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第14章統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)案例
14.2統(tǒng)計(jì)模型
夠知識梳理
一、相關(guān)關(guān)系
1、變量的相關(guān)關(guān)系
當(dāng)自變量取值一定時(shí),因變量的取值帶有一定的隨機(jī)性,則這兩個(gè)變量之間的關(guān)系叫相
關(guān)關(guān)系.
2、散點(diǎn)圖
將樣本中的〃個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,,y)(i=l,2,…描在平面直角坐標(biāo)系中,所得圖形叫做散點(diǎn)
圖.根據(jù)散點(diǎn)圖中點(diǎn)的分布可以直觀地判斷兩個(gè)變量之間的關(guān)系.
(1)如果散點(diǎn)圖中的點(diǎn)散布在從左下角到右上角的區(qū)域內(nèi),對于兩個(gè)變量的這種相關(guān)
關(guān)系,我們將它稱為正相關(guān),如圖(1)所示;
(2)如果散點(diǎn)圖中的點(diǎn)散布在從左上角到右下角的區(qū)域內(nèi),對于兩個(gè)變量的這種相關(guān)
關(guān)系,我們將它稱為負(fù)相關(guān),如圖(2)所示.
3、相關(guān)系數(shù)
若相應(yīng)于變量x的取值七,變量y的觀測值為則變量x與y的相關(guān)系數(shù)
-x)(M->)-nxy
r=j一=-=j?,通常用r來衡量x與y之間的線性
唇一)與y^
關(guān)系的強(qiáng)弱,「的范圍為
(1)當(dāng)r>0時(shí),表示兩個(gè)變量正相關(guān);當(dāng)一<0時(shí),表示兩個(gè)變量負(fù)相關(guān).
(2)卜|越接近1,表示兩個(gè)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng);卜|越接近0,表示兩個(gè)變量間幾
乎不存在線性相關(guān)關(guān)系.當(dāng)H=1時(shí),所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都在一條直線上.
(3)通常當(dāng)?shù)酰?.75時(shí),認(rèn)為兩個(gè)變量具有很強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系.
二、一元線性回歸模型
1.線性回歸方程:
線性回歸是研究不具備確定的函數(shù)關(guān)系的兩個(gè)變量之間的關(guān)系(相關(guān)關(guān)系)的方法.
對于一組具有線性相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)(X[,y)(X2,”),…,(%”為),其回歸方程y=Ax+a
的求法為
W-一4一
X(蒼一幻(凹一了)E七叫一nxy
----z——.....—
登2_展
/=!1=1
a=y-bx
其中,x=-yxz,^=-yv.,(x,?。┓Q為樣本點(diǎn)的中心,樣本中心必過線性回歸
〃心n,=|
方程。
2.非線性回歸方程:
解析非線性擬合問題,要先根據(jù)散點(diǎn)圖選擇合適的函數(shù)類型,設(shè)出回歸方程,通過換元
將陌生的非線性回歸方程化歸轉(zhuǎn)化為我們熟悉的線性回歸方程.
常見的非線性回歸模型:
(1)指數(shù)函數(shù)型y=c優(yōu)(々>0且awl,c>0)
兩邊取自然對數(shù),lny=ln(c〃"),即Iny=lnc+xlna,
令原方程變?yōu)閥'=lnc+fhw,然后按線性回歸模型求出Ina,Inc.
(x=x
(2)對數(shù)函數(shù)型y=Z>lnx+a
令:,原方程變?yōu)閥'=以'+a,然后按線性回歸模型求出b,a.
(x=Inx
(3)鼎函數(shù)型y=ar"
兩邊取常用對數(shù),lgy=lg(ar"),即Igy=〃lgx+lga,
令,原方程變?yōu)閥'=,4+lg〃,然后按線性回歸模型求出〃,Iga.
[x=lgx
(4)二次函數(shù)型y=b42+a
令FL:,原方程變?yōu)?'=加'+。,然后按線性回歸模型求出b,a.
[x=x
三、列聯(lián)表與獨(dú)立性檢驗(yàn)
1、列聯(lián)表:
①定義:列出的兩個(gè)分類變量的頻數(shù)表稱為列聯(lián)表.
②2X2列聯(lián)表.
Ji%總計(jì)
Xaba+b
x2Cdc+d
a+b+c+d
總計(jì)a+cb+d
從2x2列表中,依據(jù)言與土的值可直觀得出結(jié)論:兩個(gè)變量是否有關(guān)系.
2、獨(dú)立性檢驗(yàn)
(1)定義:利用獨(dú)立性假設(shè)、隨機(jī)變量K?來確定是否有一定把握認(rèn)為“兩個(gè)分類變量
有關(guān)系”的方法稱為兩個(gè)分類變量的獨(dú)立性檢驗(yàn).
(2)公式:K2=-----------"ad-bcf-------其中〃=a+"c+d為樣本容量.
(a十b)(c十d)(a+c)(b十d)
(3)獨(dú)立性檢驗(yàn)的具體步驟如下:
①計(jì)算隨機(jī)變量K2的觀測值3查下表確定臨界值環(huán):
0.50.400.250.150.100.050.0250.0100.0050.001
0.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828
②如果攵之勺,就推斷“x與y有關(guān)系”,這種推斷犯錯(cuò)誤的概率不超過〃(六之勺);否
則,就認(rèn)為在犯錯(cuò)誤的概率不超過P(K234)的前提下不能推斷“X與丫有關(guān)系”.
