2018-2019学年人教A版选修2-3 三 统计案例 学案
2018-2019学年人教A版选修2-3 三 统计案例 学案第3页

(3)①由(2)知,当x=49时,

年销售量y的预报值\s\up6(^(^)=100.6+68=576.6,

年利润z的预报值\s\up6(^(^)=576.6×0.2-49=66.32.

②根据(2)的结果知,年利润z的预报值

\s\up6(^(^)=0.2(100.6+68)-x=-x+13.6+20.12.

所以当==6.8,即x=46.24时,\s\up6(^(^)取得最大值.

故年宣传费为46.24千元时,年利润的预报值最大.

解决回归分析问题的一般步骤

(1)画散点图.根据已知数据画出散点图.

(2)判断变量的相关性并求回归方程.通过观察散点图,直观感知两个变量是否具有相关关系;在此基础上,利用最小二乘法求回归系数,然后写出回归方程.

(3)回归分析.画残差图或计算R2,进行残差分析.

(4)实际应用.依据求得的回归方程解决问题. 

 在一段时间内,某种商品的价格x元和需求量y件之间的一组数据为:

x(元) 14 16 18 20 22 y(件) 12 10 7 5 3 且知x与y具有线性相关关系,求出y关于x的回归直线方程,并说明拟合效果的好坏.

解:\s\up6(―(―)=×(14+16+18+20+22)=18,

\s\up6(―(―)=×(12+10+7+5+3)=7.4,

所以\s\up6(^(^)=7.4+1.15×18=28.1,

所以y对x的回归直线方程为\s\up6(^(^)=-1.15x+28.1.

列出残差表为