为研究某种图书每册的成本费
（元）与印刷数
（千册）的关系，收集了一些数据并作了初步处理，得到了下面的散点图及一些统计量的值.
表中
，
.
（1）根据散点图判断：
与
哪一个更适宜作为每册成本费（元）与印刷数（千册）的回归方程类型？（只要求给出判断，不必说明理由）
（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立关于的回归方程（回归系数的结果精确到0.01）；
（3）若每册书定价为10元，则至少应该印刷多少千册才能使销售利润不低于78840元？（假设能够全部售出，结果精确到1）
（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
，
）
（元）与印刷数（千册）的关系，收集了一些数据并作了初步处理，得到了下面的散点图及一些统计量的值.表中
，.（1）根据散点图判断：
与哪一个更适宜作为每册成本费（元）与印刷数（千册）的回归方程类型？（只要求给出判断，不必说明理由）（2）根据（1）的判断结果及表中数据，建立
关于的回归方程（回归系数的结果精确到0.01）；（3）若每册书定价为10元，则至少应该印刷多少千册才能使销售利润不低于78840元？（假设能够全部售出，结果精确到1）
（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，）
更新时间：2018-02-03 08:44:32
|
相似题推荐
解答题-问答题
|
适中
(0.65)
名校
【推荐1】中国共产党第二十次全国代表大会上的报告中提到，新时代十年我国经济实力实现历史性跃升，国内生产总值从54万亿元增长到114万亿元，我国经济总量稳居世界第二位.建立年份编号为解释变量，地区生产总值为响应变量的一元线性回归模型，现就2012-2016某市的地区生产总值统计如下：
(1)求出回归方程，并计算2016年地区生产总值的残差；
(2)随着我国打赢了人类历史上规模最大的脱贫攻坚战，该市2017-2022的地区生产总值持续增长，现对这11年的数据有三种经验回归模型
、
、
，它们的
分别为0.976、0.880和0.985，请根据的数值选择最好的回归模型预测一下2023年该市的地区生产总值；
(3)若2012-2022该市的人口数（单位：百万）与年份编号的回归模型为
，结合（2）问中的最佳模型，预测一下在2023年以后，该市人均地区生产总值的变化趋势．
参考公式：
，
；
年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
年份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
地区生产总值（亿元） | 2.8 | 3.1 | 3.9 | 4.6 | 5.6 |
(2)随着我国打赢了人类历史上规模最大的脱贫攻坚战，该市2017-2022的地区生产总值持续增长，现对这11年的数据有三种经验回归模型
、、，它们的分别为0.976、0.880和0.985，请根据的数值选择最好的回归模型预测一下2023年该市的地区生产总值；(3)若2012-2022该市的人口数（单位：百万）与年份编号的回归模型为
，结合（2）问中的最佳模型，预测一下在2023年以后，该市人均地区生产总值的变化趋势．参考公式：
，；
您最近半年使用：0次
解答题-作图题
|
适中
(0.65)
名校
【推荐2】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：
.
您最近半年使用：0次
解答题-应用题
|
适中
(0.65)
名校
【推荐3】根据海关总署发布的2020年上半年中国外贸进出口数据显示，中国外贸进出口好于预期，6月份出口､进口双双实现正增长，上半年，民营企业进出口逆势增长，一般贸易进出口比重提升.某公司抓住机遇，不断加大科技攻关投入，提升产品质量，据统计该公司
，
两类产品2020年1~6月份的盈利情况如表：
（1）从统计的这6个月份中任取3个月份，求产品盈利高于产品盈利的月份数
的分布列及数学期望；
（2）已知可用线性回归模型拟合两类产品的盈利之和(单位：万元)与月份代码之间的关系，试求关于的线性回归方程，并预测该公司2020年11月份两类产品的盈利之和.
参考公式：回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
，.
，两类产品2020年1~6月份的盈利情况如表：| 月份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||||||
| 产品类型 | | | | | | | | | | | | |
| 盈利/万元 | 60 | 50 | 60 | 70 | 85 | 75 | 80 | 70 | 90 | 110 | 110 | 100 |
产品盈利高于产品盈利的月份数的分布列及数学期望；（2）已知可用线性回归模型拟合两类产品的盈利之和
(单位：万元)与月份代码之间的关系，试求关于的线性回归方程，并预测该公司2020年11月份两类产品的盈利之和.参考公式：回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为，.
您最近半年使用：0次
解答题-问答题
|
适中
(0.65)
【推荐1】某项科研活动共进行了5次试验，其数据如下表所示：
(1)从5次特征量y的试验数据中随机地抽取两个数据，求至少有一个大于600的概率;
(2)求特征量y关于x的线性回归方程
，并预测当特征量x为570时，特征量y的值．
（附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
）
特征量 | 第1次 | 第2次 | 第3次 | 第4次 | 第5次 |
x | 555 | 559 | 551 | 563 | 552 |
y | 601 | 605 | 597 | 599 | 598 |
(2)求特征量y关于x的线性回归方程
，并预测当特征量x为570时，特征量y的值．（附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
）
您最近半年使用：0次
解答题-应用题
|
适中
(0.65)
解题方法
【推荐2】某种机械设备随着使用年限的增加，它的使用功能逐渐减退，使用价值逐年减少，通常把它使用价值逐年减少的“量”换算成费用，称之为“失效费”．某种机械设备的使用年限（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：
（1）由上表数据可知，可用线性回归模型拟合与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）
（2）求出关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用8年的失效费．
参考公式：相关系数
．
线性回归方程
中斜率和截距最小二乘估计计算公式：
，
．
参考数据：
，
，
．
（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：| 使用年限（单位：年） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 失效费（单位：万元） | 2.90 | 3.30 | 3.60 | 4.40 | 4.80 | 5.20 | 5.90 |
与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）（2）求出
关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用8年的失效费．参考公式：相关系数
．线性回归方程
中斜率和截距最小二乘估计计算公式：，．参考数据：
，，．
您最近半年使用：0次
并加以说明（若
，则线性相关程度很高，可用直线拟合）；
