23-24高二上·上海·课后作业
解题方法
1 . 某公司随机调查了45户家庭,研究其一种产品的家庭人均消费量y与家庭人均月收入x之间的关系,得到的数据如下表所示.
(1)绘制变量y与x的散点图;
(2)计算y与x的相关系数;
(3)试分析研究y与x之间的线性回归关系.
家庭编号 | 家庭人均月收入x/元 | 家庭人均消费量y/元 |
1 | 5432 | 6.32 |
2 | 2336 | 3.52 |
3 | 3944 | 6.32 |
4 | 4656 | 21.60 |
5 | 9246 | 29.12 |
6 | 17512 | 76.00 |
7 | 8776 | 41.72 |
8 | 16624 | 54.80 |
9 | 14544 | 46.72 |
10 | 13600 | 41.68 |
11 | 5976 | 26.00 |
12 | 13144 | 25.28 |
13 | 3312 | 4.00 |
14 | 2832 | 1.36 |
15 | 10208 | 15.04 |
16 | 5960 | 6.16 |
17 | 3480 | 11.12 |
18 | 4320 | 4.48 |
19 | 6992 | 12.48 |
20 | 12344 | 42.24 |
21 | 8232 | 5.12 |
22 | 5680 | 32.00 |
23 | 6696 | 33.60 |
24 | 13984 | 39.04 |
25 | 11048 | 27.84 |
26 | 10040 | 21.04 |
27 | 14216 | 39.92 |
28 | 2960 | 4.72 |
29 | 9040 | 38.32 |
30 | 3704 | 4.08 |
31 | 6160 | 13.92 |
32 | 5792 | 32.80 |
33 | 6464 | 31.52 |
34 | 6320 | 6.68 |
35 | 6264 | 26.32 |
36 | 3248 | 3.52 |
37 | 9936 | 25.92 |
38 | 5264 | 17.12 |
39 | 13968 | 45.68 |
40 | 3744 | 5.12 |
41 | 8912 | 15.20 |
42 | 3304 | 4.08 |
43 | 14296 | 66.64 |
44 | 11960 | 40.88 |
45 | 12208 | 31.44 |
(2)计算y与x的相关系数;
(3)试分析研究y与x之间的线性回归关系.
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解题方法
2 . 某一商品在某地区的年销售额与该地区的居民人数和平均每个家庭每年的总收入都有关系.现有个地区的统计数据,如下表所示.
(1)试分别计算该商品年销售额与地区居民人数和平均每个家庭每年总收入的相关系数;
(2)选取(1)中相关系数较大的一对数据作回归分析.
地区编号 | 销售额/ (万元/年) | 居民人数/万人 | 平均家庭总收入/(万元/年) | 地区编号 | 销售额/ (万元/年) | 居民人数/万人 | 平均家庭总收入/(万元/年) | |
1 | 145 | 20.7 | 6.9 | 9 | 233 | 33.0 | 8.3 | |
2 | 83 | 19.3 | 5.4 | 10 | 112 | 11.5 | 8.3 | |
3 | 179 | 27.1 | 5.9 | 11 | 147 | 16.1 | 8.4 | |
4 | 248 | 38.1 | 7.2 | 12 | 70 | 4.4 | 8.9 | |
5 | 237 | 38.2 | 7.5 | 13 | 60 | 2.6 | 8.9 | |
6 | 286 | 40.5 | 7.8 | 14 | 98 | 12.8 | 9.0 | |
7 | 90 | 7.8 | 7.8 | 15 | 125 | 15.1 | 9.6 | |
8 | 165 | 21.5 | 8.0 | 16 | 198 | 20.0 | 10.7 |
(2)选取(1)中相关系数较大的一对数据作回归分析.
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解题方法
3 . 为了解大学校园附近餐馆的月营业收入(单位:千元)和该店周围的大学生人数(单位:千人)之间的关系,抽取了10所大学附近餐馆的有关数据,如下表所示.
学生人数x/千人 | 2 | 6 | 8 | 8 | 12 | 16 | 20 | 20 | 22 | 26 |
月营业收入y/千元 | 58 | 105 | 88 | 118 | 117 | 137 | 157 | 169 | 149 | 202 |
(1)根据以上数据,建立月营业收入y与该店周围的大学生人数x的回归方程;
(2)已知某餐馆周围的大学生人数为人,试对该店月营业收入作出预测.
参考公式:,
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4 . 某工厂生产某种产品的月产量(单位:千件)与单位成本(单位:元/件)的数据如下:
(1)计算产量与单位成本的相关系数;
(2)建立产量与单位成本的回归方程;
(3)若该工厂计划7月份生产7千件该产品,则单位成本预计是多少?
月份 | 产量x/千件 | 单位成本y/(元/件) |
1 | 2 | 73 |
2 | 3 | 72 |
3 | 4 | 71 |
4 | 3 | 73 |
5 | 4 | 69 |
6 | 5 | 68 |
(2)建立产量与单位成本的回归方程;
(3)若该工厂计划7月份生产7千件该产品,则单位成本预计是多少?
