使用年限 (单位:年) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
维修费用 (单位:万元) | 1.5 | 4.5 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
根据上表可得回归直线方程为 ,据此模型预测,若使用年限为14年,估计维修费约为万元.
求:
电商平台 |
64 |
71 |
81 |
70 |
79 |
69 |
82 |
73 |
75 |
60 |
电商平台 |
60 |
80 |
97 |
77 |
96 |
87 |
76 |
83 |
94 |
96 |
销售量 |
销售量 |
总计 |
|
电商平台 |
|||
电商平台 |
|||
总计 |
附: , .
0.050 |
0.010 |
0.001 |
|
3.841 |
6.635 |
10.828 |
间隔时间( 分钟) | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
等侯人数( 人) | 23 | 25 | 26 | 29 | 28 | 31 |
调查小组先从这6组数据中选取4组数据求线性回归方程,再用剩下的2组数据进行检验.检验方法如下:先用求得的线性回归方程计算间隔时间对应的等候人数 ,再求 与实际等候人数 的差,若差值的绝对值不超过1,则称所求方程是“恰当回归方程”.
附:对于一组数据 , ,……, ,其回归直线 的斜率和截距的最小二乘估计分别为: ,