男生 | 女生 | 合计 | |
被录取 | 20 | ||
未被录取 | |||
合计 |
(1)求;
(2)估计候选者面试成绩的平均数(同一组中的数据用该组区间的中点值为代表);
(3)在抽出的200名候选者的面试成绩中,若规定分数不低于80分的候选者为被录取的志愿者,已知这200名候选者中男生与女生人数相同,男生中有20人被录取,请补充列联表,并判断是否有的把握认为“候选者是否被录取与性别有关”.
附:,其中.
0.05 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
成绩/分 | [60,70) | [70,80) | [80,90) | [90,100] |
人数 | 60 | 70 | 50 | 20 |
分类 | 优秀 | 非优秀 | 总计 |
男生 | 30 | 70 | 100 |
女生 | 20 | 80 | 100 |
(2)经统计,用于学习亚运知识的时间(单位:时)与成绩(单位:分)之间的关系近似为线性相关关系,对部分参赛大学生用于学习亚运知识时间x与知识竞赛成绩y进行数据收集,如下表:
x/时 | 8 | 9 | 11 | 12 | 15 |
y/分 | 67 | 63 | 80 | 80 | 85 |
(3)A市某企业赞助了这次知识竞赛,给予每位参赛大学生一定的奖励,奖励方案有以下两种:
方案一:按竞赛成绩m进行分类奖励,当时,奖励100元;当时,奖励200元;当时,奖励300元.
方案二:利用抽奖的方式获得奖金,其中竞赛成绩低于样本中位数的只有1次抽奖机会,竞赛成绩不低于样本中位数的则有2次抽奖机会,其中每次抽奖抽中100元现金红包的概率均为,抽中200元现金红包的概率均为,且两次抽奖结果相互独立.
若每名参赛大学生只能选择一种奖励方案,试用样本的频率估计总体的概率,从数学期望的角度分析,每名参赛大学生选择哪种奖励方案更有利.
附:(其中;
0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
第(2)问中,,,,.
一周内健步走万步 | 一周内健步走万 | 总计 | |
45岁以上(含45岁) | 90 | ||
45岁以下 | |||
总计 | 200 |
(2)现从样本中45岁以上(含45岁)的人群中按一周内健步走的步数是否少于5万步用分层抽样法抽取8人做进一步访谈,然后从这8人中随机抽取2人填写调查问卷,求抽取的2人中恰有一人一周内健步走步数不少于5万步的概率.
附:
0.150 | 0.100 | 0.050 | 0.025 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 |
,其中.
终到正点率低于0.95 | 终到正点率不低于0.95 | |
甲公司生产的动车 | 100 | 200 |
乙公司生产的动车 | 110 | 190 |
(2)能否有90%的把握认为甲、乙两家公司生产的动车的终到正点率是否低于0.95与生产动车的公司有关?
附:.
0.100 | 0.050 | 0.010 | |
k | 2.706 | 3.841 | 6.635 |
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 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 02 |
(2)所有50名骑手在相同时间内完成订单数中,将完成订单数超过50记为“优秀”,不超过50记为“一般”,完成甲乙配送方案对应人数2×2列联表;
优秀 | 一般 | 总计 | |
甲配送方案 | |||
乙配送方案 | |||
总计 |
附:,其中.
0.05 | 0.010 | 0.005 | |
k | 3.841 | 6.635 | 7.879 |
非统计专业 | 统计专业 | |
男 | 13 | 10 |
女 | 7 | 20 |
0.500 | 0.400 | 0.250 | 0.150 | 0.100 | 0.050 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
k | 0.455 | 0.708 | 1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
A.模型1的相关指数为0.75 | B.模型2的相关指数为0.90 |
C.模型3的相关指数为0.25 | D.模型4的相关指数为0.55 |
满意 | 非常满意 | 合度 | |
男 | 18 | 7 | 25 |
女 | 6 | 19 | 25 |
合计 | 24 | 26 | 50 |
(2)能否有99.9%的把握认为性别和满意度有关?
0.050 | 0.010 | 0.001 | |
k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
月份 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 | 2022年2月 | 2022年3月 |
月份代码: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售量(单位:百辆) | 45 | 56 | 64 | 68 | 72 |
(2)求销售量与月份代码之间的线性回归方程,并预测2022年4月份该区域的销售量(单位:百辆)
参考数据:,,,参考公式:相关系数,
线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
A.设有一个经验回归直线方程,变量增加个单位时,平均减少个单位 |
B.相关指数越接近1拟合效果越差 |
C.残差平方和越小,拟合效果越好 |
D.已知一系列样本点()的经验回归直线方程,若样本点与的残差相等,则 |