某工厂为了对新研发的产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到一组检测数据(…)如下表所示:
已知变量具有线性负相关关系,且,,现有甲、乙、丙三位同学通过计算求得其回归直线方程分别为:甲,乙,丙,其中有且仅有一位同学的计算结果是正确的( ).
(1)试判断谁的计算结果正确?并求出的值;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过1,则该检测数据是“理想数据”,现从检测数据中随机抽取2个,为“理想数据”的个数,求随机变量的分布列和数学期望.
试销价格 (元) | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | |
产品销量 (件) | 84 | 83 | 80 | 75 | 68 |
(1)试判断谁的计算结果正确?并求出的值;
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与检测数据的误差不超过1,则该检测数据是“理想数据”,现从检测数据中随机抽取2个,为“理想数据”的个数,求随机变量的分布列和数学期望.
更新时间:2017-02-27 17:18:14
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【知识点】 回归直线方程
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【推荐1】某地区2014年至2020年农村居民家庭人均纯收入y(单位:万元)的数据如下表:
(1)求y关于t的线性回归方程;
(2)利用(1)中的回归方程,分析2014年至2020年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况,并预测该地区2021年农村居民家庭人均纯收入.附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:,.
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
年份代号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
人均纯收入y | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
(2)利用(1)中的回归方程,分析2014年至2020年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况,并预测该地区2021年农村居民家庭人均纯收入.附: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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(1)画出散点图,并判定这两个变量是否具有线性相关关系;
(2)通过计算可知这两个变量的回归直线方程为,假如一个城市的人均GDP为12万元,那么可以断言,这个城市患白血病的儿童一定超过380人,请问这个断言是否正确?
人均GDP/万元 | 10 | 8 | 6 | 4 | 3 | 1 |
患白血病的儿童数/人 | 351 | 312 | 207 | 175 | 132 | 180 |
(2)通过计算可知这两个变量的回归直线方程为,假如一个城市的人均GDP为12万元,那么可以断言,这个城市患白血病的儿童一定超过380人,请问这个断言是否正确?
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表1:无酒状态
表2:酒后状态
已知表1数据的中位数估计值为26,回答以下问题.
(1)求m的值,并估计驾驶员无酒状态下停车距离的平均数;
(2)根据最小二乘法,由表2的数据计算y关于x的回归方程;
(3)该测试团队认为:驾驶员酒后驾车的平均“停车距离”y大于(1)中无酒状态下的停车距离平均数的3倍,则认定驾驶员是“醉驾”.请根据(2)中的回归方程,预测当每毫升血液酒精含量大于多少毫克时为“醉驾”?
(附:对于一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为=
表1:无酒状态
停车距离d(米) | (10,20] | (20,30] | (30,40] | (40,50] | (50,60] |
频数 | 26 | m | 24 | 8 | 2 |
平均每毫升血液酒精含量x(毫克) | 10 | 30 | 50 | 70 | 90 |
平均停车距离y(米) | 30 | 50 | 60 | 70 | 90 |
(1)求m的值,并估计驾驶员无酒状态下停车距离的平均数;
(2)根据最小二乘法,由表2的数据计算y关于x的回归方程;
(3)该测试团队认为:驾驶员酒后驾车的平均“停车距离”y大于(1)中无酒状态下的停车距离平均数的3倍,则认定驾驶员是“醉驾”.请根据(2)中的回归方程,预测当每毫升血液酒精含量大于多少毫克时为“醉驾”?
(附:对于一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),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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