某公司生产的某种产品,如果年返修率不超过千分之一,则其生产部门当年考核优秀,现获得该公司2011-2018年的相关数据如下表所示:
年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年生产台数(万台) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 10 | 11 |
该产品的年利润(百万元) | 2.1 | 2.75 | 3.5 | 3.25 | 3 | 4.9 | 6 | 6.5 |
年返修台数(台) | 21 | 22 | 28 | 65 | 80 | 65 | 84 | 88 |
部分计算结果:,,, , |
注:年返修率=
(1)从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据,以表示3年中生产部门获得考核优秀的次数,求的分布列和数学期望;
(2)根据散点图发现2015年数据偏差较大,如果去掉该年的数据,试用剩下的数据求出年利润(百万元)关于年生产台数(万台)的线性回归方程(精确到0.01).
附:线性回归方程中, ,.
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某公司生产的某种产品,如果年返修率不超过千分之一,则其生产部门当年考核优秀,现获得该公司2014-2018年的相关数据如下表所示:
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年生产台数(万台) | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
该产品的年利润(百万元) | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
年返修台数(台) | 19 | 58 | 45 | 71 | 70 |
注:
(1)从该公司2014-2018年的相关数据中任意选取3年的数据,求这3年中至少有2年生产部门考核优秀的概率.
(2)利用上表中五年的数据求出年利润(百万元)关于年生产台数(万台)的回归直线方程是 ①.现该公司计划从2019年开始转型,并决定2019年只生产该产品1万台,且预计2019年可获利32(百万元);但生产部门发现,若用预计的2019年的数据与2014-2018年中考核优秀年份的数据重新建立回归方程,只有当重新估算的,的值(精确到0.01),相对于①中,的值的误差的绝对值都不超过时,2019年该产品返修率才可低于千分之一.若生产部门希望2019年考核优秀,能否同意2019年只生产该产品1万台?请说明理由.
(参考公式:, ,,相对的误差为.)
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某公司生产的某种产品,如果年返修率不超过千分之一,则其生产部门当年考核优秀,现获得该公司2014-2018年的相关数据如下表所示:
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年生产台数x(万台) | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
该产品的年利润y(百万元) | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
年返修台数(台) | 19 | 58 | 45 | 71 | 70 |
注:年返修率
(1)从该公司2014-2018年的相关数据中任意选取年的数据,求这年中至少有年生产部门考核优秀的概率.
(2)利用上表中五年的数据求出年利润 (百万元)关于年生产台数(万台)的回归直线方程是①.现该公司计划从2019年开始转型,并决定2019年只生产该产品万台,且预计2019年可获利 (百万元);但生产部门发现,若用预计的2019年的数据与2014-2018年中考核优秀年份的数据重新建立回归方程,只有当重新估算的的值(精确到),相对于①中的值的误差的绝对值都不超过时,2019年该产品返修率才可低于千分之一,若生产部门希望2019年考核优秀,能否同意2019年只生产该产品万台?请说明理由.
(参考公式: ,相对的误差为)
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某公司生产的某种产品,如果年返修率不超过千分之一,则其生产部门当年考核优秀,现获得该公司2011-2018年的相关数据如下表所示:
年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
年生产台数(万台) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 10 | 11 |
该产品的年利润(百万元) | 2.1 | 2.75 | 3.5 | 3.25 | 3 | 4.9 | 6 | 6.5 |
年返修台数(台) | 21 | 22 | 28 | 65 | 80 | 65 | 84 | 88 |
部分计算结果:,,, , |
注:年返修率=
(1)从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据,以表示3年中生产部门获得考核优秀的次数,求的分布列和数学期望;
(2)根据散点图发现2015年数据偏差较大,如果去掉该年的数据,试用剩下的数据求出年利润(百万元)关于年生产台数(万台)的线性回归方程(精确到0.01).
附:线性回归方程中, ,.
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某公司为了提高利润,从2012年至2018年每年对生产环节的改进进行投资,投资金额与年利润增长的数据如下表:
年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
投资金额(万元) | |||||||
年利润增长(万元) |
(1)请用最小二乘法求出关于的回归直线方程;如果2019年该公司计划对生产环节的改进的投资金额为万元,估计该公司在该年的年利润增长为多少?(结果保留两位小数)
(2)现从2012年—2018年这年中抽出三年进行调查,记年利润增长投资金额,设这三年中(万元)的年份数为,求随机变量的分布列与期望.
参考公式:.
参考数据:,.
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某公司为了提高利润,从2012年至2018年每年对生产环节的改进进行投资,投资金额与年利润增长的数据如下表:
年 份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
投资金额(万元) | 4.5 | 5.0 | 5.5 | 6.0 | 6.5 | 7.0 | 7.5 |
年利润增长(万元) | 6.0 | 7.0 | 7.4 | 8.1 | 8.9 | 9.6 | 11.1 |
(1)请用最小二乘法求出y关于x的回归直线方程;如果2019年该公司计划对生产环节的改进的投资金额是8万元,估计该公司在该年的年利润增长是多少?(结果保留2位小数)
(2)现从2012—2018年这7年中抽取2年进行调查,记=年利润增长-投资金额,求这两年都是>2(万元)的概率.
参考公式:回归方程中,
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某公司一下属企业从事某种高科技产品的生产.该企业第一年年初有资金2000万元,将其投入生产,到当年年底资金增长了50%.预计以后每年资金年增长率与第一年的相同.公司要求企业从第一年开始,每年年底上缴资金d万元,并将剩余资金全部投入下一年生产.设第n年年底企业上缴资金后的剩余资金为an万元.
(Ⅰ)用d表示a1,a2,并写出与an的关系式;
(Ⅱ)若公司希望经过m(m≥3)年使企业的剩余资金为4000万元,试确定企业每年上缴资金d的值(用m表示).
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某颜料公司生产、两种产品,其中生产每吨产品,需要甲染料吨,乙染料吨,丙染料吨,生产每吨产品,需要甲染料吨,乙染料吨,丙染料吨,且该公司一天之内甲、乙、丙三种染料的用量分别不超过吨、吨、吨,如果产品的利润为元/吨, 产品的利润为元/吨,则该颜料公司一天内可获得的最大利润为( )
A. 元 B. 元 C. 元 D. 元
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某颜料公司生产、两种产品,其中生产每吨产品,需要甲染料吨,乙染料吨,丙染料吨,生产每吨产品,需要甲染料吨,乙染料吨,丙染料吨,且该公司一天之内甲、乙、丙三种染料的用量分别不超过吨、吨、吨,如果产品的利润为元/吨, 产品的利润为元/吨,则该颜料公司一天内可获得的最大利润为( )
A. 元 B. 元 C. 元 D. 元
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某颜料公司生产 两种产品,其中生产每吨产品,需要甲染料1吨,乙染料4吨,丙染料2吨,生产每吨产品,需要甲染料1吨,乙染料0吨,丙染料5吨,且该公司一条之内甲、乙、丙三种染料的用量分别不超过50吨,160吨和200吨,如果产品的利润为300元/吨, 产品的利润为200元/吨,则该颜料公司一天之内可获得最大利润为( )
A. 14000元 B. 16000元 C. 18000元 D. 20000元
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