解答题-问答题 适中0.65 引用8 组卷1829
我国为全面建设社会主义现代化国家,制定了从2021年到2025年的“十四五”规划.某企业为响应国家号召,汇聚科研力量,加强科技创新,准备增加研发资金.现该企业为了了解年研发资金投入额(单位:亿元)对年盈利额(单位:亿元)的影响,研究了“十二五”和“十三五”规划发展期间近10年年研发资金投入额和年盈利额的数据.通过对比分析,建立了两个函数模型:①,②,其中,,,均为常数,为自然对数的底数.令,,经计算得如下数据:
(1)请从相关系数的角度,分析哪一个模型拟合程度更好?
(2)(ⅰ)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的回归方程;(系数精确到0.01)
(ⅱ)若希望2021年盈利额为250亿元,请预测2021年的研发资金投入额为多少亿元?(结果精确到0.01)
附:①相关系数,回归直线中:,
②参考数据:,.
26 | 215 | 65 | 2 | 680 | 5.36 | ||
11250 | 130 | 2.6 | 12 |
(2)(ⅰ)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的回归方程;(系数精确到0.01)
(ⅱ)若希望2021年盈利额为250亿元,请预测2021年的研发资金投入额为多少亿元?(结果精确到0.01)
附:①相关系数,回归直线中:,
②参考数据:,.
20-21高三上·江苏·期末
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我国为全面建设社会主义现代化国家,制定了从2021年到2025年的“十四五”规划.某企业为响应国家号召,汇聚科研力量,加强科技创新,准备增加研发资金.现该企业为了了解年研发资金投入额(单位:亿元)对年盈利额(单位:亿元)的影响,研究了“十二五”和“十三五”规划发展期间近年年研发资金投入额和年盈利额的数据.通过对比分析,建立了两个函数模型:①;②,若对于任意一点,过点作与轴垂直的直线,交函数的图象于点,交函数的图象于点,定义:,,若则用函数来拟合与之间的关系更合适,否则用函数来拟合与之间的关系.
(1)给定一组变量,对于函数与函数,试利用定义求,的值,并判断哪一个更适合作为点中的与之间的拟合函数;
(2)若一组变量的散点图符合图象,试利用下表中的有关数据与公式求与的回归方程,并预测当时,的值为多少.
表中的,
附:对于一组数据,,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
(1)给定一组变量,对于函数与函数,试利用定义求,的值,并判断哪一个更适合作为点中的与之间的拟合函数;
(2)若一组变量的散点图符合图象,试利用下表中的有关数据与公式求与的回归方程,并预测当时,的值为多少.
附:对于一组数据,,,其回归直线方程的斜率和截距的最小二乘估计分别为,
某芯片公司为制订下一年的研发投入计划,需了解年研发资金投入量(单位:亿元)对年销售额(单位:亿元)的影响,该公司对历史数据进行对比分析,建立了两个函数模型:①,②,其中,,,均为常数,为自然对数的底数.现该公司对收集的近12年的年研发资金投入量和年销售额()的数据作了初步处理,令,,经计算得到如下数据:
(1)设和的样本相关系数为,和的样本相关系数为,请从样本相关系数(精确到0.01)的角度判断,哪个模型拟合效果更好;
(2)(i)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性经验回归方程;
(ii)若下一年销售额需达到90亿元,预测下一年的研发资金投入量约为多少亿元?
参考数据为,,.
20 | 66 | 770 | 200 | 460 | 4.2 | |||
3125000 | 21500 | 0.308 | 14 |
(2)(i)根据(1)的选择及表中数据,建立关于的非线性经验回归方程;
(ii)若下一年销售额需达到90亿元,预测下一年的研发资金投入量约为多少亿元?
参考数据为,,.
我国为全面建设社会主义现代化国家,制定了从2021年到2025年的“十四五”规划.某企业为响应国家号召,汇聚科研力量,加强科技创新,准备增加研发资金.该企业为了了解研发资金的投入额x(单位:百万元)对年收入的附加额y(单位:百万元)的影响,对往年研发资金投入额和年收入的附加额进行研究,得到相关数据如下:
(1)求年收入的附加额y与投入额x的经验回归方程;
(2)若年收入的附加额与投入额的比值大于1,则称对应的投入额为“优秀投资额”,现从上面8个投入额中任意取3个,用X表示这3个投入额为“优秀投资额”的个数,求X的分布列及数学期望.
【参考数据】,,.
【附】在经验回归方程中,,.
投入额 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 | 9 | 11 |
年收入的附加额 | 3.6 | 4.1 | 4.8 | 5.4 | 6.2 | 7.5 | 7.9 | 9.1 |
(2)若年收入的附加额与投入额的比值大于1,则称对应的投入额为“优秀投资额”,现从上面8个投入额中任意取3个,用X表示这3个投入额为“优秀投资额”的个数,求X的分布列及数学期望.
【参考数据】,,.
【附】在经验回归方程中,,.
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