某淘宝商城在2017年前7个月的销售额(单位:万元)的数据如下表,已知与具有较好的线性关系.
月份 | |||||||
销售额 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)分析该淘宝商城2017年前7个月的销售额的变化情况,并预测该商城8月份的销售额.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,.
高一数学解答题中等难度题
某淘宝商城在2017年前7个月的销售额 (单位:万元)的数据如下表,已知与具有较好的线性关系.
(1)求关于的线性回归方程;
(2)分析该淘宝商城2017年前7个月的销售额的变化情况,并预测该商城8月份的销售额.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
, .
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某淘宝商城在2017年前7个月的销售额 (单位:万元)的数据如下表,已知与具有较好的线性关系.
(1)求关于的线性回归方程;
(2)分析该淘宝商城2017年前7个月的销售额的变化情况,并预测该商城8月份的销售额.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
, .
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某淘宝商城在2017年前7个月的销售额(单位:万元)的数据如下表,已知与具有较好的线性关系.
月份 | |||||||
销售额 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)分析该淘宝商城2017年前7个月的销售额的变化情况,并预测该商城8月份的销售额.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,.
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某种产品的广告费支出与销售额 (单位:万元)具有较强的相关性,且两者之间有如下对应数据:
2 | 4 | 5 | 6 | 8 | |
28 | 36 | 52 | 56 | 78 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)根据(1)中的线性回归方程,当广告费支出为10万元时,预测销售额是多少?
参考数据: ,,。
附: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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x(百万元) | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y(百万元) | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
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某单位在1至4月份用电量(单位:千度)的数据如下表:
已知用电量与月份之间有线性相关关系,其回归方程,由此可预测5月份用电量(单位:千度)约为( )
A. 1.9 B. 1.8 C. 1.75 D.
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某公司2016年前三个月的利润(单位:百万元)如下:
月份 | 1 | 2 | 3 |
利润 | 2 | 3.9 | 5.5 |
(1)求利润关于月份的线性回归方程;
(2)试用(1)中求得的回归方程预测4月和5月的利润;
(3)试用(1)中求得的回归方程预测该公司2016年从几月份开始利润超过1000万?
相关公式:.
【答案】(1);(2)905万;(3)6月
【解析】试题(1)根据平均数和最小二乘法的公式,求解,求出,即可求解回归方程;(2)把和分别代入,回归直线方程,即可求解;(3)令,即可求解的值,得出结果.
(1),,,
故利润关于月份的线性回归方程.
(2)当时,,故可预测月的利润为万.
当时,, 故可预测月的利润为万.
(3)由得,故公司2016年从月份开始利润超过万.
考点:1、线性回归方程;2、平均数.
【题型】解答题
【结束】
21
已知定义在上的函数(),并且它在上的最大值为
(1)求的值;
(2)令,判断函数的奇偶性,并求函数的值域.
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下表是某厂1到4月份用水量情况(单位:百吨)的一组数据
月份x | 1 | 2 | 3 | 4 |
用水量y | 4.5 | 4 | 3 | 2.5 |
用水量y与月份x之间具有线性相关关系,其线性回归方程为,则a的值为( )
A.5.25 B.5 C.2.5 D.3.5
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下表是某厂1到4月份用水量情况(单位:百吨)的一组数据
月份x | 1 | 2 | 3 | 4 |
用水量y | 4.5 | 4 | 3 | 2.5 |
用水量y与月份x之间具有线性相关关系,其线性回归方程为,则a的值为( )
A.5.25 B. C.2.5 D.3.5
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东莞市某高级中学在今年4月份安装了一批空调,关于这批空调的使用年限(单位:年, )和所支出的维护费用(单位:万元)厂家提供的统计资料如下:
(1)请根据以上数据,用最小二乘法原理求出维护费用关于的线性回归方程;
(2)若规定当维护费用超过13.1万元时,该批空调必须报废,试根据(1)的结论求该批空调使用年限的最大值.
参考公式:最小二乘估计线性回归方程中系数计算公式:
,
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