假期作业02(数学) 统 计-【我的暑假我快乐】2021版高一老教材理综假期高效作业

2021-07-21
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资源信息

学段 高中
学科 数学
教材版本 -
年级 高一
章节 -
类型 作业
知识点 -
使用场景 寒暑假-暑假
学年 2021-2022
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 ZIP
文件大小 2.00 MB
发布时间 2021-07-21
更新时间 2023-04-09
作者 山东金太阳教育集团有限公司
品牌系列 优化探究·暑假作业
审核时间 2021-07-21
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来源 学科网

内容正文:

假期作业(二) 统 计                    一、选择题 1.下列对一组数据的分析,不正确的说法是 (  ) A.数据极差越小,样本数据分布越集中、稳定 B.数据平均数越小,样本数据分布越集中、稳定 C.数据标准差越小,样本数据分布越集中、稳定 D.数据方差越小,样本数据分布越集中、稳定 2.(1)某学校为了了解2016年高考数学科的考试成绩,在高 考后对1200名学生进行抽样调查,其中文科400名考生, 理科600名考生,艺术和体育类考生共200名,从中抽取 120名考生作为样本. (2)从10名家长中抽取3名参加座谈会.Ⅰ.简单随机抽样法  Ⅱ.系统抽样法 Ⅲ.分层抽样法.问题与方法配对正确 的是 (  ) A.(1)Ⅲ,(2)Ⅰ B.(1)Ⅰ,(2)Ⅱ C.(1)Ⅱ,(2)Ⅲ D.(1)Ⅲ,(2)Ⅱ 3.将某班的60名学生编号为01,02,􀆺,60,采用系统抽样方 法抽取一个容量为5的样本,且随机抽得的一个号码为 04,则剩下的四个号码依次是 (  ) A.09,14,19,24 B.16,28,40,52 C.10,16,22,28 D.08,12,16,20 4.下列命题: ①线性回归方法就是寻找一条贴近已知样本点的直线的 数学方法; ②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是 否可以用线性关系来表示; ③通过回归直线ŷ=b̂x+â可以估计和预测变量的取值和 变化趋势. 其中正确的命题是 (  ) A.①② B.①③ C.②③ D.①②③ 5.某工厂生产 A,B,C 三 种 不 同 型 号 的 产 品,产 品 的 数 量之比依次为3∶4∶7,现在用分层抽样的方法抽出 容量为n的样本,样本中A 型产品有15件,那么样本 容量n为 (  ) A.50 B.60 C.70 D.80 6.某校从参加高一年级学业水平测试的学生中抽出80名 学生,其数学成绩(均为整数)的频率分布直方图如图 所示.估计这次测试中数学成绩的平均分为 (  ) A.50 B.60 C.72 D.80 7.两个相关变量满足如下关系 x 10 15 20 25 30 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 y 10031005101010111014 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋􀪋 则两变量的回归方程为 (  ) A.ŷ=0.56x+997.4 B.ŷ=0.63x-231.2 C.ŷ=50.2x+501.4 D.ŷ=60.4x+400.7 8.已知样本:12,7,11,12,11,12,10,10,9,8,13,12, 10,9,6,11,8,9,8,10,那么频率为0.25的样本的范 围是 (  ) A.[5.5,7.5) B.[7.5,9.5) C.[9.5,11.5) D.[11.5,13.5) 9.甲、乙两名同学在五次考试中的数学成绩用茎叶图统计表 示如图所示,则下列说法正确的是 (  ) A.甲的平均成绩比乙的平均成绩高 B.甲的平均成绩比乙的平均成绩低 C.甲成绩的方差比乙成绩的方差大 D.甲成绩的方差比乙成绩的方差小 10.某校从高一年级学生中随机抽取部分学生,将他们的模 块测试成绩分为6组:[40,50),[50,60),[60,70),[70, 80),[80,90),[90,100]加以统计,得到如图所示的频率 分布直方图.已知高一年级共有学生600名,据此估计, 该模块测试成绩不少于60分的学生人数为 (  ) A.588 B.480 C.450 D.120 11.在发生某公共卫生事件期间,有专业机构认为该事件 在一段时间没有发生规模群体感染的标志为“连续10 天,每天新增疑似病例不超过7人”.根据过去10天 甲、乙、丙、丁四地新增疑似病例数据,一定符合该标 志的是 (  ) A.甲地:总体平均值为3,中位数为4 B.乙地:总体平均值为1,总体方差大于0 C.丙地:中位数为2,众数为3 D.丁地:总体平均值为2,总体方差为3 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋 􀪋

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