统计案例一_----独立性检验
- 格式:doc
- 大小:239.50 KB
- 文档页数:5
8.5 统计案例(精讲)(提升版)思维导图考点一独立性检验【例1】(2022·吉林·梅河口市第五中学高三开学考试)某中学准备组建“文科”兴趣特长社团,由课外活动小组对高一学生进行了问卷调查,问卷共100道题,每题1分,总分100分,该课外活动小组随机抽取了100名学生的问卷成绩(单位:分)进行统计,将数据按照[0,20),[20,40),[40,60),[60,80),[80,100]分成5组,绘制的频率分布直方图如图所示,若将不低于60分的称为“文科方向”学生,低于60分的称为“理科方向”学生.(1)根据已知条件完成下面2×2列联表,并据此判断是否有99.5%的把握认为“文科方向”与性别有关?理科方向文科方向总计男40女45考点呈现例题剖析总计 1001人,共抽取4次,记被抽取的4人中“文科方向”的人数为X ,若每次抽取的结果是相互独立的,求X 的分布列和数学期望.参考公式:()()()()22()n ad bc a b c d a c b d χ-=++++,其中n a b c d =+++.参考临界值:()2P k αχ=0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001k2.7063.841 5.024 6.635 7.879 10.828【一隅三反】1.(2022·白山模拟)十三届全国人大四次会议表决通过了关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要的决议,决定批准这个规划纲要,纲要指出:“加强原创性引领性科技攻关”.某企业集中科研骨干,攻克系列“卡脖子”技术,已成功实现离子注入机全谱系产品国产化,包括中束流、大束流、高能、特种应用及第三代半导体等离子注入机,工艺段覆盖至28nm,为我国芯片制造产业链补上重要一环,为全球芯片制造企业提供离子注入机一站式解决方案.此次技术的突破可以说为国产芯片的制造做出了重大贡献.该企业使用新技术对某款芯片进行试生产,在试产初期,生产一件该款芯片有三道工序,每道工序的生产互不影响,这三道工序的次品率分别为118,119,120.附:()()()()()22n ad bcKa b c d a c b d-=++++,n a b c d=+++.()2P K k≥0.0500.0100.0050.001 k 3.841 6.6357.87910.828(①P①100X(2)某手机生产厂商将该款芯片投入到某新款手机上使用,并对部分芯片做了技术改良,推出了两种型号的手机,甲型号手机采用没有改良的芯片,乙型号手机采用改良了的芯片,现对使用这两种型号的手机用户进行回访,就他们对开机速度进行满意度调查.据统计,回访的100名用户中,使用甲型号手机的有30人,其中对开机速度满意的有15人;使用乙型号手机的有70人,其中对开机速度满意的有55人.完成下列22⨯列联表,并判断是否有99.5%的把握认为该项技术改良与用户对开机速度的满意度有关.甲型号乙型号合计满意不满意合计2.(2022·陕西咸阳·三模(理))2022年北京冬奥组委发布的《北京2022年冬奥会和冬残奥会经济遗产报告(2022)》显示,北京冬奥会已签约45家赞助企业,冬奥会赞助成为一项跨度时间较长的营销方式.为了解该45家赞助企业每天销售额与每天线上销售时间之间的相关关系,某平台对45家赞助企业进行跟踪调查,其中每天线上销售时间不少于8小时的企业有20家,余下的企业中,每天的销售额不足30万元的企业占35,统计后得到如下22⨯列联表:销售额不少于30万元销售额不足30万元合计线上销售时间不少于8小时 17 20 线上销售时间不足8小时合计45售时间有关?(2)按销售额在上述赞助企业中采用分层抽样方法抽取5家企业.在销售额不足30万元的企业中抽取时,记“抽到线上销售时间不少于8小时的企业数”为X ,求X 的分布列和数学期望. 附: ()20P K k ≥0.050 0.010 0.001 0k3.841 6.635 10.828参考公式:()()()()2 n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++.考点二 线性回归方程【例2-1】(2022·齐齐哈尔模拟)某单位为了解夏季用电量与月份的关系,对本单位2021年5月份到8月份的日平均用电量y (单位:千度)进行了统计分析,得出下表数据:月份(x )5 6 7 8 日平均用电量(y )1.93.4t7.11.7877ˆ.0y x =-t 的值为( )A .5.8B .5.6C .5.4D .5.2【例2-2】(2022·湖南模拟)《中共中央国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》,这是21世纪以来第18个指导“三农”工作的中央一号文件.文件指出,民族要复兴,乡村必振兴.为助力乡村振兴,某电商平台为某地的农副特色产品开设直播带货专场.