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第31届夏季奥林匹克运动会于2016年8月5日至8月21日在巴西里约热内卢举行.如表是近五届奥运会中国代表团和俄罗斯代表团获得的金牌数的统计数据(单位:枚).
第30届伦敦
第29届北京
第28届雅典
第27届悉尼
第26届亚特兰大
中国
38
51
32
28
16
俄罗斯
24
23
27
32
26
(1)根据表格中两组数据在答题卡上完成近五届奥运会两国代表团获得的金牌数的茎叶图,并通过茎叶图比较两国代表团获得的金牌数的平均值及分散程度(不要求计算出具体数值,给出结论即可);
(2)如表是近五届奥运会中国代表团获得的金牌数之和
(从第26届算起,不包括之前已获得的金牌数)随时间
变化的数据:
时间
(届)
26
27
28
29
30
金牌数之和
(枚)
16
44
76
127
165
作出散点图如图:
由图可以看出,金牌数之和
与时间
之间存在线性相关关系,请求出
关于
的线性回归方程,并预测到第32届奥运会时中国代表团获得的金牌数之和为多少?
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:
,
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0.99难度 解答题 更新时间:2017-12-06 08:27:28
答案(点此获取答案解析)
同类题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:
,
同类题2
二手车经销商小王对其所经营的某一型号二手汽车的使用年数x
与销售价格y(单位:万元/辆)进行整理,得到如下的对应数据:
使用年数
2
4
6
8
10
售价
16
13
9.5
7
4.5
(Ⅰ)试求y关于x的回归直线方程;
(参考公式:
,
;参考数据:
)
(Ⅱ)已知每辆该型号汽车的收购价格为w=0.05x
2
-1.75x+17.2万元,根据(Ⅰ)中所求的回归方程,预测x为何值时,小王销售一辆该型号汽车所获得的利润z最大?
同类题3
已知函数y=a+bx与
,若对于任意一点
,过点
作与X轴垂直的直线,交函数y=a+bx的图象于点
,交函数
的图象于点
,定义:
,若
则用函数y=a+bx来拟合Y与X之间的关系更合适,否则用函数
来拟合Y与X之间的关系
(1)给定一组变量P
1
(1,4),P
2
(2,5),p
3
(3,6),p
4
(4,5.5),p
5
(5,5.6),p
6
(6,5.8),对于函数
与函数
,试利用定义求Q
1
,Q
2
的值,并判断哪一个更适合作为点P
I
(x
i
,y
i
)(i=1,2,3…6)中的Y与X之间的拟合函数;
(2)若一组变量的散点图符合
图象,试利用下表中的有关数据与公式求y对x的回归方程, 并预测当
时,
的值为多少.
表中的
(附:对于一组数据
,其回归直线方程
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
)
同类题4
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:
x
1.08
1.12
1.19
1.28
1.36
1.48
1.59
1.68
1.80
1.87
y
2.25
2.37
2.40
2.55
2.64
2.75
2.92
3.03
3.14
3.26
(1)通过画散点图,发现可用线性回归模型拟合
y
与
x
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:
=
,
=
-
同类题5
十八大以来,我国新能源产业迅速发展.以下是近几年某新能源产品的年销售量数据:
年份
2014
2015
2016
2017
2018
年份代码
1
2
3
4
5
新能源产品年销售
(万个)
1.6
6.2
17.7
33.1
55.6
(1)请画出上表中年份代码
与年销量
的数据对应的散点图,并根据散点图判断:
与
中哪一个更适宜作为年销售量
关于年份代码
的回归方程类型;
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立
关于
的回归方程,并预测2019年某新能源产品的销售量(精确到0.01).
参考公式:
,
参考数据:
相关知识点
计数原理与概率统计
统计
变量间的相关关系
回归直线方程
用回归直线方程对总体进行估计
线性回归