例谈回归分析的应用在解许多实际应用问题时,运用回归分析的基本思想,通过构建回归模型去刻画解释变量与预报变量的关系,并利用模型,对解释变量的某个值去预测相应预报变量的某个值,从而使问题得到解决.建立回归模型解实际问题的步骤是:(1)确定研究对象,明确哪个变量是解释变量,哪个变量是预报变量;(2)画出确定好的解释变量和预报变量的散点图,观察它们之间的关系;(3)由经验确定回归方程的类型,即拟合直线或拟合曲线;(4)按一定规则估计回归方程中的参数,从而求出拟合直线或拟合曲线的函数关系式;(5)利用函数关系式,根据条件对所给问题进行预测和控制,以便为决策提供依据.下面举例说明.例1某商场经营一批进价是30元/台的小商品,在市场试验中发现,此商品的销售单价元与日销售量台之间有如下关系:3540455056412811(1)与是否具有线性相关关系
如果具有线性相关关系,求出回归直线方程;(2)设经营此商品的日销售利润为元,根据(1)写出关于的函数关系式并预测当销售单价为多少元时,才能获得最大日销售利润.解析:(1)散点图如右图所示,并从图中可以看出,这些点大致分布在一条直线附近,因此两个变量线性相关.设回归直线为,则由公式求得,.∴;(2)依题意有,∴当时,有最大值约为.即预测销售单价为元时,才能获得最大日销售利润.点评:本题主要考查构建线性回归模型在解决实际问题中的应用.例2某国从1790年至1950年人口数据资料:时间17901800181018201830184018501860187018801890190019101920193019401950人口(百万)3
972105
711122
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669150
697试利用上述资料预测该