1 . 为比较甲、乙两所学校学生的数学水平，采用简单随机抽样的方法抽取80名学生．通过测验得到了如表数据：

学校	数学成绩		合计
	不优秀	优秀
甲校	30	10	40
乙校	20	20	40
合计	50	30	80

(1)依据小概率值的独立性检验，分析两校学生中数学成绩优秀率之间是否存在差异；如果表中所有数据都扩大为原来的10倍．在相同的检验标准下，再用独立性检验推断学校和数学成绩之间的关联性，结论还一样吗？请你试着解释其中的原因．
(2)据调查，丙校学生数学成绩的优秀率为30%，且将频率视为概率、现根据甲、乙、丙三所学校总人数比例依次抽取了24人，30人，30人进行调查访谈．如果已知从中抽到了一名优秀学生，求该名学生来自丙校的概率．
附：临界值表：

α	0.1	0.05	0.01	0.005	0.001
xα	2.706	3.841	6.635	7.879	10.828

2 . 甲、乙两机床加工同一种零件，抽检得到它们加工后的零件尺寸X（单位：cm）及个数Y如下表：

零件尺寸X		1.01	1.02	1.03	1.04	1.05
零件个数Y	甲	6	14	17	17	6
	乙	m	8	8	8	22

由表中数据得Y关于X的线性回归方程为，其中合格零件尺寸为．
(1)求的值；
(2)是否有的把握认为加工零件的质量与甲、乙机床有关？
附：，．

	0.10	0.05	0.01
k	2.706	3.841	6.635

3 . 山西作为汾河文化的发源地，是我国文明古省，有山西老陈醋、平遥古城、杏花村汾酒等文化资源，山西文旅局相关工作人员通过自媒体以图片、短视频、视频等形式展示了汾河文化的魅力所在，其中大同刀削面为山西饮食文化的代表某校进行了有关是否喜欢吃山西大同刀削面的调查问卷，并从参与调查的同学中随机抽取了男、女各100名同学进行分析，从而得到如下列联表（单位：人）：

性别	喜欢情况		合计
	喜欢	不喜欢
男同学		60
女同学	20
合计	60	140

(1)完善列联表并依据小概率值的独立性检验，能否认为该校同学对山西大同刀削面的喜欢情况与性别有关联？
(2)用分层随机抽样的方法，从喜欢和不喜欢吃山西大同刀削面的同学中随机抽取10人，再从这10人中随机抽取3人进一步调查，设其中不喜欢吃山西大同刀削面的人数为X，求随机变量X的分布列和数学期望．
附：，其中．

	0.10	0.01	0.001
	2.706	6.635	10.828

5 . 判断正误，正确的写“正确”，错误的写“错误”.
（1）分类变量中的变量与函数中的变量是同一概念.(      )
（2）列联表中的数据是两个分类变量的频数.(      )
（3）列联表、频率分析法、等高条形图都可初步分析两分类变量是否有关系.(      )
（4）列联表只有4个格子. (     )
（5）的大小是判断事件A与B是否相关的统计量.(     )
（6）当时有的把握说事件A与B有关.(      )

6 . 为研究高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，运用列联表进行检验，经计算，参考下表，则认为“性别与喜欢数学有关”犯错误的概率不超过（       ）

	0.100	0.050	0.025	0.010	0.001
	2.706	3.841	5.024	6.635	10.828

A．

B．

C．

D．

7 . 一医疗团队为研究某地的一种地方性疾病与当地居民的卫生习惯(卫生习惯分为良好和不够良好两类)的关系，在已患该疾病的病例中随机调查了100例(称为病例组)，同时在未患该疾病的人群中随机调查了100人(称为对照组)，得到如下数据：

	不够良好	良好
病例组	40	60
对照组	10	90

(1)能否有99%的把握认为患该疾病群体与未患该疾病群体的卫生习惯有差异？
(2)从该地的人群中任选一人，A表示事件“选到的人卫生习惯不够良好”，B表示事件“选到的人患有该疾病”，与的比值是卫生习惯不够良好对患该疾病风险程度的一项度量指标，记该指标为R.
① 证明：R＝·；
② 利用该调查数据，给出P(A|B)，P(A|)的估计值，并利用①的结果给出R的估计值．

8 . 为了检测产品质量，某企业从甲、乙两条生产线上分别抽取200件产品作为样本，检测其质量指标值，质量指标值的范围为．根据该产品的质量标准，规定质量指标值在内的产品为“优等品”，否则为“非优等品”．抽样统计后得到的数据如下：

质量指标值
甲生产线生产的产品数量	4	9	15	32	76	64
乙生产线生产的产品数量	6	7	22	45	67	53

(1)将下面的列联表补充完整；

	优等品	非优等品	合计
甲生产线生产的产品数量
乙生产线生产的产品数量
合计

(2)根据独立性检验的思想，判断能否有99%的把握认为产品是否为“优等品”与生产线有关．
附：，其中．

	0.050	0.010	0.005
k	3.841	6.635	7.879

10 . 判断正误，正确的填“正确”，错误的填“错误”．
（1）分类变量中的变量与函数的变量是同一概念．(      )
（2）等高堆积条形图可初步分析两分类变量是否有关系，而独立性检验中取值则可通过统计表从数据上说明两分类变量的相关性的大小．(       )
（3）事件A与B的独立性检验无关，即两个事件互不影响．(      )
（4）的大小是判断事件A与B是否相关的统计量．(      )
（5）概率值越小，临界值越大．(      )
（6）独立性检验的思想类似于反证法．(      )
（7）独立性检验的结论是有多大的把握认为两个分类变量有关系．(        )