(4)兩個(gè)分類變量x和丫是否有關(guān)系的判斷標(biāo)準(zhǔn):
統(tǒng)計(jì)學(xué)研究表明:
當(dāng)K2K3.841時(shí),認(rèn)為X與y無關(guān);
當(dāng)K?>3.841時(shí),有95/的把握說X與y有關(guān);
當(dāng)K?>6.635時(shí),有99/的把握說X與V有關(guān);
當(dāng)犬>10.828時(shí),有99.9/的把握說X與丫有關(guān).
地題型歸納
題型一?一元線性回歸模型
考點(diǎn)L線性相關(guān)關(guān)系的判斷
I.某商家今年上半年各月的人均銷售額(單位:千元)與利潤率統(tǒng)計(jì)表如下:
月份123456
人均銷售額658347
利潤率(%)12.610.418.53.08.116.3
根據(jù)表中數(shù)據(jù),下列說法正確的是()
A.利潤率與人均銷售額成正比例函數(shù)關(guān)系
B.利潤率與人均銷售額成反比例函數(shù)關(guān)系
C.利潤率與人均銷售額成正相關(guān)關(guān)系
D.利潤率與人均銷售額成負(fù)相關(guān)關(guān)系
【解析】根據(jù)題意,畫出利潤與人均銷售額的散點(diǎn)圖,如圖所示;
20?
°I23~4567?9簫料,
由散點(diǎn)圖知,利潤率與人均銷售額成正相關(guān)關(guān)系.
故選:C.
2.對四組數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),獲得以下散點(diǎn)圖,關(guān)于其相關(guān)系數(shù)的比較,正確的是()
相關(guān)系數(shù)為n相關(guān)系徽為匚相關(guān)系數(shù)為r,相關(guān)系數(shù)為r,
A.r4<r2<O<r3<nB.?'2<r4<O<n<r3
C.r2<r4<0<r?<nD./-4<r2<0<n<n
【解析】根據(jù)相關(guān)系數(shù)的定義,的絕對值越接近于1關(guān)聯(lián)性越強(qiáng),結(jié)合圖象可知,第一、
三兩幅圖為正相關(guān),且第一幅圖的相關(guān)性更強(qiáng),故0V/3V門,
又第二、四幅圖變量之間為負(fù)相關(guān),且第二幅圖的相關(guān)性更強(qiáng),故4V0,
故選:B.
3.某生物小組為了研究溫度對某種酶的活性的影響進(jìn)行了一組實(shí)驗(yàn),得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)經(jīng)整
理得到如下的折線圖:
(I)由圖可以看出,這種酶的活性y與溫度x具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性,請用相關(guān)系數(shù)
加以說明;
(II)求y關(guān)于x的線性回歸方程,并預(yù)測當(dāng)溫度為30℃時(shí),這種酶的活性指標(biāo)值(計(jì)
算結(jié)果精確到0.01)
參考數(shù)據(jù):£?=]%=52.5,蹉i(々一幻(%一刃=85,豈(%-力-=5.5,
7742.65.
參考公式:相關(guān)系數(shù)r=/8:八優(yōu)回歸直線方程y=a+bx,b=
J器=i(勺一乃E之i(y-y)
【解析】⑺根據(jù)題意,x=1(84-11+144-20+234-26)=17,
(xt-x)2=(8-17)2+(11-17)2+(14-17)2+(20-17)2+(23-17)2+(26
-17)2=252,
所以相關(guān)系數(shù)X質(zhì)表焉鎧*/=85
=0.97,
5.5x6斤
因?yàn)镸一1,故這種酶的活性y與溫度x具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性;
(II)£乙%=52.5,y=8.75,
b=E之i勺匕一〉藥=(勺一動(dòng)骨]一刃=85,
一也鏟成2一詠](久「幻2一夜~0.34,
a=y—bx=8.75-0.34x17^.02,
所以y=3.02+0.34%,
當(dāng)x=30時(shí),y=3.02+0.34x30=13.22,
故預(yù)測當(dāng)溫度為30℃時(shí),這種酶的活性指標(biāo)值為13.22.
考點(diǎn)2?一元線性回歸方程
I.已知一組樣本點(diǎn)(加加其中i=L2,3,…,30根據(jù)最小二乘法求得的回歸方程是y=bx+a
則下列說法正確的是()
A.若所有樣本點(diǎn)都在y=bx+a上,則變量間的相關(guān)系數(shù)為1
B.至少有一個(gè)樣本點(diǎn)落在回歸直線y=bx+a上
C.對所有的預(yù)報(bào)變量xi(/=1,2,3,…,30),Zw+a的值一定與v有誤差
D.若y=bx+a斜率b>0則變量x與y正相關(guān)
【解析】所有樣本點(diǎn)都在上,則變量間的相關(guān)系數(shù)為±1,故A錯(cuò)誤;
回歸直線必過樣本數(shù)據(jù)中心點(diǎn),但樣本點(diǎn)可能全部不在回歸直線上,故8錯(cuò)誤;
若所有的樣本點(diǎn)都在y=bx+a上,則bxi+a的值與yi相等,故C錯(cuò)誤;
相關(guān)系數(shù)r與匕符號相同,若y=bx+a斜率b>0,則r>0,樣本點(diǎn)應(yīng)分布從左到右應(yīng)該
是上升的,則變量x與),正相關(guān),故D正確;
故選:D.
