题目内容

13.某学生为了测试煤气灶烧水如何节省煤气的问题设计了一个实验,并获得了煤气开关旋钮旋转的弧度数x与烧开一壶水所用时间y的一组数据,且做了一定的数据处理(如表),做出了散点图(如图).
$\overline x$$\overline y$$\overline w$$\sum_{i=1}^{10}{{{({x_i}-\overline x)}^2}}$$\sum_{i=1}^{10}{{{({w_i}-\overline w)}^2}}$$\sum_{i=1}^{10}{({x_i}-\overline x)}({y_i}-\overline y)$$\sum_{i=1}^{10}{({w_i}-\overline w)}({y_i}-\overline y)$
1.4720.60.782.350.81-19.316.2
表中wi=$\frac{1}{x_i^2},\overline w=\frac{1}{10}\sum_{i=1}^{10}{w_i}$.
(1)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+$\frac{d}{x^2}$哪一个更适宜作烧水时间y关于开关旋转角x的回归方程类型?(不必说明理由)
(2)根据判断结果和表中数据,建立y关于x的回归方程;
(3)若旋转角x与单位时间内煤气输出量t成正比,那么x为多少时,烧开一壶水最省煤气?
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),(u3,v3),…,(un,vn),其回归直线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({v}_{i}-\overline{v})({u}_{i}-\overline{u})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$.

分析 (1)根据散点图是否按直线型分布作答;
(2)根据回归系数公式得出y关于ω的线性回归方程,再得出y关于x的回归方程;
(3)利用基本不等式得出煤气用量的最小值及其成立的条件.

解答 解:(1)$y=c+\frac{d}{x^2}$更适宜作烧水时间y关于开关旋转角x的回归方程类型.
(2)由公式可得:$d=\frac{16.2}{0.81}=20,c=20.6-20×0.78=5$,所以回归方程为y=5+$\frac{20}{{x}^{2}}$.
(3)设t=kx,则煤气用量S=yt=kx(5+$\frac{20}{{x}^{2}}$)=5kx+$\frac{20k}{x}$≥2$\sqrt{5kx•\frac{20k}{x}}$=20k,
当且仅当5kx=$\frac{20k}{x}$时取“=”,即x=2时,煤气用量最小.

点评 本题考查了可化为线性相关的回归方程的求解,基本不等式的应用,属于中档题.

练习册系列答案
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5.某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费x(单位:千元)对年销售量y(单位:t)和年利润z(单位:千元)的影响,对近8年的宣传费xi和年销售量yi(i=1,2,3,..8)数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.
$\overline{x}$$\overline{y}$$\overline{w}$$\sum_{i=1}^{n}$(xi-$\overline{x}$)2$\sum_{i=1}^{n}$(wi-$\overline{w}$)2$\sum_{i=1}^{n}$(xi-$\overline{x}$)(yi-$\overline{y}$)$\sum_{i=1}^{n}$(wi-$\overline{w}$)(yi-$\overline{y}$)
46.656.36.8289.81.61469108.8
表中:wi=$\sqrt{{x}_{i}}$,$\overrightarrow{w}$=$\frac{1}{8}$$\sum_{i=1}^{n}$wi
(Ⅰ)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$,哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型(给出判断即可,不必说明理由);
(Ⅱ)根据(I)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
(Ⅲ)已知这种产品的年利润z与x,y的关系为z=0.2y-x,根据(II)的结果回答下列问题:
(i)当年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值时多少?
(ii)当年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2)…(un,vn),其回归线$\widehat{v}$=$\widehat{α}$+$\widehat{β}$$\overline{u}$的斜率和截距的最小二乘估计分别为:$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})({v}_{i}-\overline{v})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$.

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