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文档简介
. 六、计算题1某企业对某批次产品的每包平均重量和合格率进行检验。根据以往资料,每包平均重量的标准差为10g,产品合格率为92%。现在用重复抽样的方式,把握程度为94.45%,每包产品平均重量的抽样极限误差不超过2g,合格率的抽样极限误差不超过4%的条件下,应抽取的多少包产品进行调查? 已知:,p=92%,F(t)=94.45%(t=2)在重复抽样的情况下,抽检平均每包重量,则抽样数目为在重复抽样的情况下,抽检合格率,则抽样数目为在一次抽检中,若同时检验平均每包重量和合格率,则采用样本单位较大的方案,即184。2为调查某市郊区2000户农民家庭中拥有彩电的成数,随即抽取了其中的200户,结果有190户有彩电,试求在95%的概率保证程度下总体拥有彩电用户的区间估计。已知:拥有彩电的用户成数为95%,没有彩电的用户成数为5%。抽样误差:区间下限:区间上限:拥有彩电用户下限:1881 户拥有彩电用户上限:1919户3某电信营业厅日前对来服务大厅的100名顾客进行调查,了解顾客的等候时间和对等候时间长短的满意程度。得样本平均值为 =40.9min,样本标准差 ,样本中不满意的人数的比重为p=59%。试根据95%的可靠性,对顾客等待时间及不满意程度进行区间估计。顾客平均等待时间的区间估计:平均等候时间的区间下限:平均等候时间的区间上限:在概率度为95%的条件下,平均等候时间在38.4243.38min之间。(2)不满意人数比重的区间估计不满意人数比重的区间下限:不满意人数比重的区间上限:在概率度为95%的条件下,不满意人数比重的区间在49.36%68.64%之间。4某纱厂某时期内生产了10万个单位的纱,按不重复随机抽样方式抽取2000个单位检验,检验结果不合格数100个。(1)计算样本合格品率及其抽样平均误差;(2)试以95%的把握程度,估计全部纱合格品率的区间范围。已知:合格率为95%,废品率为5%。抽样误差:区间下限:区间上限:合格品数上限:94060合格品数上限:959405. 采用简单随机重复抽样的方法在2000件产品中抽查200件,其中合格品190件,要求:(1)计算样本合格品率及其抽样平均误差;(2)以95.45的概率保证程度对该批产品合格品率和合格品数量进行区间估计。(1)样本合格率 抽样平均误差 (2)由,查表得 抽样极限误差 合格品率区间估计: 即91.92%98.08% 合格品数量区间估计: 即 1838件1962件6某农场进行小麦产量抽样调查,小麦播种总面积为1万亩,采用不重复简单随机抽样,从中抽选了100亩作为样本进行实割实测,测得样本平均亩产400斤,方差144斤。(1)计算样本抽样误差。(2)以95.45%的可靠性推断该农场小麦平均亩产可能在多少斤之间?已知:N=10000 n=100 解:(99) 计算抽样平均误差(2)计算抽样极限误差(3)计算总体平均数的置信区间上限:下限:即:以95.45%的可靠性估计该农场小麦平均亩产量在 397.62斤至402.38斤之间.概率表概率度0.511.51.651.9623置信水平38.29%68.27%86.64%90%95%95.45%99.73%六、计算题1.某企业研究广告支出对销售额的影响,19972008年的销售额和广告费用支出统计资料见表,若两者之间存在较密切的线性相关关系,如果企业2009年准备支出广告费用为249万元,估计企业销售额将为多少?年份1997199819992000200120022003200420052006 20072008广告费(万元)20202635525681131149163232202销售额(万元)195210244264294314360432481567655704广告费为自变量X,销售额为因变量Y,建立一元线性回归方程:y=a+bx年份序号广告费x(万元)销售额yi(万元)xiyixi2yi219971201953900400380251998220210420040044100199932624463446765953620004352649240122569696200155229415288270486436200265631417584313698596200378136029160656112960020048131432565921716118662420059149481716692220123136120061016356792421265693214892007112326551519605382442902520081220270414220840804495616-116747206005661756612190104所以,一元线性回归方程为:y=171.6+2.28x当x=246万元时,y=171.6+2.28246=739.32(万元)如果企业2009年准备支出广告费用为249万元,估计企业销售额将为739.32万元。2.某食品批发公司发现,随着成年人口数量的增加,啤酒销售量也在相应增加,统计资料如下表。若成年人口数量与啤酒销售量两者之间存在较密切的线性相关关系,请根据新增成年人口数,用一元线性回归方程预测法来预测未来一年啤酒的销售量。估计下一年新增成年人口57万人。年份1999200020012002200320042005200620072008新增成年人口(万人)25283438476245565455啤酒销售量(万箱)28315053617060666365新增成年人口为自变量X,啤酒销售量为因变量Y,建立一元线性回归方程:y=a+bx序号新增成年人口x(万人)啤酒销售量y(万箱)xiyixi2yi2125287006257842283186878496133450170011562500438532014144428095476128672209372166270434038444900745602700202536008566636963136435695463340229163969105565357530254225-444547258622116431825所以,一元线性回归方程为:y=6.30+1.09x当x=57万人时,y=6.30+1.0957=68.43(万箱)如果下一年新增成年人口57万人,估计未来一年啤酒的销售量将为68.43万箱。