2.某車間為了規(guī)劃生產(chǎn)進(jìn)度提高生產(chǎn)效率,記錄了不同時(shí)段生產(chǎn)零件個(gè)數(shù)x(百個(gè))與相
應(yīng)加工總時(shí)長y(小時(shí))的幾組對應(yīng)數(shù)據(jù),根據(jù)表中提供的數(shù)據(jù),求出y關(guān)于x的線性回
歸方程為,=0.7x+0.05,則下列結(jié)論錯(cuò)誤的是()
x2345
y1.52m3.5
A.加工總時(shí)長與生產(chǎn)零件數(shù)呈正相關(guān)
B.該回歸直線一定過點(diǎn)(3.5,2.5)
C.零件個(gè)數(shù)每增加1百個(gè),相應(yīng)加工總時(shí)長約增加0.7小時(shí)
D.”的值是2.85
【解析】由題意,線性回歸方程為,=0.7x+0.05,
對于A:??a=0.7>0,...加_L總時(shí)長與生產(chǎn)零件數(shù)呈正相關(guān);
對于8:當(dāng)x=3.5時(shí),可得y=0.7x3.5+0.05=2.5,即該回歸直線一定過點(diǎn)(3.5,2.5)
對于C:由6=0.7,,零件個(gè)數(shù)每增加1百個(gè),相應(yīng)加工總時(shí)長線增加0.7小時(shí),
對于O:回歸方程過平均中心,7=-3^—=3.5,7=1.5+27+3,5=25
解得:〃?=3
故選:D.
3.如圖是某地區(qū)2000年至2016年環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額),(單位:億元)的折線圖.
2
2O
2O0
1S8O
1
140
128O
1
88O
40
20
。
為了預(yù)測該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額,建立了y與時(shí)間變量/的兩個(gè)線性回歸
模型.根據(jù)2000年至2016年的數(shù)據(jù)(時(shí)間變量,的值依次為1,2,…,17)建立模型
①:y=-30.44-13.5r;根據(jù)2010年至2016年的數(shù)據(jù)(時(shí)間變量£的值依次為1,2,...?
7)建立模型②:y=99+17.5/.
(1)分別利用這兩個(gè)模型,求該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測值;
(2)你認(rèn)為用哪個(gè)模型得到的預(yù)測值更可靠?并說明理由.
【解析】(1)根據(jù)模型①:y=-30.4+13.56
計(jì)算,=19時(shí),y=-30.4+13.5x19=226.1:
利用這個(gè)模型,求出該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測值是226.1億元;
根據(jù)模型②:y=99+17.51,
計(jì)算f=9時(shí),y=99+17.5x9=256.5;
利用這個(gè)模型,求該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測值是256.5億元;
(2)解法1:模型②得到的預(yù)測值更可靠,因?yàn)閺目傮w數(shù)據(jù)看,該地區(qū)從2000年到2016
年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額是逐年上升的,從2000年到2009年間遞增的幅度較小些,從
2010年到2016年間遞增的幅度較大些,所以利用模型②的預(yù)測值更可靠些.
解法2,模型②對應(yīng)的7個(gè)點(diǎn)分布寬度小于模型①對應(yīng)的17個(gè)點(diǎn)的分布寬度,則|廢|>|川,
所以模型②較好;
解法3,選擇與2018鄰近的三個(gè)年份(2014,2015,2016)計(jì)算模型②對應(yīng)的殘差絕對
值之和=2.5+5+15=9,模型①對應(yīng)的殘差絕對值之和=12+23.5+21=56.5:且9V56.5,
所以模型②較好;
所以利用模型②的預(yù)測值更可靠些.
4.某手機(jī)廠商在銷售200萬臺某型號手機(jī)時(shí)開展“手機(jī)碎屏險(xiǎn)”活動(dòng)、活動(dòng)規(guī)則如下:用戶
購買該型號手機(jī)時(shí)可選購“手機(jī)碎屏險(xiǎn)",保費(fèi)為x元,若在購機(jī)后一年內(nèi)發(fā)生碎屏可免
費(fèi)更換一次屏幕.該手機(jī)廠商將在這200萬臺該型號手機(jī)全部銷售完畢一年后,在購買
碎屏險(xiǎn)且購機(jī)后一年內(nèi)未發(fā)生碎屏的用戶中隨機(jī)抽取1000名,每名用戶贈送1000元的
紅包,為了合理確定保費(fèi)x的值,該手機(jī)廠商進(jìn)行了問卷調(diào)查,統(tǒng)計(jì)后得到下表(其中y
表示保費(fèi)為x元時(shí)愿意購買該“手機(jī)碎屏險(xiǎn)”的用戶比例);
(1)根據(jù)上面的數(shù)據(jù)求出y關(guān)于x的回歸直線方程;
(2)通過大數(shù)據(jù)分析,在使用該型號手機(jī)的用戶中,購機(jī)后一年內(nèi)發(fā)生碎屏的比例為
0.2%.已知更換一次該型號手機(jī)屏幕的費(fèi)用為2000元,若該手機(jī)廠商要求在這次活動(dòng)中
因銷售該“手機(jī)碎屏險(xiǎn)”產(chǎn)生的利潤不少于70萬元,能否把保費(fèi)x定為5元?
x1020304050
y0.790.590.380.230.01
參考公式:回歸方程y=bx+a中斜率和截距的最小二乘估計(jì)分別為b=%嗎1號,
%xj-rix2
a=y-bx,
參考數(shù)據(jù):中X的5個(gè)值從左到右分別記為XI,X2,X3,X4,X5,相應(yīng)的丁值分別記為),1,
)**,*,y5,經(jīng)計(jì)算有工?=1(xT)(yi-7)=?19.2,其中5=白;=1Xi,y=|sf=i
【解析】(1)由已知得歹=30,y=0.4,
SF=i(左一初比一刃=T9.2,星=i(X;-x)2=1000,
一=%產(chǎn)田。嚴(yán)——0.0192,
a=y—bx=0.976.
