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解析
| 共计 370 道试题
1 . 纯电动汽车、混合电动汽车及燃料电池电动汽车均为新能源汽车,近几年某地区新能源汽车保有量呈快速增长的态势,下表为2018~2022年该地区新能源汽车及纯电动汽车的保有量(单位:万辆),其中2018~2022年对应的年份编号依次为
年份编号12345
该地区新能源汽车保有量1.52.63.44.97.8
该地区纯电动汽车保有量1.32.12.84.06.4
(1)由上表数据可知,可用指数函数模型拟合的关系,请建立关于的回归方程(的值精确到0.1),并预测2023年该地区新能源汽车保有量能否超过10万辆;
(2)从表中数据可以看出2018~2022年,该地区新能源汽车保有量中纯电动汽车保有量占比均超过80%,说明纯电动汽车一直是新能源汽车的主流产品.若甲、乙、丙3人从2018~2022年中各随机选取1个年份(可以重复选取),记取到满足的年份的个数为,求的分布列及数学期望.
参考数据:
1.2522.621.11.511.4
其中
参考公式:对一组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
2023-05-19更新 | 968次组卷 | 3卷引用:安徽省A10联盟2023届高三最后一卷数学试题
2 . 强基计划主要选拔培养有志于服务国家重大战略需求且综合素质或基础学科拔尖的学生,聚焦高端芯片与软件、智能科技、新材料、先进制造和国家安全等关键领域,由有关高校结合自身办学特色,合理安排招生.强基计划的校考由试点高校自主命题,校考过程中通过笔试才能进入面试环节.
(1)某研究机构为了更好地服务于高三学生,随机抽取了某校5名高三学生,对其记忆力测试指标和分析判断力测试指标进行统计分析,得到下表数据:

7

9

10

11

13

3

4

5

6

7

请用线性相关系数判断该组数据中之间的关系是否可用线性回归模型进行拟合;(精确到
(2)现有甲、乙两所高校的笔试环节都设有三门考试科目,某考生参加每门科目考试是否通过相互独立.若该考生报考甲高校,每门笔试科目通过的概率均为;该考生报考乙高校,每门笔试科目通过的概率依次为,其中.若该考生只能报考甲、乙两所高校中的一所,以笔试中通过的科目数的数学期望为依据作出决策,得知该考生更有希望通过乙大学的笔试,求的取值范围.
参考数据:
参考公式:线性相关系数:.一般地,时,认为两个变量之间存在较强的线性相关关系.
2023-05-07更新 | 788次组卷 | 5卷引用:安徽省马鞍山市2023届高三三模数学试题
3 . 近年我国新能源产业的发展取得了有目共睹的巨大成果.2020年国务院在正式发布的《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》中提出,到2025年,新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右.力争经过15年的持续努力,使纯电动汽车成为新销售车辆的主流.在此大背景下,某市新能源汽车保有量持续增加,有关部门将该市从2018年到2022年新能源汽车保有量y(单位:万辆)作了统计,得到y与年份代码t(如代表2018年)的统计表如下所示.

t

1

2

3

4

5

y

1.5

3.2

4

5.3

6

(1)请通过计算相关系数r说明yt具有较强的线性相关性;(若,则变量间具有较强的线性相关性)
(2)求出线性回归方程,并预测2023年新能源汽车的保有量.
参考公式:相关系数;回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
参考数据:
2023-05-06更新 | 840次组卷 | 4卷引用:安徽省滁州市定远县育才学校2023届高考冲刺数学试卷(四)
4 . 长征七号A运载火箭将测发周期由32天缩减到26天,进一步提高了火箭发射效率.科研人员为研究传统依次测试与合并测试是否能达到相同的效果,进行了30次传统依次测试模拟实验和50次合并测试模拟实验,对是否符合发射状态得到如下数据:

符合发射状态

不符合发射状态

传统依次测试

5m

5

合并测试

40

2m

(1)求m的值;
(2)能否有99%的把握认为发射状态与测试方式有关?
(3)为进一步分析合并测试是否是影响符合发射状态的技术原因,在50次合并测试模拟实验中,用分层抽样的方法抽取10次模拟实验,再从这10次模拟实验中随机抽取3次进行复盘分析,记抽到不符合发射状态的模拟实验的次数为X,求X的分布列及期望.
附:

0.050

0.010

0.001

k

3.841

6.635

10.828

2023-04-26更新 | 1049次组卷 | 3卷引用:安徽省2023届4月模拟数学试题
5 . 2022年卡塔尔世界杯是第二十二届世界杯足球赛,是历史上首次在卡塔尔和中东国家境内举行、也是第二次在亚洲举行的世界杯足球赛.卡塔尔世界杯后,某校为了激发学生对足球的兴趣,组建了足球社团.足球社团为了解学生喜欢足球是否与性别有关,随机抽取了男、女同学各100名进行调查,统计得出的数据如下表:

喜欢足球

不喜欢足球

合计

男生

50

女生

25

合计

(1)根据所给数据完成上表,试根据小概率值的独立性检验,分析该校学生喜欢足球与性别是否有关.
(2)社团指导老师从喜欢足球的学生中抽取了2名男生和1名女生示范点球,已知男生进球的概率为,女生进球的概率为,每人踢球一次,假设各人踢球相互独立,求3人进球总次数的分布列和数学期望.
附:

