环境监测部门为调研汽车流量对空气质量的影响,在某监测点统计每日过往的汽车流量(单位:辆)和空气中的的平均浓度(单位:). 调研人员采集了50天的数据,制作了关于的散点图,并用直线与将散点图分成如图所示的四个区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ,落入对应区域的样本点的个数依次为6,20,16,8.(1)完成下面的列联表,并判断至少有多大把握认为“平均浓度不小于与“汽车日流量不小于1500辆”有关;
(2)经计算得回归方程为,且这50天的汽车日流量的标准差,的平均浓度的标准差.
①求相关系数,并判断该回归方程是否有价值;
②若这50天的汽车日流量满足,试推算这50天的日均浓度的平均数.(精确到0.1)
参考公式:,其中.
回归方程,其中.
相关系数. 若,则认为与有较强的线性相关性.
汽车日流量 | 汽车日流量 | 合计 | |
的平均浓度 | |||
的平均浓度 | |||
合计 |
(2)经计算得回归方程为,且这50天的汽车日流量的标准差,的平均浓度的标准差.
①求相关系数,并判断该回归方程是否有价值;
②若这50天的汽车日流量满足,试推算这50天的日均浓度的平均数.(精确到0.1)
参考公式:,其中.
0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
相关系数. 若,则认为与有较强的线性相关性.
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更新时间:2024-03-02 07:37:06
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【推荐1】某数学小组从气象局和医院分别获得了2019年1月至2019年6月每月20日的昼夜温差x(单位:,)和患感冒人数y(单位:人)的数据,并根据所得数据画出如图所示的折线图.
参考数据:,,,.
参考公式:相关系数,线性回归方程是,.
(1)求y与x之间的线性相关系数r;
(2)建立y关于x的线性回归方程(精确到0.01),预测昼夜温差为4时患感冒的人数(精确到整数).
参考数据:,,,.
参考公式:相关系数,线性回归方程是,.
(1)求y与x之间的线性相关系数r;
(2)建立y关于x的线性回归方程(精确到0.01),预测昼夜温差为4时患感冒的人数(精确到整数).
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【推荐2】从2019年的11月份开始,新冠肺炎疫情逐渐在全球开始蔓延,目前,国内外疫情防控形势仍严峻复杂.
(1)为有效控制疫情传播,需对特殊人群进行核酸检测,为提高检测效率,多采用混合检测模式.“k合1”“混采核酸检测是指:先将k个人的样本混合在一起进行1次检测,如果这k个人都没有感染新冠病毒,则每人的检测结果均为阴性,检测结束;如果这k个人中有人感染新冠病毒,则检测结果为阳性,此时需对每人再进行1次检测,得到每人的检测结果,检测结束.现对100人进行核酸检测,假设其中只有2人感染新冠病毒,并假设每次检测结果准确,若将这100人随平均分成20组,每组5人,且对每组都采用“5合1”混采核酸检测试.求两名感染者不在同一组的概率.
(2)2021年12月来,西安市爆发了新冠局部疫情,受疫情影响,餐饮和旅游都受到了影响.某网站统计了西安“面”在2022年1月7至11日的网络售量y(单位:百件),得到以下数据:
根据表中所给数据,用相关系数r加以判断,是否可用线性回归模型拟合y与x的关系?若可以,求出y关于x之间的线性回归方程;若不可以,请说明理由.
参考数据:,
参考公式:相关系数.回归直线的方程是:,其中,.
(1)为有效控制疫情传播,需对特殊人群进行核酸检测,为提高检测效率,多采用混合检测模式.“k合1”“混采核酸检测是指:先将k个人的样本混合在一起进行1次检测,如果这k个人都没有感染新冠病毒,则每人的检测结果均为阴性,检测结束;如果这k个人中有人感染新冠病毒,则检测结果为阳性,此时需对每人再进行1次检测,得到每人的检测结果,检测结束.现对100人进行核酸检测,假设其中只有2人感染新冠病毒,并假设每次检测结果准确,若将这100人随平均分成20组,每组5人,且对每组都采用“5合1”混采核酸检测试.求两名感染者不在同一组的概率.
(2)2021年12月来,西安市爆发了新冠局部疫情,受疫情影响,餐饮和旅游都受到了影响.某网站统计了西安“面”在2022年1月7至11日的网络售量y(单位:百件),得到以下数据:
日期x | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
销售量y(百件) | 10 | 12 | 11 | 12 | 20 |
参考数据:,
参考公式:相关系数.回归直线的方程是:,其中,.
