某公司经营一批进价为每件400元的商品,在市场调查时发现,此商品的销售单价x(元)与日销售量y(件)之间的关系如下表所示:
(1)求y关于x的回归直线方程.
(2)借助回归直线方程,预测销售单价为多少元时,日利润最大?
x/元 | 500 | 600 | 700 | 800 | 900 |
y/件 | 10 | 8 | 9 | 6 | 1 |
(2)借助回归直线方程,预测销售单价为多少元时,日利润最大?
更新时间:2018-10-01 08:09:55
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【推荐1】假设关于某设备的使用年限和所支出的维修费用(万元),有如下的统计资料:
若由资料可知对呈线性相关关系,试求:
(1)回归直线方程;
(2)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?
(参考:,)
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
(1)回归直线方程;
(2)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?
(参考:,)
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【推荐2】某研究性学习小组对春季昼夜温差大小与某花卉种子发芽多少之间的关系进行研究,他们分别记录了3月1日至3月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子浸泡后的发芽数,得到如下资料:
(1)从3月1日至3月5日中任选2天,记发芽的种子数分别为m、n,求事件“且”的概率;
(2)甲,乙两位同学都发现种子的发芽数与昼夜温差近似成线性关系,给出的拟合直线分别为y=2.2x与y=2.5x-3,试利用“最小二乘法”的思想,判断哪条直线拟合程度更好;
(3)你能找到一条比甲、乙两位同学给出的更好的拟合直线吗?如果能,请求出直线方程;如果不能,请说明理由.
日期 | 3月1日 | 3月2日 | 3月3日 | 3月4日 | 3月5日 |
温差x(℃) | 10 | 11 | 13 | 12 | 9 |
发芽数y(颗) | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
(2)甲,乙两位同学都发现种子的发芽数与昼夜温差近似成线性关系,给出的拟合直线分别为y=2.2x与y=2.5x-3,试利用“最小二乘法”的思想,判断哪条直线拟合程度更好;
(3)你能找到一条比甲、乙两位同学给出的更好的拟合直线吗?如果能,请求出直线方程;如果不能,请说明理由.
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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.现该企业为了了解年研发资金投入额(单位:亿元)对年盈利额(单位:亿元)的影响,研究了“十二五”和“十三五”规划发展期间近年年研发资金投入额和年盈利额的数据.通过对比分析,建立了两个函数模型:①;②,若对于任意一点,过点作与轴垂直的直线,交函数的图象于点,交函数的图象于点,定义:,,若则用函数来拟合与之间的关系更合适,否则用函数来拟合与之间的关系.
(1)给定一组变量,对于函数与函数,试利用定义求,的值,并判断哪一个更适合作为点中的与之间的拟合函数;
(2)若一组变量的散点图符合图象,试利用下表中的有关数据与公式求与的回归方程,并预测当时,的值为多少.
表中的,
附:对于一组数据,,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
(1)给定一组变量,对于函数与函数,试利用定义求,的值,并判断哪一个更适合作为点中的与之间的拟合函数;
(2)若一组变量的散点图符合图象,试利用下表中的有关数据与公式求与的回归方程,并预测当时,的值为多少.
附:对于一组数据,,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
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【推荐1】某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费(单位:千元)对年销售量(单位:)和年利润(单位:千元)的影响,对近年的宣传费,和年销售量的数据作了初步处理,得到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,哪一个宜作为年销售量关于年宣传费的回归方程类型(给出判断即可,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;
(3)已知这种产品的年利润与,的关系为,根据(Ⅱ)的结果回答下列问题:
(i)当年宣传费时,年销售量及年利润的预报值时多少?
(ii)当年宣传费为何值时,年利润的预报值最大?
参考公式:
(1)根据散点图判断,与,哪一个宜作为年销售量关于年宣传费的回归方程类型(给出判断即可,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;
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【推荐2】厦门市从2003年起每年都举行国际马拉松比赛,每年马拉松比赛期间,都会吸引许多外地游客到厦门旅游,这将极大地推进厦门旅游业的发展,旅游部门将近六年马拉松比赛期间外地游客数量统计如下表:
(1)若用线性回归模型拟合与的关系,求关于的线性回归方程;(精确到)
(2)若用对数回归模型拟合与的关系,可得回归方程,且相关指数,请用相关指数说明选择哪个模型更合适.(精确到)
参考数据:,,,;
参考公式:回归方程中,,;相关指数.
年份 | 2012年 | 2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 |
比赛年份编号 | ||||||
外地游客人数(万人) |
(2)若用对数回归模型拟合与的关系,可得回归方程,且相关指数,请用相关指数说明选择哪个模型更合适.(精确到)
参考数据:,,,;
参考公式:回归方程中,,;相关指数.
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