關(guān)于x的回歸方程為y=-0.0192x+0.976;
(2)能把保費(fèi)x定為5元.
理由如下:若保費(fèi)x定為5元,則估計(jì)),=?0.0192x5+0.976=0.88.
估計(jì)該手機(jī)廠商在這次活動(dòng)中因銷售該“手機(jī)碎屏險(xiǎn)”產(chǎn)生的利潤為
2000000x0.88x5-2000000x0.88x0.2%x2000-1000x1000=0.76xl06(元)=76(萬元)
>70(萬元).
???把保費(fèi)”定為5元.
考點(diǎn)3.非線性回歸分析
1.某校一個(gè)課外學(xué)習(xí)小組為研究某作物種子的發(fā)芽率y和溫度工(單位:℃)的關(guān)系,在
20個(gè)不同的溫度條件下進(jìn)行種子發(fā)芽實(shí)驗(yàn),由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(加%?)(i=\,2,20)得
到下面的散點(diǎn)圖:
由此散點(diǎn)圖,在10C至40℃之間,卜.面四個(gè)回歸方程類型中最適宜作為發(fā)芽率),和溫度
x的回歸方程類型的是()
A.y=a+bxB.y=a¥bx~C.y=a+bexD.y=a+bbix
【解析】由散點(diǎn)圖可知,在10℃至40℃之間,發(fā)芽率),和溫度x所對應(yīng)的點(diǎn)(x,y)在
一段對數(shù)函數(shù)的曲線附近,
結(jié)合選項(xiàng)可知,y=a+6/必可作為發(fā)芽率y和溫度x的回歸方程類型.
故選:D.
2.習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中指出,必須樹立和踐行“綠水青山就是金山銀山”的生態(tài)文
明發(fā)展理念,這將進(jìn)一步推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展.以下是近幾年我國某新能源
乘用車的年銷售量數(shù)據(jù)及其散點(diǎn)圖:
年份20152016201720182019
年份代碼x12345
某新能源車年L55.917.732.955.6
銷量y(萬輛)
(1)請根據(jù)散點(diǎn)圖判斷,y=m+a與y=c/+d中哪一個(gè)更適宜作為年銷售量y關(guān)于年份
代碼x的回歸方程類型?(給出判斷即可,不必說明理由)
(2)根據(jù)(1)的判斷結(jié)果及表中數(shù)據(jù),建立y關(guān)于x的回歸方程,并預(yù)測2020年我國
某新能源乘用車的銷售量(精確到0.1).
附:①最小二乘法估計(jì)公式:/>=%(GT)。/a=y-bt.
%(爐)
②參考數(shù)據(jù):y=22.72,SF=i-⑻2=374,£匕?-⑻勿一刃=135.2,
【解析】(1)根據(jù)散點(diǎn)圖,y=c/+d更適宜作為年銷量丁關(guān)于年份代碼x的回歸方程;
(2)依題意a=11,c=迪上包駕%=筆崇々2.28,
%3酒2374
d=歹一曲=22.72—2.28x11=—2.36,
y=2.28(o-2.36=2.28/-2.36
令x=6得y=79.72,預(yù)測2020年我國某新能源乘用車的銷量為79.7萬輛.
3.某公司為確定下一年度投入某種產(chǎn)品的宣傳費(fèi),需了解年宣傳費(fèi)x(單位:千元)對年
銷售量y(單位:/)和年利潤z(單位:千元)的影響.對近8年的年宣傳費(fèi)制和年銷售
量2,8)數(shù)據(jù)作了初步處理,得到下面的散點(diǎn)圖.
(1)根據(jù)散點(diǎn)圖判斷,y=〃+法與y=c+小后哪一個(gè)適宜作為年銷售量),關(guān)于年宣傳費(fèi)x
的回歸方程類型?(給出判斷即可,不必說明理由)的散點(diǎn)圖及一些統(tǒng)計(jì)量的值.
2£g=l(COLco)
XySf=i':x/-x)Zf=1(coz-ZJ)空=1Cxi-x)
2(yf)(次一)
46.65636.8289.81.61469108.8
表中Wi=歷7=/=1M
(2)根據(jù)(1)的判斷結(jié)果及表中數(shù)據(jù),建立y關(guān)于x的回歸方程;
(3)已知這種產(chǎn)品的年利潤z與x,y的關(guān)系為z=0.2y-x.根據(jù)(2)的結(jié)果回答下列
問題:
①年宣傳費(fèi)”=49時(shí),年銷售量及年利潤的預(yù)報(bào)值是多少?
