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解析
| 共计 17 道试题
1 . 某工厂新研发了一种产品,该产品每件成本为5元,将该产品按事先拟定的价格进行销售,得到如下数据:

单价(元)

8

8.2

8.4

8.6

8.8

9

销量(件)

90

84

83

80

75

68

(1)求销量(件)关于单价(元)的线性回归方程
(2)若单价定为10元,估计销量为多少件;
(3)根据销量关于单价的线性回归方程,要使利润最大,应将价格定为多少?
参考公式:.参考数据:
2 . 某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到如下数据:
单价x(元)88.28.48.68.89
销量y(件)908483807568
(1)求回归直线方程=bx+a,其中b=-20,a=-b
(2)预计在今后的销售中,销量与单价仍然服从(1)中的关系,且该产品的成本是4元/件,为使工厂获得最大利润,该产品的单价应定为多少元?(利润=销售收入-成本)
2019-01-30更新 | 3434次组卷 | 34卷引用:2012年全国普通高等学校招生统一考试文科数学(福建卷)
3 . 某地为调查国家提出的乡村振兴战略目标实施情况,随机抽查了100件某乡村企业生产的产品,经检验,其中一等品80件,二等品15件,次品5件,若销售一件产品,一等品利润为30元,二等品利润为20元,次品直接销毁,亏损40元.
(1)用频率估计概率,求从中随机抽取一件产品的利润的期望值.
(2)根据统计,由该乡村企业的产量y(万只)与月份编号x(记年份2021年10月,2021年11月,…分别为,…,依此类推)的散点图,得到如下判断:产量y(万只)与月份编号x可近似满足关系式cb为大于0的常数),相关统计量的值如下表所示:
-1.876.60-2.709.46
根据所给统计量,求y关于x的回归方程;并估计该企业今年6月份的利润为多少万元(估算取 ,精确到0.1)?
附:对于一组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
4 . 为了解高新产业园引进的甲公司前期的经营状况,市场研究人员对该公司2019年下半年连续六个月的利润进行了统计,统计数据列表如下:
月份7月8月9月10月11月12月
月份代码123456
月利润(万元)110130160150200210
(1)请用相关系数说明月利润y(单位:万元)与月份代码x之间的关系的强弱(结果保留两位小数),求y关于x的线性回归方程,并预测该公司2020年1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,已知生产新型材料的乙企业对AB两种型号各100件新型材料进行模拟测试,统计两种新型材料使用寿命频数如下表所示:
使用寿命


材料类型
1个月2个月3个月4个月总计
A15403510100
B10304020100
现有采购成本分别为10万元/件和12万元/件的AB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4个月,不同类型的新型材料损坏的时间各不相同,经甲公司测算,平均每件新型材料每月可以带来5万元收入,不考虑除采购成本之外的其他成本,假设每件新型材料的使用寿命都是整数月,且以频率估计每件新型材料使用寿命的概率,如果你是甲公司的负责人,以每件新型材料产生利润的期望值为决策依据,你会选择采购哪款新型材料?
参考公式:相关系数
回归直线方程为,其中.
参考数据:.
2020-06-25更新 | 886次组卷 | 4卷引用:福建省南平市2020届高三毕业班第三次综合质量检测数学(理)试题
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5 . 某地实施乡村振兴战略,对农副产品进行深加工以提高产品附加值,已知某农产品成本为每件3元,加工后的试营销期间,对该产品的价格与销售量统计得到如下数据:
单价x(元)66.26.46.66.87
销量y(万件)807473706558
数据显示单价x与对应的销量y满足线性相关关系.
(1)求销量y(件)关于单价x(元)的线性回归方程
(2)根据销量y关于单价x的线性回归方程,要使加工后收益P最大,应将单价定为多少元?(产品收益=销售收入-成本).
参考公式:==
2019-12-02更新 | 690次组卷 | 5卷引用:福建省龙岩市长汀县长汀、连城一中等六校2019-2020学年高二上学期期中数学试题
6 . 新能源汽车的春天来了!201835日上午,李克强总理做政府工作报告时表示,将新能源汽车车辆购置税优惠政策再延长三年,自201811日至20201231日,对购置的新能源汽车免征车辆购置税.某人计划于20185月购买一辆某品牌新能源汽车,他从当地该品牌销售网站了解到近五个月实际销量如下表:

