导等九方面提升共同富裕背景下教育公共服务的质量和水平.某校为增强实力,大力招揽名师、建设校园设施,近5年该校招生人数的数据如下表:
(1)由表中数据可看出,可用线性回归模型拟合与的关系,请用相关系数加以证明;
(2)求关于的回归直线方程,并预测当年份序号为7时该校的招生人数.
参考数据:.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
招生人数/千人 | 1.3 | 1.7 | 2.2 | 2.8 | 3.5 |
(2)求关于的回归直线方程,并预测当年份序号为7时该校的招生人数.
参考数据:.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
23-24高二下·浙江丽水·期中 查看更多[5]
浙江省丽水市五校高中发展共同体2023-2024学年高二下学期5月期中考试数学试题福建省三明市第一中学2023-2024学年高二下学期第二次月考数学试题(已下线)专题05 一元线性回归模型与独立性检验--高二期末考点大串讲(人教B版2019选择性必修第二册)(已下线)专题07 线性回归分析与独立性检验--高二期末考点大串讲(苏教版2019选择性必修第二册)(已下线)暑假作业09 成对数据的统计分析-【暑假分层作业】(人教A版2019)
更新时间:2024/05/11 21:11:59
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名校
【推荐1】某市实施二手房新政一年多以来,为了了解新政对居民的影响,房屋管理部门调查了2018年6月至2019年6月期间购买二手房情况,首先随机抽取了其中的400名购房者,并对其购房面积(单位:平方米,)讲行了一次统计,制成了如图1所示的频率分布直方图,接着调查了该市2018年6月至2019年6月期间当月在售二手房的均价(单位:万元/平方米),制成了如图2所示的散点图(图中月份代码1-13分别对应2018年6月至2019年6月)
(1)试估计该市市民的平均购房面积(同一组中的数据用该组区间的中点值为代表);
(2)从该市2018年6月至2019年6月期间所有购买二手房的市民中任取3人,用频率估计概率,记这3人购房面积不低于100平方米的人数为,求的分布列与数学期望;
(3)根据散点图选择和两个模型讲行拟合,经过数据处理得到两个回归方程,分别为和,并得到一些统计量的值,如表所示:
请利用相关系数判断哪个模型的拟合效果更好,并用拟合效果更好的模型预测2019年8月份的二手房购房均价(精确到0.001).
参考数据:,,,,,
参考公式:
(1)试估计该市市民的平均购房面积(同一组中的数据用该组区间的中点值为代表);
(2)从该市2018年6月至2019年6月期间所有购买二手房的市民中任取3人,用频率估计概率,记这3人购房面积不低于100平方米的人数为,求的分布列与数学期望;
(3)根据散点图选择和两个模型讲行拟合,经过数据处理得到两个回归方程,分别为和,并得到一些统计量的值,如表所示:
0.005459 | 0.005886 | |
0.006050 |
参考数据:,,,,,
参考公式:
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(0.65)
名校
【推荐2】焦虑症是一种常见的神经症,多发于中青年群体,某机构为调查焦虑症与年龄之间的关联,随机抽取10人进行焦虑值(满分100分)的测试,根据调查得到如下数据表:
(1)我们约定:焦虑值关于年龄的线性相关系数的绝对值在0.75(含0.75)以上为线性相关性较强,否则视为线性相关性较弱,如果没有较强的线性相关性,那么不考虑用线性回归进行拟合.试根据调查数据判断能否用线性回归对焦虑值与年龄的相关关系进行拟合.若能,请求出焦虑值关于年龄的线性回归方程(回归方程的斜率和截距的估计值均精确到0.01);若不能,请说明理由.
(2)现从所调查的10人中随机抽取5人,记年龄在20岁(含20岁)以上的人数为,求的数学期望.
参考数据:
,,,,.
对于一组数据,,…,,其回归方程的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
线性相关系数.
人员 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J |
年龄(岁) | 26 | 34 | 25 | 24 | 20 | 20 | 19 | 19 | 18 | 17 |
焦虑值(分) | 80 | 89 | 89 | 78 | 75 | 71 | 65 | 62 | 55 | 50 |
(2)现从所调查的10人中随机抽取5人,记年龄在20岁(含20岁)以上的人数为,求的数学期望.
参考数据:
,,,,.
对于一组数据,,…,,其回归方程的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
线性相关系数.
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(0.65)
【推荐3】某部门经统计,客户对不同款型理财产品的最满意程度百分比和对应的理财总销售量(万元)如下表(最满意度百分比超高时总销售量最高):
设表示理财产品最满意度的百分比,为该理财产品的总销售量(万元).这些数据的散点图如图所示.
(1)在份款型理财产品的顾客满意度调查资料中任取份;只有一份最满意的,求含有最满意客户资料事件的概率.