②年宣傳費(fèi)x為何值時(shí),年利潤的預(yù)報(bào)值最大?
附:對于一組數(shù)據(jù)(〃1,力),(〃2,V2),…,(〃”,Vn)?其回歸直線V=a+P〃的斜率和截
距的最小二乘估計(jì)分別為0=界=1Q「司。彳切,a=v-pu.
2
%(ut-u)
隼像代W年
【解析】(1)由散點(diǎn)圖知:各點(diǎn)呈非線性遞增趨勢,
所以y=c+d4作為回歸方程比較合適.
蹋=1("一板)。「兄二108.8
(2)由岫=則4==68>
宅1(%-叼2-1.6
由面=6.8,y=563,^\\c=y-dw=563-68x6.8=100.6,
所以y=100.6+68Vx.
(3)①當(dāng)x=49時(shí),y=100.6+68xV49=576.6/;
此時(shí)年利潤z=0.2x576.6-49=66.32千元.
②由題意,z=0.2(100.6+68依)-%=20.12+13.6依-(V%)2=一(依-6.8)24-
66.36,
所以,當(dāng)代=6.8,即x=46.24時(shí),年利潤的預(yù)報(bào)值最大.
題型二?列聯(lián)表與獨(dú)立性檢驗(yàn)
考點(diǎn)1.簡單的獨(dú)立性檢驗(yàn)
1.某醫(yī)療研究所為了檢驗(yàn)新開發(fā)的流感疫苗對甲型即〃1流感的預(yù)防作用,把1000名注射
了疫苗的人與另外1000名未注射疫苗的人的半年的感冒記錄作比較,提出假設(shè)“0:”這
種疫苗不能起到預(yù)防甲型HIM流感的作用”,并計(jì)算出P(X2>6,635)=0.01,則下列說
法正確的是()
A.這種疫苗能起到預(yù)防甲型Hln\流感的有效率為1%
B.若某人未使用該疫苗,則他在半年中有99%的可能性得甲型“加1
C.有1%的把握認(rèn)為“這種疫苗能起到預(yù)防甲型Hln\流感的作用”
D.有99%的把握認(rèn)為“這種疫苗能起到預(yù)防甲型Hln\流感的作用”
【解析】???并計(jì)算出尸(X2>6.635)=0.01,
這說明假設(shè)不合理的程度約為99%,
即這種疫苗不能起到預(yù)防甲型小出流感的作用不合理的程度約為99%,
工有99%的把握認(rèn)為“這種疫苗能起到預(yù)防甲型Hln\流感的作用”
故選:D.
2.為了判斷高中學(xué)生的文理科選修是否與性別有關(guān),隨機(jī)調(diào)查了50名學(xué)生,得到如標(biāo)2x2
列聯(lián)表:
理科文科息計(jì)
男20525
女101525
總計(jì)302050
那么,■認(rèn)為“高中學(xué)生的文理科選修與性別有關(guān)系”犯錯(cuò)誤的概率不超過
2
【解析】?=5°■既跣甯)-8.333>7.879,
???認(rèn)為“高中學(xué)生的文理科選修與性別有關(guān)系”犯錯(cuò)誤的概率不超過0.005.
故答案為:0.005.
3.通過隨機(jī)詢問200名性別不同的大學(xué)生是否愛好踢健子運(yùn)動(dòng),計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)量K的觀測
值上4892,參照附表,得到的正確結(jié)論是()
P(火次)0.100.050.025
k2.7063.8415.024
A.有97.5%以上的把握認(rèn)為“愛好該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)與性別有關(guān)”
B.有97.5%以上的把握認(rèn)為“愛好該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)與性別無關(guān)”
C.在犯錯(cuò)誤的概率不超過5%的前提下,認(rèn)為“愛好該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)與性別有關(guān)”
D.在犯錯(cuò)誤的概率不超過5%的前提下,認(rèn)為“愛好該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)與性別無關(guān)”
【解析】:計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)量值K2的觀測值q4.892>3.841,
參照題目中的數(shù)值表,得到正確的結(jié)論是:
在犯錯(cuò)誤的概率不超過5%的前提下,認(rèn)為“愛好該運(yùn)動(dòng)與性別有關(guān)”.
故選:C.
4.海水養(yǎng)殖場進(jìn)行某水產(chǎn)品的新、舊網(wǎng)箱養(yǎng)殖方法的產(chǎn)量對比,收獲時(shí)各隨機(jī)抽取了100
個(gè)網(wǎng)箱,測量各箱水產(chǎn)品的產(chǎn)量(單位:奴),其頻率分布直方圖如圖:
⑴記A表示事件“舊養(yǎng)殖法的箱產(chǎn)量低于40kg”,估計(jì)A的概率;
(2)填寫下面列聯(lián)表,并根據(jù)列聯(lián)表判斷是否有99%的把握認(rèn)為箱產(chǎn)量與養(yǎng)殖方法有關(guān):
箱產(chǎn)量<40依箱產(chǎn)量為0依
舊養(yǎng)殖法
新養(yǎng)殖法
附:
P(心幻0.0500.0100.001
k3.8416.63510.828
2
“2_n(ad-bc)
長=(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),
【解析】(1)記A表示事件“舊養(yǎng)殖法的箱產(chǎn)量低于40依”,
由舊養(yǎng)殖的頻率分布直方圖可得,P(A)=(0.012+0.014+0.024)x5=0.25.
