年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
招生人数/千人 | 1.3 | 1.7 | 2.2 | 2.8 | 3.5 |
(2)求关于的回归直线方程,并预测当年份序号为7时该校的招生人数.
参考数据:.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为.
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
招生人数y/千人 | 0.8 | 1 | 1.3 | 1.7 | 2.2 |
(2)求关于的回归直线方程,并预测当年份序号为7时该校的招生人数.
参考数据:,,.
参考公式:相关系数,回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
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 |
表2
分组 | ||||
频数 | 2 | 2 | 7 | 5 |
表3
年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 |
消费者信心指数年均值 | 105 | 112 | 114 | 119 |
(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.
年份序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
录取人数y | 100 | 130 | 170 | 200 | 250 |
(1)求关于的线性回归方程,并估计2020年该中学被卓越大学联盟录取的学生人数.
(2)若在2015年和2019年被卓越大学联盟录取的学生中分层抽样7人,再从这7人中任选2人,求这2人恰好来自同一年份的概率.
参考数据:=55,=2920.参考公式:=,
(1)求关于的线性回归方程,并预测到2020年12月底,该市能否实现贫困户全部脱贫;
(2)为尽快打赢脱贫攻坚战,该市扶贫办在2019年6月底时,对全市贫困户随机抽取了100户贫困户,对每个家庭最主要经济收入来源进行抽样调查,统计结果如图.并决定据此选派一批农业技术人员对全市所有贫困户中,家庭最主要经济收入来源为养殖收入和种植收入的贫困户进行对口帮扶,每一名农业技术人员对口帮扶贫困户90户,则该市应分别安排多少农业技术人员对家庭最主要经济收入来源为养殖收入和种植收入的贫困户进行对口帮扶?
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
,
年份序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
录取人数 | 10 | 13 | 17 | 20 | 25 |
(2)若在第1年和第4年录取的大学生中按分层抽样法抽取6人,再从这6人中任选2人,求这2人中恰好有一位来自第1年的概率.
参考数据:,.
参考公式:,.
序号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
身高(厘米) | 192 | 164 | 172 | 177 | 176 | 159 | 171 | 166 | 182 | 166 |
脚长(码) | 48 | 38 | 40 | 43 | 44 | 37 | 40 | 39 | 46 | 39 |
序号 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
身高(厘米) | 169 | 178 | 167 | 174 | 168 | 179 | 165 | 170 | 162 | 170 |
脚长(码) | 43 | 41 | 40 | 43 | 40 | 44 | 38 | 42 | 39 | 41 |
(Ⅱ)若“身高大于175厘米”的为“高个”,“身高小于等于175厘米”的为“非高个”;“脚长大于42码”的为“大脚”,“脚长小于等于42码”的为“非大脚”.请根据上表数据完成列联表,并根据列联表中数据说明能有多大的把握认为脚的大小与身高之间有关系.
附表及公式:,,.
0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
高个 | 非高个 | 总计 | |
大脚 | |||
非大脚 | |||
总计 |
A.公式中的和具有相关关系 |
B.回归直线必定经过样本点的中心 |
C.相关系数的绝对值越接近1,则两个变量的相关性越强 |
D.对分类变量与的随机变量来说,越大,判断“与有关系”的把握越大 |