(2)我们约定:相关系数的绝对值在以下是无线性相关,在以上(含)至是一般线性相关,在以上(含)是较强线性相关,若没有达到较强线性相关则采取“末位”剔除制度(即总销售量最少的那一款产品退出理财销售);试求在剔除“末位”款型后的线性回归方程(系数精确到).
数据参考计算值:
附:回归直线方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为:
线性相关系数.
产品款型 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J |
最满意度% | 20 | 34 | 25 | 19 | 26 | 20 | 19 | 24 | 19 | 13 |
总销量(万元) | 80 | 89 | 89 | 78 | 75 | 71 | 65 | 62 | 60 | 52 |
(1)在份款型理财产品的顾客满意度调查资料中任取份;只有一份最满意的,求含有最满意客户资料事件的概率.
(2)我们约定:相关系数的绝对值在以下是无线性相关,在以上(含)至是一般线性相关,在以上(含)是较强线性相关,若没有达到较强线性相关则采取“末位”剔除制度(即总销售量最少的那一款产品退出理财销售);试求在剔除“末位”款型后的线性回归方程(系数精确到).
数据参考计算值:
项目 | ||||||
值 | 21.9 | 72.1 | 288.9 | 37.16 | 452.1 | 17.00 |
线性相关系数.
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【推荐1】现从某医院中随机抽取了名医护人员,其医护专业知识考核分数(试卷考试:分制),用相关的特征量表示,关爱患者考核分数(患者考核:10分制),用相关的特征量表示,具体数据如下表:
(1)求关于的线性回归方程(计算结果精确到);
(2)利用(1)中的线性回归方程,估计某医护人员的医护专业知识考核分数为分时其关爱患者考核分数(精确到).
参考公式:,.
特征量 | |||||||
(2)利用(1)中的线性回归方程,估计某医护人员的医护专业知识考核分数为分时其关爱患者考核分数(精确到).
参考公式:,.
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解题方法
【推荐2】某厂通过节能降耗技术改造后,记录了生产A产品过程中的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组统计数据,如下表:
(1)利用所给数据求y关于x的回归直线方程;
(2)已知该厂技改前100吨A产品的生产能耗为90吨标准煤,请你预测该厂技改后100吨A产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
参考公式:最小二乘法估计分别为,,.
x | 30 | 40 | 50 | 60 |
y | 25 | 30 | 40 | 45 |
(1)利用所给数据求y关于x的回归直线方程;
(2)已知该厂技改前100吨A产品的生产能耗为90吨标准煤,请你预测该厂技改后100吨A产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
参考公式:最小二乘法估计分别为,,.
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解题方法
【推荐3】直播带货是一种直播和电商相结合的销售手段,目前已被广大消费者所接受.针对这种现状,某公司决定逐月加大直播带货的投入,直播带货金额稳步提升,以下是该公司2023年前5个月的带货金额:
(1)计算变量,的相关系数(结果精确到0.01).
(2)求变量,之间的线性回归方程,并据此预测2023年7月份该公司的直播带货金额.
(3)该公司随机抽取55人进行问卷调查,得到如下不完整的列联表:
请填写上表,并判断是否有90%的把握认为参加直播带货与性别有关.
参考数据:,,,
,.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率,截距.
附:,其中.
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
带货金额/万元 | 350 | 440 | 580 | 700 | 880 |
(2)求变量,之间的线性回归方程,并据此预测2023年7月份该公司的直播带货金额.
(3)该公司随机抽取55人进行问卷调查,得到如下不完整的列联表:
参加过直播带货 | 未参加过直播带货 | 总计 | |
女性 | 25 | 30 | |
男性 | 10 | ||
总计 |
参考数据:,,,
,.
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率,截距.
附:,其中.
0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 |
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解题方法
【推荐1】某县畜牧技术员张三和李四9年来一直对该县山羊养殖业的规模进行跟踪调查,张三提供了该县某山羊养殖场年养殖数量(单位:万只)与相应年份(序号)的数据表和散点图(如图所示),根据散点图,发现与有较强的线性相关关系,李四提供了该县山羊养殖场的个数(单位:个)关于的回归方程.
根据表中的数据和所给统计量,求关于的线性回归方程(参考统计量:,);
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,.
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
年养殖山羊y/万只 | 1.2 | 1.5 | 1.6 | 1.6 | 1.8 | 2.5 | 25 | 2.6 | 2.7 |
根据表中的数据和所给统计量,求关于的线性回归方程(参考统计量:,);
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,.