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解答题-应用题
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【推荐3】近年来,我国大力发展新能源汽车工业,新能源汽车(含电动汽车)销量已跃居全球首位.某电动汽车厂新开发了一款电动汽车,并对该电动汽车的电池使用情况进行了测试,其中剩余电量与行驶时间(单位:小时)的测试数据如下:
如果剩余电量不足,则电池就需要充电.
(1)从组数据中选出组作回归分析,设表示需要充电的数据组数,求的分布列及数学期望;
(2)根据电池放电的特点,剩余电量与时间工满足经验关系式:,通过散点图可以发现与之间具有相关性.设,利用表格中的前组数据求相关系数,并判断是否有的把握认为与之间具有线性相关关系.(当相关系数满足时,则认为的把握认为两个变量具有线性相关关系);
(3)利用与的相关性及前组数据求出与工的回归方程.(结果保留两位小数)
附录:相关数据:,,,.
前9组数据的一些相关量:
相关公式:对于样本.其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,,相关系数.
如果剩余电量不足,则电池就需要充电.
(1)从组数据中选出组作回归分析,设表示需要充电的数据组数,求的分布列及数学期望;
(2)根据电池放电的特点,剩余电量与时间工满足经验关系式:,通过散点图可以发现与之间具有相关性.设,利用表格中的前组数据求相关系数,并判断是否有的把握认为与之间具有线性相关关系.(当相关系数满足时,则认为的把握认为两个变量具有线性相关关系);
(3)利用与的相关性及前组数据求出与工的回归方程.(结果保留两位小数)
附录:相关数据:,,,.
前9组数据的一些相关量:
合计 |
相关公式:对于样本.其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,,相关系数.
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【推荐1】近几年,我国直播电商行业获得飞速发展,直播用户规模超过6亿人,某调查机构为了了解直播电商用户是否存在性别上的差异,从调查者中随机抽取200人,经统计这200人中女性占120人,120名女性中有80人是直播电商用户,这200人中的直播电商用户有是女性.
(1)依据的独立性检验能否认为直播电商用户存在性别上的差异?
(2)对这200人中的直播电商用户最喜欢的直播电商平台进行统计,得到如下表格:
现采用分层抽样的方式从这4组中抽取10人,并从这10人中随机选取3人,记这3人中最喜欢A平台或C平台的人数为,求的分布列与期望.
附:
参考公式:.
(1)依据的独立性检验能否认为直播电商用户存在性别上的差异?
(2)对这200人中的直播电商用户最喜欢的直播电商平台进行统计,得到如下表格:
最喜欢的平台 | A平台 | B平台 | C平台 | 其他平台 |
人数 | 48 | 24 | m | 24 |
附:
0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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解答题-问答题
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适中
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解题方法
【推荐2】某外卖平台为提高外卖配送效率,针对外卖配送业务提出了两种新的配送方案,为比较两种配送方案的效率,共选取50名外卖骑手,并将他们随机分成两组,每组25人,第一组骑手用甲配送方案,第二组骑手用乙配送方案.根据骑手在相同时间内完成配送订单的数量(单位:单)绘制了如图茎叶图:
(1)根据茎叶图,求各组内25位骑手完成订单数的中位数,已知用甲配送方案的25位骑手完成订单数的平均数为52,结合中位数与平均数判断哪种配送方案的效率更高,并说明理由;
(2)设所有50名骑手在相同时间内完成订单数的平均数,将完成订单数超过记为“优秀”,不超过记为“一般”,然后将骑手的对应人数填入如表列联表;
(3)根据(2)中的列联表,判断能否有95%的把握认为两种配送方案的效率有差异.
附:,其中.
甲配送方案 | 乙配送方案 | |
9 7 9 9 8 8 7 0 9 7 6 4 4 4 3 3 3 3 2 1 1 2 1 0 0 | 3 4 5 6 | 7 8 9 9 3 3 5 7 7 7 8 8 9 9 9 9 2 3 4 4 7 8 8 0 2 |
(1)根据茎叶图,求各组内25位骑手完成订单数的中位数,已知用甲配送方案的25位骑手完成订单数的平均数为52,结合中位数与平均数判断哪种配送方案的效率更高,并说明理由;
(2)设所有50名骑手在相同时间内完成订单数的平均数,将完成订单数超过记为“优秀”,不超过记为“一般”,然后将骑手的对应人数填入如表列联表;
优秀 | 一般 | |
甲配送方案 | ||
乙配送方案 |
(3)根据(2)中的列联表,判断能否有95%的把握认为两种配送方案的效率有差异.
附:,其中.
