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文档简介

专题限时集训(十七)[第17讲统计与概率的实际应用](时间:45分钟)1.某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则其回归方程可能是()A.eq\o(y,\s\up6(^))=-10x+200B.eq\o(y,\s\up6(^))=10x+200C.eq\o(y,\s\up6(^))=-10x-200D.eq\o(y,\s\up6(^))=10x-2002.一位母亲记录了儿子3岁至9岁的身高,数据如下表,由此建立的身高与年龄的回归模型为eq\o(y,\s\up6(^))=7.19x+73.93.用这个模型预测这个孩子10岁时的身高,则正确的叙述是()年龄/岁3456789身高/cm94.8104.2108.7117.8124.3130.8139.0A.身高一定是145.83cmB.身高在145.83cm以上C.身高在145.83cm左右D.身高在145.83cm以下3.为了研究色盲与性别的关系,调查了1000人,得到了如下数据:男女合计正常442514956色盲38644合计4805201000则()A.有99.9%的把握认为色盲与性别有关B.有99%的把握认为色盲与性别有关C.有95%的把握认为色盲与性别有关D.有90%的把握认为色盲与性别有关4.工人月工资y(元)依劳动生产率x(千元)变化的回归直线方程为eq\o(y,\s\up6(^))=60+90x,下列判断正确的是()A.劳动生产率为1000元时,工资为50元B.劳动生产率提高1000元时,工资提高150元C.劳动生产率提高1000元时,工资提高90元D.劳动生产率为1000元时,工资为90元5.最小二乘法的原理是()A.使得eq\i\su(i=1,n,[)yi-(a+bxi)]最小B.使得eq\i\su(i=1,n,[)yi-(a+bxi)2]最小C.使得eq\i\su(i=1,n,[)yeq\o\al(2,i)-(a+bxi)2]最小D.使得eq\i\su(i=1,n,[)yi-(a+bxi)]2最小6.对变量x,y有观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,10),得散点图17-1(1);对变量u,v有观测数据(ui,vi)(i=1,2,…,10),得散点图17-1(2).由这两个散点图可以判断()图17-1A.变量x与y正相关,u与v正相关B.变量x与y正相关,u与v负相关C.变量x与y负相关,u与v正相关D.变量x与y负相关,u与v负相关7.用最小二乘法所建立起来的线性回归模型eq\o(y,\s\up6(^))=a+bx,下列说法正确的是()A.使样本点到直线y=a+bx的距离之和最小B.使残差平方和最小C.使相关指数最大D.使总偏差平方和最大8.下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产耗能y(吨标准煤)的几对数据x3456y2.5a44.5根据上述数据,得到线性回归方程为eq\o(y,\s\up6(^))=0.7x+0.35,则a=()A.3B.4C.5D.69.在性别与吃零食这两个分类变量的计算中,下列说法正确的是________.①若K2的观测值为k=6.635,我们有99%的把握认为吃零食与性别有关系,那么在100个吃零食的人中必有99人是女性;②从独立性检验可知有99%的把握认为吃零食与性别有关系时,我们说某人吃零食,那么此人是女性的可能性为99%;③若从统计量中求出有99%的把握认为吃零食与性别有关系,是指有1%的可能性使得出的判断出现错误.10.给出下列四个命题:①从匀速传递的产品生产流水线上,质检员每10分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测,这样的抽样是分层抽样;②样本方差反映了样本数据与样本平均值的偏离程度;③在回归分析模型中,残差平方和越小,说明模型的拟合效果越好;④在回归直线方程eq\o(y,\s\up6(^))=0.1x+10中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量eq\o(y,\s\up6(^))增加0.1个单位.其中正确命题的个数是________.11.某单位为了了解用电量y(度)与气温x(℃)之间的关系,随机统计了某4天的用电量与当天气温,并制作了气温表如图所示.气温(℃)181310-1用电量(度)24343864由表中数据得到线性回归方程eq\o(y,\s\up6(^))=-2x+eq\o(a,\s\up6(^)),预测当气温为-4℃时,用电量的度数约为________度.12.某工科院校对A,B两个专业的男女生人数进行调查,得到如下的列联表:专业A专业B总计女生12416男生384684总计5050100(1)从B专业的女生中随机抽取2名女生参加某项活动,其中女生甲被选到的概率是多少?(2)能否在犯错误的概率不超过0.05的前提下,认为工科院校中“性别”与“专业”有关系呢?注:K2=eq\f(nad-bc2,a+bc+da+cb+d)P(K2≥k)0.250.150.100.050.025k1.3232.0722.7063.8415.02413.为了了解某市工厂开展群众体育活动的情况,拟采用分层抽样的方法从A、B、C三个区中抽取6个工厂进行调查.已知A、B、C区中分别有18,27,9个工厂.(1)求从A、B、C区中应分别抽取的工厂个数;(2)若从抽得的6个工厂中随机地抽取2个进行调查结果的对比,求这2个工厂中至少有1个来自A区的概率.14.第30届夏季奥运会将于2012年7月27日在伦敦举行,当地某学校招募了8名男志愿者和12名女志愿者.将这20名志愿者的身高编成如下茎叶图(单位:cm):若身高在180cm以上(包括180cm)定义为“高个子”,身高在180cm以下(不包括180cm)定义为“非高个子”.(1)求8名男志愿者的平均身高和12名女志愿者身高的中位数;(2)如果用分层抽样的方法从“高个子”和“非高个子”中抽取5人,再从这5人中选2人,那么至少有一人是“高个子”的概率是多少?图17-2