为了对该产品进行合理定价,用不同的单价在平台试销,得到如下数据:单价x (元/件) 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 销量y (万件)908483807568附:参考公式:回归方程ˆˆˆybx a =+,其中()()()iii ii 1i 1222iii 1i 1ˆnnx x y y x y nxyb x x xnx ====---==--∑∑∑∑,ˆˆay bx =-. 参考数据:614066i ii x y==∑,621434.2i i x ==∑.(1)(i )根据以上数据,求y 关于x 的线性回归方程;(ii )若该产品成本是7元/件,假设该产品全部卖出,预测把单价定为多少时,工厂获得最大利润.(2)为了解该产品的价格是否合理,在试销平台上购买了该产品的顾客中随机抽了400人,阅读“购买后的评价”得知:对价格满意的有300人,基本满意的有50人,不满意的有50人.为进一步了解顾客对该产品价格满意度形成的原因,在购买该产品的顾客中随机抽取4人进行电话回访,记抽取的4人中对价格满意的人数为随机变量X ,求随机变量X 的分布列和数学期望.(视频率为相应事件发生的概率)【一隅三反】1.(2022·安徽三模)对某位同学5次体育测试的成绩(单位:分)进行统计得到如下表格:第x 次 1 2 3 4 5 测试成绩y3940484850根据上表,可得关于的线性回归方程为ˆ3ˆy x a =+,下列结论不正确的是( )A .ˆ36a= B .这5次测试成绩的方差为20.8 C .y 与x 的线性相关系数0r < D .预测第6次体育测试的成绩约为542.(2022·安徽模拟)新冠疫情期间,口罩的消耗量日益增加,某药店出于口罩进货量的考虑,连续9天统计了第i (i 1239)x =,,,,天的口罩的销售量i y (百件),得到的数据如下:99i i i=1i=145171x y ==∑∑,,()99922ii i i i=1i=1i=1312528510953x x y y y ==-=∑∑∑,,. 参考公式:相关系数()()()()iii=122iii=1i=1nnnx x y y r x x y y --=--∑∑∑数据()i i ()i 123x y n =,,,,,,其回归直线ˆˆˆy bx a =+的斜率和截距的最小二乘估计分别为()()()iii i1222i i11ˆˆˆnn i inni i x x y y x y nxybay bx x x xnx ===---===---∑∑∑∑, (1)若用线性回归模型ˆˆˆybx a =+拟合y 与x 之间的关系,求该回归直线的方程; (2)统计学家甲认为用(1)中的线性回归模型(下面简称模型1)进行拟合,不够精确,于是尝试使用非线性模型(下面简称模型2)得到i x 与i y 之间的关系,且模型2的相关系数20989r =.,试通过计算说明模型1,2中,哪一个模型的拟合效果更好. 3.(2022·湖南模拟)《中共中央国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》,这是21世纪以来第18个指导“三农”工作的中央一号文件.文件指出,民族要复兴,乡村必振兴.为助力乡村振兴,某电商平台为某地的农副特色产品开设直播带货专场.为了对该产品进行合理定价,用不同的单价在平台试销,得到如下数据:单价x (元/件) 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 销量y (万件)908483807568附:参考公式:回归方程ˆˆˆybx a =+,其中()()()iiiii 1i 1222iii 1i 1ˆnnx x y y x y nxyb x x xnx ====---==--∑∑∑∑,ˆˆay bx =-. 参考数据:614066i ii x y==∑,621434.2i i x ==∑.(1)(i )根据以上数据,求y 关于x 的线性回归方程;(ii )若该产品成本是7元/件,假设该产品全部卖出,预测把单价定为多少时,工厂获得最大利润.(2)为了解该产品的价格是否合理,在试销平台上购买了该产品的顾客中随机抽了400人,阅读“购买后的评价”得知:对价格满意的有300人,基本满意的有50人,不满意的有50人.为进一步了解顾客对该产品价格满意度形成的原因,在购买该产品的顾客中随机抽取4人进行电话回访,记抽取的4人中对价格满意的人数为随机变量X,求随机变量X的分布列和数学期望.(视频率为相应事件发生的概率)考点三非线性回归方程【例3】(2022·福建·三明一中模拟预测)当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,以区块链为代表的新一代信息技术迅猛发展,现收集某地近5年区块链企业总数量相关数据,如下表年份20172018201920202021编号x12345企业总数量y(单位:千个) 2.156 3.7278.30524.27936.224(1)根据表中数据判断,y a bx=+与e dxy c=(其中 2.71828e=…为自然对数的底数),哪一个回归方程类型适宜预测未来几年我国区块链企业总数量?