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近期,某公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动,活动设置了一段时间的推广期,由于推广期内优惠力度较大,吸引越来越多的人开始使用扫码支付,某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次,用x表示活动推出的天数,y表示每天使用扫码支付的人次(单位:十人次),绘制了如图所示的散点图:
(Ⅰ)根据散点图判断在推广期内,y=a+bx与y=c•dx(c,d为大于零的常数)哪一个适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(Ⅱ)根据(Ⅰ)的判断结果求y关于x的回归方程,并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次.
参考数据:其中vi=lgyi
v
=
1
7
7
i
=
1
v
i
.附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线
̂
v
=
̂
a
+
̂
β
u
的斜率和截距的最小二乘估计分别为:
̂
β
=
n
i
=
1
u
i
v
i
-
n
uv
n
i
=
1
u
i
2
-
n
u
2
̂
α
=
v
-
̂
β
u

x
y
v
7
i
=
1
x
i
y
i
7
i
=
1
x
i
v
i
7
i
=
1
x
i
2
100.54
4 62 1.54 2535 50.12 140 3.47

【答案】(I)y=c•dx适宜作为扫码支付的人次y关于活动推出天数x的回归方程类型.
(Ⅱ)为
̂
y
=
1
0
0
.
54
+
0
.
25
x
;347.
【解答】
【点评】
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发布:2024/6/27 10:35:59组卷:22引用:1难度:0.5
相似题
  • 1.某科研机构为了了解气温对蘑菇产量的影响,随机抽取了某蘑菇种植大棚12月份中5天的日产量y(单位:kg)与该地当日的平均气温x(单位:℃)的数据,得到如图散点图:
    其中A(3,2),B(5,10),C(8,11),D(9,13),E(10,14).
    (1)求出y关于x的线性回归方程;
    (2)若该地12月份某天的平均气温为6℃,用(1)中所求的回归方程预测该蘑菇种植大棚当日的产量.
    附:线性回归直线方程
    ̂
    y
    =
    ̂
    b
    x
    +
    ̂
    a
    中,
    ̂
    b
    =
    n
    i
    =
    1
    x
    i
    y
    i
    -
    n
    x
    y
    n
    i
    =
    1
    x
    2
    i
    -
    n
    x
    2
    ̂
    a
    =
    y
    -
    ̂
    b
    x

    发布:2024/12/29 11:30:2组卷:104引用:3难度:0.7
  • 2.两个线性相关变量x与y的统计数据如表:
    x 9 9.5 10 10.5 11
    y 11 10 8 6 5
    其回归直线方程是
    ̂
    y
    =
    ̂
    b
    x+40,则相应于点(9,11)的残差为

    发布:2024/12/29 12:0:2组卷:115引用:8难度:0.7
  • 3.某农科所对冬季昼夜温差(最高温度与最低温度的差)大小与某反季节大豆新品种一天内发芽数之间的关系进行了分析研究,他们分别记录了12月1日至12月6日每天昼夜最高、最低的温度(如图1),以及实验室每天每100颗种子中的发芽数情况(如图2),得到如下资料:
    (1)请画出发芽数y与温差x的散点图;
    (2)若建立发芽数y与温差x之间的线性回归模型,请用相关系数说明建立模型的合理性;
    (3)①求出发芽数y与温差x之间的回归方程
    ̂
    y
    =
    ̂
    a
    +
    ̂
    b
    x
    (系数精确到0.01);
    ②若12月7日的昼夜温差为8℃,通过建立的y关于x的回归方程,估计该实验室12月7日当天100颗种子的发芽数.
    参考数据:
    6
    i
    =
    1
    x
    i
    =
    75
    6
    i
    =
    1
    y
    i
    =
    162
    6
    i
    =
    1
    x
    i
    y
    i
    =2051,
    6
    i
    =
    1
    x
    i
    2
    -
    6
    x
    2
    ≈4.2,
    6
    i
    =
    1
    y
    i
    2
    -
    6
    y
    2
    ≈6.5.
    参考公式:
    相关系数:r=
    n
    i
    =
    1
    x
    i
    y
    i
    -
    n
    x
    y
    n
    i
    =
    1
    x
    i
    2
    -
    n
    x
    2
    n
    i
    =
    1
    y
    i
    2
    -
    n
    y
    2
    (当|r|>0.75时,具有较强的相关关系).
    回归方程
    ̂
    y
    =
    ̂
    a
    +
    ̂
    b
    x
    中斜率和截距计算公式:
    ̂
    b
    =
    n
    i
    =
    1
    x
    i
    y
    i
    -
    n
    x
    y
    n
    i
    =
    1
    x
    i
    2
    -
    n
    x
    2
    ̂
    a
    =
    y
    -
    ̂
    b
    x

    发布:2024/12/29 12:0:2组卷:183引用:5难度:0.5
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