【题目】2018年3月份,上海出台了《关于建立完善本市生活垃圾全程分类体系的实施方案》,4月份又出台了《上海市生活垃圾全程分类体系建设行动计划(2018-2020年)》,提出到2020年底,基本实现单位生活垃圾强制分类全覆盖,居民区普遍推行生活垃圾分类制度.为加强社区居民的垃圾分类意识,推动社区垃圾分类正确投放,某社区在健身广场举办了“垃圾分类,从我做起”生活垃圾分类大型宣传活动,号召社区居民用实际行动为建设绿色家园贡献一份力量,为此需要征集一部分垃圾分类志愿者.
(1)为调查社区居民喜欢担任垃圾分类志愿者是否与性别有关,现随机选取了一部分社区居民进行调查,其中被调查的男性居民和女性居民人数相同,男性居民中不喜欢担任垃圾分类志愿者占男性居民的,女性居民中不喜欢担任垃圾分类志愿者占女性居民的,若研究得到在犯错误概率不超过0.010的前提下,认为居民喜欢担任垃圾分类志愿者与性别有关,则被调查的女性居民至少多少人?
附,,
0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
(2)某垃圾站的日垃圾分拣量(千克)与垃圾分类志愿者人数(人)满足回归直线方程,数据统计如下:
志愿者人数(人) | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
日垃圾分拣量(千克) | 25 | 30 | 40 | 45 |
已知,,,根据所给数据求和回归直线方程,附:,.
(3)用(2)中所求的线性回归方程得到与对应的日垃圾分拣量的估计值.当分拣数据与估计值满足时,则将分拣数据称为一个“正常数据”.现从5个分拣数据中任取3个,记表示取得“正常数据”的个数,求的分布列和数学期望.
【答案】(1)至少20人;(2);(3)分布列见解析,
【解析】
(1)设被调查的女性居民人数为,列出相关列联表,由犯错误概率不超过0.010,可知,据此列式求解即可;
(2)先由求出,再根据表格数据求出,最后利用公式直接求,从而得出回归直线方程;
(3)先将对应代入回归方程求出对应的,可得“正常数据”有3个,则的可能取值为1,2,3,分别求出对应概率,从而得出的分布列和数学期望.
(1)设被调查的女性居民人数为,列列联表如下:
不喜欢人数 | 喜欢人数 | 合计 | |
男 | |||
女 | |||
合计 |
则,
因为犯错误概率不超过0.010,所以,即,
因而被调查的女性居民至少20人;
(2)由,解得,
又,
,
所以,
所以回归直线方程;
(3)将,,,,,
代入回归直线得:,,,,,
其中,,,符合,
,,不符合,
所以的可能取值为1,2,3,
,
,
,
所以的分布列为
1 | 2 | 3 | |
故.
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【题目】某射击运动员在比赛前进行三周的封闭训练,教练员将其每天成绩的均值数据整理,并绘成条形图如下,
根据该图,下列说法错误的是:( )
A.第三周平均成绩最好B.第一周平均成绩比第二平均成绩好
C.第一周成绩波动较大D.第三周成绩比较稳定
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【题目】铁人中学高二学年某学生对其亲属30人饮食习惯进行了一次调查,并用如图所示的茎叶图表示30人的饮食指数.(说明:图中饮食指数低于70的人,饮食以蔬菜为主;饮食指数高于70的人,饮食以肉类为主.)
(Ⅰ)根据茎叶图,帮助这位学生说明其亲属30人的饮食习惯;
(Ⅱ)根据以上数据完成下列的列联表:
主食蔬菜 | 主食肉类 | 合计 | |
50岁以下人数 | |||
50岁以上人数 | |||
合计人数 |
(Ⅲ)能否在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为其亲属的饮食习惯与年龄有关系?
附:.
0.25 | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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【题目】已知平面直角坐标系中,过点的直线的参数方程为(t为参数),与y轴交于A,以该直角坐标系的原点O为极点,轴的非负半轴为极轴建立极坐标系.曲线C的极坐标方程,直线与曲线C交于M、N两点.
(1)求曲线C的直角坐标方程和点A的一个极坐标;
(2)若,求实数m的值.
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【题目】为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸(单位:cm).根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布.
(1)假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在之外的零件数,求及X的数学期望;
(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;
(ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:
9.95 | 10.12 | 9.96 | 9.96 | 10.01 | 9.92 | 9.98 | 10.04 |
10.26 | 9.91 | 10.13 | 10.02 | 9.22 | 10.04 | 10.05 | 9.95 |
经计算得,,其中xi为抽取的第i个零件的尺寸,.
用样本平均数作为μ的估计值,用样本标准差s作为σ的估计值,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).
附:若随机变量Z服从正态分布,则,,.
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