1 . 根据分类变量与的成对样本数据，计算得到.依据的独立性检验，结论为（       ）

A．变量与独立

B．变量与独立，这个结论犯错误的概率不超过

C．变量与不独立

D．变量与不独立，这个结论犯错误的概率不超过

2 . 根据分类变量与的观测数据，计算得到.依据的独立性检验，结论为（       ）

A．变量与不独立，这个结论犯错误的概率不超过

B．变量与不独立，这个结论犯错误的概率不超过

C．变量与独立，这个结论犯错误的概率不超过

D．变量与独立，这个结论犯错误的概率不超过

3 . 某校为了研究学生的性别和对待某一活动的态度（支持与不支持）的关系，运用2×2列联表进行独立性检验．经计算，则所得到的统计学结论是：有（       ）的把握认为“学生性别与支持该活动有关系”．

	0.100	0.050	0.025	0.010	0.001
	2.706	3.841	5.024	6.635	10.828

A．2.5%

B．1%

C．97.5%

D．99%

4 . 某校高二年级羽毛球社团为了解喜欢羽毛球运动是否与性别有关，随机在高二年级抽取了若干人进行调查.已知抽取的女生人数是男生人数的3倍，其中女生喜爱羽毛球运动的人数占女生人数的，男生喜爱羽毛球运动的人数占男生人数的.若本次调查得出“在犯错误的概率不超过0.05的前提下，认为喜爱羽毛球运动与性别有关”的结论，则被调查的男生至少有（       ）
参考公式及数据：.

	0.10	0.05	0.01	0.005	0.001
	2.706	3.841	6.635	7.879	10.828

A．35人

B．32人

C．31人

D．30人

5 . 给出以下四个命题：
①在回归分析中，可用相关指数的值判断模型的拟合效果，越大，模型的拟合效果越好；
②回归模型中离差是实际值与估计值的差，离差点所在的带状区域宽度越窄，说明模型拟合精度越高；
③在一组样本数据（，不全相等）的散点图中，若所有样本点都在直线上，则这组样本数据的线性相关系数为；
④对分类变量与的统计量来说，值越小，判断“与有关系”的把握程度越大.
其中，真命题的个数为（       ）

A．

B．

C．

D．

6 . 经研究表明健康的饮食和科学的运动能够有效减少低密度脂蛋白浓度．为了调查某地青年人的低密度脂蛋白浓度是否与肥胖有关，随机调查该地100名青年大，得到2×2列联表如下：

	肥胖	不肥胖	总计
低密度脂蛋白不高于3.1mmol/L	10	65	75
低密度脂蛋白高于3.1mmol/L	10	15	25
总计	20	80	100

由此得出的正确结论是（       ）

A．在犯错误的概率不超过0.5%的前提下，认为“该地青年人的低密度脂蛋白浓度与肥胖有关”

B．在犯错误的概率不超过0.5%的前提下，认为“该地青年人的低密度脂蛋白浓度与肥胖无关”

C．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“该地青年人的低密度脂蛋白浓度与肥胖有关”

D．在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“该地青年人的低密度脂蛋白浓度与肥胖无关”

7 . 某市为了研究该市空气中的PM2.5浓度和浓度之间的关系，环境监测部门对该市空气质量进行调研，随机抽查了100天空气中的PM2.5浓度和浓度（单位：），得到如下所示的列联表：

	0.05	0.01	0.001
	3.841	6.635	10.828

其中，，经计算
则下列结论错误的是（       ）

A．该市一天空气中PM2.5浓度不超过，且浓度不超过的概率估计值是0.64

B．若列联表中的天数都扩大到原来的10倍，的观测值不会发生变化

C．有超过99%的把握认为该市一天空气中PM2.5浓度与浓度有关

D．在犯错的概率不超过1%的条件下，认为该市一天空气中PM2.5浓度与浓度有关

8 . 根据分类变量与的成对样本数据，计算得到.依据的独立性检验，结论为（       ）

A．变量与不独立

B．变量与不独立，这个结论犯错误的概率不超过

C．变量与独立

D．变量与独立，这个结论犯错误的概率不超过

10 . 在一次独立性检验中得到如下列联表：

	A1	A2	总计
B1	200	800	1000
B2	180	a	180＋a
总计	380	800＋a	1180＋a

若这两个分类变量A和B没有关系，则a的可能值是（       ）

A．200	B．720
C．100	D．180