2019届高考数学二轮复习第一篇专题七概率与统计第2讲统计案例教案理.doc
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1、1第 2 讲 统计案例1.(2018全国卷,理 18)如图是某地区 2000 年至 2016 年环境基础设施投资额 y(单位:亿元)的折线图.为了预测该地区 2018 年的环境基础设施投资额,建立了 y 与时间变量 t 的两个线性回归模型.根据 2000 年至 2016 年的数据(时间变量 t 的值依次为 1,2,17)建立模型: =-30.4+13.5t;根据 2010 年至 2016 年的数据(时间变量 t 的值依次为 1,2,7)建立模型:=99+17.5t.(1)分别利用这两个模型,求该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值;(2)你认为用哪个模型得到的预测值更可靠?并说明理由
2、.解:(1)利用模型,可得该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值为 =-30.4+13.519=226.1(亿元).利用模型,可得该地区 2018 年的环境基础设施投资额的预测值为=99+17.59=256.5(亿元).(2)利用模型得到的预测值更可靠.理由如下:从折线图可以看出,2000 年至 2016 年的数据对应的点没有随机散布在直线 y=-30.4+13.5t 上下,这说明利用 2000 年至 2016 年的数据建立的线性模型不能很好地描述环境基础设施投资额的变化趋势.2010 年相对 2009 年的环境基础设施投资额有明显增加,2010 年至 2016 年的数据对应的点位于
3、一条直线的附近,这说明从 2010 年开始环境基础设施投资额的变化规律呈线性增长趋势,利用 2010 年至 2016 年的数据建立的线性模型=99+17.5t 可以较好地描述 2010 年以后的环境基础设施投资额的变化趋势,因此利用模型得到的预测值更可靠.从计算结果看,相对于 2016 年的环境基础设施投资额 220 亿元,由模型得到的预测值226.1 亿元的增幅明显偏低,而利用模型得到的预测值的增幅比较合理,说明利用模型得到的预测值更可靠.2.(2016全国卷,理 18)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.2(1)由折线图看出,可用线性回归模型
4、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 2016 年我国生活垃圾无害化处理量.参考数据: yi=9.32, tiyi=40.17,7=1 7=1=0.55, 2.646.7=1()2 7参考公式:相关系数 r= ,=1()()=1()2=1()2回归方程 = + t 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 = , = - .=1()()=1()2 解:(1)由已知条件知,=4, (ti- )2=28, =0.55,7=1 7=1()2(ti- )(yi- )= tiyi- yi=40.17-49.32=2.89,7=1
5、7=1r 0.99.2.890.5522.646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大,从而可以用线性回归模型拟合 y 与 t 的关系.(2)由 = 1.331 及(1)得= = 0.103.2.8928= - 1.331-0.10340.92.所以,y 关于 t 的回归方程为 =0.92+0.10t.将 2016 年对应的 t=9 代入回归方程得3=0.92+0.109=1.82.所以预测 2016 年我国生活垃圾无害化处理量约为 1.82 亿吨.3.(2017全国卷,理 19)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
6、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 N(, 2).(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(-3,+3)之外的零件数,求 P(X1)及 X 的数学期望;(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(-3,+3)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.试说明上述监控生产过程方法的合理性;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 10.0410.26 9
