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- 2021-06-19 发布
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第
3
课时
概率与统计案例的综合应用
考向一 概率与独立性检验
【例
1
】
共享单车为很多市民解决了出行难题
.
然而
,
这种模式也遇到了一些让人尴尬的问题
,
比如乱停乱放
,
或将共享单车占为“私有”等
.
为此
,
某机构就是否支持发展共享单车随机调查了
50
人
,
他们年龄的分布及支持发展共享单车的人数统计如下表
:
年龄
[15,20)
[20,25)
[25,30)
[30,35)
[35,40)
[40,45]
受访人数
5
6
15
9
10
5
支持发展共享单车人数
4
5
12
9
7
3
(1)
由以上统计数据填写下面的
2×2
列联表
,
并判断能
否在犯错误的概率不超过
0.1
的前提下
,
认为
年龄与是
否支持发展共享单车有关系
①
.
年龄低于
35
岁
年龄不低于
35
岁
总计
支持
不支持
总计
(2)
若对年龄在
[15,20),[20,25)
的被调查人中各随机
选取
2
人进行调查
,
记选中的
4
人中支持发展共享单车的
人数为
X,
求
随机变量
X
的分布列及数学期望
②
.
参考数据
:
P(K
2
≥k
0
)
0.15
0.10
0.05
k
0
2.072
2.706
3.841
参考公式
:
K
2
= ,
其中
n=a+b+c+d.
【题眼直击】
题眼
思维导引
①
想到利用
K
2
公式求解
②
想到利用数学期望公式求解
【解析】
(1)
根据所给数据得到如下
2×2
列联表
:
年龄低于
35
岁
年龄不低于
35
岁
总计
支持
30
10
40
不支持
5
5
10
总计
35
15
50
根据
2×2
列联表中的数据
,
得到
K
2
的观测值
k=
≈2.38<2.706.
所以不能在犯错误的概率不超过
0.1
的前提下
,
认为年
龄与是否支持发展共享单车有关系
.
(2)
由题意
,
年龄在
[15,20)
的
5
个受访人中
,
有
4
人支持发展共享单车
;
年龄在
[20,25)
的
6
个受访人中
,
有
5
人支持发展共享单车
.
所以随机变量
X
的所有可能取值为
2,3,4.
因为
P(X=2)= ,P(X=3)= ,
P(X=4)= ,
所以随机变量
X
的分布列为
X
2
3
4
P
所以随机变量
X
的数学期望
E(X)=2× +3× +4×
= .
【拓展提升】
独立性检验的步骤
(1)
根据样本数据制成
2×2
列联表
.
(2)
计算
K
2
的观测值
k.
(3)
比较临界值的大小关系作统计判断
.
【变式训练】
当今信息时代
,
众多高中生也配上了手机
,
某校为研究经常使用手机是否对学习成绩有影响
,
随机抽取高三年级
50
名理科生的一次数学周练成绩
,
用茎叶图表示如图所示
(
记
60
分为及格
):
(1)
根据茎叶图中数据完成下面的
2×2
列联表
,
并判断是否有
95%
的把握认为经常使用手机对学习成绩有影响
?
及格
不及格
总计
很少使用手机
经常使用手机
总计
(2)
从
50
人中
,
选取一名很少使用手机的同学记为甲和
一名经常使用手机的同学记为乙
,
解一道数列题
,
甲、
乙独立解决此题的概率分别为
p
1
,p
2
,
且
p
2
=0.4,
若
p
1
-
p
2
≥0.3,
则此二人适合结为学习上互帮互助的“师
徒”
,
记
X
为两人中解决此题的人数
,
若
E(X)=1.12,
问两
人是否适合结为“师徒”
?
参考公式及数据
:K
2
= ,
其中
n=a+b+c+d,
P(K
2
≥k
0
)
0.10
0.05
0.025
k
0
2.706
3.841
5.024
【解析】
(1)
由茎叶图数据
,
得
2×2
列联表
:
及格
不及格
总计
很少使用手机
20
7
27
经常使用手机
10
13
23
总计
30
20
50
由列联表可得
:K
2
的观测值
k= ≈4.844
>3.841,
所以有
95%
的把握认为经常使用手机对学习成绩有影响
.