(给出结果即可,不必说明理由),并根据你的判断结果求y关于x的回归方程;(2)为了促进公司间的合作与发展,区块链联合总部决定进行一次信息化技术比赛,邀请甲、乙、丙三家区块链公司参赛.比赛规则如下:①每场比赛有两个公司参加,并决出胜负;①每场比赛获胜的公司与未参加此场比赛的公司进行下一场的比赛;①在比赛中,若有一个公司首先获胜两场,则本次比赛结束,该公司获得此次信息化比赛的“优胜公司”.已知在每场比赛中,甲胜乙的概率为12,甲胜丙的概率为13,乙胜丙的概率为35,若首场由甲乙比赛,求甲公司获得“优胜公司”的概率.参考数据:5174.691i i y ==∑,51312.761i i i x y ==∑,5110.980i i z ==∑,5140.457i i i x z ==∑(其中ln z y =). 附:样本(),(1,2,,)i i x y i n =的最小二乘法估计公式为1221ˆni ii nii x y nx ybxnx==-=-∑∑,ˆa y bx=-.【一隅三反】1.(2022·山西二模)数据显示,中国在线直播用户规模及在线直播购物规模近几年都保持高速增长态势,下表为2017-2021年中国在线直播用户规模(单位:亿人),其中2017年-2021年对应的代码依次为1-5.年份代码x 1 2 3 4 5 市场规模y3.984.565.045.866.36参考数据: 5.16y =, 1.68v =,145.10i ii v y==∑,其中i i v x =.参考公式:对于一组数据()11v y ,,()22v y ,,…,()n n v y ,,其回归直线ˆˆˆybv a =+的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为1221ˆni ii ni i v y nvybv nv ==-=-∑∑,ˆˆay bv =-. (1)由上表数据可知,可用函数模型ˆˆyx a =拟合y 与x 的关系,请建立y 关于x 的回归方程(ˆa ,ˆb 的值精确到0.01);(2)已知中国在线直播购物用户选择在品牌官方直播间购物的概率为p ,现从中国在线直播购物用户中随机抽取4人,记这4人中选择在品牌官方直播间购物的人数为X ,若()()34P X P X ===,求X 的分布列与期望.2.(2022·广东广州·一模)人们用大数据来描述和定义信息时代产生的海量数据,并利用这些数据处理事务和做出决策,某公司通过大数据收集到该公司销售的某电子产品1月至5月的销售量如下表. 月份x1 2 3 4 5 销售量y (万件)4.95.86.88.310.2该公司为了预测未来几个月的销售量,建立了y 关于x 的回归模型:ˆv . (1)根据所给数据与回归模型,求y 关于x 的回归方程(ˆu 的值精确到0.1);(2)已知该公司的月利润z (单位:万元)与x ,y 的关系为z x x=,根据(1)的结果,问该公司哪一个月的月利润预报值最大? 参考公式:对于一组数据()()()1122,,,,,,n n x y x y x y ,其回归直线ˆˆˆy bx a =+的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为()()()121ˆniii nii x x y y bx x ==--=-∑∑,ˆˆay bx =-.11 / 113.(2022·广东肇庆·二模)下表是我国从2016年到2020年能源消费总量近似值y (单位:千万吨标准煤)的数据表格: 年份2016 2017 2018 2019 2020 年份代号x1 2 3 4 5 能源消费总量近似值y (单位:千万吨标准煤) 442 456 472 488 498以x 为解释变量,y 为预报变量,若以11为回归方程,则相关指数210.9946R ≈,若以22ˆln ya b x =+为回归方程,则相关指数220.9568R ≈. (1)判断11ˆyb x a =+与22ˆln y a b x =+哪一个更适宜作为能源消费总量近似值y 关于年份代号x 的回归方程,并说明理由;(2)根据(1)的判断结果及表中数据,求出y 关于年份代号x 的回归方程.参考数据:512356i i y ==∑,517212i i i x y ==∑.参考公式:回归方程ˆˆˆybx a =+中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:()()()1122211ˆn ni i i ii i n n ii i i x x y y x y nxy b x x x nx ====---==--∑∑∑∑,ˆˆa y bx =-.。
