经常锻炼 | 不经常锻炼 | 总计 | |
男 | 35 | ||
女 | 25 | ||
总计 | 100 |
(1)完成上面的列联表,并根据列联表中的数据,判断能否有的把握认为该校学生是否经常锻炼与性别因素有关.
(2)若按分层抽样法从女生中抽取8人,再从8人中随机抽取2人进行访谈,求抽取的2人都不经常锻炼的概率.
附:,其中,.
0.1 | 0.05 | 0.01 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
性别 | 身高 | 合计 | |
低于170cm | 高于170cm | ||
女 | 14 | 7 | 21 |
男 | 8 | 11 | 19 |
合计 | 22 | 18 | 40 |
附:,n=a+b+c+d
α | 0.1 | 0.05 | 0.01 | 0.005 | 0.001 |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
3 . 某企业拥有甲、乙两条零件生产线,为了解零件质量情况,采用随机抽样方法从两条生产线共抽取180个零件,测量其尺寸(单位:)得到如下统计表,其中尺寸位于的零件为一等品,位于和的零件为二等品,否则零件为三等品.
生产线 | |||||||
甲 | 4 | 9 | 23 | 28 | 24 | 10 | 2 |
乙 | 2 | 14 | 15 | 17 | 16 | 15 | 1 |
(1)完成列联表,依据的独立性检验能否认为零件为一等品与生产线有关联?
一等品 | 非一等品 | |
甲 | ||
乙 |
(2)将样本频率视为概率,从甲、乙两条生产线中分别随机抽取2个零件,每次抽取零件互不影响,以表示这4个零件中一等品的数量,求的分布列和数学期望;
(3)已知该企业生产的零件随机装箱出售,每箱60个.产品出厂前,该企业可自愿选择是否对每箱零件进行检验.若执行检验,则每个零件的检验费用为5元,并将检验出的三等品更换为一等品或二等品;若不执行检验,则对卖出的每个三等品零件支付120元赔偿费用.现对一箱零件随机检验了10个,检出了1个三等品.将从两条生产线抽取的所有样本数据的频率视为概率,以整箱检验费用与赔偿费用之和的期望作为决策依据,是否需要对该箱余下的所有零件进行检验?请说明理由.
附,其中;.
喜欢天宫课堂 | 不喜欢天宫课堂 | |
男生 | 80 | 20 |
女生 | 70 | 30 |
A.从这200名学生中任选1人,已知选到的是男生,则他喜欢天宫课堂的概率为 |
B.用样本的频率估计概率,从全校学生中任选3人,恰有2人不喜欢天宫课堂的概率为 |
C.根据小概率值的独立性检验,认为喜欢天宫课堂与性别没有关联 |
D.对抽取的喜欢天宫课堂的学生进行天文知识测试,男生的平均成绩为80,女生的平均成绩为90,则参加测试的学生成绩的均值为85 |
喜欢跳舞 | 不喜欢跳舞 | |
女性 | 25 | 35 |
男性 | 5 | 25 |
(2)用样本估计总体,用本次调研中样本的频率代替概率,从2023年本市考生中随机抽取3人,设被抽取的3人中喜欢跳舞的人数为X,求X的分布列及数学期望.
附:,.
0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | |
2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 |
楼层 | 1楼 | 2楼 | 3楼 | 4楼 | 5楼 | |||||
意见 | 同意 | 不同意 | 同意 | 不同意 | 同意 | 不同意 | 同意 | 不同意 | 同意 | 不同意 |
户数 | 8 | 12 | 9 | 11 | 11 | 9 | 12 | 8 | 16 | 4 |
(1)完成列联表,并说明能否据此推断同意《方案》与居住楼层高于三层有关;
同意《方案》 | 不同意《方案》 | 合计 | |
四层或五层户数 | |||
一、二、三层户数 | |||
合计 |
附:.
0.050 | 0.010 | 0.001 | |
3.841 | 6.635 | 10.828 |
X | Y | 合计 | |
3 | 6 | 9 | |
m | 8 | ||
合计 | 14 |
A. | B. | C. | D. |
日均锻炼时间(分钟) | ||||||
总人数 | 15 | 60 | 90 | 75 | 45 | 15 |
性别 | 居民评价 | 合计 | |
非阳光社员 | 阳光社员 | ||
男 | |||
女 | 60 | 90 | |
合计 |
(3)将上述调查所得到的频率视为概率来估计全市居民的情况.现在从该市的居民中抽取5名居民,求其中恰有2名居民被评为“阳光社员”的概率;
参考公式:,其中.
参考数据:.
温度 | |||||
温度变量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售量(万份) | 0.3 | 0.3 | 0.5 | 0.9 | 1 |
(1)建立销售量关于温度变量的一元线性回归模型,并估计温度在,()区间时的该饮品的日销售量;
(附:)
(2)为了了解消费群体中男女对该饮品的喜欢程度,销售人员随机采访了220名消费者,将他们的意见进行统计,得到了2×2列联表为:
喜欢 | 一般 | 合计 | |
女 | 90 | 20 | 110 |
男 | 70 | 40 | 110 |
合计 | 160 | 60 | 220 |
附:,.
0.15 | 0.1 | 0.05 | 0.025 | 0.01 | 0.001 | |
k | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 10.828 |
根据频率分布直方图估计这100天的日均销售量.
a | 0.10 | 0.05 | 0.01 | 0.005 | 0.001 |
2.706 | 3.841 | 5.635 | 7.879 | 10.828 |
A.10 | B.11 | C.12 | D.13 |