20-21高一·江苏·课后作业
1 . 下表是某地一年中10d(天)的白昼时间.
(1)以日期在365d(天)中的位置序号为横坐标,白昼时间为纵坐标,描出这些数据的散点图;
(2)选用一个三角函数来近似描述白昼时间与日期序号之间的函数关系;
(3)用(2)中的函数模型估计该地7月8日的白昼时间.
日期 | 1月1日 | 2月28日 | 3月21日 | 4月27日 | 5月6日 |
白昼时间/h | 5.59 | 10.23 | 12.38 | 16.39 | 7.26 |
日期 | 6月21日 | 8月14日 | 9月23日 | 10月25日 | 11月21日 |
白昼时间/h | 19.40 | 16.34 | 12.01 | 8.48 | 6.13 |
(2)选用一个三角函数来近似描述白昼时间与日期序号之间的函数关系;
(3)用(2)中的函数模型估计该地7月8日的白昼时间.
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2 . 消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标,它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标,是监测经济周期变化的重要依据,消费者信心指数值介于
到
之间,指数超过
时,表明消费者信心处于强信心区;指数等于
时,表示消费者信心处于强弱临界点;指数小于
时,表示消费者信心处于弱信心区我国某城市从
年到
年各季度的消费者信心指数如表1:
将
年至
年该城市各季度的消费者信心指数整理得到如下频数分布表(表2):
记
年至
年年份序号为
(
),该城市各年消费者信心指数的年均值(四舍五入取整数)为
,
与
的关系如表3:
(1)求从
年至
年该城市各季度消费者信心指数中任取
个,至少有
个不小于
的概率;
(2)在表
中各区间内的消费者信心指数用其所在区间的中点值代替,任取
个消费者信心指数
,求
的分布列和均值(保留
位小数);
(3)根据表
的数据建立
关于
的线性回归方程,并根据你建立的线性回归方程,估计
年该城市消费者信心指数的年均值.
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表1
2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | |
第一季度 | 104.50 | 111.70 | 118.50 | 119.30 |
第二季度 | 104.00 | 110.20 | 114.60 | 118.20 |
第三季度 | 105.50 | 114.20 | 110.20 | 118.10 |
第四季度 | 106.80 | 113.20 | 113.20 | 119.30 |
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表2
分组 | ||||
频数 | 2 | 2 | 7 | 5 |
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表3
年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 |
消费者信心指数年均值 | 105 | 112 | 114 | 119 |
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(2)在表
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![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/bdaa19de263700a15fcf213d64a8cd57.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/f022950e0faa45b617d497b01b5292b9.png)
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(3)根据表
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