6.经统计,2015年,某公路在部分界桩附近发生的交通事故次数如下表:
界桩公里数  100110051010102010251049
交通事故数  804035333230
把界桩公里数1001记为x=1,公里数1005记为x=5,…,数据绘成的散点图如图所示,以x为解释变量、交通事故数y为预报变量,建立了两个不同的回归方程y(1)=29.9+50.2×$\frac{1}{x}$和y(2)=33.9+125.9e-x表述x,y二者之间的关系.
(Ⅰ)计算R2的值,判断这两个回归方程中哪个拟合效果更好?并解释更好的这个拟合所对R2的意义;
(Ⅱ)若保险公司在每次交通事故中理赔60万元的概率为0.01,理赔2万元的概率为0.19,理赔0.2万元的概率为0.8,利用你得到的拟合效果更好的这一个回归方程,试预报这一年在界桩1040公里附近处发生的交通事故的理赔费(理赔费精确到0.1万元).
附:对回归直线y=$\widehat{α}$+$\widehat{β}$x,有R2=1-$\frac{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\widehat{{y}_{i}})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$.
一些量的计算值:
    $\overline{y}$       $\sum_{i=1}^{6}({y}_{i}-\overline{y})^{2}$ $\sum_{i=1}^{6}({y}_{i}-{\widehat{{y}_{i}}}^{(1)})^{2}$ $\sum_{i=1}^{6}({y}_{i}-{\widehat{{y}_{i}}}^{(2)})^{2}$
 41.7        1821 0.875 48.4
表中:${\widehat{{y}_{i}}}^{(1)}$=29.9+50.2×$\frac{1}{{x}_{i}}$,${\widehat{{y}_{i}}}^{(2)}$=33.9+125.9e${\;}^{-{x}_{i}}$,$\frac{1}{40}$=0.025,e-40≈0.
 0  238488  238496  238502  238506  238512  238514  238518  238524  238526  238532  238538  238542  238544  238548  238554  238556  238562  238566  238568  238572  238574  238578  238580  238582  238583  238584  238586  238587  238588  238590  238592  238596  238598  238602  238604  238608  238614  238616  238622  238626  238628  238632  238638  238644  238646  238652  238656  238658  238664  238668  238674  238682  266669 

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