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- 2021-06-30 发布
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核心热点
真题印证
核心素养
统计图表
2018·
Ⅰ
,
19
;
2017·
Ⅲ
,
18
;
2016·
Ⅰ
,
19
;
2016·
Ⅱ
,
18
数据分析
变量间的相关关系
2018·
Ⅱ
,
18
;
2017·
Ⅰ
,
19
数据分析 直观想象
独立性检验
2018·
Ⅲ
,
18
;
2017·
Ⅱ
,
19
数据分析
回归分析
2016·
Ⅲ
,
18
直观想象 数据分析
教材链接高考
——
茎叶图、独立性检验
[
教材探究
]
(
引自人教
A
版
必修
3P70
茎叶图
)
某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下:
甲运动员得分:
13
,
51
,
23
,
8
,
26
,
38
,
16
,
33
,
14
,
28
,
39
;
乙运动员得分:
49
,
24
,
12
,
31
,
50
,
31
,
44
,
36
,
15
,
37
,
25
,
36
,
39.
绘制甲乙两名运动员得分的茎叶图,根据茎叶图判断哪名运动员的成绩更好?并说明理由
.
[
试题评析
]
统计的基本思想是由样本来估计总体,根据茎叶图能够用样本的数字特征估计总体的数字特征,从而作出统计推断
.
【教材拓展】
甲、乙两名同学在
7
次数学测试中的成绩如茎叶图所示,其中甲同学成绩的众数是
85
,乙同学成绩的中位数是
83
,试分析甲乙两名同学哪个一个成绩较稳定
.
解
根据众数及中位数的概念易得
x
=
5
,
y
=
3
,
故成绩较稳定的是甲
.
探究提高
1.
作样本的茎叶图时先要根据数据特点确定茎、叶,再作茎叶图
.
2.
作样本的茎叶图一般对称作图,数据排列由内向外,从小到大排列,便于数据的处理
.
3.
茎叶图完全反映了所有原始数据,解决茎叶图给出的统计图表试题时,要充分使用图表提供的数据进行相关计算或者对某些问题作出判断,这类试题往往伴随着对数据的平均值或者方差的计算等
.
【链接高考】
(2018·
全国
Ⅲ
卷
)
某工厂为提高生产效率,开展技术创新活动,提出了完成某项生产任务的两种新的生产方式
.
为比较两种生产方式的效率,选取
40
名工人,将他们随机分成两组,每组
20
人,第一组工人用第一种生产方式,第二组工人用第二种生产方式
.
根据工人完成生产任务的工作时间
(
单位:
min)
绘制了如图所示的茎叶图:
(1)
根据茎叶图判断哪种生产方式的效率更高?并说明理由;
(2)
求
40
名工人完成生产任务所需时间的中位数
m
,并将完成生产任务所需时间超过
m
和不超过
m
的工人数填入下面的列联表:
超过
m
不超过
m
第一种生产方式
第二种生产方式
∴
第二种生产方式的效率更高
.
(2)
由茎叶图数据得到
m
=
80.
由此填写列联表如下:
超过
m
不超过
m
总计
第一种生产方式
15
5
20
第二种生产方式
5
15
20
总计
20
20
40
(3)
根据
(2)
中的列联表计算
.
所以有
99%
的把握认为两种生产方式的效率有差异
.
教你如何审题
——
回归分析问题
【例题】
如图是我国
2008
年至
2014
年生活垃圾无害化处理量
(
单位:亿吨
)
的折线图
.
注:年份代码
1
~
7
分别对应年份
2008
~
2014.
(1)
由折线图看出,可用线性回归模型拟合
y
与
t
的关系,请用相关系数加以说明;
(2)
建立
y
关于
t
的回归方程
(
系数精确到
0.01)
,预测
2020
年我国生活垃圾无害化处理量
.
附注:
[
审题路线
]
[
自主解答
]
解
(1)
由折线图中数据和附注中参考数据得
因为
y
与
t
的相关系数近似为
0.99
,说明
y
与
t
的线性相关程度相当高,从而可以用线性回归模型拟合
y
与
t
的关系
.
将
2020
年对应的
t
=
13
代入回归方程得
y
=
0.92
+
0.10
×
13
=
2.22.
所以预测
2020
年我国生活垃圾无害化处理量将约为
2.22
亿吨
.
探究提高
在两个变量的回归分析中要注意以下两点:
(1)
求回归直线方程要充分利用已知数据,合理利用公式减少运算
.
(2)
借助散点图,观察两个变量之间的关系
.
若不是线性关系,则需要根据相关知识转化为线性关系
.
【尝试训练】
某公司为了准确地把握市场,做好产品生产计划,对过去四年的数据进行整理得到了第
x
年与年销售量
y
(
单位:万件
)
之间的关系如表:
(1)
在图中画出表中数据的散点图;
x
1
2
3
4
y
12
28
42
56
(2)
根据散点图选择合适的回归模型拟合
y
与
x
的关系
(
不必说明理由
)
;
(3)
建立
y
关于
x
的回归方程,预测第
5
年的销售量
.
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
解
(1)
作出的散点图如图:
(2)
根据散点图观察,可以用线性回归模型拟合
y
与
x
的关系
.
观察散点图可知各点大致分布在一条直线附近,列出表格:
故预测第
5
年的销售量大约为
71
万件
.
满分答题示范
——
概率与统计的综合问题
【例题】
(12
分
)(2018·
全国
Ⅰ
卷
)
某家庭记录了未使用节水龙头
50
天的日用水量数据
(
单位:
m
3
)
和使用了节水龙头
50
天的日用水量数据,得到频数分布表如下:
未使用节水龙头
50
天的日用水量频数分布表
日用水量
[0
,
0.1)
[0.1
,
0.2)
[0.2
,
0.3)
[0.3
,
0.4)
[0.4
,
0.5)
[0.5
,
0.6)
[0.6
,
0.7)
频数
1
3
2
4
9
26
5
使用了节水龙头
50
天的日用水量频数分布表
日用水量
[0
,
0.1)
[0.1
,
0.2)
[0.2
,
0.3)
[0.3
,
0.4)
[0.4
,
0.5)
[0.5
,
0.6)
频数
1
5
13
10
16
5
(1)
在下图中作出使用了节水龙头
50
天的日用水量数据的频率分布直方图;
(2)
估计该家庭使用节水龙头后,日用水量小于
0.35(m
3
)
的概率;
(3)
估计该家庭使用节水龙头后,一年能节省多少水?
(
一年按
365
天计算,同一组中的数据以这组数据所在区间中点的值作代表
)
[
规范解答
]
(1)
所求的频率分布直方图如下:
[
构建模板
]
【规范训练】
(2019·
豫北名校调研
)
某企业为了解下属某部门对本企业职工的服务情况,随机访问
50
名职工,根据这
50
名职工对该部门的评分,绘制频率分布直方图
(
如图所示
)
,其中样本数据分组区间为
[40
,
50)
,
[50
,
60)
,
…
,
[80
,
90)
,
[90
,
100]
.
(1)
求频率分布直方图中
a
的值;
(2)
估计该企业的职工对该部门评分不低于
80
的概率;
(3)
从评分在
[40
,
60)
的受访职工中,随机抽取
2
人,求此
2
人的评分都在
[40
,
50)
的概率.
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