线性回归方程 知识点题库

某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如表:

广告费用x(万元)

4

2

3

5

销售额y(万元)

49

26

39

54

根据上表可得回归方程 = x+ 中的 为9.4,据此模型预报广告费用为6万元时销售额为(  )

A . 63.6万元 B . 67.7万元 C . 65.5万元 D . 72.0万元
在高中学习过程中,同学们经常这样说:“数学物理不分家,如果物理成绩好,那么学习数学就没什么问题.”某班针对“高中生物理学习对数学学习的影响”进行研究,得到了苏俄生的物理成绩与数学成绩具有线性相关关系的结论.现从该班随机抽取5名学生在一次考试中的数学和物理成绩,如表:

成绩   编号

1

2

3

4

5

物理(x)

90

85

74

68

63

数学(y)

130

125

110

95

90

  1. (1) 求数学成绩y对物理成绩x的线性回归方程 = x+ 精确到0.1).若某位学生的物理成绩为80分,预测他的数学成绩;
  2. (2) 要从抽取的这五位学生中随机选出2位参加一项知识竞赛,求选中的学生的数学成绩至少有一位高于120分的概率.(参考公式: = =

    (参考数据:902+852+742+682+632=29394,90××125+74×110+68×95+63×90=42595)

某公司经营一批进价为每件4百元的商品,在市场调查时发现,此商品的销售单价 (百元)与日销售量 (件)之间有如下关系:

 

  1. (1) 求 关于 的回归直线方程;
  2. (2) 借助回归直线方程请你预测,销售单价为多少百元(精确到个位数)时,日利润最大?

    相关公式:

设有一个回归方程为 ,则变量 增加 个单位时, 平均(   )
A . 增加 个单位 B . 增加 个单位 C . 减少 个单位 D . 减少 个单位
  2015年12月,华中地区数城市空气污染指数“爆表”,此轮污染为2015年以来最严重的污染过程,为了探究车流量与 的浓度是否相关,现采集到华中某城市2015年12月份某星期星期一到星期日某一时间段车流量与 的数据如表:

参考公式:回归直线的方程是 ,其中 .

  1. (1) 由散点图知 具有线性相关关系,求 关于 的线性回归方程;(提示数据:
  2. (2) 利用(1)所求的回归方程,预测该市车流量为12万辆时 的浓度.
某公司在销售某种环保材料过程中,记录了每日的销售量 (吨)与利润 (万元)的对应数据,下表是其中的几组对应数据,由此表中的数据得到了 关于 的线性回归方程 ,若每日销售量达到10吨,则每日利润大约是(    )

3

4

5

6

2.5

3

4

4.5

A . 7.2万元 B . 7.35万元 C . 7.45万元 D . 7.5万元
进入冬天,大气流动性变差,容易形成雾握天气,从而影响空气质量.某城市环保部门试图探究车流量与空气质量的相关性,以确定是否对车辆实施限行.为此,环保部门采集到该城市过去一周内某时段车流量与空气质量指数的数据如下表:

注:回归方程 中斜率和截距最小二乘估计公式分别为 .

  1. (1) 根据表中周一到周五的数据,求y关于x的线性回归方程。
  2. (2) 若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2,则认为得到的线性回归方程是可靠的.请根据周六和周日数据,判定所得的线性回归方程是否可靠?
对具有线性相关关系的变量 ,有观测数据 ,已知它们之间的线性回归方程是 ,若 ,则 (   )
A . 254 B . 25.4 C . 74 D . 7.4
在“新零售”模式的背景下,某大型零售公司推广线下分店,计划在S市的A区开设分店,为了确定在该区开设分店的个数,该公司对该市已开设分店的其他区的数据作了初步处理后得到下列表格.记x表示在各区开设分店的个数,y表示这个x个分店的年收入之和.

图片_x0020_100033

  1. (1) 该公司已经过初步判断,可用线性回归模型拟合y与x的关系,求y关于x的线性回归方程
  2. (2) 假设该公司在A区获得的总年利润z(单位:百万元)与x,y之间的关系为 ,请结合(1)中的线性回归方程,估算该公司应在A区开设多少个分店时,才能使A区平均每个分店的年利润最大?

    (参考公式: ,其中 )

如图为制作某款木制品过程中的产量 吨与相应的消耗木材 吨的统计数据,经计算得到 关于 的线性回归方程 ,由于某些原因 处的数据看不清楚了,则根据运算可得

3

4

5

6

2.2

3.5

4.8

在疫情冲击下,地摊经济有利于缓解部分失业人群的燃眉之急,2020年5月底中央开始鼓励地摊经济,某地摊的日盈利y (单位:百元)与当天的平均气温x (单位:℃)之间有如下数据:(    )

x/℃

20

22

24

21

23

y/百元

1

3

6

2

3

若y与x 具有线性相关关系,则y与x的线性回归方程 必过的点为(    )

A . B . C . D .
某企业的甲、乙两种产品在东部地区三个城市以及西部地区两个城市的销售量 的数据如下:

东部城市A

东部城市B

东部城市C

西部城市D

西部城市E

40

50

60

20

30

110

180

210

30

70

参考公式:

,其中

临界值表:

0.15

0.01

0.05

0.025

0.010

0.005

0.001

2.072

2.076

3.841

5.024

6.635

7.879

10.828

  1. (1) 已知销售量 和销售量 大致满足线性相关关系,求出 关于 的线性回归方程
  2. (2) 根据上述数据计算是否有99%的把握认为东、西部的地区差异与甲、乙两种产品的销售量相关.
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)

8

8.2

8.4

8.6

8.8

9

销量y(件)

