某市场研究人员为了了解产业园引进的甲公司前期的经营状况,对该公司2018年连续六个月的利润进行了统计,并根据得到的数据绘制了相应的折线图,如图所示
(1)由折线图可以看出,可用线性回归模型拟合月利润(单位:百万元)与月份代码之间的关系,求关于的线性回归方程,并预测该公司2019年3月份的利润;
(2)甲公司新研制了一款产品,需要采购一批新型材料,现有两种型号的新型材料可供选择,按规定每种新型材料最多可使用个月,但新材料的不稳定性会导致材料损坏的年限不同,现对两种型号的新型材料对应的产品各件进行科学模拟测试,得到两种新型材料使用寿命的频数统计如下表:
如果你是甲公司的负责人,你会选择采购哪款新型材料?
参考数据:
参考公式:回归直线方程,其中
(1)由折线图可以看出,可用线性回归模型拟合月利润(单位:百万元)与月份代码之间的关系,求关于的线性回归方程,并预测该公司2019年3月份的利润;
(2)甲公司新研制了一款产品,需要采购一批新型材料,现有两种型号的新型材料可供选择,按规定每种新型材料最多可使用个月,但新材料的不稳定性会导致材料损坏的年限不同,现对两种型号的新型材料对应的产品各件进行科学模拟测试,得到两种新型材料使用寿命的频数统计如下表:
使用寿命/材料类型 | 1个月 | 2个月 | 3个月 | 4个月 | 总计 |
A | 20 | 35 | 35 | 10 | 100 |
B | 10 | 30 | 40 | 20 | 100 |
参考数据:
参考公式:回归直线方程,其中
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更新时间:2019-03-20 19:30:20
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【推荐1】以下是在某地搜集到的房屋的销售价格y和房屋的面积x的一组数据:
(1)画出数据对应的散点图;
(2)求线性回归方程;
(3)根据(2)的结果估算当房屋面积为时的销售价格.
房屋面积 | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格万元 | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(2)求线性回归方程;
(3)根据(2)的结果估算当房屋面积为时的销售价格.
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【推荐2】年月日,全国脱贫攻坚表彰大会在北京隆重召开.习近平总书记在讲话中指出,现行标准下,万农村贫困人口全部脱贫,个贫困县全部摘帽,万个贫困村全部出列,区域性整体贫困得到解决,完成了消除贫困的艰巨任务.脱贫攻坚战取得了全面胜利.为了防止返贫监测和建立帮扶机制,采取有效举措巩固脱贫攻坚成果,某市统计局统计出该市居民年至年人均月支配收入散点图如下:(年份用末尾数字减表示,年用表示)
(1)由散点图可知,人均可支配月收入(万元)与年份之间具有较强的线性关系.试求关于的回归方程(系数精确到),依此相关关系预测年该市人均可支配月收入;
(2)在到年的五个年份中随机抽取两个数据作进一步样本分析.求所取得的两个数据中,人均可支配月收入恰好有一个超过元的概率.
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【推荐1】区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后下一代颠覆性的核心技术.区块链作为构造信任的机器,将可能彻底改变整个人类社会价值传递的方式.某5G科技公司对2020年1月份至6月份某款5G产品的销售量及销售单价进行了调查,销售单价和销售量之间的一组数据如下表所示:
(1)由散点图可知变量,具有线性相关关系,根据1至6月份的数据,求出关于的回归直线方程;
(2)预计在今后的销售中,月销售量与月销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种产品的成本是350元/件,那么该产品的月销售单价应定为多少元才能获得最大月利润?(注:利润=销售收入-成本)
参考公式和数据:,,其中,.
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
月销售单价(百元) | 9 | 8.8 | 8.6 | 8.4 | 8.2 | 8 |
月销售量(万件) | 68 | 75 | 80 | 83 | 84 | 90 |
(2)预计在今后的销售中,月销售量与月销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种产品的成本是350元/件,那么该产品的月销售单价应定为多少元才能获得最大月利润?(注:利润=销售收入-成本)
参考公式和数据:,,其中,.
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【推荐2】对某地区儿童的身高与体重的一组数据,我们用两种模型①,②拟合,得到回归方程分别为,,作残差分析,如表:
(1)求表中空格内的值;
(2)根据残差比较模型①,②的拟合效果,决定选择哪个模型;
(3)残差大于的样本点被认为是异常数据,应剔除,剔除后对(2)所选择的模型重新建立回归方程.
(结果保留到小数点后两位)
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,.
身高 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 | 110 |
体重 | 6 | 8 | 10 | 14 | 15 | 18 |
0.41 | 0.01 | 1.21 | -0.19 | 0.41 | ||
-0.36 | 0.07 | 0.12 | 1.69 | -0.34 | -1.12 |
(2)根据残差比较模型①,②的拟合效果,决定选择哪个模型;
(3)残差大于的样本点被认为是异常数据,应剔除,剔除后对(2)所选择的模型重新建立回归方程.
(结果保留到小数点后两位)
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,.
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【推荐3】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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