| 月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 单价x(元) | 9 | 9.5 | 10 | 10.5 | 11 | 8 |
| 销售量y(件) | 11 | 10 | 8 | 6 | 5 | 14 |
分析 (1)根据回归系数公式计算回归方程即可;
(2)利用回归方程计算x=6时的估计值,计算误差得出结论;
(3)求出利润的解析式,根据二次函数的性质得出利润取最值时的x.
解答 解:(1)由题意知$\overline{x}$=$\frac{1}{5}$×(9+9.5+10+10.5+11)=10,
$\overline{y}$=$\frac{1}{5}$×(11+10+8+6+5)=8,$\widehat{b}$=$\frac{392-5×10×8}{502.5-5×102}$=-3.2,
$\widehat{a}$=$\overline{y}$-$\widehat{b}$$\overline{x}$=40.
∴y关于x的回归直线方程是$\widehat{y}$=-3.2x+40.
(2)由(1)知,当x=6时,$\widehat{y}$=-3.2×6+40=20.8,
$\widehat{y}$-y=20.8-14=6.8;
(3)依题意,利润L=(x-2.5)(-3.2x+40)=-3.2x2+48x-100(2.5<x<12.5),
所以当x=7.5时,利润最大
所以该产品定价为7.5元时,利润最大.
点评 本题考查了线性回归方程的解法,数值估计,二次函数的最值,属于中档题.
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| A. | 6 | B. | 5 | C. | 4 | D. | 3 |
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| A. | $\frac{1}{4}$ | B. | $\frac{1}{8}$ | C. | $\frac{2}{3}$ | D. | $\frac{1}{12}$ |
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| A. | 相关关系是一种不确定的关系,回归分析是对相关关系的分析,因此没有实际意义 | |
| B. | 独立性检验对分类变量关系的研究没有100%的把握,所以独立性检验研究的结果在实际中也没有多大的实际意义 | |
| C. | 相关关系可以对变量的发展趋势进行预报,这种预报可能是错误的 | |
| D. | 独立性检验如果得出的结论有99%的可信度就意味着这个结论一定是正确的 |
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