2023年自考03871市场调查计算题.docx

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1、六、计算题1某公司对某批次产品的每包平均重量和合格率进行检查。根据以往资料，每包平均重量的标准差为10g，产品合格率为92%。现在用反复抽样的方式，把握限度为94.45%，每包产品平均重量的抽样极限误差不超过2g，合格率的抽样极限误差不超过4%的条件下，应抽取的多少包产品进行调查？ 已知：，p=92%，F(t)=94.45%（t=2）在反复抽样的情况下，抽检平均每包重量，则抽样数目为在反复抽样的情况下，抽检合格率，则抽样数目为在一次抽检中，若同时检查平均每包重量和合格率，则采用样本单位较大的方案，即184。2为调查某市郊区2023户农民家庭中拥有彩电的成数，随即抽取了其中的200户，结果有19

2、0户有彩电，试求在95%的概率保证限度下总体拥有彩电用户的区间估计。已知：拥有彩电的用户成数为95%，没有彩电的用户成数为5%。抽样误差：区间下限：区间上限：拥有彩电用户下限：1881 户拥有彩电用户上限：1919户3某电信营业厅日前对来服务大厅的100名顾客进行调查，了解顾客的等候时间和对等候时间长短的满意限度。得样本平均值为 =40.9min，样本标准差 ，样本中不满意的人数的比重为p=59%。试根据95%的可靠性，对顾客等待时间及不满意限度进行区间估计。顾客平均等待时间的区间估计：平均等候时间的区间下限：平均等候时间的区间上限：在概率度为95%的条件下，平均等候时间在38.4243.38

3、min之间。（2）不满意人数比重的区间估计不满意人数比重的区间下限：不满意人数比重的区间上限：在概率度为95%的条件下，不满意人数比重的区间在49.36%68.64%之间。4某纱厂某时期内生产了10万个单位的纱，按不反复随机抽样方式抽取2023个单位检查，检查结果不合格数100个。（1）计算样本合格品率及其抽样平均误差；（2）试以95%的把握限度，估计所有纱合格品率的区间范围。已知：合格率为95%，废品率为5%。抽样误差：区间下限：区间上限：合格品数上限：94060合格品数上限：959405. 采用简朴随机反复抽样的方法在2023件产品中抽查200件，其中合格品190件，规定：（1）计算样本合

4、格品率及其抽样平均误差；（2）以95.45的概率保证限度对该批产品合格品率和合格品数量进行区间估计。（1）样本合格率 抽样平均误差 （2）由，查表得 抽样极限误差 合格品率区间估计： 即91.92%98.08% 合格品数量区间估计： 即 1838件1962件6某农场进行小麦产量抽样调查，小麦播种总面积为1万亩，采用不反复简朴随机抽样，从中抽选了100亩作为样本进行实割实测，测得样本平均亩产400斤，方差144斤。（1）计算样本抽样误差。（2）以95.45%的可靠性推断该农场小麦平均亩产也许在多少斤之间？已知：N=10000 n=100 解：（99） 计算抽样平均误差（2）计算抽样极限误差（3）

5、计算总体平均数的置信区间上限：下限：即：以95.45%的可靠性估计该农场小麦平均亩产量在 397.62斤至402.38斤之间.概率表概率度0.511.51.651.9623置信水平38.29%68.27%86.64%90%95%95.45%99.73%六、计算题1.某公司研究广告支出对销售额的影响，19972023年的销售额和广告费用支出记录资料见表，若两者之间存在较密切的线性相关关系，假如公司2023年准备支出广告费用为249万元，估计公司销售额将为多少？年份1997199819992023202320232023202320232023 20232023广告费（万元）20202635525

6、681131149163232202销售额（万元）195210244264294314360432481567655704广告费为自变量X，销售额为因变量Y，建立一元线性回归方程：y=a+bx年份序号广告费x（万元）销售额yi（万元）xiyixi2yi219971201953900400380251998220210420040044100199932624463446765953620234352649240122569696202355229415288270486436202365631417584313698596202378136029160656112960020238131432

7、565921716118662420239149481716692220123136120231016356792421265693214892023112326551519605382442902520231220270414220840804495616-116747206005661756612190104所以，一元线性回归方程为：y=171.6+2.28x当x=246万元时，y=171.6+2.28246=739.32（万元）假如公司2023年准备支出广告费用为249万元，估计公司销售额将为739.32万元。2.某食品批发公司发现，随着成年人口数量的增长，啤酒销售量也在相应增长，记录资

