【推荐1】“双十一”已经成为网民们的网购狂欢节，某电子商务平台对某市的网民在今年“双十一”的网购情况进行摸底调查，用随机抽样的方法抽取了100人，其消费金额（百元）的频率分布直方图如图所示：

（1）求网民消费金额的平均值和中位数；
（2）把下表中空格里的数填上，能否有90%的把握认为网购消费与性别有关；

【推荐2】王师傅为响应国家开展全民健身运动的号召，每天坚持“健步走”，并用计步器对每天的“健步走”步数进行统计，他从某个月中随机抽取10天“健步走”的步数，绘制出的频率分布直方图如图所示.

（1）试估计该月王师傅每天“健步走”的步数的中位数及平均数（精确到小数点后1位）；
（2）某健康组织对“健步走”结果的评价标准为：

每天的步数分组 （千步）
评价级别	及格	良好	优秀

现从这10天中随机抽取2天，求这2天的“健步走”结果不属于同一评价级别的概率.

【推荐3】某学校高三有名学生，按性别分层抽样从高三学生中抽取名男生，名女生期未某学科的考试成绩，得到如下所示男生成绩的频率分布直方图和女生成绩的茎叶图.
     
（1）试计算男生考试成绩的平均分与女生考试成绩的中位数（每组数据取区间的中点值）；
（2）根据频率分布直方图可以认为，男生这次考试的成绩服从正态分布，试计算男生成绩落在区间内的概率及全校考试成绩在内的男生的人数（结果保留整数）；
（3）若从抽取的名学生中考试成绩优势（分以上包括分）的学生中再选取名学生，作学习经验交流，记抽取的男生人数为，求的分布列与数学期望.
参考数据，若，则，，.

【推荐1】年月某市进行了高中各年级学生的“国家体质健康测试”．现有名（男生名，女生名）学生的测试成绩，根据性别按分层抽样的方法抽取名学生进行分析，得到如下统计图表：
男生测试情况：

抽样情况	免试（病残等）	不合格	合格	良好	优秀
人数

女生测试情况：

抽样情况	免试（病残等）	不合格	合格	良好	优秀
人数

（1）现从抽取的名且测试成绩为优秀的学生中随机挑选两名学生，求选出的这两名学生恰好是一男一女的概率；
（2）若测试成绩为良好或优秀的学生为“体育达人”，其他成绩的学生（含病残等免试学生）为“非体育达人”．根据以上统计数据填写下面的列联表，并回答能否在犯错误的概率不超过的前提下认为是否为体育达人与性别有关？

	男生	女生	总计
体育达人
非体育达人
总计

附：，．

【推荐2】某调查机构为了解人们某个产品的使用情况是否与性别有关，在网上进行了问卷调查，在调查结果中随机抽取了50份进行统计，得到如下列联表：

	男性	女性	合计
使用	15	5	20
不使用	10	20	30
合计	25	25	50

（1）请根据调查结果分①析：你有多大把握认为使用该产品与性别有关；
（2）在不使用该产品的人中，按性别用分层抽样抽取6人，再从这6人中随机抽取2人参加某项活动，求这2人中恰有一位女性的概率.
附：

	0.010	0.005	0.001
	6.635	7.879	10.828

【推荐3】2018 年1月16日，由新华网和中国财经领袖联盟联合主办的2017中国财经年度人物评选结果揭晓，某知名网站财经频道为了解公众对这些年度人物是否了解，利用网络平台进行了调查，并从参与调查者中随机选出人，把这人分为 两类（类表示对这些年度人物比较了解，类表示对这些年度人物不太了解），并制成如下表格：

年龄段	岁～岁	岁～岁	岁～岁	岁～岁
人数
类所占比例

（1）若按照年龄段进行分层抽样，从这人中选出人进行访谈，并从这人中随机选出两名幸运者给予奖励.求其中一名幸运者的年龄在岁～岁之间，另一名幸运者的年龄在岁～岁之间的概率；(注：从人中随机选出人,共有种不同选法)
（2）如果把年龄在 岁～岁之间的人称为青少年，年龄在岁～岁之间的人称为中老年，则能否在犯错误的概率不超过的前提下认为青少年与中老年人在对财经年度人物的了解程度上有差异？
参考数据：，其中

【推荐1】
指数是用体重公斤数除以身高米数的平方得出的数字，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.对于高中男体育特长生而言，当数值大于或等于20.5时，我们说体重较重，当数值小于20.5时，我们说体重较轻，身高大于或等于170cm我们说身高较高，身高小于170cm我们说身高较矮.
（1）已知某高中共有32名男体育特长生，其身高与指数的数据如散点图，请根据所得信息，完成下述列联表，并判断是否有的把握认为男生的身高对指数有影响.

	身高较矮	身高较高	合计
体重较轻
体重较重
合计

（2）①从上述32名男体育特长生中随机选取8名，其身高和体重的数据如表所示：

编号	1	2	3	4	5	6	7	8
身高（）	166	167	160	173	178	169	158	173
体重（）	57	58	53	61	66	57	50	66

根据最小二乘法的思想与公式求得线性回归方程为.利用已经求得的线性回归方程，请完善下列残差表，并求（解释变量（身高）对于预报变量（体重）变化的贡献值）（保留两位有效数字）；

编号	1	2	3	4	5	6	7	8
体重（kg）	57	58	53	61	66	57	50	66
残差

②通过残差分析，对于残差的最大（绝对值）的那组数据，需要确认在样本点的采集中是否有人为的错误，已知通过重新采集发现，该组数据的体重应该为（）.小明重新根据最小二乘法的思想与公式，已算出，请在小明所算的基础上求出男体育特长生的身高与体重的线性回归方程.
参考数据：
，，
，，
参考公式：，，，，（）

	0.10	0.05	0.01	0.005
	2.706	3.811	6.635	7.879

【推荐2】某地为了解高三学生运动量是否达标，随机抽取了200名同学进行调查，得到数据如下：在120名男生中，运动量达标的有60人；在80名女生中，运动量未达标的有50人.
（1）完成下面的列联表，并判断是否有的把握认为运动量达标与性别有关.

	运动量达标	运动量未达标	合计
男生人数
女生人数
合计

（2）以上述数据样本来估计总体，现从该地的所有高三学生（人数众多）中逐一随机抽取3人，记这3人中运动量达标的男生人数为随机变量X，若每次抽取的结果是相互独立的，求X的分布列和数学期望.
参考公式与数据：
，其中.

	0.100	0.050	0.025	0.010	0.005
	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879

【推荐3】为加强环境保护，治理空气污染，环境监测部门对某市空气质量进行调研，随机抽查了100天空气中的PM2.5和浓度（单位：），得下表：

SO2 PM2.5	[0，50]	(50，150]	(150，475]
[0，35]	32	18	4
(35，75]	6	8	12
(75，115]	3	7	10

（1） 根据所给数据，完成下面2×2列联表：

SO2 PM2.5	[0，150]	(150，475]
[0，75]
(75，115]

并估计事件“该市空气中PM2.5浓度不超过75，且SO₂浓度不超过150”的概率；
（2）根据（1）中的列联表，判断是否有99%的把握认为该市一天空气中PM2.5浓度与SO₂浓度有关．

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

附：