第四节 变量间的相关关系、统计案例变量间的相关关系、统计案例 1.变量间的相关关系(1)会作两个有关联变量的数据的散点图,会利用数点图认识变量间的相关关系. (2)了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程. 2.统计案例了解下列一些常见的统计方法,并能应用这些方法解决一些实际问题. (1)独立性检验了解独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想、方法及其简单应用. (2)回归分析了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用. 知识点一 回归分析 1.变量间的相关关系(1)常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系,另一类是相关关系;与函数关系不同,相关关系是一种非确定性关系.(2)从散点图上看,点分布在从左下角到右上角的区域内,两个变量的这种相关关系称为正相关,点分布在左上角到右下角的区域内,两个变量的相关关系为负相关.2.两个变量的线性相关(1)从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的一条直线附近,称两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线.(2)回归方程为y ^=b ^x +a ^,其中b ^=∑ni =1x i y i -n x y∑ni =1x 2i -n x 2,a ^=y -b ^x . (3)通过求Q =∑ni =1(y i -bx i -a )2的最小值而得出回归直线的方法,即求回归直线,使得样本数据的点到它的距离的平方和最小,这一方法叫作最小二乘法.(4)相关系数:当r >0时,表明两个变量正相关; 当r <0时,表明两个变量负相关.r 的绝对值越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强.r 的绝对值越接近于0时,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常|r |大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性.易误提醒1.易混淆相关关系与函数关系,两者的区别是函数关系是一种确定的关系,而相关关系是一种非确定的关系,函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系.2.回归分析中易误认为样本数据必在回归直线上,实质上回归直线必过(x ,y )点,可能所有的样本数据点都不在直线上 .3.利用回归方程分析问题时,所得的数据易误认为准确值,而实质上是预测值(期望值).[自测练习]1.已知x ,y 的取值如下表,从散点图可以看出y 与x 线性相关,且回归方程为y ^=0.95x +a ^,则a ^=( )x 0 1 3 4 y2.24.3 4.86.7A.3.25 B .2.6 C .2.2D .0解析:∵回归直线必过样本点的中心(x ,y ),又x =2,y =4.5,代入回归方程,得a ^=2.6.答案:B2.(2016·镇江模拟)如图所示,有A ,B ,C ,D ,E 5组(x ,y )数据,去掉________组数据后,剩下的4组数据具有较强的线性相关关系.解析:由散点图知呈带状区域时有较强的线性相关关系,故去掉D . 答案:D知识点二 独立性检验 独立性检验假设有两个分类变量X 和Y ,它们的取值分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},其样本频数列联表(称为2×2列联表)为:y1y2总计x1 a b a+bx2 c d c+d总计a+c b+d a+b+c+dK2=n(ad-bc)2(a+b)(a+c)(b+d)(c+d)(其中n=a+b+c+d为样本容量).易误提醒(1)独立性检验是对两个变量有关系的可信程度的判断,而不是对其是否有关系的判断.(2)独立性检验得出的结论是带有概率性质的,只能说结论成立的概率有多大,而不能完全肯定一个结论,因此才出现了临界值表.在分析问题时一定要注意这点,不可对某个问题下确定性结论,否则就可能对统计计算的结果做出错误的解释.[自测练习]3.下面是2×2列联表:y1y2总计x1 a 2173x2222547总计 b 46120则表中a,b的值分别为()A.94,72B.52,50C.52,74 D.74,52解析:∵a+21=73,∴a=52,又a+22=b,∴b=74.答案:C考点一相关关系的判断|1.对四组数据进行统计,获得如图所示的散点图,关于其相关系数的比较,正确的是()A.r2<r4<0<r3<r1B.r4<r2<0<r1<r3C.r4<r2<0<r3<r1D.r2<r4<0<r1<r3解析:易知题中图(1)与图(3)是正相关,图(2)与图(4)是负相关,且图(1)与图(2)中的样本点集中分布在一条直线附近,则r2<r4<0<r3<r1.