解答题-应用题 适中0.65 引用2 组卷378
2024年“元旦档”，某连锁购物中心在2023年12月31日隆重开业，该购物中心随机调查统计了连续8天的客流量
（单位：百人），如下表：
(1)由表中数据，知可用线性回归模型拟合与
之间的关系，请用相关系数加以说明；（结果精确到0.01）
(2)求关于的线性回归方程
（系数精确到0.01，并用精确后的
的值计算
的值），并预测1月9日的客流量．（预测结果精确到0.1）
参考公式：相关系数
，线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
．
参考数据：
，
．
（单位：百人），如下表：日期 | 12月31日 | 1月1日 | 1月2日 | 1月3日 | 1月4日 | 1月5日 | 1月6日 | 1月7日 |
日期代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
客流量 | 16.6 | 18.8 | 22 | 24.9 | 28.6 | 33.1 | 38.9 | 46.3 |
与之间的关系，请用相关系数加以说明；（结果精确到0.01）(2)求
关于的线性回归方程（系数精确到0.01，并用精确后的的值计算的值），并预测1月9日的客流量．（预测结果精确到0.1）参考公式：相关系数
，线性回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为．参考数据：
，．2024·陕西安康·模拟预测
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某种机械设备随着使用年限的增加，它的使用功能逐渐减退，使用价值逐年减少，通常把它使用价值逐年减少的“量”换算成费用，称之为“失效费”．某种机械设备的使用年限（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：
（1）由上表数据可知，可用线性回归模型拟合与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）
（2）求出关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用8年的失效费．
参考公式：相关系数
．
线性回归方程中斜率和截距最小二乘估计计算公式：
，
．
参考数据：
，
，
．
（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：| 使用年限（单位：年） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 失效费（单位：万元） | 2.90 | 3.30 | 3.60 | 4.40 | 4.80 | 5.20 | 5.90 |
与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）（2）求出
关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用8年的失效费．参考公式：相关系数
．线性回归方程
中斜率和截距最小二乘估计计算公式：，．参考数据：
，，． 近年来，随着人们对健康饮食的重视和市场对禽肉需求的增长，养鸡业发展迅速，我国养鸡企业发展也取得了显著成就．某小型养鸡场从2017年到2023年每年养鸡数量（单位：千只）的统计结果如下表所示．
(1)由统计表看出，可用线性回归模型拟合与
的关系，请用相关系数加以说明（系数精确到0.01）；
(2)建立关于的回归方程（系数精确到0.01），并预测该小型养鸡场2026年养鸡的数量．
参考数据：
．
参考公式：相关系数
，回归方程
中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
．
（单位：千只）的统计结果如下表所示．| 年份 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
养鸡数量 千只 | 2 | 3 | 7 | 5 | 8 | 11 | 13 |
与的关系，请用相关系数加以说明（系数精确到0.01）；(2)建立
关于的回归方程（系数精确到0.01），并预测该小型养鸡场2026年养鸡的数量．参考数据：
．参考公式：相关系数
，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为． 某种机械设备随着使用年限的增加，它的使用功能逐渐减退，使用价值逐年减少，通常把它使用价值逐年减少的“量”换算成费用，称之为“失效费”．某种机械设备的使用年限（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：
（Ⅰ）由上表数据可知，可用线性回归模型拟合与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）
（Ⅱ）求出关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用10年的失效费．
参考公式：相关系数
．
线性回归方程中斜率和截距最小二乘估计计算公式：
，
．
参考数据：
，
，．
（单位：年）与失效费（单位：万元）的统计数据如下表所示：| 使用年限（单位：年） | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 失效费（单位：万元） | 2.90 | 3.30 | 3.60 | 4.40 | 4.80 | 5.20 | 5.90 |
与的关系．请用相关系数加以说明；（精确到0.01）（Ⅱ）求出
关于的线性回归方程，并估算该种机械设备使用10年的失效费．参考公式：相关系数
．线性回归方程
中斜率和截距最小二乘估计计算公式：，．参考数据：
，，． 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
