某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系,他们分别到气象局与某医院抄录了1至6月份每月10日的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数,得到如下资料:
| 日期 | 1月 10日 | 2月 10日 | 3月 10日 | 4月 10日 | 5月 10日 | 6月 10日 |
| 昼夜温 差x(℃) | 10 | 11 | 13 | 1 | 8 | 6 |
| 就诊人 数y(人) | 22 | 25 | 29 | 26 | 16 | 12 |
该兴趣小组确定的研究方案是:先从这六组数据中选取2组,用剩下的4组数据求回归直线方程,再用被选取的2组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是相邻两个月的概率;
(2)若选取的是1月与6月的两组数据,请根据2月至5月份的数据,求出y关于x的回归直线方程
;
(3)若由回归直线方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2人,则认为得到的回归直线方程是理想的,试问该小组所得回归直线方程是否理想?
(参考公式:=
,
)
某种产品的广告费支出x与销售额Y(单位:百万元)之间有如下对应数据:
| x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
| Y | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
(1)画出散点图;
(2)求回归直线方程;
(3)试预测广告费支出为10百万元时,销售额
多大?
为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率y 之间的关系:
| 时间x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 命中率y | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.6 | 0.4 |
小李这5天的平均投篮命中率为 ;用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为 .
冶炼某种金属可以用旧设备和改造后的新设备,为
了检验用这两种设备生产的产品中所含杂质的关系,调查结果如表所示:
| 杂质高 | 杂质低 | |
| 旧设备 | 37 | 121 |
| 新 | 22 | 202 |
根据以上数据,则( )
(A)含杂质的高低与设备改造有关
(B)含杂质的高低与设备改造无关
(C)设备是否改造决定含杂质的高低
(D)以上答案都不对
某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表
| 广告费用x(万元) | 4 | 2 | 3 | 5 |
| 销售额y(万元) | 49 | 26 | 39 | 54 |
根据上表可得回归方程
中的为9.4,据此模型预报广告费用为6万元时销售额为( )
(A)63.6万元 (B)65.5
万元
(C)67.7万元 (D)72.0万元