题目内容
12.某印刷厂为了研究印刷单册书籍的成本y(单位:元)与印刷册数x(单位:千册)之间的关系,在印制某种书籍时进行了统计,相关数据见下表:| 印刷册数x(千册) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 |
| 单册成本y(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.7 |
(I)为了评价两种模型的拟合效果,完成以下任务.
①完成下表(计算结果精确到0.1);
| 印刷册数x(千册) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | |
| 单册成本y(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.7 | |
| 模型甲 | 估计值${\hat y_i}^{(1)}$ | 2.4 | 2.1 | 1.6 | ||
| 残差${\hat e_i}^{(1)}$ | 0 | -0.1 | 0.1 | |||
| 模型乙 | 估计值${\hat y_i}^{(2)}$ | 2.3 | 2 | 1.9 | ||
| 残差${\hat e_i}^{(2)}$ | 0.1 | 0 | 0 | |||
(II)该书上市之后,受到广大读者热烈欢迎,不久便全部售罄,于是印刷厂决定进行二次印刷.根据市场调查,新需求量为8千册(概率0.7)或16千册(概率0.3),若印刷厂以每册5元的价格将书籍出售给订货商,估计印刷厂二次印刷8千册还是16千册能获得更多利润?(按(1)中拟合效果较好的模型计算印刷单册书的成本)
分析 (Ⅰ)①计算对应的数值,填表即可;②计算模型甲、模型乙的残差平方和,比较即可得出结论;
(Ⅱ)计算二次印刷时的成本,求出对应利润值即可.
解答 解:(Ⅰ)①经计算,可得下表:
| 印刷册数x(千册) | 2 | 3 | 4 | 5 | 8 | |
| 单册成本y(元) | 3.2 | 2.4 | 2 | 1.9 | 1.7 | |
| 模型甲 | 估计值${\hat y_i}^{(1)}$ | 3.1 | 2.4 | 2.1 | 1.9 | 1.6 |
| 残差${\hat e_i}^{(1)}$ | 0.1 | 0 | -0.1 | 0 | 0.1 | |
| 模型乙 | 估计值${\hat y_i}^{(2)}$ | 3.2 | 2.3 | 2 | 1.9 | 1.7 |
| 残差${\hat e_i}^{(2)}$ | 0 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | |
模型乙的残差平方和为Q2=0.12=0.01,
∴Q1>Q2,模型乙的拟合效果更好;
(Ⅱ)若二次印刷8千册,则估计印刷厂获利为(5-1.7)×8000×0.7=18480(元),
若二次印刷16千册,由(1)可知,单册书印刷成本为$\frac{6.4}{{{{16}^2}}}+1.6=1.625$(元),
则估计印刷厂获利为(5-1.625)×16000×0.3=16200(元),
又∵18480>16200,
故印刷8千册对印刷厂更有利.
点评 本题考查了残差平方和模拟模型拟合效果的应用问题,也考查了成本与利润的应用问题,是综合题.
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下表是一个调査机构对比以上两年11月份(该年不限行30天、次年限行30天共60天)的调查结果:
表二
(1)请由表一数据求a,b,并求在该年11月份任取一天,估计该市是晴天的概率;
(2)请用统计学原理计算若没有90%的把握认为雾霾与限行有关系,则限行时有多少天没有雾霾?
(由于不能使用计算器,所以表中数据使用时四舍五入取整数)
${K^2}=\frac{{n{{({ad-bc})}^2}}}{{({a+b})({a+d})({a+c})({b+d})}}$.
| 日期 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 天气 | 晴 | 霾 | 霾 | 阴 | 霾 | 霾 | 阴 | 霾 | 霾 | 霾 | 阴 | 晴 | 霾 | 霾 | 霾 |
| 日期 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 天气 | 霾 | 霾 | 霾 | 阴 | 晴 | 霾 | 霾 | 晴 | 霾 | 晴 | 霾 | 霾 | 霾 | 晴 | 霾 |
下表是一个调査机构对比以上两年11月份(该年不限行30天、次年限行30天共60天)的调查结果:
表二
| 不限行 | 限行 | 总计 | |
| 没有雾霾 | a | ||
| 有雾霾 | b | ||
| 总计 | 30 | 30 | 60 |
(2)请用统计学原理计算若没有90%的把握认为雾霾与限行有关系,则限行时有多少天没有雾霾?
(由于不能使用计算器,所以表中数据使用时四舍五入取整数)
| P(K2≥k) | 0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| k | 2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
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| C. | S2016=2016,a1008<a1009 | D. | S2016=-2016,a1008<a1009 |