Question

6．某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x（单位：千元）对年销售量y（单位：t）和年利润z（单位：千元）的影响，对近8年的宣传费x_i和年销售量y_i（i=1，2，…，8）数据作了初步处理，得到一些统计量的值．

$\overline{x}$	$\overline{y}$	$\overline{w}$	$\sum_{i=1}^{8}$（xi-$\overline{x}$）2	$\sum_{i=1}^{8}$（wi-$\overline{w}$）2	$\sum_{i=1}^{8}$（xi-$\overline{x}$）（yi-$\overline{y}$）	$\sum_{i=1}^{8}$（wi-$\overline{w}$）（yi-$\overline{y}$）
46.6	56.3	6.8	289.8	1.6	1469	108.8

表中w_i=$\sqrt{{x}_{i}}$，$\overline{w}$=$\frac{1}{8}$$\sum_{i=1}^{8}$w_i
（I）根据表中数据，求回归方程y=c+d$\sqrt{x}$；
（II）已知这种产品的年利润z与x，y的关系为z=0.2y-x，根据（ II）的结果回答下列问题：
（i）当年宣传费x=90时，年销售量及年利润的预报值时多少？
（ii）当年宣传费x为何值时，年利润的预报值最大？
附：对于一组数据（u₁，v₁），（u₂，v₂），…，（u_n，v_n），其回归线$\stackrel{∧}{v}$=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为：
$\stackrel{∧}{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}（{u}_{i}-\overline{u}）（{v}_{i}-\overline{v}）}{\sum_{i=1}^{n}（{u}_{i}-\overline{u}）^{2}}$，$\stackrel{∧}{α}$=$\overline{v}$-β$\overline{u}$．

Answer 1

分析 （Ⅰ）先建立中间量w=$\sqrt{x}$，建立y关于w的线性回归方程，根据公式求出w，问题得以解决；
（Ⅱ）（i）年宣传费x=90时，代入到回归方程，计算即可，
（ii）求出预报值得方程，根据函数的性质，即可求出．

解答 解：（Ⅰ）令w=$\sqrt{x}$，先建立y关于w的线性回归方程，由于d=68，c=563-68×6.8=100.6，
所以y关于w的线性回归方程为y=100.6+68w，
因此y关于x的回归方程为y=100.6+68$\sqrt{x}$，
（Ⅱ）（i）由（Ⅰ）知，当x=90时，年销售量y的预报值y=100.6+68$\sqrt{90}$=745.2，
年利润z的预报值z=745.2×0.2-90=59.04，
（ii）根据（i）的结果可知，年利润z的预报值z=0.2（100.6+68$\sqrt{x}$）-x=-x+13.6$\sqrt{x}$+20.12，
当$\sqrt{x}$=6.8时，年利润的预报值最大为66.36千元．

点评 本题主要考查了线性回归方程和散点图的问题，准确的计算是本题的关键，属于中档题．