专题限时集训(十七)【基础演练】1.A[解析]根据负相关,直线的斜率为负值,只能是选项A、C,但选项C中,当x在正值(不可能是零或者负值)变化时,y的估计值是负值,这与问题的实际意义不符合,故只可能是选项A中的方程.2.C[解析]由回归直线方程得到的数值只是估计值,故只有选项C正确.3.A[解析]K2=eq\f(1000×442×6-38×5142,956×44×480×520)≈27.139>10.828.4.C[解析]回归系数的意义为:解释变量每增加一个单位,预报变量平均增加b个单位.【提升训练】5.D[解析]最小二乘法的基本原理是使真实值和估计值差的平方和最小.6.C[解析]由这两个散点图可以判断,变量x与y负相关,u与v正相关,选C.7.B[解析]回归方程建立后,相关指数就是一个确定的值,这个值是衡量回归方程拟合效果的,它是由残差平方和确定的,而用最小二乘法建立起来的回归方程其实质是使残差平方和最小.8.A[解析]由数据可知:eq\x\to(x)=4.5,eq\x\to(y)=eq\f(a+11,4)代入eq\o(y,\s\up6(^))=0.7x+0.35,解得a=3.9.③[解析]由独立性检验的基本思想可得,只有③正确.10.3[解析]①是系统抽样;②③④全对,故共有3个正确命题.11.68[解析]因为eq\x\to(x)=eq\f(18+13+10+-1,4)=10,eq\x\to(y)=eq\f(24+34+38+64,4)=40,所以线性回归方程eq\o(y,\s\up6(^))=-2x+eq\o(a,\s\up6(^))必过点(10,40),即40=-2×10+eq\o(a,\s\up6(^)),求得eq\o(a,\s\up6(^))=60,所以eq\o(y,\s\up6(^))=-2x+60.于是当x=-4时,eq\o(y,\s\up6(^))=68,即当气温为-4℃时,预测用电量的度数约为68度.12.解:(1)设B专业的4名女生为甲、乙、丙、丁,随机选取两个共有(甲,乙),(甲,丙),(甲,丁),(乙,丙),(乙,丁),(丙,丁)6种可能,其中选到甲的共有3种可能,则女生甲被选到的概率是P=eq\f(3,6)=eq\f(1,2).(2)根据列联表中的数据得K2=eq\f(100×12×46-4×382,16×84×50×50)≈4.762,由于4.762>3.841,因此能在犯错误的概率不超过0.05的前提下,认为工科院校中“性别”与“专业”有关系.13.解:(1)工厂总数为18+27+9=54,样本容量与总体中的个体数的比为eq\f(6,54)=eq\f(1,9),所以从A,B,C三个区中应分别抽取的工厂个数为2,3,1.(2)设A1,A2为在A区中抽得的2个工厂,B1,B2,B3为在B区中抽得的3个工厂,C1为在C区中抽得的1个工厂.在这6个工厂中随机地抽取2个,全部可能的结果有:(A1,A2),(A1,B1),(A1,B2),(A1,B3),(A1,C1),(A2,B1),(A2,B2),(A2,B3),(A2,C1),(B1,B2),(B1,B3),(B1,C1),(B2,B3),(B2,C1),(B3,C1)共15种.随机地抽取的2个工厂至少有1个来自A区(记为事件X)的结果有:(A1,A2),(A1,B1),(A1,B2),(A1,B3),(A1,C1),(A2,B1),(A2,B2),(A2,B3),(A2,C1)共9种.所以这2个工厂中至少有1个来自A区的概率为P(X)=eq\f(9,15)=eq\f(3,5).答:(1)从A,B,C三个区中应分别抽取的工厂个数为2,3,1.(2)这2个工厂中至少有1个来自A区的概率为eq\f(3,5).14.解:(1)8名男志愿者的平均身高为eq\f(168+176+177+178+182+184+188+191,8)=180.5(cm);12名女志愿者身高的中位数为175cm.(2)根据茎叶图,有“高个子”8人,“非高个子”12人,用分层抽样的方法,每个人被抽中的概率是eq\f(5,20)=eq\f(1,4),所以选中的“高个子”有8×eq\f(1,4)

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