内容正文:
第一章 统计案例
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章末整合提升
第一章 统计案例
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专题一 回归分析问题
回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,其步骤是先画出散点图,并对样本点进行相关性检验,在此基础上选择适合的函数模型去拟合样本数据,从而建立较好的回归方程,并用该方程对变量值进行分析.
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某市近5年的煤气消耗量与使用煤气户数的历史资料如下:
年份
2013
2014
2015
2016
2017
x用户(万户)
1
1.1
1.5
1.6
1.8
y(万立方米)
6
7
9
11
12
(1)检验是否线性相关;
(2)求回归方程;
(3)若市政府下一步再扩大两千煤气用户,试预测该市煤气消耗量将达到多少?
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[解析] (1)作出散点图(如图),观察呈线性正相关.
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(2)eq \o(x,\s\up6(-))=eq \f(1+1.1+1.5+1.6+1.8,5)=eq \f(7,5),
eq \o(y,\s\up6(-))=eq \f(6+7+9+11+12,5)=9,
eq \o(∑,\s\up6(5),\s\do4(i=1))xeq \o\al(2,i)=12+1.12+1.52+1.62+1.82=10.26,
eq \o(∑,\s\up6(5),\s\do4(i=1))xiyi=1×6+1.1×7+1.5×9+1.6×11+1.8×12=66.4,
∴b=2,i)eq \f(\o(∑,\s\up6(5),\s\do4(i=1))xiyi-5\o(x,\s\up6(-)) \o(y,\s\up6(-)),\o(∑,\s\up6(5),\s\do4(i=1))x-5\o(x,\s\up6(-))2)
=eq \f(66.4-5×\f(7,5)×9,10.26-5×\f(49,25))=eq \f(170,23),
a=eq \o(y,\s\up6(-))-beq \o(x,\s\up6(-))=9-eq \f(170,23)×eq \f(7,5)=-eq \f(31,23),
∴回归方程为y=eq \f(170,23)x-eq \f(31,23).
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(3)当x=1.8+0.2=2时,
代入得y=eq \f(170,23)×2-eq \f(31,23)=eq \f(309,23)≈13.4.
∴煤气量约达13.4万立方米.
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专题二 条件概率问题
对于求条件概率问题,我们要明确是在事件A发生的情况下求事件B发生的概率,还是在事件B发生的情况下求事件A发生的概率,然后再选择公式去求解.条件概率问题往往和相互独立事件的概率问题进行综合命题.要注意,如果事件A和B是相互独立事件,则事件A(或B)发生的情况下,事件B(或A)发生的条件概率就是事件B(或A)发生的概率,也就是说事件A(或B)的发生不影响事件B(或A)发生的概率.
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1号箱中有2个白球和4个红球,2号箱中有5个白球和3个红球,现随机地从1号箱中取出一球放入2号箱,然后从2号箱中随机取出一球,问从2号箱取出红球的概率是多少?
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[解析] 记A={从2号箱中取出的是红球},
B={从1号箱中取出的是红球},则P(B)=eq \f(4,2+4)=eq \f(2,3),
P(eq \o(B,\s\up6(-)))=1-P(B)=eq \f(1,3),
P(A|B)=eq \f(3+1,8+1)=eq \f(4,9),P(A|eq \o(B,\s\up6(-)))=eq \f(3,8+1)=eq \f(1,3),
P(A)=P(AB∪Aeq \o(B,\s\up6(-)))=P(AB)+P(Aeq \o(B,\s\up6(-)))
=P(A|B)P(B)+P(A|eq \o(B,\s\up6(-)))P(eq \o(B,\s\up6(-)))=eq \f(4,9)×eq \f(2,3)+eq \f(1,3)×eq \f(1,3)=eq \f(11,27).
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专题三 独立性检验问题
独立性检验是借助事件相互独立的思想分析事件间是否存在关系的重要方法,该方法在日常生活、医检、