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名校
解题方法
【推荐2】已知z,y之间的一组数据如下表:
(1)从x ,y中各取一个数,求x+y≥10的概率;
(2)对于表中数据,甲、乙两同学给出的拟合直线分别为与,试利用“最小平方法(也称最小二乘法)”判断哪条直线拟合程度更好.
x | 1 | 3 | 6 | 7 | 8 |
y | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
(2)对于表中数据,甲、乙两同学给出的拟合直线分别为与,试利用“最小平方法(也称最小二乘法)”判断哪条直线拟合程度更好.
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【推荐3】我国为全面建设社会主义现代化国家,制定了从2021年到2025年的“十四五”规划、某企业为响应国家号召,汇聚科研力量,加强科技创新,准备增加研发资金.该企业为了了解研发资金的投入额(单位:百万元)对年收入的附加额(单位:百万元)的影响,对往年研发资金投入额和年收入的附加额进行研究,得到相关数据如下:
(1)求证:,;
(2)求年收入的附加额与投入额的经验回归方程.若投入额为13百万元,估计年收入的附加额.
参考数据:,,.
参考公式:在经验回归方程中,,.
投入额 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 | 9 | 11 |
年收入的附加额 | 3.6 | 4.1 | 4.8 | 5.4 | 6.2 | 7.5 | 7.9 | 9.1 |
(2)求年收入的附加额与投入额的经验回归方程.若投入额为13百万元,估计年收入的附加额.
参考数据:,,.
参考公式:在经验回归方程中,,.
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解题方法
【推荐1】某视频主采购了8台不同价位的航拍无人机进行测评,并从重量、体积、画质、图传、续航、避障等多方面进行综合评分.以下是价格和对应的评分数据:
(1)根据以上数据,求关于的线性回归方程(系数精确到0.01).
(2)某网友下周将购买一台元的航拍无人机,根据(1)中的回归方程,对即将购买的航拍无人机进行预测评分.设预测评分为(结果精确到整数),若的分布列如下:
求的数学期望.
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.
参考数据:.
价格/百元 | 3 | 6 | 8 | 10 | 14 | 17 | 22 | 32 |
评分 | 43 | 52 | 60 | 71 | 74 | 81 | 89 | 98 |
(2)某网友下周将购买一台元的航拍无人机,根据(1)中的回归方程,对即将购买的航拍无人机进行预测评分.设预测评分为(结果精确到整数),若的分布列如下:
2000 | 2500 | |
0.6 | 0.4 |
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.
参考数据:.
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【推荐2】是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物(也称可入肺颗粒物),为了探究车流量与的浓度是否相关,现采集到某城市周一至周五某时间段车流量与浓度的数据如下表:
(1)根据上表数据,求出这五组数据组成的散点图的样本中心坐标;
(2)用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(3)若周六同一时间段车流量是100万辆,试根据(2)求出的线性回归方程预测,此时的浓度是多少?
(参考公式:,)
时间 | 周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 |
车流量(万辆) | 50 | 51 | 54 | 57 | 58 |
的浓度(微克/立方米) | 39 | 40 | 42 | 44 | 45 |
(2)用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(3)若周六同一时间段车流量是100万辆,试根据(2)求出的线性回归方程预测,此时的浓度是多少?
(参考公式:,)
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解题方法
【推荐3】农业强国是社会主义现代化强国的根基,推进农业现代化是实现高质量发展的必然要求.某农科所对冬季大棚内的昼夜温差与某反季节大豆新品种发芽率之间的关系进行分析研究,记录了2023年1月1日至1月12日大棚内的昼夜温差与每天每100颗种子的发芽数,得到如下资料:
已知发芽数与温差之间线性相关.该农科所确定的研究方案是:先从这12组数据中选取2组,用剩下的10组数据求线性回归方程,再用被选取的2组数据进行检验.
(1)若选取的是1日与6日的两组数据,试根据除这两日之外的其他数据,求出关于的线性回归方程均精确到1)
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差均不超过2颗,则认为求得的线性回归方程是可靠的,试问:(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
参考公式:线性回归方程中的斜率参数和截距参数的最小二乘估计公式分别为:
日期 | 1日 | 2日 | 3日 | 4日 | 5日 | 6日 | 7日 | 8日 | 9日 | 10日 | 11日 | 12 日 | |
温差 | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 | 10 | 9 | 11 | 13 | 10 | 12 | 9 | |
发芽数y/颗 | 21 | 24 | 28 | 28 | 15 | 22 | 17 | 22 | 30 | 18 | 27 | 18 | |
(1)若选取的是1日与6日的两组数据,试根据除这两日之外的其他数据,求出关于的线性回归方程均精确到1)
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选取的检验数据的误差均不超过2颗,则认为求得的线性回归方程是可靠的,试问:(1)中所得的线性回归方程是否可靠?
参考公式:线性回归方程中的斜率参数和截距参数的最小二乘估计公式分别为:
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