3 已知观察期数据资料见表。X2356791012y68111416192225试求;(1)建立一元线性回归方程。(2)计算相关系数。答案:(1)建立一元线性回归方程:y=a+bxxyxyX2y22612436382496451155251216148436196716112492569191718136110222201004841225300144625541219784482143所以,一元线性回归方程为:y=2.10+1.93x(2)相关系数r接近于1,所以x与y成线性正相关,且相关关系密切。4. 某企业研究技改投资对销售利润增加的影响,20002008年的销售利润增加和技改投资统计资料见表,若两者之间存在较密切的线性相关关系,如果企业2009年准备技改投资费用为60万元,估计企业销售利润将增加多少?年份200020012002200320042005200620072008 技改投资(万元)151824303539444850增加利润(万元)48577083109124131136153技改投资为自变量X,销售利润增加为因变量Y,建立一元线性回归方程:y=a+bx序号技改投资x(万元)增加利润(万元)xiyixi2yi2115487202252304218571026324324932470168057649004308324909006889535109381512251188163912448361521153767441315764193617161848136652823041849695015376502500234093039113450911511103665所以,一元线性回归方程为:y=2.57+2.93x当x=60万元时,y=2.57+2.9360=178.37(万元)如果企业2009年准备技改投资费用为60万元,估计企业销售利润能增加178.37万元。5. 某地区人均收入与耐用消费品销售情况如下表示:年份序号人均月收入xi(百元)销售总额yi(十万元)xiyixi2yi2199611.54.87.202.2523.04199721.85.710.263.2432.49199832.47.016.805.7649.00199943.08.324.909.0068.89200053.510.938.1512.25118.81200163.912.448.3615.21153.76200274.413.157.6419.36171.61200384.813.665.2823.04184.96200495.015.376.5025.00234.09-30.391.1345.09115.111036.65(1)确定耐用品的销售额(y)依人均收入(x)的直线回归方程。(2)当人均收入为560元时,耐用消费品销售额是多少? 根据预测目标很容易知道年销售额为因变量, 所求得的一元线性回归预测方程为:预测当人均收入为560元时,该耐用消费品销售额的预测值为:6、某超市顾客的付款时间与所购商品价值之间的关系数据如下表所示:付款时间(分钟)3.6 4.1 0.8 5.7 3.4 1.8 4.3 0.2 2.6 1.3商品价值(元)306 305 24 422 218 62 401 20 155 65要求:(1)计算付款时间与所购商品之间相关关系,并说明其相关程度(2)建立商品价值依付款时间的直线回归方程。XyX2Y2xyx-xy-y(x-x)(y-y)13.6306112.96936361101.60.82108.20.672411707.2488.72424.130516.81930251250.51.32107.21.742411491.84141.50430.8240.6457619.2-1.98-173.83.920430206.44344.12445.742232.491780842405.42.92224.28.526450265.64654.66453.421811.5647524741.20.6220.20.3844408.0412.52461.8623.243844111.6-0.98-135.80.960418441.64133.08474.340118.491608011724.31.52203.22.310441290.24308.86480.2200.044004-2.58-177.86.656431612.84458.72492.61556.7624025403-0.18-42.80.03241831.847.704101.3651.69422584.5-1.48-132.82.190417635.84196.54427.81978204.686061407845.327.396214891.62346.46显著正相关直线回归方程:y=-146.59+18.42x7. 某工业企业2009年下半年各月份生产某种产品的产量与单位成本的资料如下表所示:月份产量(千件)单位成本(元/件)789101112234345737271736968 (1)建立直线回归方程,指出产量每增加1000件时,单位成本下降多少元?(2)若产量为6000件时,预测单位成本为多少元?月份产量(千件)单位成本(元/件)78910111
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