(1)经分析发现,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量(万辆)与月份编号之间的相关关系.请用最小二乘法求关于的线性回归方程,并预测20185月份当地该品牌新能源汽车的销量;
(2)2018612日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程(新能源汽车的最大续航里程是指理论上新能源汽车所装的燃料或电池所能够提供给车跑的最远里程)对购车补贴进行新一轮调整.已知某地拟购买新能源汽车的消费群体十分庞大,某调研机构对其中的200名消费者的购车补贴金额的心理预期值进行了一个抽样调查,得到如下一份频数表:

将对补贴金额的心理预期值在(万元)和(万元)的消费者分别定义为“欲望紧缩型”消费者和“欲望膨胀型”消费者,现采用分层抽样的方法从位于这两个区间的30名消费者中随机抽取6名,再从这6人中随机抽取2名进行跟踪调查,求抽出的2人中至少有1名“欲望膨胀型”消费者的概率.
参考公式及数据:①回归方程,其中;②.
2018-10-21更新 | 866次组卷 | 1卷引用:福建省漳平市第一中学2019届高三年上学期第一次月考数学(文)试题
7 . 近几年,电商行业的蓬勃发展带动了快递业的迅速增长,快递公司揽收价格一般是采用“首重+续重”的计价方式.首重是指最低的计费重量,续重是指超过首重部分的计费重量,不满一公斤按一公斤计费.某快递网点将快件的揽收价格定为首重(不超过一公斤)8元,续重2元/公斤(例如,若一个快件的重量是0.6公斤,按8元计费;若一个快件的重量是1.4公斤,按元计费).根据历史数据,得到该网点揽收快件重量的频率分布直方图如下图所示

(1)根据样本估计总体的思想,将频率视作概率,求该网点揽收快件的平均价格;
(2)为了获得更大的利润,该网点对“一天中收发一件快递的平均成本(单位:元)与当天揽收的快递件数(单位:百件)之间的关系”进行调查研究,得到相关数据如下表:
每天揽收快递件数(百件)23458
每件快递的平均成本(元)5.64.84.44.34.1
根据以上数据,技术人员分别根据甲、乙两种不同的回归模型,得到两个回归方程:
方程甲:,方程乙:.
①为了评价两种模型的拟合效果,根据上表数据和相应回归方程,将以下表格填写完整(结果保留一位小数),分别计算模型甲与模型乙的残差平方和,并依此判断哪个模型的拟合效果更好(备注:称为相应于点的残差,残差平方和
每天揽收快递件数/百件23458
每天快递的平均成本/元5.64.84.44.34.1
模型甲预报值5.25.04.8
残差0.20.4
模型乙预报值5.54.84.5
预报值00.1
②预计该网点今年6月25日(端午节)一天可以揽收1000件快递,试根据①中确定的拟合效果较好的回归模型估计该网点当天的总利润(总利润=(平均价格-平均成本)×总件数).
8 . 一研学实践活动小组利用课余时间,对某公司1月份至5月份销售某种产品的销售量及销售单价进行了调查,月销售单价(单位:元)和月销售量(单位:百件)之间的一组数据如下表所示:
月份12345
月销售单价(元)1.61.822.22.4
月销售量(百件)108764
(1)根据1至5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1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)
(回归直线方程,其中.参考数据:
9 . 一个工厂在某年里连续10个月每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间有如下一组数据:
x1.081.121.191.281.361.481.591.681.801.87
y2.252.372.402.552.642.752.923.033.143.26
(1)通过画散点图,发现可用线性回归模型拟合yx的关系,请用相关系数加以说明;
(2)①建立月总成本y与月产量x之间的回归方程;
②通过建立的y关于x的回归方程,估计某月产量为1.98万件时,此时产品的总成本为多少万元?(均精确到0.001)
附注:①参考数据:=14.45,=27.31,=0.850,=1.042,=1.222.
②参考公式:相关系数:r=.回归方程=x+中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:==-
10 . 大学生赵敏利用寒假参加社会实践,对机械销售公司7月份至12月份销售某种机械配件的销售量及销售单价进行了调查,销售单价x和销售量y之间的一组数据如表所示:
月份i789101112
销售单价xi(元)99.51010.5118
销售量yi(件)111086514
1)根据711月份的数据,求出y关于x的回归直线方程;
2)若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过0.5元,则认为所得到的回归直线方程是理想的,试问(1)中所得到的回归直线方程是否理想?
3)预计在今后的销售中,销售量与销售单价仍然服从(1)中的关系,若该种机器配件的成本是2.5/件,那么该配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润?(注:利润=销售收入-成本).
参考公式:回归直线方程,其中,参考数据:
共计 平均难度:一般