(2)在抽取舊養(yǎng)殖法的100個(gè)網(wǎng)箱中,箱產(chǎn)量<40依占100x0.25=25,箱產(chǎn)量/檄占
100-25=75,
在抽取新養(yǎng)殖法的100個(gè)網(wǎng)箱中,箱產(chǎn)量V40依占100x0.004x5=2,箱產(chǎn)量為。依占100
-2=98,
故可得2x2列聯(lián)表:
箱產(chǎn)量V40口箱產(chǎn)量240口合計(jì)
舊養(yǎng)殖法2575100
新養(yǎng)殖法298100
合計(jì)27173200
2
??“2_200x(25x98-2x75)(〈八、人么”
,K~27x173x100x100-22.650>6.635,
???有99%的把握認(rèn)為箱產(chǎn)量與養(yǎng)殖方法有關(guān).
考點(diǎn)2.獨(dú)立性檢驗(yàn)與概率綜合問題
1.為了解高校學(xué)生平均每天使用手機(jī)的時(shí)間長短是否與性別有關(guān),某調(diào)查小組隨機(jī)抽取了
25名男生、10名女生進(jìn)行為期一周的跟蹤調(diào)查,調(diào)查結(jié)果如表所示:
平均每天使用手機(jī)>3小平均每天使用手機(jī)$3小合計(jì)
時(shí)時(shí)
男生151025
女生3710
合計(jì)181735
(I)根據(jù)列聯(lián)表判斷,是否有90%的把握認(rèn)為學(xué)生使用手機(jī)的時(shí)間長短與性別有關(guān);
(II)在參與調(diào)查的平均每天使用手機(jī)不超過3小時(shí)的10名男生中,有6人使用國產(chǎn)手
機(jī),從這10名男生中任意選取3人,求這3人中使用國產(chǎn)手機(jī)的人數(shù)X的分布列和數(shù)學(xué)
期望.
pCK2>ko)0.4000.2500.1500.1000.0500.025
ko0.7081.3232.0722.7063.8415.024
2
(a+c)(4d)(aA)(c+d)ga+b+c+d)
參考公式:K2=
2
35x(15x7-10x3)2175
【解析】(I)由列聯(lián)表得.人一(a+c)(b+d)(a+匕)(c+d)-
18x17x25x10=前"
2.57,
由于2.57<2.706,所以沒有90%的把握認(rèn)為學(xué)生使用手機(jī)的時(shí)間長短與性別有關(guān).
(II)X可取值0,1,2,3
P(X=2)=£4^6=4,
c「'10AZ
P(X=3)=軍=:,
%6
所以X的分布列為
X0123
P1311
301026
這3人中使用國產(chǎn)手機(jī)的人數(shù)X的數(shù)學(xué)期望為
E(X)=0x-^+lx^+2xi+3x1=|.
2.為了調(diào)查民眾對國家實(shí)行“新農(nóng)村建設(shè)”政策的態(tài)度,現(xiàn)通過網(wǎng)絡(luò)問卷隨機(jī)調(diào)查了年齡在
20周歲至80周歲的100人,他們年齡頻數(shù)分布和支持“新農(nóng)村建設(shè)”人數(shù)如表:
年齡[20,30)[30,40)[40,50)[50,60)[60,70)[70,80)
頻數(shù)102030201010
支持“新農(nóng)311261262
村建設(shè)“
(1)根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)填下面的2x2列聯(lián)表,并判斷是否有95%的把握認(rèn)為以50歲為
分界點(diǎn)對“新農(nóng)村建設(shè)”政策的支持度有差異;
年齡低于50歲的人數(shù)年齡不低于50歲的人合計(jì)
數(shù)
支持
不支持
合計(jì)
(2)為了進(jìn)一步推動(dòng)“新農(nóng)村建設(shè)”政策的實(shí)施,中央電視臺某節(jié)目對此進(jìn)行了專題報(bào)道,
并在節(jié)目最后利用隨機(jī)撥號的形式在全國范圍內(nèi)選出4名幸運(yùn)觀眾(假設(shè)年齡均在20周
歲至80周歲內(nèi)),給予適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì).若以頻率估計(jì)概率,記選出4名幸運(yùn)觀眾中支持“新
農(nóng)村建設(shè)''人數(shù)為。試求隨機(jī)變量&的分布列和數(shù)學(xué)期望.
參考數(shù)據(jù):
P(產(chǎn)/)0.1500.1000.0500.0250.0100.0050.001
K2.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828
參考公式:K?=g+b)黑歌?c)(b+d),其孤=a+b+c+d.
【解析】(1)2x2列聯(lián)表如下:
年齡低于50歲的人數(shù)年齡不低于50歲的人合計(jì)
數(shù)
支持402060
不支持202040
合計(jì)6040100
2_100X(40X20-20X20)2
K~60x40x40x60?2.778<3.841,
所以沒有95%的把握認(rèn)為以50歲為分界點(diǎn)對“新農(nóng)村建設(shè)”政策的支持度有差異.