90

84

83

80

75

68

  1. (1) 当 时,求回归直线方程
  2. (2) 预计在今后的销售中,销量与单价服从(1)中的关系,且该产品的成本是5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)
某品牌商家入驻一家购物平台后,销售额大幅提升,为了答谢顾客并进一步提升销售额,该品牌商家每年都在“跨年夜”购物狂欢节进行该品牌商品的促销活动.促销活动规则如下:①“价由客定”,即所有参与该商品促销活动的人进行网络报价,每个人并不知晓其他人的报价,也不知道参与该商品促销活动的总人数;②报价时间截止后,系统根据当年“跨年夜”该商品数量配额,按照参与该商品促销活动人员的报价从高到低分配名额;③每人限购一件,且参与人员分配到名额时必须购买.某位顾客拟参加2020年“跨年夜”该商品促销活动,他为了预测该商品最低成交价,根据该购物平台的公告,统计了最近5年“跨年夜”参与该商品促销活动的人数(单位:十万)(见下表)

年份

2015

2016

2017

2018

2019

年份编号t

1

2

3

4

5

参与人数y(单位:十万)

0.5

0.6

1

1.4

1.7

参考公式:①回归方程: ,其中

③若随机变量Z服从正态分布 ,则

  1. (1) 由收集数据的散点图发现,可用线性回归模型拟合参与人数y(十万)与年份编号t之间的相关关系.请用最小二乘法求y关于t的线性回归方程: ,并预测2020年“跨年夜”参与该商品促销活动的人数;
  2. (2) 该购物平台调研部门对2000位拟参与2020年“跨年夜”该商品促销活动人员的报价进行抽样调查,得到如下的一份频数表:

    报价(千元)

    [1,2)

    [2,3)

    [3,4)

    [4,5)

    [5,6)

    [6,7)

    频数

    200

    600

    600

    300

    200

    100

    ①求这2000位参与人员报价的平均值 和样本方差 (同一区间的报价可用该价格区间的中点值代替);

    ②假设所有参与该商品促销活动人员的报价X可视为服从正态分布 ,且μ与 可分别由①中所求的样本平均值 和样本方差 估值.若预计2020年“跨年夜”该商品最终销售量为31730件,请你合理预测(需说明理由)该商品的最低成交价.

某种产品的价格 (单位:元/ )与需求量 (单位:kg)之间的对应数据如下表所示:

10

15

20

25

30

11

10

8

6

5

根据表中的数据可得回归直线方程为 ,则以下结论正确的是(    )

A . 正相关 B . 负相关 C . 样本中心为 D . 该产品价格为35元/kg时,日需求量大约为
为了研究某种害虫和温度变化之间的关系,某科研院经过大量的试验得出该害虫的数量(只)与温度(摄氏度)之间可以用回归方程来拟合,其中是大于0的常数,经计算得.
  1. (1) 求关于的回归方程(结果保留小数点后两位有效数字);
  2. (2) 根据现有资料发现,这种害虫大致上可分为三类,类与类之间在机能方面存在着较大差异,为了更加精确的对不同类别之间的害虫进行研究,请给出一种你认为合理的抽样方法抽取一部分害虫进行科学研究,并说明理由.

    附:对于一组具有线性相关关系的数据 , 其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:.

    参考数据:.

某公司拟对某种材料进行应用改造,产品的成本由原料成本及非原料成本组成,每件产品的非原料成本(元)与生产该产品的数量(千件)有关,经统计得到如下数据:

1

2

3

4

5

6

7

8

112

61

44.5

35

30.5

28

25

24

对历史数据对比分析,考虑用函数模型① , ②分别对两个变量的关系进行拟合,令模型①中上,模型②中 , 对数据作了初步处理,已计算得到如下数据:

0.34

45

0.115

22385.5

1.53

183.4

61.4

0.135

参考公式: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: , 相关系数.

  1. (1) 设的样本相关系数为的样本相关系数为 , 已经计算得出 , 请从样本相关系数(精确到0.01)的角度判断,哪个模型拟合效果更好?
  2. (2) 根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性回归方程,并用其估计当每件产品的非原料成本为21元时,产量约为多少千件?
某种产品的价格x(单位:元/kg)与需求量y(单位:元/kg)之间的对应数据如下表所示:

x

10

15

20

25

30

y

11

10

8

6

5

根据表中的数据可得回归直线方程为 , 则以下结论正确的是(   )

A . y与x正相关 B . .y与x负相关 C . 样本中心点为(20,10) D . 该产品的价格为35元/kg时,日需求量大约为3.4kg
某景区单日接待游客上限为3.5万人,现响应政府号召,推出惠民活动:凡活动期内通过网上预约申请,即可免门票游玩.随着活动的推广,吸引越来越多的人网络预约.该景区统计了活动推出一周内每一天网上预约人次,用表示活动推出的天数,表示每天网络预约通过的人次(单位:十人次),统计数据如表1所示:

表1:

1

2

3

4

5

6

7

6

11

21

34

66

101

196

根据以上数据,绘制了如图1所示的散点图. 

参考数据:

62.14

1.54

2535

50.12

3.47

其中

参考公式: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.

  1. (1) 根据散点图判断, (均为正常数)哪种模型建立关于的回归方程更合适?(给出判断即可,不必说明理由)
  2. (2) 根据(1)的判断结果及表1中的数据,求关于的回归方程,并预测惠民活动推出第12天是否超限?
色差和色度是衡量毛绒玩具质量优劣的重要指标,现抽检一批产品测得如下数据:

色差x

21

23

25

27

29

31

色度y

15

16

19

20

21

23

已知该产品的色度y和色差x之间满足线性相关关系,且 , 现有一对测量数据为 , 则该数据的残差为(   )

A . 0.6 B . 0.4 C . -0.4 D . -0.6
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