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2018高考回归分析和独立性检验专题复习(学生版)之间存在显著关系.回归分析和独立性检验是统计学中常用的方法，用于分析变量间的关系和判断分类变量是否相关。在回归分析中，相关系数r用于衡量两个变量之间的线性相关性，绝对值越接近1表示相关性越强。而在独立性检验中，通过计算随机变量K的观测值来判断两个分类变量是否存在显著关系。这些方法可以帮助我们更好地理解数据和变量之间的关系，为决策提供科学依据。本题是关于回归分析的统计案例。在进行回归分析前，需要确定研究对象，明确解释变量和预报变量，并画出它们的散点图。然后，根据经验确定回归方程的类型，并按照公式计算回归方程中的参数。最后，需要检查数据模型是否合适。在本例中，检验员每隔30分钟从生产线上随机抽取一个零件，并测量其尺寸。我们可以计算出样本的均值和标准差，并求出相关系数r。若|r|<0.25，则可以认为零件的尺寸不随生产过程的进行而系统地变大或变小。如果出现了尺寸在(x-3s,x+3s)之外的零件，则需要对当天的生产过程进行检查。在剔除离群值后，可以估计这条生产线当天生产的零件尺寸的均值和标准差。海水养殖场进行了新、旧网箱养殖方法的产量对比。为了比较两种方法的效果，收获时各随机抽取了100个网箱，测量各箱水产品的产量（单位：kg）。某频率分布直方图如下：(1)假设两种养殖方法的箱产量相互独立，记A表示事件：“旧养殖法的箱产量低于50kg，新养殖法的箱产量不低于50kg”，求A的概率。(2)填写下面的列联表，并根据列联表判断箱产量与养殖方法是否有关系，是否有99%的把握认为箱产量与养殖方法有关：旧养殖法新养殖法箱产量＜50kg箱产量≥50kg(3)根据箱产量的频率分布直方图，估计新养殖法箱产量的中位数（精确到0.01）

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