答案:A2.(2015·高考湖北卷)已知变量x和y满足关系y=-0.1x+1,变量y与z正相关.下列结论中正确的是()A.x与y正相关,x与z负相关B.x与y正相关,x与z正相关C.x与y负相关,x与z负相关D.x与y负相关,x与z正相关解析:因为y=-0.1x+1,x的系数为负,故x与y负相关;而y与z正相关,故x与z 负相关.答案:C相关关系的判断的两种方法(1)散点图法.(2)相关系数法:利用相关系数判定,当|r|越趋近于1相关性越强.考点二回归分析|(2015·高考全国卷Ⅰ)某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费x(单位:千元)对年销售量y(单位:t)和年利润z(单位:千元)的影响.对近8年的年宣传费x i和年销售量y i(i=1,2,…,8)数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.xyw∑8i =1(x i -x)2∑8i =1(w i -w)2∑8i =1(x i -x )(y i-y )∑8i =1(w i -w )(y i -y ) 46.6 563 6.8 289.8 1.6 1 469108.8表中w i =x i ,w =18∑i =1w i.(1)根据散点图判断,y =a +bx 与y =c +d x 哪一个适宜作为年销售量y 关于年宣传费x 的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立y 关于x 的回归方程;(3)已知这种产品的年利润z 与x ,y 的关系为z =0.2y -x .根据(2)的结果回答下列问题: ①年宣传费x =49时,年销售量及年利润的预报值是多少? ②年宣传费x 为何值时,年利润的预报值最大?附:对于一组数据(u 1,v 1),(u 2,v 2),…,(u n ,v n ),其回归直线v =α+βu 的斜率和截距的最小二乘估计分别为β^=∑ni =1 (u i -u )(v i -v )∑ni =1(u i -u )2,α^=v -β^ u . [解] (1)由散点图可以判断,y =c +d x 适宜作为年销售量y 关于年宣传费x 的回归方程类型.(2)令w =x ,先建立y 关于w 的线性回归方程.由于 d ^=∑8i =1(w i -w )(y i -y )∑8i =1 (w i -w )2=108.81.6=68, c ^=y -d ^w =563-68×6.8=100.6,所以y 关于w 的线性回归方程为y ^=100.6+68w ,因此y 关于x 的回归方程为y ^=100.6+68x .(3)①由(2)知,当x =49时,年销售量y 的预报值 y ^=100.6+6849=576.6, 年利润z 的预报值 z ^=576.6×0.2-49=66.32.②根据(2)的结果知,年利润z 的预报值 z ^=0.2(100.6+68x )-x =-x +13.6x +20.12. 所以当x =13.62=6.8,即x =46.24时,z ^取得最大值.故年宣传费为46.24千元时,年利润的预报值最大.回归直线方程的求法(1)利用公式,求出回归系数b ^,a ^.(2)待定系数法:利用回归直线过样本点中心求系数.1.(2016·银川一中模拟)下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x (吨)与相应的生产能耗y (吨标准煤)的几组对照数据.x 3 4 5 6 y2.5344.5(1)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y 关于x 的线性回归方程y ^=b ^x +a ^. (2)已知该厂技改前,100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤,试根据(1)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低了多少吨标准煤?(参考数值:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)解:(1)由对照数据,计算得∑4i =1x 1y 1=66.5,∑4i =1x 21=32+42+52+62=86,x =4.5,y =3.5,b ^=66.5-4×4.5×3.586-4×4.52=66.5-6386-81=0.7,a ^=y -b ^x =3.5-0.7×4.5=0.35,所求的回归方程为y ^=0.7x +0.35.(2)x =100,y ^=100×0.7+0.35=70.35,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低90-70.35=19.65(吨标准煤).