1 . “伟大的变革—庆祝改革开放周年大型展览”于年月日在中国国家博物馆闭幕,本次特展紧扣“改革开放年光辉历程”的主线,多角度、全景式描绘了我国改革开放年波澜壮阔的历史画卷.据统计,展览全程呈现出持续火爆的状态,现场观众累计达万人次,参展人数屡次创造国家博物馆参观纪录,网上展馆点击浏览总量达亿次.
下表是年月参观人数(单位:万人)统计表
根据表中数据回答下列问题:
(1)请将年月前半月(日)和后半月(日)参观人数统计对比茎叶图填补完整,并通过茎叶图比较两组数据方差的大小(不要求计算出具体值,得出结论即可);
(2)将年月参观人数数据用该天的对应日期作为样本编号,现从中抽样天的样本数据.若抽取的样本编号是以为公差的等差数列,且数列的第项为,求抽出的这个样本数据的平均值;
(3)根据国博以往展览数据及调查统计信息可知,单日入馆参观人数为(含,单位:万人)时,参观者的体验满意度最佳,在从中抽出的样本数据中随机抽取三天的数据,参观者的体验满意度为最佳的天数记为,求的分布列与期望.
下表是年月参观人数(单位:万人)统计表
日期 | ||||||||||||||
人数 | ||||||||||||||
日期 | ||||||||||||||
人数 |
根据表中数据回答下列问题:
(1)请将年月前半月(日)和后半月(日)参观人数统计对比茎叶图填补完整,并通过茎叶图比较两组数据方差的大小(不要求计算出具体值,得出结论即可);
(2)将年月参观人数数据用该天的对应日期作为样本编号,现从中抽样天的样本数据.若抽取的样本编号是以为公差的等差数列,且数列的第项为,求抽出的这个样本数据的平均值;
(3)根据国博以往展览数据及调查统计信息可知,单日入馆参观人数为(含,单位:万人)时,参观者的体验满意度最佳,在从中抽出的样本数据中随机抽取三天的数据,参观者的体验满意度为最佳的天数记为,求的分布列与期望.
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解题方法
2 . 新能源汽车已经走进我们的生活,逐渐为大家所青睐.现在有某品牌的新能源汽车在甲市进行预售,预售场面异常火爆,故该经销商采用竞价策略基本规则是:①竞价者都是网络报价,每个人并不知晓其他人的报价,也不知道参与竞价的总人数;②竞价采用“一月一期制”,当月竞价时间截止后,系统根据当期汽车配额,按照竞价人的出价从高到低分配名额.某人拟参加2020年6月份的汽车竞价,他为了预测最低成交价,根据网站的公告,统计了最近5个月参与竞价的人数(如下表)
(1)由收集数据的散点图发现,可用线性回归模型拟合竞价人数y(万人)与月份编号t之间的相关关系.请用最小二乘法求y关于t的线性回归方程:,并预测2020年6月份(月份编号为6)参与竞价的人数;
(2)某市场调研机构对200位拟参加2020年6月份汽车竞价人员的报价进行了一个抽样调查,得到如表所示的频数表:
(i)求这200位竞价人员报价的平均值和样本方差s2(同一区间的报价用该价格区间的中点值代替)
(ii)假设所有参与竞价人员的报价X可视为服从正态分布且μ与σ2可分别由(i)中所示的样本平均数及s2估计.若2020年月6份计划提供的新能源车辆数为3174,根据市场调研,最低成交价高于样本平均数,请你预测(需说明理由)最低成交价.
参考公式及数据:
①回归方程,其中
②
③若随机变量X服从正态分布则
.
月份 | 2020.01 | 2020.02 | 2020.03 | 2020.04 | 2020.05 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
竞拍人数(万人) | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.7 |
(1)由收集数据的散点图发现,可用线性回归模型拟合竞价人数y(万人)与月份编号t之间的相关关系.请用最小二乘法求y关于t的线性回归方程:,并预测2020年6月份(月份编号为6)参与竞价的人数;
(2)某市场调研机构对200位拟参加2020年6月份汽车竞价人员的报价进行了一个抽样调查,得到如表所示的频数表:
报价区间(万元) | ||||||
频数 | 20 | 60 | 60 | 30 | 20 | 10 |
(i)求这200位竞价人员报价的平均值和样本方差s2(同一区间的报价用该价格区间的中点值代替)
(ii)假设所有参与竞价人员的报价X可视为服从正态分布且μ与σ2可分别由(i)中所示的样本平均数及s2估计.若2020年月6份计划提供的新能源车辆数为3174,根据市场调研,最低成交价高于样本平均数,请你预测(需说明理由)最低成交价.
参考公式及数据:
①回归方程,其中
②
③若随机变量X服从正态分布则
.
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2020-06-12更新
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968次组卷
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3卷引用:重庆市第七中学2021届高三下学期高考仿真模拟数学试题