桌面上放有一个四个面分别标有字母A,B,C,D的正四面体.若将该正四面体轻轻推倒,其与桌面接触的面会随之更换,且其他各面与桌面接触的可能性均相等.现将该正四面体标有字母的面与桌面接触,每次将其轻轻推倒后,标有字母B,C,D的面等可能地与桌面接触.将该正四面体推倒次后,记事件“标有字母B,C,D的三个面均与桌面有过接触”发生的概率为.
(1)当时,记标有字母B,C,D的三个面与桌面有过接触的面的个数为随机变量;当时,记标有字母B,C,D的三个面与桌面有过接触的面的个数为随机变量,求随机变量X,Y的数学期望;
(2)记,若存在实数,使得数列为等比数列,求实数的值,并求.
(1)当时,记标有字母B,C,D的三个面与桌面有过接触的面的个数为随机变量;当时,记标有字母B,C,D的三个面与桌面有过接触的面的个数为随机变量,求随机变量X,Y的数学期望;
(2)记,若存在实数,使得数列为等比数列,求实数的值,并求.
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更新时间:2024-01-02 23:18:44
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【推荐1】在等差数列{an}中,公差d≠0,a1=7,且a2,a5,a10成等比数列.
(1)求数列{an}的通项公式及其前n项和Sn;
(2)若,求数列{bn}的前n项和Tn.
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(2)若,求数列{bn}的前n项和Tn.
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【推荐2】已知等差数列的首项,公差.且,,分别是等比数列的,,.
(1)求数列与的通项公式;
(2)设数列对任意自然数均有成立,求的值.
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【推荐1】已知是各项均为正数的等比数列,其前项和为,,,,成等差数列.
(1)求数列的通项公式;
(2)若,求数列的前项和.
(1)求数列的通项公式;
(2)若,求数列的前项和.
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【推荐2】设数列的前项和为,已知.
(1)求的值,并求数列的通项公式;
(2)若数列为等差数列,且,.设,数列的前项和为,证明:对任意,是一个与无关的常数.
(1)求的值,并求数列的通项公式;
(2)若数列为等差数列,且,.设,数列的前项和为,证明:对任意,是一个与无关的常数.
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【推荐1】某地4个蔬菜大棚顶部,阳光照在一棵棵茁壮生长的蔬菜上.这些采用水培、无土栽培方式种植的各类蔬菜,成为该地区居民争相购买的对象.过去50周的资料显示,该地周光照量(小时)都在30以上.其中不足50的周数大约有5周,不低于50且不超过70的周数大约有35周,超过70的大约有10周.根据统计某种改良黄瓜每个蔬菜大棚增加量(百斤)与每个蔬菜大棚使用农夫1号液体肥料(千克)之间对应数据为如图所示的折线图:
(Ⅰ)依据数据的折线图,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;并根据所求线性回归方程,估计如果每个蔬菜大棚使用农夫1号肥料10千克,则这种改良黄瓜每个蔬菜大棚增加量是多少斤?
(Ⅱ)因蔬菜大棚对光照要求较大,某光照控制仪商家为应对恶劣天气对光照的影响,为该基地提供了部分光照控制仪,该商家希望安装的光照控制仪尽可能运行,但每周光照控制仪最多可运行台数受周光照量限制,并有如下关系:
若某台光照控制仪运行,则该台光照控制仪周利润为5000元;若某台光照控制仪未运行,则该台光照控制仪周亏损800元,欲使商家周总利润的均值达到最大,应安装光照控制仪多少台?
附:回归方程系数公式:.
(Ⅰ)依据数据的折线图,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;并根据所求线性回归方程,估计如果每个蔬菜大棚使用农夫1号肥料10千克,则这种改良黄瓜每个蔬菜大棚增加量是多少斤?
(Ⅱ)因蔬菜大棚对光照要求较大,某光照控制仪商家为应对恶劣天气对光照的影响,为该基地提供了部分光照控制仪,该商家希望安装的光照控制仪尽可能运行,但每周光照控制仪最多可运行台数受周光照量限制,并有如下关系:
周光照量(单位:小时) | |||
光照控制仪最多可运行台数 | 3 | 2 | 1 |
附:回归方程系数公式:.
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【推荐2】单板滑雪U型池比赛是2022年北京冬奥会比赛中的一个项目,进入决赛阶段的运动员按照预赛成绩由低到高的出场顺序轮流进行三次滑行,裁判员根据运动员的腾空高度、完成的动作难度和效果进行评分,最终取单次最高分作为比赛成绩.现有运动员甲、乙两人在2021年A赛季中单板滑雪U型池成绩如下表:
假设甲、乙两人每次比赛成绩相互独立.
(1)从上表5站中任意选取2站,用X表示这2站中甲的成绩高于乙的成绩的站数,求X的分布列和数学期望;
(2)请从甲、乙2人中推荐1人参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛,并说明你的理由(言之有理即可);
(3)根据大数据分析得知,如果让运动员甲参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛,他在北京冬奥会单板滑雪U型池比赛的成绩X近似服从正态分布,其中、可用他在2021年A赛季中单板滑雪U型池的平均成绩与方差近似代替,求运动员甲参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛的成绩在86分~92分的概率.
附:①若随机变量X服从正态分布,则,,.
②方差,其中为,,…,的平均数.
分站 | 运动员甲的三次滑行成绩 | 运动员乙的三次滑行成绩 | ||||
第1次 | 第2次 | 第3次 | 第1次 | 第2次 | 第3次 | |
第1站 | 80.20 | 85.00 | 83.03 | 80.11 | 88.00 | 79.02 |
第2站 | 82.13 | 86.31 | 89.00 | 79.32 | 81.22 | 88.00 |
第3站 | 79.10 | 80.01 | 87.00 | 88.50 | 75.36 | 87.10 |
第4站 | 84.02 | 91.00 | 86.71 | 75.13 | 88.00 | 81.01 |
第5站 | 80.02 | 79.36 | 88.00 | 85.40 | 86.04 | 87.50 |
(1)从上表5站中任意选取2站,用X表示这2站中甲的成绩高于乙的成绩的站数,求X的分布列和数学期望;
(2)请从甲、乙2人中推荐1人参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛,并说明你的理由(言之有理即可);
(3)根据大数据分析得知,如果让运动员甲参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛,他在北京冬奥会单板滑雪U型池比赛的成绩X近似服从正态分布,其中、可用他在2021年A赛季中单板滑雪U型池的平均成绩与方差近似代替,求运动员甲参加2022年北京冬奥会单板滑雪U型池比赛的成绩在86分~92分的概率.
附:①若随机变量X服从正态分布,则,,.
②方差,其中为,,…,的平均数.
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