考点三 独立性检验|(2016·邯郸模拟)为了解少年儿童的肥胖是否与常喝碳酸饮料有关,现对30名六年级学生进行了问卷调查得到如下列联表.平均每天喝500 mL 以上为常喝,体重超过50 kg 为肥胖.常喝 不常喝 合计 肥胖 2 不肥胖 18 合计30已知在全部30人中随机抽取1人,抽到肥胖的学生的概率为415.(1)请将上面的列联表补充完整.(2)是否有99.5%的把握认为肥胖与常喝碳酸饮料有关?说明你的理由.(3)设常喝碳酸饮料且肥胖的学生中有2名女生,现从常喝碳酸饮料且肥胖的学生中抽取2人参加电视节目,则正好抽到一男一女的概率是多少?参考数据:K 2≥k 0 0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 02.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828参考公式:K 2=n (ad -bc )(a +b )(c +d )(a +c )(b +d ),其中n =a +b +c +d .[解] (1)设常喝碳酸饮料肥胖的学生有x 人,x +230=415,解得x =6.常喝 不常喝 合计 肥胖 6 2 8 不肥胖 4 18 22 合计102030(2)由已知数据可求得K 2=30×(6×18-2×4)210×20×8×22≈8.523>7.879.因此有99.5%的把握认为肥胖与常喝碳酸饮料有关.(3)设常喝碳酸饮料的肥胖男生为A ,B ,C ,D ,女生为E ,F ,任取两人的取法有AB ,AC ,AD ,AE ,AF ,BC ,BD ,BE ,BF ,CD ,CE ,CF ,DE ,DF ,EF ,共15种.其中一男一女的取法有AE ,AF ,BE ,BF ,CE ,CF ,DE ,DF ,共8种.故抽出一男一女的概率是P =815.解独立性检验的应用问题的关注点(1)两个明确: ①明确两类主体; ②明确研究的两个问题. (2)两个关键:①准确画出2×2列联表; ②准确理解K 2.提醒:准确计算K 2的值是正确判断的前提.2.通过随机询问110名性别不同的行人,对过马路是愿意走斑马线还是愿意走人行天桥进行抽样调查,得到如下的列联表:男 女 总计 走天桥 40 20 60 走斑马线 20 30 50 总计6050110K 2=n (ad -bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d ),n =a +b +c +d .附表:P (K 2≥k 0)0.050 0.010 0.001 k 03.8416.63510.828A .有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别有关”B .有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别无关”C .在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“选择过马路的方式与性别有关”D .在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“选择过马路的方式与性别无关” 解析:K 2=110×(40×30-20×20)260×50×60×50≈7.8.P (K 2≥6.635)=0.01=1-99%,∴有99%以上的把握认为“选择过马路的方式与性别有关”,故选A.答案:A12.独立性检验与概率交汇综合问题的答题模板【典例】(12分)(2016·保定调研)某高校为调查学生喜欢“应用统计”课程是否与性别有关,随机抽取了选修课程的55名学生,得到数据如下表:(1)判断是否有(2)用分层抽样的方法从喜欢统计课程的学生中抽取6名学生做进一步调查,将这6名学生作为一个样本,从中任选2人,求恰有1个男生和1个女生的概率.下面的临界值表供参考:(参考公式:K2=n(ad-bc)(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),其中n=a+b+c+d)[规范解答](1)由公式K2=55×(20×20-10×5)230×25×25×30≈11.978>7.879,(3分) 所以有99.5%的把握认为喜欢“应用统计”课程与性别有关.(6分)(2)设所抽样本中有m个男生,则630=m20,得m=4,所以样本中有4个男生,2个女生,分别记作B1,B2,B3,B4,G1,G2.从中任选2人的基本事件有(B1,B2),(B1,B3),(B1,B4),(B1,G1),(B1,G2),(B2,B3),(B2,B4),(B2,G1),(B2,G2),(B3,B4),(B3,G1),(B3,G2),(B4,G1),(B4,G2),(G1,G2),共15个,(9分)其中恰有1个男生和1个女生的事件有(B1,G1),(B1,G2),(B2,G1),(B2,G2),(B3,G1),(B3,G2),(B4,G1),(B4,G2),共8个.