摘要:假设;10,11. ,12.
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假设一个人从出生到死亡,在每个生日都测量身高,并作出这些数据散点图,则这些点将不会落在一条直线上,但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析.下表是一位母亲给儿子作的成长记录:
年龄/周岁 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
身高/cm | 90.8 | 97.6 | 104.2 | 110.9 | 115.6 | 122.0 | 128.5 |
年龄/周岁 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
身高/cm | 134.2 | 140.8 | 147.6 | 154.2 | 160.9 | 167.6 | 173.0 |
(1)作出这些数据的散点图;
(2)求出这些数据的回归方程;
(3)对于这个例子,你如何解释回归系数的含义?
(4)用下一年的身高减去当年的身高,计算他每年身高的增长数,并计算他从3~16岁身高的年均增长数.
(5)解释一下回归系数与每年平均增长的身高之间的联系.
查看习题详情和答案>>假设关于某设备的使用年限x(年)和所支出的维修费y(万元)有如下统计资料:
x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
若由资料知,y对x呈线性相关关系.试求:
(1)线性回归方程;
(2)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?思路分析:本题考查线性回归方程的求法和利用线性回归方程求两变量间的关系.
解:(1)
i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
xi | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
yi | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
xiyi | 4.4 | 11.4 | 22.0 | 32.5 | 42.0 |
b==1.23,
a=-b=5-1.23×4=0.08.
所以,回归直线方程为=1.23x+0.08.
(2)当x=10时,=1.23×10+0.08=12.38(万元),
即估计使用10年时维修费约为12.38万元.
查看习题详情和答案>>某机床厂每月生产某种精密数控机床10件,已知生产一件合格品能盈利8万元,生产一件次品将会亏损2万元.假设该精密数控机床任何两件之间合格与否相互没有影响.相关部门统计了近二年每个月生产的合格品,以生产最稳定的年份估算2010工厂生产该精密数控机床的合格率.
参考数据:0.84=0.410,0.85=0.328,0.86=0.262,0.87=0.210,0.88=0.168,0.89=0.134,0.810=0.107
(1)试确定2010年生产精密数控机床的合格率;
(2)若该工厂希望每月盈利额X不低于70万元,求该工厂达到盈利目标的概率(将结果精确到0.01).
(3)求该工厂每月盈利额X的数学期望.
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合格品 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
2008 | 7 | 8 | 7 | 6 | 10 | 8 | 5 | 6 | 7 | 8 | 6 | 6 |
2009 | 9 | 8 | 7 | 8 | 8 | 8 | 9 | 7 | 8 | 10 | 7 | 7 |
(1)试确定2010年生产精密数控机床的合格率;
(2)若该工厂希望每月盈利额X不低于70万元,求该工厂达到盈利目标的概率(将结果精确到0.01).
(3)求该工厂每月盈利额X的数学期望.
某机床厂每月生产某种精密数控机床10件,已知生产一件合格品能盈利8万元,生产一件次品将会亏损2万元.假设该精密数控机床任何两件之间合格与否相互没有影响.相关部门统计了近二年每个月生产的合格品,以生产最稳定的年份估算2010工厂生产该精密数控机床的合格率.
参考数据:0.84=0.410,0.85=0.328,0.86=0.262,0.87=0.210,0.88=0.168,0.89=0.134,0.810=0.107
(1)试确定2010年生产精密数控机床的合格率;
(2)若该工厂希望每月盈利额X不低于70万元,求该工厂达到盈利目标的概率(将结果精确到0.01).
(3)求该工厂每月盈利额X的数学期望.
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合格品 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
2008 | 7 | 8 | 7 | 6 | 10 | 8 | 5 | 6 | 7 | 8 | 6 | 6 |
2009 | 9 | 8 | 7 | 8 | 8 | 8 | 9 | 7 | 8 | 10 | 7 | 7 |
(1)试确定2010年生产精密数控机床的合格率;
(2)若该工厂希望每月盈利额X不低于70万元,求该工厂达到盈利目标的概率(将结果精确到0.01).
(3)求该工厂每月盈利额X的数学期望.
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