7、.91 10.13 10.02 9.22 10.04 10.05 9.95经计算得 = xi=9.97,s= = 0.212,其中 xi为抽取的11616=1 11616=1()2 116(16=12162)第 i 个零件的尺寸,i=1,2,16.用样本平均数 作为 的估计值 ,用样本标准差 s 作为 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( -3 , +3 )之外的数据,用剩下的数据估计 和 (精确到 0.01).附:若随机变量 Z 服从正态分布 N(, 2),则 P(-30.75,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合)(2)蔬菜大棚对光照要求较高,某光照控制仪
8、商家为该基地提供了部分光照控制仪,但每周光照控制仪运行台数受周光照量 X 限制,并有如下关系:周光照量 X/小时 3070光照控制仪运行台数 3 2 1对商家来说,若某台光照控制仪运行,则该台光照控制仪产生的周利润为 3 000 元;若某台光照控制仪未运行,则该台光照控制仪周亏损 1 000 元.若商家安装了 3 台光照控制仪,求商家在过去 50 周的周总利润的平均值.相关系数公式:r= ,参考数据: 0.55, 0.95.0.3 0.9解:(1)由已知数据可得 = =5, = =4.2+4+5+6+85 3+4+4+4+556因为 (xi- )(yi- )=(-3)(-1)+0+0+0+31
9、=6,5=1= =2 ,5=1()2 (3)2+(1)2+02+12+32 5= = ,5=1()2所以相关系数 r= = = 0.95.5=1()()5=1()2 5=1()2 62520.9因为|r|0.75,所以可用线性回归模型拟合 y 与 x 的关系.(2)由条件可得在过去 50 周里,当 X70 时,共有 10 周,此时只有 1 台光照控制仪运行,每周的周总利润为 13 000-21 000=1 000(元).当 50X70 时,共有 35 周,此时有 2 台光照控制仪运行,每周的周总利润为 23 000-11 000=5 000(元).当 300 时,表明两个变量正相关;当 r ,
10、2122所以种植彩椒比较好.独立性检验【例 3】 (2018江西九校联考)进入高三,同学们的学习越来越紧张,学生休息和锻炼的时间也减少了.学校为了提高学生的学习效率,鼓励学生加强体育锻炼.某中学高三(3)班有学生 50 人.现调查该班学生每周平均体育锻炼时间的情况,得到如下频率分布直方图.其中数据的分组区间为:0,2,(2,4,(4,6,(6,8,(8,10,(10,12.(1)求学生周平均体育锻炼时间的中位数(保留 3 位有效数字);(2)从每周平均体育锻炼时间在0,4的学生中,随机抽取 2 人进行调查,求此 2 人的每周平均体育锻炼时间都超过 2 小时的概率;(3)现全班学生中有 40%是
11、女生,其中 3 个女生的每周平均体育锻炼时间不超过 4 小时.若每周平均体育锻炼时间超过 4 小时称为经常锻炼,问:有没有 90%的把握说明,是否经常锻炼与性别有关?附:K 2=P(K2k 0) 0.100 0.050 0.010 0.0019k0 2.706 3.841 6.635 10.828解:(1)设中位数为 a,因为前三组的频率和为(0.02+0.03+0.11)2=0.323.841.100(65151010)275257525所以有 95%的把握认为“该校学生的每周使用手机上网时间与近视程度有关”.可线性化的非线性回归分析11【例 4】 某品牌汽车旗下的 4S 店以“四位一体”(
12、整车销售、零配件销售、售后服务、信息反馈)为核心的模式经营,4S 店为了了解该品牌的 A,B,C 三种车型的质量问题,从出售时间 5 年以上的该三种车型的汽车中各随机抽取 100 辆进行跟踪调查,发现各车型在一年内需要维修的车辆如表(1)所示.(1)该 4S 店从所有的跟踪服务的 A,B,C 三种车型的汽车中用分层抽样的方法抽取 10 个样本做进一步调查,求分别抽取的 A,B,C 三种车型的汽车辆数;(2)该品牌汽车研发中心针对 A,B,C 三种车型在维修中反映的主要问题研发了一种辅助产品,4S 店需要对研发中心研发的辅助产品进行合理定价,该产品在试营时的数据如散点图和表(2)所示.根据散点图
13、判断,y 与 x 和 z 与 x 哪一对具有的线性相关性较强(给出判断即可,不必说明理由)?并根据你的判断结果及数据,求 y 关于 x 的回归方程(方程中的系数均保留两位小数).表(1)车型 A B C维修频数 20 40 40表(2)定价 x/(百元/件) 10 20 30 40 50 60年销量 y/件 1 150 643 424 262 165 86z=2ln y 14.1 12.9 12.1 11.1 10.2 8.9参考数据: (xi- )(yi- )=-34 580, (xi- )(zi- )=-175.5, (yi- )2=776 6=1 6=1 6=1840, (yi- )(z
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