(11分)所以恰有1个男生和1个女生的概率为815.(12分)[模板形成]分析2×2列联表数据↓利用K 2公式计算K 2值↓对分类变量的相关性作出判断↓求相应事件的概率↓反思解题过程,注意规范化[跟踪练习] 某班主任对全班50名学生学习积极性和参加社团活动情况进行调查,统计数据见下表所示:(1)加社团活动且学习积极性一般的学生的概率是多少?(2)运用独立性检验的思想方法分析:学生的学习积极性与参加社团活动情况是否有关系?并说明理由.附:K 2=n (ad -bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d );其中n =a +b +c +d .解:(1)随机从该班抽查一名学生,抽到参加社团活动的学生的概率是2250=1125;抽到不参加社团活动且学习积极性一般的学生的概率是2050=25.(2)因为K 2=n (ad -bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d )=50×(17×20-5×8)225×25×22×28≈11.688>10.828,所以大约有99.9%的把握认为学生的学习积极性与参加社团活动情况有关系.A 组 考点能力演练1.根据如下样本数据得到的回归方程为y ^=b ^x +a ^,则( )A.a ^>0,b ^>0 B.a >0,b <0 C.a ^<0,b ^>0D.a ^<0,b ^<0解析:把样本数据中的x ,y 分别当作点的横、纵坐标,在平面直角坐标系xOy 中作出散点图(图略),由图可知b ^<0,a ^>0.故选B.答案:B2.已知变量x 与y 正相关,且由观测数据算得样本平均数x =3,y =3.5,则由该观测数据算得的线性回归方程可能为( )A.y ^=0.4x +2.3 B.y ^=2x -2.4 C.y ^=-2x +9.5D.y^=-0.3x +4.4解析:依题意知,相应的回归直线的斜率应为正,排除C ,D.且直线必过点(3,3.5),代入A ,B 得A 正确.答案:A3.春节期间,“厉行节约,反对浪费”之风悄然吹开,某市通过随机询问100名性别不同的居民是否能做到“光盘”行动,得到如下的列联表:附表及公式K 2=n (ad -bc )(a +b )(c +d )(a +c )(b +d ),其中n =a +b +c +d .则下面的正确结论是( )A .有90%以上的把握认为“该市居民能否做到‘光盘’与性别有关”B .在犯错误的概率不超过1%的前提下,认为“该市居民能否做到‘光盘’与性别无关”C .在犯错误的概率不超过1%的前提下,认为“该市居民能否做到‘光盘’与性别有关”D .有90%以上的把握认为“该市居民能否做到‘光盘’与性别无关”解析:由2×2列联表得到a =45,b =10,c =30,d =15,则a +b =55,c +d =45,a +c =75,b +d =25,ad =675,bc =300,n =100,计算得K 2的观测值k 0=100×(675-300)255×45×75×25≈3.030.因为2.706<3.030<3.841,所以有90%以上的把握认为“该市居民能否做到‘光盘’与性别有关”,故选A.答案:A4.根据如下样本数据:得到的回归方程为y =b x +a .若样本点的中心为(5,0.9),则当x 每增加1个单位时,y 就( )A .增加1.4个单位B .减少1.4个单位C .增加7.9个单位D .减少7.9个单位解析:依题意得,a +b -25=0.9,故a ^+b ^=6.5①;又样本点的中心为(5,0.9),故0.9=5b ^+a ^②,联立①②,解得b ^=-1.4,a ^=7.9,则y ^=-1.4x +7.9,可知当x 每增加1个单位时,y 就减少1.4个单位,故选B.答案:B5.已知x 与y 之间的几组数据如下表:假设根据上表数据所得线性回归直线方程为y =b x +a ,若某同学根据上表中的前两组数据(1,0)和(2,2)求得的直线方程为y =b ′x +a ′,则以下结论正确的是( )A.b ^>b ′,a ^>a ′ B.b ^>b ′,a ^<a ′ C.b ^<b ′,a ^>a ′D.b ^<b ′,a ^<a ′解析:由两组数据(1,0)和(2,2)可求得直线方程为y =2x -2,b ′=2,a ′=-2.而利用线性回归方程的公式与已知表格中的数据,可求得b ^=∑6i =1x i y i -6x ·y ∑6i =1x 2i -6x2=58-6×72×13691-6×⎝⎛⎭⎫722=57,a ^=y -b ^x =136-57×72=-13,所以b ^<b ′,a ^>a ′.答案:C6.(2016·忻州联考)已知x ,y 的取值如下表:从散点图分析,y 与x 线性相关,且回归方程为y =1.46x +a ,则实数a ^的值为________. 解析:x =2+3+4+54=3.5,y =2.2+3.8+5.5+6.54=4.5,回归方程必过样本的中心点(x ,y ).