某公司一种型号的产品近期销售情况如下表
月份 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售额(万元) | 15.1 | 16.3 | 17.0 | 17.2 | 18.4 |
根据上表可得到回归直线方程,据此估计,该公司7月份这种型号产品的销售额为( )
A. 19.5万元 B. 19.25万元 C. 19.15万元 D. 19.05万元
高三数学单选题简单题
某公司一种型号的产品近期销售情况如下表
月份 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售额(万元) | 15.1 | 16.3 | 17.0 | 17.2 | 18.4 |
根据上表可得到回归直线方程,据此估计,该公司7月份这种型号产品的销售额为( )
A. 19.5万元 B. 19.25万元 C. 19.15万元 D. 19.05万元
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某公司销售、、三款手机,每款手机都有经济型和豪华型两种型号,据统计月份共销售部手机(具体销售情况见下表)
款手机 | 款手机 | 款手机 | |
经济型 | |||
豪华型 |
已知在销售部手机中,经济型款手机销售的频率是.
(1)现用分层抽样的方法在、、三款手机中抽取部,求在款手机中抽取多少部?
(2)若,求款手机中经济型比豪华型多的概率.
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某公司销售A、B、C三款手机,每款手机都有经济型和豪华型两种型号,据统计12月份共销售1000部手机(具体销售情况见下表)
A款手机 | B款手机 | C款手机 | |
经济型 | 200 | x | y |
豪华型 | 150 | 160 | z |
已知在销售1000部手机中,经济型B款手机销售的频率是0.21.
(1)现用分层抽样的方法在A、B、C三款手机中抽取50部,求应在C款手机中抽取多少部?
(2)若y136,z133,求C款手机中经济型比豪华型多的概率.
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某公司为了预测下月产品销售情况,找出了近7个月的产品销售量(单位:万件)的统计表:
月份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
销售量(万件) |
但其中数据污损不清,经查证,,.
(1)请用相关系数说明销售量与月份代码有很强的线性相关关系;
(2)求关于的回归方程(系数精确到0.01);
(3)公司经营期间的广告宣传费(单位:万元)(),每件产品的销售价为10元,预测第8个月的毛利润能否突破15万元,请说明理由.(毛利润等于销售金额减去广告宣传费)
参考公式及数据:,相关系数,当时认为两个变量有很强的线性相关关系,回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
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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 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
月销售单价(元) | 1.6 | 1.8 | 2 | 2.2 | 2.4 |
月销售量(百件) | 10 | 8 | 7 | 6 | 4 |
(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:,)
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某公司的一品牌电子产品,2013年年初,由于市场疲软,产品销售量逐渐下降,五月份公司加大了宣传力度,销售量出现明显的回升,九月份,公司借大学生开学之际,采取了促销等手段,产品的销售量猛增,十一月份之后,销售量有所回落.下面大致能反映出公司2013年该产品销售量的变化情况的图象是( )
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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,销售单价和销售量之间的一组数据如下表所示:
月份 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
销售单价(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 | 8 |
销售量(件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 | 14 |
(1)根据7至11月份的数据,求出关于的回归直线方程;
(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元/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: .
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某大学生参加社会实践活动,对某公司1月份至6月份销售某种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之间的一组数据如下表所示:
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售单价(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 | 8 |
销售量(件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 | 14.2 |
(1)根据1至5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元/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,
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一汽车销售公司对开业4年来某种型号的汽车“五-”优惠金额与销售量之间的关系进行分析研究并做了记录,得到如下资料.
日期 | 第一年 | 第二年 | 第三年 | 第四年 |
优惠金额x(千元) | 10 | 11 | 13 | 12 |
销售量y(辆) | 22 | 24 | 31 | 27 |
(1)求出关于的线性回归方程;
(2)若第5年优惠金额8.5千元,估计第5年的销售量y(辆)的值.
参考公式:
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一汽车销售公司对开业4年来某种型号的汽车“五-”优惠金额与销售量之间的关系进行分析研究并做了记录,得到如下资料.
日期 | 第一年 | 第二年 | 第三年 | 第四年 |
优惠金额x(千元) | 10 | 11 | 13 | 12 |
销售量y(辆) | 22 | 24 | 31 | 27 |
(1)求出关于的线性回归方程;
(2)若第5年优惠金额8.5千元,估计第5年的销售量y(辆)的值.
参考公式:
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