(2)由題意知4所有可能的取值為0,1,2,3,4.且觀眾支持“新農(nóng)村建設(shè)”的概率為
60_3
100一5’
3
因此隨機(jī)變量g?8(4,
尸(1=。)=扇>=提,尸熊=1)=C2X。x(1)3=澆,尸(4=2)=盤X4)2X。)2=
畿,八―守=54-凱=費(fèi)
所以隨機(jī)變量g的分布列為:
之01234
P169621621681
625625625625625
所以自的期望為E(1)=4x|=^
3.為了保障某種藥品的主要藥理成分在國家藥品監(jiān)督管理局規(guī)定的值范圍內(nèi),某制藥廠在
該藥品的生產(chǎn)過程中,檢驗(yàn)員在一天中按照規(guī)定每間隔2小時(shí)對該藥品進(jìn)行檢測,每天
檢測4次:每次檢測由檢驗(yàn)員從該藥品生產(chǎn)線上隨機(jī)抽取20件產(chǎn)品進(jìn)行檢測,測量其主
要藥理成分含量(單位:mg)根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),可以認(rèn)為這條藥品生產(chǎn)線正常狀態(tài)下生產(chǎn)
的產(chǎn)品的其主要藥理成分含量服從正態(tài)分布N(%o2).
(1)假設(shè)生產(chǎn)狀態(tài)正常,記X表示某次抽取的20件產(chǎn)品中其主要藥理成分含量在(g
?3o,之外的藥品件數(shù),求X的數(shù)學(xué)期望:
(2)在一天的四次檢測中,如果有一次出現(xiàn)了主要藥理成分含量在(N-3G,R+3G)之
外的藥品,就認(rèn)為這條生產(chǎn)線在這一天的生產(chǎn)過程可能出現(xiàn)異常情況,需對本次的生產(chǎn)
過程進(jìn)行檢杳:如果有兩次或兩次以上出現(xiàn)了主要藥理成分含量在(口-3。,口+3。)之外
的藥品,則需停止生產(chǎn)并對原材料進(jìn)行檢測.
①下面是檢驗(yàn)員在某次抽取的20件藥品的主要藥理成分含量:
10.029.7810.049.9210.1410.049.2210.139.919.95
10.099.969.8810.019.989.9510.0510.059.9610.12
經(jīng)計(jì)算得,宣=蕓£之r=9.96,$=偏理1(陽-藥=忌(£幽xr-20x2)=
0.19
其中H?為抽取的第i件藥品的主要藥理成分含量(i=l,2,…,20),用樣本平均數(shù)元作
為N的估計(jì)值A(chǔ),用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s作為。的估計(jì)值利用估計(jì)值判斷是否需對本次的生
產(chǎn)過程進(jìn)行檢查?
②試確審一天中需停止生產(chǎn)并對原材料講行檢測的概率(精確到0.001).
附:若隨機(jī)變量Z服從正態(tài)分布N(4a2),則P(/-3OVZ〈N+3G)=0.9974,
0.997419=0.9517,0.99742°=0.9493,0.94932=0.9012,0.9493M.8555,0.9493M.8121.
【解析】(1)抽取的一件藥品的主要成分含量在(N-3O,N+3O)之內(nèi)的概率為0.9974.
從而主要成分在該區(qū)間之外的概率為0.0026.故X?B(20,0.0026).
X的數(shù)學(xué)期望為EX=20x0.0026=0.052.
(2)①由亍=9.96,s=0.19,得u的估計(jì)值為〃=9.96,a=0.19.
結(jié)合樣本數(shù)據(jù)可以看出有一件藥品的主要藥理成分(9.22)含量在(〃-3。,4+3。)=
(9.39,10.53)之外.
因此需對本次的生產(chǎn)過程進(jìn)行檢查.
②設(shè)“在一次檢測中,發(fā)現(xiàn)需要對本次生產(chǎn)過程進(jìn)行檢查”為事件A.
則P(A)=1-[P(X=0)嚴(yán)4-0.99742°=1-0.9493=0.0507.
如果在一天中,需停止生產(chǎn)并對原材料進(jìn)行檢測,則在一天的四次檢測中,兩次或兩次
以上出現(xiàn)了主要藥理成分含量在3。區(qū)間外的藥品,故概率為:
P=\-[\-P(A)]4-4xP(A)x[l-P(A)]3.
:.P^\-0.8121-0.1735=0.0144^0.014.
故確定一天中需要對原材料進(jìn)行檢測的概率為0.014.
圖)課后作業(yè)
I.如表提供了某廠節(jié)能降耗改造后在生產(chǎn)A產(chǎn)品過程中記錄的產(chǎn)量x(噸)與相應(yīng)的生產(chǎn)
能耗y(噸)的兒組對應(yīng)數(shù)據(jù),根據(jù)表中提供的數(shù)據(jù),求出y關(guān)于x的線性回歸方程為
y=0.7x+0.35,則下列結(jié)論錯(cuò)誤的是()
工3456
y2.5t44.5
A.線性回歸直線一定過點(diǎn)(4.5,3.5)
B.產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗與產(chǎn)量呈正相關(guān)
C./的取值必定是3.15
D.A產(chǎn)品每多生產(chǎn)1噸,則相應(yīng)的生產(chǎn)能耗約增加0.7噸
【解析】x(3+4+5+6)=竽=4.5,
貝呼=0.7x4.5+0.35=3.5,即線性回歸直線一定過點(diǎn)(4.5,3.5),故A正確,
???0.7>0,???產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗與產(chǎn)量呈正相關(guān),故8正確,
Vy=A(2.5+Z+4+4.5)=3.5,得f=3,故C錯(cuò)誤,
A產(chǎn)品每多生產(chǎn)I噸,則相應(yīng)的生產(chǎn)能耗約增加0.7噸,故。正確
故選:C.
