logo
  • write-homewrite-home-active首页
  • icon-chaticon-chat-activeAI 智能助手
  • icon-pluginicon-plugin-active浏览器插件
  • icon-subjecticon-subject-active学科题目
  • icon-uploadicon-upload-active上传题库
  • icon-appicon-app-active手机APP
首页
/
统计
题目

恨店 -2019 年海南省房地产销售情况统计图回答下列问题。 请勿面离开答题页面-|||-.2015-2019 年海南省房地产销售情况 正式答题后, 开页面可-|||-2500 2292.61 3000-|||-2000 2713.72 2500-|||--2088.29-|||-1508.53 2000-|||-1500 1432.25-|||-1052.28 490.2 1275.76 1500-|||-1000-|||-829.34 1000-|||-982.75-|||-500-|||-500-|||-0 0-|||-2015 2016 2017 2018 2019-|||-销售面积(万平方米) 一销售额(亿元)-|||-2015-2019 年海南省平均房价超过1万的年份有()。 ()

题目解答

答案

:2015-2019年海南省平均房价超过1万的年份有2015年、2016年、2017年、2018年、2019年,共5年。
2015-2019年海南省平均房价超过1万的年份有()。
A.1年
B.2年
C.3年
D.4年
答案:D

解析

考查要点:本题主要考查学生对统计图表的解读能力,以及根据数据计算平均房价并进行比较的能力。
解题核心思路:

  1. 明确公式:平均房价 = 销售额 ÷ 销售面积(注意单位换算)。
  2. 数据对应:从统计图中准确提取各年份的销售额和销售面积数据。
  3. 分年计算:逐年计算平均房价,判断是否超过1万元/平方米。
    关键点:单位换算是易错点,需注意将“亿元”和“万平方米”转换为“元/平方米”。

步骤1:提取数据

根据统计图,各年份数据如下(单位:亿元/万平方米):

  • 2015年:销售额2292.61,销售面积2500
  • 2016年:销售额2713.72,销售面积2000
  • 2017年:销售额2500,销售面积1508.53
  • 2018年:销售额2088.29,销售面积1432.25
  • 2019年:销售额1275.76,销售面积982.75

步骤2:计算平均房价

平均房价公式:
$\text{平均房价} = \frac{\text{销售额(亿元)} \times 10^8}{\text{销售面积(万平方米)} \times 10^4} = \frac{\text{销售额}}{\text{销售面积}} \times 10^4 \, \text{元/平方米}$

  • 2015年:
    $\frac{2292.61}{2500} \times 10^4 = 9170.44 \, \text{元/平方米} \quad (\text{不足1万})$

  • 2016年:
    $\frac{2713.72}{2000} \times 10^4 = 13568.6 \, \text{元/平方米} \quad (\text{超过1万})$

  • 2017年:
    $\frac{2500}{1508.53} \times 10^4 \approx 16577.7 \, \text{元/平方米} \quad (\text{超过1万})$

  • 2018年:
    $\frac{2088.29}{1432.25} \times 10^4 \approx 14576.3 \, \text{元/平方米} \quad (\text{超过1万})$

  • 2019年:
    $\frac{1275.76}{982.75} \times 10^4 \approx 12978.9 \, \text{元/平方米} \quad (\text{超过1万})$

步骤3:统计符合条件的年份

超过1万元的年份:2016年、2017年、2018年、2019年,共4年。

相关问题

  • {1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准

  • 请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

  • 重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3

  • {15分)常规情况下,下列不属于人口学变量的是A. 民族B. 收入C. 年龄D. 睡眠时间E. 性别

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 设随机变量XY都服从N(0,1),则有()A. X+Y服从正态分布B. X+Y服从x^2分布 C. X^2和Y^2都服从x^2分布 D. (X^2)div (Y^2)服从F分布

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误

  • 像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 44.2021年,我国人均预期寿命提高到了()。A. 78岁B. 79岁C. 78.2岁D. 79.2岁

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

  • 下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

上一页下一页
logo
广州极目未来文化科技有限公司
注册地址:广州市黄埔区揽月路8号135、136、137、138房
关于
  • 隐私政策
  • 服务协议
  • 权限详情
学科
  • 医学
  • 政治学
  • 管理
  • 计算机
  • 教育
  • 数学
联系我们
  • 客服电话: 010-82893100
  • 公司邮箱: daxuesoutijiang@163.com
  • qt

©2023 广州极目未来文化科技有限公司 粤ICP备2023029972号    粤公网安备44011202002296号