题目内容
3.某种商品价格与该商品日需求量之间的几组对照数据如表:| 价格x(元/kg) | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| 日需求量y(kg) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 |
(Ⅱ) 利用(Ⅰ)中的回归方程,当价格x=40元/kg时,日需求量y的预测值为多少?
参考公式:线性回归方程$\widehaty=bx+a$,其中b=$\frac{{\sum_{i=1}^n{({{x_i}-\overline x})({{y_i}-\overline y})}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}$,a=$\overline y-b\overline x$.
分析 (I)根据回归系数公式计算回归系数,得出回归方程;
(II)把x=40代入回归方程解出y即可.
解答 解:(Ⅰ)$\overline x=\frac{1}{5}({10+15+20+25+30})=20$,$\overline y=\frac{1}{5}({11+10+8+6+5})=8$,
∴$\sum_{i=1}^5{{{({{x_i}-\overline x})}^2}={{({-10})}^2}+{{({-5})}^2}+{0^2}+{5^2}+{{10}^2}=250}$,$\sum_{i=1}^5{({{x_i}-\overline x})({{y_i}-\overline y})=}$-10×3+(-5)×2+0×0+5×(-2)+10×(-3)=-80.
$b=\frac{{\sum_{i=1}^5{({{x_i}-\overline x})({{y_i}-\overline y})}}}{{\sum_{i=1}^5{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}=\frac{-80}{250}=-0.32$.$a=\overline y-b\overline x=8+0.32×20=14.4$.
所求线性回归方程为$\widehaty=-0.32x+14.4$.
(Ⅱ)当x=40时,$\widehaty=-0.32×40+14.4=1.6$.
故当价格x=40元/kg时,日需求量y的预测值为1.6kg.
点评 本题考查了线性回归方程的求解,属于中档题.
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