解答题-应用题 适中0.65 引用4 组卷1794
2020年初全球爆发了新冠肺炎疫情，为了防控疫情，某医疗科研团队攻坚克难研发出一种新型防疫产品，该产品的成本由原料成本及非原料成本组成，每件产品的非原料成本y（元）与生产该产品的数量x（千件）有关，根据已经生产的统计数据，绘制了如下的散点图.
观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用函数
对两个变量的关系进行拟合.参考数据（其中
）：
（1）求y关于x的回归方程，并求y关于u的相关系数（精确到0.01）.
（2）该产品采取订单生产模式（根据订单数量进行生产，即产品全部售出）.根据市场调研数据，若该产品单价定为80元，则签订9千件订单的概率为0.7，签订10千件订单的概率为0.3；若单价定为70元，则签订10千件订单的概率为0.3，签订11千件订单的概率为0.7.已知每件产品的原料成本为30元，根据（1）的结果，要想获得更高利润，产品单价应选择80元还是70元，请说明理由.
参考公式：对于一组数据
，
，…，
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为：
，
，相关系数
.
观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用函数
对两个变量的关系进行拟合.参考数据（其中）： |  |  |  |  |  |  |
| 0.41 | 0.1681 | 1.492 | 306 | 20858.44 | 173.8 | 50.39 |
（1）求y关于x的回归方程，并求y关于u的相关系数（精确到0.01）.
（2）该产品采取订单生产模式（根据订单数量进行生产，即产品全部售出）.根据市场调研数据，若该产品单价定为80元，则签订9千件订单的概率为0.7，签订10千件订单的概率为0.3；若单价定为70元，则签订10千件订单的概率为0.3，签订11千件订单的概率为0.7.已知每件产品的原料成本为30元，根据（1）的结果，要想获得更高利润，产品单价应选择80元还是70元，请说明理由.
参考公式：对于一组数据
，，…，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，，相关系数.2020·广东茂名·模拟预测
类题推荐
某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本
（元）与生产该产品的数量
（千件）有关，经统计得到如下数据：
根据以上数据，绘制了散点图.观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型和指数函数模型
分别对两个变量的关系进行拟合，已求得：用指数函数模型拟合的回归方程为
，
与的相关系数
；
，
，
，
，
，
，（其中
）；
（1）用反比例函数模型求关于的回归方程；
（2）用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好（精确到0.01），并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：
，
参考公式：对于一组数据，，…，，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，，相关系数
.
（元）与生产该产品的数量（千件）有关，经统计得到如下数据：| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| y | 112 | 61 | 44.5 | 35 | 30.5 | 28 | 25 | 24 |
和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合，已求得：用指数函数模型拟合的回归方程为，与的相关系数；，，，，，，（其中）；（1）用反比例函数模型求
关于的回归方程；（2）用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好（精确到0.01），并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：
，参考公式：对于一组数据
，，…，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，，相关系数. 某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本y(元)与生产该产品的数量x(千件)有关，经统计得到如下数据：
根据以上数据，绘制了散点图.观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合，(反比例函数模型可用
转化为线性回归模型
；指数函数模型可转化为和x的线性回归模型
)现已求得：用指数函数模型拟合的回归方程为，与x的相关系数
；
（1）用反比例函数模型求y关于x的回归方程；
（2）用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.01)，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：
，
，
，
，
，，
(其中
，
参考公式：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：
，相关系数
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| y | 112 | 61 | 44.5 | 35 | 30.5 | 28 | 25 | 24 |
根据以上数据，绘制了散点图.观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型
和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合，(反比例函数模型可用转化为线性回归模型；指数函数模型可转化为和x的线性回归模型)现已求得：用指数函数模型拟合的回归方程为，与x的相关系数；（1）用反比例函数模型求y关于x的回归方程
；（2）用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.01)，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：
，，，，，，(其中，参考公式：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：，相关系数 某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本（元）与生产该产品的数量（千件）有关，经统计得到如下数据：
根据以上数据，绘制了散点图.观察散点图，两个变量不具有线性相关关系，现考虑用反比例函数模型和指数函数模型
分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为
与的相关系数.
(1)用反比例函数模型求关于的回归方程；
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好（精确到
，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.
参考数据：
参考公式：对于一组数据，其回归直线
的斜率和截距的最小一乘估计分别为：
，
，相关系数
（元）与生产该产品的数量（千件）有关，经统计得到如下数据： | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 112 | 61 |  | 35 |  | 28 | 25 | 24 |
和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为与的相关系数.(1)用反比例函数模型求
关于的回归方程；(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好（精确到
，并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本.参考数据：
 |  |  |  |  |  |  |  |
 |  |  |  | 360 |  |  |  |
，其回归直线的斜率和截距的最小一乘估计分别为：，，相关系数 组卷网是一个信息分享及获取的平台，不能确保所有知识产权权属清晰，如您发现相关试题侵犯您的合法权益，请联系组卷网