8、料如下表。若成年人口数量与啤酒销售量两者之间存在较密切的线性相关关系，请根据新增成年人口数，用一元线性回归方程预测法来预测未来一年啤酒的销售量。估计下一年新增成年人口57万人。年份1999202320232023202320232023202320232023新增成年人口（万人）25283438476245565455啤酒销售量（万箱）28315053617060666365新增成年人口为自变量X，啤酒销售量为因变量Y，建立一元线性回归方程：y=a+bx序号新增成年人口x（万人）啤酒销售量y（万箱）xiyixi2yi212528700625784228318687849613345017001

9、1562500438532023144428095476128672209372166270434038444900745602700202536008566636963136435695463340229163969105565357530254225-444547258622116431825所以，一元线性回归方程为：y=6.30+1.09x当x=57万人时，y=6.30+1.0957=68.43（万箱）假如下一年新增成年人口57万人，估计未来一年啤酒的销售量将为68.43万箱。3 已知观测期数据资料见表。X2356791012y68111416192225试求；（1）建立一元线性回归方程

10、。（2）计算相关系数。答案：（1）建立一元线性回归方程：y=a+bxxyxyX2y22612436382496451155251216148436196716112492569191718136110222201004841225300144625541219784482143所以，一元线性回归方程为：y=2.10+1.93x（2）相关系数r接近于1，所以x与y成线性正相关，且相关关系密切。4. 某公司研究技改投资对销售利润增长的影响，20232023年的销售利润增长和技改投资记录资料见表，若两者之间存在较密切的线性相关关系，假如公司2023年准备技改投资费用为60万元，估计公司销售利润将增长

11、多少？年份202320232023202320232023202320232023 技改投资（万元）151824303539444850增长利润（万元）48577083109124131136153技改投资为自变量X，销售利润增长为因变量Y，建立一元线性回归方程：y=a+bx序号技改投资x（万元）增长利润（万元）xiyixi2yi21154872022523042185710263243249324701680576490043083249090068895351093815122511881639124483615211537674413157641936171618481366528230

12、41849695015376502500234093039113450911511103665所以，一元线性回归方程为：y=2.57+2.93x当x=60万元时，y=2.57+2.9360=178.37（万元）假如公司2023年准备技改投资费用为60万元，估计公司销售利润能增长178.37万元。5. 某地区人均收入与耐用消费品销售情况如下表达：年份序号人均月收入xi（百元）销售总额yi（十万元）xiyixi2yi2199611.54.87.202.2523.04199721.85.710.263.2432.49199832.47.016.805.7649.00199943.08.324.909

13、.0068.89202353.510.938.1512.25118.81202363.912.448.3615.21153.76202374.413.157.6419.36171.61202384.813.665.2823.04184.96202395.015.376.5025.00234.09-30.391.1345.09115.111036.65（1）拟定耐用品的销售额（y）依人均收入（x）的直线回归方程。（2）当人均收入为560元时，耐用消费品销售额是多少？ 根据预测目的很容易知道年销售额为因变量， 所求得的一元线性回归预测方程为：预测当人均收入为560元时，该耐用消费品销售额的预测值为

14、：6、某超市顾客的付款时间与所购商品价值之间的关系数据如下表所示：付款时间（分钟）3.6 4.1 0.8 5.7 3.4 1.8 4.3 0.2 2.6 1.3商品价值（元）306 305 24 422 218 62 401 20 155 65规定：（1）计算付款时间与所购商品之间相关关系，并说明其相关限度（2）建立商品价值依付款时间的直线回归方程。XyX2Y2xyx-xy-y(x-x)(y-y)13.6306112.96936361101.60.82108.20.672411707.2488.72424.130516.81930251250.51.32107.21.742411491.841

15、41.50430.8240.6457619.2-1.98-173.83.920430206.44344.12445.742232.491780842405.42.92224.28.526450265.64654.66453.421811.5647524741.20.6220.20.3844408.0412.52461.8623.243844111.6-0.98-135.80.960418441.64133.08474.340118.491608011724.31.52203.22.310441290.24308.86480.2200.044004-2.58-177.86.656431612.8

16、4458.72492.61556.7624025403-0.18-42.80.03241831.847.704101.3651.69422584.5-1.48-132.82.190417635.84196.54427.81978204.686061407845.327.396214891.62346.46显著正相关直线回归方程：y=-146.59+18.42x7. 某工业公司2023年下半年各月份生产某种产品的产量与单位成本的资料如下表所示：月份产量（千件）单位成本（元/件）789101112234345737271736968 （1）建立直线回归方程，指出产量每增长1000件时，单位成本下降多少元？（2）若产量为6000件时，预测单位成本为多少元？月份产量（千件）单位成本（元/件）789101112234345737271736968146216284219276340491691625532951845041532947614624合计2142614817930268解：列表计算如下：（1）回归方程为： 即产量每增长1000件时，单位成本下降1.8元。（2）若产量为6000件时，代入回归方程（元） 单位成本为66.5元。