【題目】隨著科技的發(fā)展,網(wǎng)購已經(jīng)逐漸融入了人們的生活,在家里不用出門就可以買到自己想要的東西,在網(wǎng)上付款即可,兩三天就會送到自己的家門口,所以選擇網(wǎng)購的人數(shù)在逐年增加.某網(wǎng)店統(tǒng)計了2014年一2018年五年來在該網(wǎng)店的購買人數(shù)(單位:人)各年份的數(shù)據(jù)如下表:

年份(

1

2

3

4

5

24

27

41

64

79

1)依據(jù)表中給出的數(shù)據(jù),是否可用線性回歸模型擬合與時間(單位:年)的關系,請通過計算相關系數(shù)加以說明,(若,則該線性相關程度很高,可用線性回歸模型擬合)

附:相關系數(shù)公式

參考數(shù)據(jù)

2)該網(wǎng)店為了更好的設計2019年的“雙十一”網(wǎng)購活動安排,統(tǒng)計了2018年“雙十一”期間8個不同地區(qū)的網(wǎng)購顧客用于網(wǎng)購的時間x(單位:小時)作為樣本,得到下表

地區(qū)

時間

0.9

1.6

1.4

2.5

2.6

2.4

3.1

1.5

①求該樣本數(shù)據(jù)的平均數(shù)

②通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),該活動期間網(wǎng)購時間近似服從正態(tài)分布,如果預計2019年“雙十一”期間的網(wǎng)購人數(shù)大約為50000人,估計網(wǎng)購時間的人數(shù).

(附:若隨機變量服從正態(tài)分布

【答案】(1)見解析;(2)①2;②42065人

【解析】

(1)根據(jù)公式,準確求解的值,即可作出判斷,得到答案.

(2)由樣本平均數(shù),且網(wǎng)購時間服從正態(tài)分布,且,即可推理相應的概率,得到的答案.

(1)由題知,而,

所以可算得,

的線性相關程度很高,可用線性回歸模型擬合.

(2)由題意,樣本平均數(shù)

因為網(wǎng)購時間服從正態(tài)分布,而

所以

所以50000人中,估計的人數(shù)大約為

練習冊系列答案
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【題目】科研人員在對人體脂肪含量和年齡之間關系的研究中,獲得了一些年齡和脂肪含量的簡單隨機樣本數(shù)據(jù),如下表:

(年齡/歲)

26

27

39

41

49

53

56

58

60

61

(脂肪含量/%)

14.5

17.8

21.2

25.9

26.3

29.6

31.4

33.5

35.2

34.6

根據(jù)上表的數(shù)據(jù)得到如下的散點圖.

(1)根據(jù)上表中的樣本數(shù)據(jù)及其散點圖:

(i)求;

(i)計算樣本相關系數(shù)(精確到0.01),并刻畫它們的相關程度.

(2)若關于的線性回歸方程為,求的值(精確到0.01),并根據(jù)回歸方程估計年齡為50歲時人體的脂肪含量.

附:參考數(shù)據(jù):,,,,

參考公式:相關系數(shù)

回歸方程中斜率和截距的最小二乘估計公式分別為.

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【題目】為發(fā)展業(yè)務,某調研組對,兩個公司的產品需求量進行調研,準備從國內個人口超過萬的超大城市和)個人口低于萬的小城市隨機抽取若干個進行統(tǒng)計,若一次抽取個城市,全是小城市的概率為.

(1)求的值;

(2)若一次抽取個城市,則:①假設取出小城市的個數(shù)為,求的分布列和期望;

②若取出的個城市是同一類城市,求全為超大城市的概率.

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【題目】在平面直角坐標系中,曲線的參數(shù)方程是 (為參數(shù)),以原點為極點, 軸正半軸為極軸,建立極坐標系,直線的極坐標方程為.

(Ⅰ)求曲線的普通方程與直線的直角坐標方程;

(Ⅱ)已知直線與曲線交于, 兩點,與軸交于點,求.

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【題目】已知兩個平面垂直,下列命題

①一個平面內已知直線必垂直于另一個平面內的任意一條直線

②一個平面內的已知直線必垂直于另一個平面的無數(shù)條直線

③一個平面內的任一條直線必垂直于另一個平面

④過一個平面內任意一點作交線的垂線,則此垂線必垂直于另一個平面

其中不正確命題的個數(shù)是(

A.3B.2C.1D.0

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【題目】已知關于的方程上恰有3個解,存在,使不等式成立.

(1)若為真命題,求正數(shù)的取值范圍;

(2)若為真命題,且為假命題,求正數(shù)的取值范圍.

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【題目】如圖,在三棱錐中,平面平面、均為等邊三角形,的中點,點.

1)求證:平面平面;

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(Ⅰ)求該橢圓的標準方程:

(Ⅱ)求過點的直線與該橢圓交于A,B兩點,O為坐標原點,若,求的面積.

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1)證明:平面平面;

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