(新高考)高考数学一轮复习分层突破练习11.2《变量间的相关关系、统计案例》(含详解)

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1、 基础题组练 1(2020 陕西西安陕师大附中等八校联考)设两个变量 x 和 y 之间具有线性相关关系,它们的相关系数为 r,y 关于 x 的回归直线方程为ykxb,则( ) Ak 与 r 的符号相同 Bb 与 r 的符号相同 Ck 与 r 的符号相反 Db 与 r 的符号相反 解析:选 A因为相关系数 r 为正,表示正相关,回归直线方程上升,r 为负,表示负相关,回归直线方程下降,所以 k 与 r 的符号相同故选 A 2在一次对性别与说谎是否相关的调查中,得到如下数据: 说谎 不说谎 总计 男 6 7 13 女 8 9 17 总计 14 16 30 根据表中数据,得到如下结论正确的一项是( 。

2、) A在此次调查中有 95%的把握认为是否说谎与性别有关 B在此次调查中有 99%的把握认为是否说谎与性别有关 C在此次调查中有 99.5%的把握认为是否说谎与性别有关 D在此次调查中没有充分的证据显示说谎与性别有关 解析:选 D由已知得 k30(6978)2131714160.0020.455,所以在犯错误的概率不超过 50%的情况下,认为说谎与性别无关,也就是说,在此调查中没有充分的证据显示说谎与性别有关 3经调查某地若干户家庭的年收入 x(万元)和年饮食支出 y(万元)具有线性相关关系,并得到 y 关于 x 的回归直线方程:y0.245×0.321,由回归直线方程可知,家庭年收入每增加 。

3、1 万元,年饮食支出平均增加_万元 解析:x 变为 x1,y0.245(x1)0.3210.245×0.3210.245,因此家庭年收入每增加 1 万元,年饮食支出平均增加 0.245 万元 答案:0.245 4某高校“统计初步”课程的教师随机调查了选该课的一些学生的情况,具体情况如下表: 专业 性别 非统计专业 统计专业 男 13 10 女 7 20 为了检验主修统计专业是否与性别有关,根据表中的数据得到 K2_(精确到0.001)若断定主修统计专业与性别有关系,这种判断出错的可能性为_ (由临界值表知P(K23.841)0.05,P(K25.024)0.025, 其中K2n(adbc)2(。

4、ab)(cd)(ac)(bd), )nabcd 解析:由题意,根据公式可得 K250(1320107)2232720304.844. 因为 5.0244.8443.841, 所以断定主修统计专业与性别有关系, 这种判断出错的可能性为 0.05. 答案:4.844 0.05 5某品牌手机厂商推出新款的旗舰机型,并在某地区跟踪调查得到这款手机上市时间(x 个月)和市场占有率(y%)的几组相关对应数据: x 1 2 3 4 5 y 0.02 0.05 0.1 0.15 0.18 (1)根据上表中的数据,用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程; (2)根据上述回归方程,分析该款旗舰机型市场占有。

5、率的变化趋势,并预测自上市起经过多少个月,该款旗舰机型市场占有率能超过 0.5%(精准到月) 解:(1)根据表中数据, 计算 x15(12345)3, y15(0.020.050.10.150.18)0.1, 所以b10.0220.0530.140.1550.18530.112223242525320.042, 所以a0.10.04230.026, 所以线性回归方程为y0.042×0.026. (2)由上面的回归方程可知,上市时间与市场占有率正相关, 即上市时间每增加 1 个月,市场占有率都增加 0.042 个百分点; 由y0.042×0.0260.5,解得 x13; 预计上市 13 个月时,。

6、该款旗舰机型市场占有率能超过 0.5%. 6(2020 辽宁五校模拟)进入二十一世纪以来,科技发展日新月异,工业生产更加依赖科技的发展,沈阳某企业积极进行升级,对现有设备进行改造,为了分析设备改造前后的效果, 现从设备改造前后生产的大量产品中各抽取了 200 件产品作为样本, 检测一项质量指标 值,若该项质量指标值落在20,40)内的产品视为合格品,否则为不合格品,图 1 是设备改造前的样本的频率分布直方图,表 1 是设备改造后的样本的频数分布表: 图 1:设备改造前的样本的频率分布直方图 表 1:设备改造后的样本的频数分布表 质量指标值 15,20) 20,25) 25,30) 30,35) 35,40) 40,45 频数 4 36 96 28 32 4 (1)完成下面的 22 列联表,并判断是否有 99%的把握认为该企业生产的这种产品的质量指标值与设备改造有关 设备改造前 设备改造后 合计 合格品 不合格品 合计 (2)根据图 1 和表 1 提供的数据,试从产品合格率的角度对改造前后设备的优劣进行比较 附 P(K2k0) 0.150 0.100 0.050 0.025 0.010 。

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