1 . 判断正误（正确的填“正确”，错误的填“错误”）
（1）吸烟人群是否与性别有关系，可以用独立性检验解决．(        )
（2）在独立性检验中，若χ²越大，则两个变量有关的可能性越大．(        )
（3）2×2列联表是借助两个分类变量之间频率大小差异说明两个变量之间是否有关．(        )
（4）应用独立性检验的基本思想对两个变量间的关系作出的推断一定是正确的．(        )

2 . 某校团委对“学生性别和喜欢网络游戏是否有关”作了一次调查，其中被调查的男女生人数相同，男生喜欢网络游戏的人数占男生人数的，女生喜欢网络游戏的人数占女生人数的.若根据独立性检验认为喜欢网络游戏和性别有关，且此推断犯错误的概率超过0.01但不超过0.05，则被调查的学生中男生可能有_________人.（请将所有可能的结果都填在横线上）
附表：，其中.

	0.050	0.010
	3.841	6.635

3 . 某研究所将某一型号的疫苗用在小白鼠身上进行科研和临床实验，得到统计数据如下表：

	未感染R病毒	感染R病毒	总计
未注射疫苗	20	x	A
注射疫苗	30	y	B
合计	50	50	100

现从所有试验小白鼠中任取一只，取到“注射疫苗”小白鼠的概率.
(1)求2×2列联表中的数据x、y、A、B的值；
(2)能否有99.9%的把握认为注射此种疫苗对预防R病毒有效？
附表：

	0.05	0.01	0.005	0.001
	3.841	6.635	7.879	10.828

4 . 在研究某高中高三年级学生的性别与是否喜欢某学科的关系时，总共调查了N个学生（），其中男女学生各半，男生中60%表示喜欢该学科，其余表示不喜欢；女生中40%表示喜欢该学科，其余表示不喜欢．若有99.9%把握认为性别与是否喜欢该学科有关，则可以推测N的最小值为（       ）
附，

	0.050	0.010	0.001
	3.841	6.635	10.828

A．400

B．300

C．200

D．100

5 . 随着视频传输和移动通信技术的日益成熟、以及新冠疫情的推动，直播＋电商的模式正在全球范围内掀起热潮．目前，国际上Amazon、Rakuten等电商平台和以Facebook为代表的社交类平台都纷纷上线了直播电商业务；在国内，淘宝、京东、抖音、拼多多、苏宁等众多平台都已成为该赛道内的玩家．根据中研产业研究院《2020-2025年中国直播电商行业市场深度分析及投资战略咨询研究报告》显示，2020年上半年，“直播经济”业态主要岗位的人才达到2019年同期的2.4倍；2020年“6·18”期间，带货主播和直播运营两大岗位高达去年同期的11.6倍．针对这一市场现象，为了加强监管，相关管理部门推出了针对电商的商品和服务的评价体系．现从评价系统中选出200次成功交易，并对其评价进行统计，对商品的好评率为0.6，对服务的好评率为0.75，其中对商品和服务都做出好评的交易为80次．
（1）请完成关于商品和服务评价的列联表，并判断能否在犯错误的概率不超过0.001的前提下，认为商品好评与服务好评有关？

	对服务好评	对服务不满意	合计
对商品好评	80
对商品不满意		10
合计			200

（2）若将频率视为概率，某人在该购物平台上进行的3次购物中，设对商品和服务全为好评的次数为随机变量X，求对商品和服务全为好评的次数X的分布列和数学期望．
附临界值表：

	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
k	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

的观测值：（其中）

6 . 为了研究高三年级学生的性别和身高是否大于170cm的问题，得到某中学高三年级学生的性别和身高的所有观测数据所对应的列联表如下：
单位：人

性别	身高		合计
	低于170cm	不低于170cm
女	81	16	97
男	28	75	103
合计	109	91	200

（1）请画出列联表的等高堆积条形图，判断该中学高三年级学生的性别和身高是否有关联．如果结论是性别与身高有关联，请解释它们之间如何相互影响．
（2）身高变量是数值型变量还是分类变量？为什么？

7 . 某商场为提高服务质量，随机调查了50名男顾客和50名女顾客，每位顾客对该商场的服务给出满意或不满意的评价，得到下面列联表：

	满意	不满意
男顾客	40	10
女顾客	30	20

（1）分别估计男、女顾客对该商场服务满意的概率；

（2）能否有95%的把握认为男、女顾客对该商场服务的评价有差异？

附：．

P（K2≥k）	0.050	0.010	0.001
k	3.841	6.635	10.828

8 . 某科研机构为了研究中年人秃发与患心脏病是否有关,随机调查了一些中年人的情况,具体数据如表,根据表中数据则可判定秃发与患心脏病有关,那么这种判定出错的可能性为(　　)

患心脏病情况 秃发情况	患心脏病	无心脏病
秃发	20	300
不秃发	5	450

A．0.1	B．0.05
C．0.01	D．0.99