0.05 | 0.010 | 0.005 | |
3.841 | 6.635 | 7.879 |
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名校
【推荐3】某市召开全市创建全国文明城市动员大会,会议向全市人民发出动员令,吹响了集结号.为了了解哪些人更关注此活动,某机构随机抽取了年龄在15-75岁之间的100人进行调查,并按年龄绘制的频率分布直方图如图所示,其分组区间为:,,,,,,把年龄落在和内的人分别称为“青少年人”和“中老年人”.经统计“青少年人”与“中老年人”的人数之比为.
(1)求图中,的值,若以每个小区间的中点值代替该区间的平均值,估计这100人年龄的平均值;
(2)若“青少年人”中有15人关注此活动,根据已知条件完成题中的列联表,根据此统计结果,问能否有99.9%的把握认为“中老年人”比“青少年人”更加关注此活动?
附参考公式及参考数据:,其中.
(1)求图中,的值,若以每个小区间的中点值代替该区间的平均值,估计这100人年龄的平均值;
(2)若“青少年人”中有15人关注此活动,根据已知条件完成题中的列联表,根据此统计结果,问能否有99.9%的把握认为“中老年人”比“青少年人”更加关注此活动?
关注 | 不关注 | 合计 | |
青少年人 | 15 | ||
中老年人 | |||
合计 | 50 | 50 | 100 |
0.050 | 0.010 | 0.001 | |
3.841 | 6.635 | 10.828 |
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解题方法
【推荐1】的值表示空气中某种颗粒物的浓度,通常用来代表空气的污染情况,这个值越高,空气污染越严重,下表是某城市开展“绿色出行,健康生活”活动,居民每天采用“绿色出行”的人数与值的一组数据:
(1)已知“绿色出行”的人数和值有线性相关性,求关于的线性回归方程;(计算结果保留两位小数)
(2)若某日“绿色出行”的人数为10万人,请预测该市的值.(计算结果保留一位小数)
参考公式:
的值 | 90 | 70 | 50 | 40 | 30 | 20 |
“绿色出行”的人数(单位:万人) | 1 | 2 | 4 | 6 | 8 | 9 |
(2)若某日“绿色出行”的人数为10万人,请预测该市的值.(计算结果保留一位小数)
参考公式:
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解题方法
【推荐2】 甲、乙两名同学在对具有相关关系的两个变量进行回归分析时,得到如下数据.
甲发现表中散点集中在曲线附近(其中,是参数,且).他先设,将表中数据进行转换,得到新的成对数据,再用一元线性回归模型拟合;乙根据数据得到线性回归方程为.
(1)列出新的数据表,并求;
(2)在统计学中,我们通常计算不同回归模型的残差平方和(残差平方和用表示)来判断拟合效果,越小,拟合效果越好.乙同学计算出其模型的残差平方和为143.6,请你计算甲同学模型的残差平方和,并比较拟合效果.
(参考公式:,.)
4 | 6 | 8 | 10 | 12 | |
4 | 12 | 24 | 50 | 72 |
(1)列出新的数据表,并求;
(2)在统计学中,我们通常计算不同回归模型的残差平方和(残差平方和用表示)来判断拟合效果,越小,拟合效果越好.乙同学计算出其模型的残差平方和为143.6,请你计算甲同学模型的残差平方和,并比较拟合效果.
(参考公式:,.)
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解题方法
【推荐3】“双减”政策明确指出要通过阅读等活动,充分用好课后服务时间,为学有余力的学生拓展学习空间.某家庭有小明和小红两个孩子,父母每天为他们安排了自由阅读的时间,约定周一到周日每天的阅读时间不能比前一天少.为了调查两人自由阅读时间的情况,父亲记录了两人某周每天的阅读时间(单位:min),如下表所示,其中小明周日的阅读时间a忘了记录,但知道,.
(1)求小明这一周的阅读时间超过小红这一周的阅读时间的概率;
(2)根据小明这一周前6天的阅读时间,求其阅读时间y关于序号x的线性回归方程,并估计小明周日阅读时间a的值.
参考公式:回归方程中斜率与截距的最小二乘估计公式分别为,.
周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 | 周六 | 周日 | |
序号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
小明的阅读时间y/min | 16 | 20 | 20 | 25 | 30 | 36 | a |
小红的阅读时间z/min | 16 | 22 | 25 | 26 | 32 | 35 | 35 |
(2)根据小明这一周前6天的阅读时间,求其阅读时间y关于序号x的线性回归方程,并估计小明周日阅读时间a的值.
参考公式:回归方程中斜率与截距的最小二乘估计公式分别为,.
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