0.050

0.010

0.001

3.841

6.635

10.828

6 . 旅游承载着人们对美好生活的向往.随着近些年人们收入和消费水平不断提高,对品质生活的需求也日益升级,旅游市场开启了快速增长的时代.某旅游景区为吸引旅客,提供了两条路线方案.该景区为进一步了解旅客对这套路线的选择情况和满意度评价(“好”或“一般”),对300名的旅客的路线选择和评价进行了统计,如下表:
路线路线合计
一般一般
2055120
9040180
合计5075300
(1)填补上面的统计表中的空缺数据,并依据小概率值的独立性检验,能否认为对两条路线的选择与性别有关?
(2)某人计划到该景区旅游,预先在网上了解两条路线的评价,假设他分别看了两条路线各三条评价(评价好或一般的可能性以前面统计的比例为参考),若评价为“好”的计5分,评价为“一般”的计2分,以期望值作为参考,那么你认为这个人会选择哪一条线路.请用计算说明理由.
附:,其中.
0.1000.0500.0100.001
2.7063.8416.63510.828
7 . 为响应国家使用新能源的号召,促进“碳达峰碳中和”的目标实现,某汽车生产企业在积极上市四款新能源汽车后,对它们进行了市场调研.该企业研发部门从购买这四款车的车主中随机抽取了50人,让车主对所购汽车的性能进行评分,每款车的性能都有1分、2分、3分、4分、5分五个等级,各评分及相应人数的统计结果如下表.
                            性能评分
汽车款式

1

2

3

4

5

基础班

基础版1

2

2

3

1

0

基础版2

4

4

5

3

1

豪华版

豪华版1

1

3

5

4

1

豪华版2

0

0

3

5

3

(1)求所抽车主对这四款车性能评分的平均数和第90百分位数;
(2)当评分不小于4时,认为该款车性能优秀,否则认为性能一般.根据上述样本数据,完成以下列联表,并依据的独立性检验,能否认为汽车的性能与款式有关?并解释所得结论的实际含义.

汽车性能

汽车款式

合计

基础班

豪华版

一般

优秀

合计

(3)为提高这四款新车的性能,现从样本评分不大于2的基础版车主中,随机抽取3人征求意见,记X为其中基础版1车主的人数,求X的分布列及数学期望.
附:.

0.10

0.05

0.01

0.005

2.706

3.841

6.635

7.879

8 . 放行准点率是衡量机场运行效率和服务质量的重要指标之一.某机场自2012年起采取相关策略优化各个服务环节,运行效率不断提升.以下是根据近10年年份数与该机场飞往A地航班放行准点率)(单位:百分比)的统计数据所作的散点图及经过初步处理后得到的一些统计量的值.

2017.580.41.540703145.01621254.227.71226.8
其中
(1)根据散点图判断,哪一个适宜作为该机场飞往A地航班放行准点率y关于年份数x的经验回归方程类型(给出判断即可,不必说明理由),并根据表中数据建立经验回归方程,由此预测2023年该机场飞往A地的航班放行准点率.
(2)已知2023年该机场飞往A地、B地和其他地区的航班比例分别为0.2、0.2和0.6.若以(1)中的预测值作为2023年该机场飞往A地航班放行准点率的估计值,且2023年该机场飞往B地及其他地区(不包含AB两地)航班放行准点率的估计值分别为,试解决以下问题:
(i)现从2023年在该机场起飞的航班中随机抽取一个,求该航班准点放行的概率;
(ii)若2023年某航班在该机场准点放行,判断该航班飞往A地、B地、其他地区等三种情况中的哪种情况的可能性最大,说明你的理由.
附:(1)对于一组数据,…,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
参考数据:.
9 . 某食品专卖店为调查某种零售食品的受欢迎程度,通过电话回访的形式,随机调查了200名年龄在18~40岁的顾客.以28岁为分界线,按喜欢不喜欢,得到下表,且年龄在18~28岁间不喜欢该食品的频率是

喜欢

不喜欢

合计

年龄18~28岁(含28岁)

80

m

年龄29~40岁(含40岁)

n

40

合计

(1)求表中mn的值;
(2)能否有99%的把握认为顾客是否喜欢该食品与年龄有关?
附:,其中

0.05

0.01

0.001

k

3.841

6.635

10.828

10 . 大气污染物(大气中直径小于或等于的颗粒物)的浓度超过一定的限度会影响人的身体健康.为了研究的浓度是否受到汽车流量等因素的影响,研究人员选择了20个社会经济发展水平相近的城市,在每个城市选择一个交通点建立监测点,统计每个监测点24h内过往的汽车流量(单位:千辆),同时在低空相同的高度测定每个监测点空气中的平均浓度(单位:),得到的数据如下表:
城市编号汽车流量浓度城市编号汽车流量浓度
11.3066111.82135
21.4476121.4399
30.7821130.9235
41.65170141.4458
51.75156151.1029
61.75120161.84140
71.2072171.1143
81.51120181.6569
91.20100191.5387
101.47129200.9145

(1)根据上表,若24h内过往的汽车流量大于等于1500辆属于车流量大,大于等于属于空气污染.请结合表中的数据,依据小概率值的独立性检验,能否认为车流量大小与空气污染有关联?
(2)设浓度为y,汽车流量为x.根据这些数据建立浓度关于汽车流量的线性回归模型,并求出对应的经验回归方程(系数精确到0.01).
附:
0.1000.0500.010
2.7063.8416.635
   ,在经验回归方程中,.
2023-04-09更新 | 368次组卷 | 2卷引用:安徽省滁州市2023届高三第二次教学质量监测数学试题
共计 平均难度:一般