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23-24高二上·上海·课后作业
解题方法
5 . 某公司购进一新型设备,为了分配合适的工人操作该设备,进行了操作该设备的工人工龄(单位:年)与劳动生产率(单位:件/时)之间的相关分析,下表是12名5~10年工龄的工人操作新设备的劳动生产率的试验记录.
试建立工人操作新设备的劳动生产率y与工龄x的回归方程.
工人编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
工龄x/年 | 5 | 5 | 6 | 6 | 6 | 7 | 7 | 8 | 8 | 9 | 10 | 10 |
劳动生产率y/(件/时) | 7.1 | 7.2 | 7.5 | 7.5 | 7.7 | 8.3 | 8.6 | 9.2 | 9.2 | 10.0 | 9.7 | 10.0 |
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6 . 某生物学家对白鲸游泳速度与其摆尾频率之间的关系进行了研究.研究的样本为19头白鲸,测量其游泳速度和摆尾频率.白鲸游泳速度的测量单位为每秒向前移动的身长数(1.0代表每秒向前移动一个身长),而摆尾频率的测量单位是赫兹(1.0代表每秒摆尾1个来回).测量数据如下表所示.
生物学家聚焦的研究问题是“白鲸的摆尾频率依赖于其游泳速度吗”,这里的因变量y是摆尾频率,自变量x是游泳速度.
(1)绘制数据散点图;
(2)建立x与y的回归方程.
白鲸编号 | 游泳速度/(L/s) | 摆尾频率/Hz | 白鲸编号 | 游泳速度/(L/s) | 摆尾频率/Hz | |
1 | 0.37 | 0.62 | 11 | 0.68 | 1.20 | |
2 | 0.50 | 0.68 | 12 | 0.86 | 1.38 | |
3 | 0.35 | 0.68 | 13 | 0.68 | 1.41 | |
4 | 0.34 | 0.71 | 14 | 0.73 | 1.44 | |
5 | 0.46 | 0.80 | 15 | 0.95 | 1.49 | |
6 | 0.44 | 0.88 | 16 | 0.79 | 1.50 | |
7 | 0.51 | 0.88 | 17 | 0.84 | 1.50 | |
8 | 0.68 | 0.92 | 18 | 1.06 | 1.56 | |
9 | 0.51 | 1.08 | 19 | 1.04 | 1.67 | |
10 | 0.67 | 1.14 | / | / | / |
(1)绘制数据散点图;
(2)建立x与y的回归方程.
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解题方法
7 . 随机抽取对成年母女的身高数据(单位:),试据此建立母亲身高与女儿身高的回归方程.
母亲身高 | 154 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 |
女儿身高 | 155 | 156 | 159 | 162 | 161 | 164 | 165 | 166 |
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23-24高二上·上海·课后作业
8 . 下表中是某家庭2009年至2018年电费开支的情况,设年电费开支为(单位:元),试建立年份与的回归方程.
年份x | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
电费y/元 | 1323 | 1552 | 1679 | 1852 | 1975 | 2129 | 2327 | 2494 | 2667 | 2791 |
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9 . 为了研究长江口滨海湿地乡土植物芦苇高度(单位:cm)与干重(单位:g)之间的关系,观察芦苇高度与干重的数据(见下表),其中干重为植物收获并烘干到一定标准后的质量.试建立芦苇干重关于芦苇高度的回归方程.
编号 | 高度/cm | 干重/g | 编号 | 高度/cm | 干重/g | |
1 | 136 | 15.01 | 13 | 147 | 16.87 | |
2 | 136 | 14.88 | 14 | 150 | 17.13 | |
3 | 135 | 15.12 | 15 | 148 | 17.26 | |
4 | 138 | 14.99 | 16 | 150 | 18.13 | |
5 | 139 | 15.54 | 17 | 149 | 17.66 | |
6 | 138 | 15.24 | 18 | 152 | 17.84 | |
7 | 141 | 15.68 | 19 | 151 | 18.17 | |
8 | 143 | 15.88 | 20 | 154 | 18.36 | |
9 | 142 | 18.16 | 21 | 155 | 17.95 | |
10 | 144 | 16.33 | 22 | 155 | 18.65 | |
11 | 148 | 15.99 | 23 | 157 | 18.89 | |
12 | 146 | 16.57 | 24 | 156 | 19.26 |
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名校
10 . 以下是一些城市的海拔高度与该城市的大气压的对照表.我们已知大气压与海拔高度是近似线性的关系.
则我们可以利用一元线性回归分析(其中海拔高度为解释变量,大气压为反应变量),估计珠穆朗玛峰顶(海拔米)的大气压为________ (近似到小数点后两位).
城市 | 海拔高度/m | 大气压/Pa |
北京 | 31.2 | 99.86 |
哈尔滨 | 171.7 | 98.51 |
上海 | 4.5 | 100.53 |
昆明 | 1891.4 | 80.80 |
拉萨 | 3658.0 | 65.23 |
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