(2)
依题意
,
随机变量
X
的可能取值为
0,1,2.
则
P(X=0)=(1-p
1
)(1-p
2
),P(X=2)=p
1
p
2
,
P(X=1)=(1-p
1
)p
2
+p
1
(1-p
2
),
所以随机变量
X
的分布列为
X
0
1
2
P
(1-p
1
)(1-p
2
)
(1-p
1
)p
2
+p
1
(1-p
2
)
p
1
p
2
所以
E(X)=(1-p
1
)p
2
+p
1
(1-p
2
)+2p
1
p
2
=p
1
+p
2
=1.12,
所以
p
1
=1.12-p
2
=0.72,
因此
p
1
-p
2
=0.72-0.4=0.32>0.3,
两人适合结为“师徒”
.
考向二 概率与回归分析
【例
2
】
某市房地产相关数据显示
,2016
年该市新建住宅销售均价走势如图所示
,3
月至
7
月房价上涨过快
,
政府从
8
月份开始采取宏观调控措施
,10
月份开始房价得到很好控制
.
世纪金榜导学号
(1)
根据房地产数据发现
,3
月份至
7
月份的各月均价
y(
万元
/
平方米
)
与月份
x
之间具有较强的线性相关关系
,
试建立
y
关于
x
的回归方程
①
;
若政府不调控
,
依此相关
关系预测
12
月份该市新建住宅的销售均价
.
(2)
房地产数据研究所在
2016
年的
12
个月份中
,
随机抽取
3
个月的数据进行样本分析
,
若关注所抽
3
个月份的所属季度
,
记不同季度的个数为
X,
求
X
的分布列和数学期望
②
.
参考数据
: , , =0.64.
参考公式
:
回归直线
x+
的斜率和截距的最小
二乘估计分别为
= , = .
【题眼直击】
题眼
思维导引
①
想到利用最小二乘法求回归直线方程
②
想到利用数学期望公式求解
【解析】
(1)
月份
x
3
4
5
6
7
均价
y
(
万元
/
平方米
)
0.95
0.98
1.11
1.12
1.20
计算可得
, ,
所以
= =0.064, = - =1.072-0.064×
5=0.752.
所以
y
关于
x
的回归方程为
=0.064x+0.752.
将
x=12
代入回归方程
,
得
=0.064×12+0.752=1.52,
所以预测
12
月份该市新建住宅的销售均价约为
1.52
万元
/
平方米
.
(2)
根据题意
,X
的可能取值为
1,2,3.
P(X=1)= ,
P(X=2)=1-P(X=1)-P(X=3)= ,
所以
X
的分布列为
X
1
2
3
P
因此
,X
的数学期望
E(X)=1× +2× +3× = .
【拓展提升】
求回归直线方程的步骤
(1)
依据样本数据画出散点图
,
确定两个变量具有线性
相关关系
(
有时可省略
).
(2)
计算出 的值
.
(3)
计算回归系数
.
(4)
写出回归直线方程
.
【变式训练】
假设关于某设备的使用年限
x(
年
)
和所支出的维修费用
y(
万元
)
有如下表的统计资料
:
使用年限
x/
年
2
3
4
5
6
维修费用
y/
万元
2.2
3.8
5.5
6.5
7.0
若由资料可知
y
对
x
呈线性相关关系
,
试求
:
(1)
线性回归方程
.
(2)
根据线性回归方程
,
估计使用年限为
12
年时
,
维修费用是多少
?
【解析】
(1)
列表
i
1
2
3
4
5
总计
x
i
2
3
4
5
6
20
y
i
2.2
3.8
5.5
6.5
7.0
25
x
i
y
i
4.4
11.4
22.0
32.5
42.0
112.3
4
9
16
25
36
90
=
于是
= - =5-1.23×4=0.08.
所以线性回归方程为
=1.23x+0.08.
(2)
当
x=12
时
, =1.23×12+0.08=14.84(
万元
),
即估计使用
12
年时
,
维修费用是
14.84
万元
.
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