(多選)2.千百年來,我國勞動(dòng)人民在生產(chǎn)實(shí)踐中根據(jù)云的形狀、走向、速度、厚度、顏
色等的變化,總結(jié)了豐富的“看云識天氣”的經(jīng)驗(yàn),并將這些經(jīng)驗(yàn)編成諺語,如“天上鉤鉤
云,地上雨淋淋日落云里走,雨在半夜后”……小波同學(xué)為了驗(yàn)證“日落云里走,雨在
半夜后”,隨機(jī)觀察了他所在地區(qū)的100天中的“日落云里走”的情況和后半夜天氣情況,
得到如下數(shù)據(jù),
后半夜天氣情況下雨未下雨總計(jì)
“日落云里走”的情況
出現(xiàn)25530
未出現(xiàn)254570
總計(jì)5050100
并計(jì)算得到/R9.05,則小波對該地區(qū)天氣的判斷正確的是()
P(隹如)0.1000.0500.0100.001
依2.7063.8416.63510.828
1
A.后半夜下雨的概率約為鼻
B.未出現(xiàn)“日落云里走”時(shí),后半夜下雨的概率約為:
C.有99%的把握認(rèn)為《日落云里走'是否出現(xiàn)"與“后半夜是否下雨”有關(guān)
D.若出現(xiàn)“日落云里走”,則后半夜有99%的可能會下雨
25+251
【解析】用頻率估計(jì)概率可得,夜晚下雨的概率約為―一二二,所以A正確;
1002
255
未出現(xiàn)“日落云里走”時(shí)夜晚下雨的概率約為=77,所以8錯(cuò)誤;
25+4514
由金司9.05>10.828,可得有99.9%的把握認(rèn)為“,日落云里走,是否出現(xiàn)”與“當(dāng)晚是否下雨”
有關(guān),所以C正確,D錯(cuò)誤.
故選:AC.
3.全國兩會召開前夕,許多人大代表關(guān)心霧霾治理,倡導(dǎo)綠色發(fā)展,擊碎十面“宣伏”.通
過不懈努力,近兩年某市空氣質(zhì)量逐步改善,居民享受著在藏天白云下出行和鍛煉.PM2.5
的值是表示空氣中某種顆粒物的濃度,通常用來代表空氣的污染情況,這個(gè)值越高空氣
污染就越嚴(yán)重,如表是某人朋友圈內(nèi)室外鍛煉的人數(shù)與PM2.5值的?組數(shù)據(jù).
PM2.5的值工110100806050
室外鍛煉人數(shù)9095100105110
y(人)
(1)請用相關(guān)系數(shù)「(精確到0.01)說明y與x之間具有線性相關(guān)關(guān)系;
(2)若室外鍛煉人數(shù)與PM2.5的值存在線性關(guān)系,請根據(jù)上表提供的數(shù)據(jù),當(dāng)PM2.5的
值為40時(shí),估計(jì)室外鍛煉人數(shù)(四舍五入);
(3)將表格中的x與y數(shù)據(jù)看作五個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)(x,y),從這五個(gè)點(diǎn)中任意抽取兩個(gè)點(diǎn),
求這兩個(gè)點(diǎn)都在圓(x-80)2+(y-90)2=100外的概率.
余老公式.r-必(」一幻仇一刃h_(芍一幻一刃_%芍力-煙;_
y-bx
參考數(shù)據(jù):£乙加沙=39200,Sf=i=34600,SF=i療=50250,V26?5.10,
>^50句5.81.
【解析】⑴元=[x(110+100+80+60+50)=80,y=1x(90+95+100+105+110)=100,
_(%L君勺兒一5回
物=1(勺問2輻伊方)2版篙(勺2-5乃)(琪1d2—5/))
39200-5x80x100
J(34600-5x802)(50250-5xlC02)
—800___80Ann
―72600x250"5.1x15.81*'
???y與x之間具有較強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系.
/C、,給1x,y;-nxy39200-5x80x100-8004
(2)力=---T--虧=----------7-=o/cnn=一F、一0?3I,
工區(qū)[x^-nx34600-5x80,260013
a=y-bx=100+0.31x80=124.8.
與x的線性回歸方程為:y=-0.3lx+124.8.
當(dāng)x=40時(shí),y=-031x40+124.8=112.
當(dāng)尸M2,的值為40時(shí),室外鍛煉人數(shù)估計(jì)為112人.
(3)5個(gè)點(diǎn)中,只有點(diǎn)(80,100)在圓上,其余4點(diǎn)都在圓外,
,??這五個(gè)點(diǎn)中任意抽取兩個(gè)點(diǎn),兩個(gè)點(diǎn)都在圓外的概率為P=4=
W5
4.某市統(tǒng)計(jì)了該市近五年的環(huán)保投資額y(萬元)得下表:
年份20172018201920202021
年份代號X12345
年環(huán)保投資額),(萬元)1220354855
以x為解釋變量,y為響應(yīng)變量,若用y=bx+a作為經(jīng)驗(yàn)回歸方程,則決定系數(shù)器=
0.9860,若用y=q+c21nx作為經(jīng)驗(yàn)回歸方程,則決定系數(shù)暇=0.9343.
(1)判斷y
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