题目内容
【题目】某景区的各景点从2009年取消门票实行免费开放后,旅游的人数不断地增加,不仅带动了该市淡季的旅游,而且优化了旅游产业的结构,促进了该市旅游向“观光、休闲、会展”三轮驱动的理想结构快速转变.下表是从2009年至2018年,该景点的旅游人数
(万人)与年份
的数据:
第 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
旅游人数 | 300 | 283 | 321 | 345 | 372 | 435 | 486 | 527 | 622 | 800 |
该景点为了预测2021年的旅游人数,建立了
与
的两个回归模型:
![]()
模型①:由最小二乘法公式求得
与
的线性回归方程
;
模型②:由散点图的样本点分布,可以认为样本点集中在曲线
的附近.
(1)根据表中数据,求模型②的回归方程
.(
精确到个位,
精确到0.01).
(2)根据下列表中的数据,比较两种模型的相关指数
,并选择拟合精度更高、更可靠的模型,预测2021年该景区的旅游人数(单位:万人,精确到个位).
回归方程 | ① | ② |
| 30407 | 14607 |
参考公式、参考数据及说明:
①对于一组数据
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
.
②刻画回归效果的相关指数
.
③参考数据:
,
.
|
|
|
|
|
|
5.5 | 449 | 6.05 | 83 | 4195 | 9.00 |
表中
.
【答案】(1)
(2)见解析
【解析】
(1)对
取对数,得
, 设
,
,先建立
关于
的线性回归方程,进而可得结果;(2)由表格中的数据, 30407>14607,可得
,从而得
,进而可得结果.
(1)对
取对数,得
,
设
,
,先建立
关于
的线性回归方程,
,
![]()
![]()
模型②的回归方程为![]()
(2)由表格中的数据,有30407>14607,即
,
即
,
模型①的相关指数
小于模型②的
,说明回归模型②的拟合效果更好.
2021年时,
,预测旅游人数为
(万人)
【题目】随着科技的发展,网购已经逐渐融入了人们的生活.在家里面不用出门就可以买到自己想要的东西,在网上付款即可,两三天就会送到自己的家门口,如果近的话当天买当天就能送到,或者第二天就能送到,所以网购是非常方便的购物方式.某公司组织统计了近五年来该公司网购的人数
(单位:人)与时间
(单位:年)的数据,列表如下:
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 24 | 27 | 41 | 64 | 79 |
(1)依据表中给出的数据,是否可用线性回归模型拟合
与
的关系,请计算相关系数
并加以说明(计算结果精确到0.01).(若
,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合)
附:相关系数公式
,参考数据
.
(2)建立
关于
的回归方程,并预测第六年该公司的网购人数(计算结果精确到整数).
(参考公式:
,
)