把(3.5,4.5)代入回归方程,计算得a ^=-0.61.答案:-0.617.为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关,对该班50名学生进行了问卷调查,得到了如下的2×2列联表:(请用百分数表示).解析:K 2=n (ad -bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d )=50×(20×15-5×10)225×25×30×20≈8.333>7.879.答案:0.5%8.已知下表所示数据的回归直线方程为y ^=4x +242,则实数a =________.解析:回归直线y ^=4x +242必过样本点的中心点(x ,y ),而x =2+3+4+5+65=4,y =251+254+257+a +2665=1 028+a 5,∴1 028+a 5=4×4+242,解得a =262.答案:2629.(2015·东北三校联考)某学生对其亲属30人的饮食习惯进行了一次调查,并用下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)(1)根据以上数据完成下列2×2列联表:主食蔬菜主食肉类合计 50岁以下 50岁以上 合计(2)能否有99% 解:(1)2×2列联表如下:主食蔬菜主食肉类合计 50岁以下 4 8 12 50岁以上 16 2 18 合计201030(2)因为K 2=30×(8-128)212×18×20×10=10>6.635,所以有99%的把握认为其亲属的饮食习惯与年龄有关.10.(2015·高考重庆卷)随着我国经济的发展,居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款(年底余额)如下表:年份 2010 2011 2012 2013 2014 时间代号t12345(1)求y 关于t 的回归方程y =b t +a ;(2)用所求回归方程预测该地区2015年(t =6)的人民币储蓄存款. 附:回归方程y ^=b ^t +a ^中, b ^=∑ni =1t i y i -n t y ∑ni =1t 2i -n t2,a ^=y -b ^t .解:(1)列表计算如下这里n =5,t =1n ∑n i =1t i =155=3,y =1n ∑n i =1y i =365=7.2. 又l tt =∑ni =1t 2i -n t2=55-5×32=10,l ty =∑ni =1t i y i-n t y =120-5×3×7.2=12,从而b ^=l ty l tt =1210=1.2,a ^=y -b ^t =7.2-1.2×3=3.6,故所求回归方程为y ^=1.2t +3.6.(2)将t =6代入回归方程可预测该地区2015年的人民币储蓄存款为y ^=1.2×6+3.6=10.8(千亿元).B 组 高考题型专练1.(2015·高考福建卷)为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系,随机调查了该社区5户家庭,得到如下统计数据表:根据上表可得回归直线方程y =b x +a ,其中b =0.76,a =y -b x .据此估计,该社区一户年收入为15万元家庭的年支出为( )A .11.4万元B .11.8万元C.12.0万元D.12.2万元^=0.76,∴a^=8-0.76×10=0.4,∴回归方程为y^=0.76x 解析:∵x=10.0,y=8.0,b+0.4,把x=15代入上式得,y^=0.76×15+0.4=11.8(万元),故选B.答案:B2.(2015·高考北京卷)高三年级267位学生参加期末考试,某班37位学生的语文成绩、数学成绩与总成绩在全年级中的排名情况如图所示,甲、乙、丙为该班三位学生.从这次考试成绩看,(1)在甲、乙两人中,其语文成绩名次比其总成绩名次靠前的学生是________;(2)在语文和数学两个科目中,丙同学的成绩名次更靠前的科目是________.解析:(1)由题图分析乙的语文成绩名次略比甲的语文成绩名次靠前,但总成绩名次靠后,所以甲、乙两人中语文成绩名次比总成绩靠前的是乙;(2)丙同学的数学成绩名次位于中间稍微靠后,而总成绩名次相对靠后,所以丙同学的语文成绩名次比较靠后,所以丙同学的成绩名次靠前的科目是数学.答案:乙数学。
统计案例之独立性检验班级姓名学号参考公式:,其中.1.在中学生综合素质评价某个维度的测评中,分优秀、合格、尚待改进三个等级进行学生互评.某校高一年级有男生500人,女生400人,为了了解性别对该维度测评结果的影响,采用分层抽样方法从高一年级抽取了45名学生的测评结果,并作出频数统计表如下:表一:男生表二:女生(1)从表二的非优秀学生中随机抽取2人交谈,求所选2人中恰有1人测评等级为合格的概率;(2)由表中统计数据填写下面的列联表,并判断是否有90%的把握认为“测评结果优秀与性别有关”.2.东亚运动会将于2013年10月6日在天津举行.为了搞好接待工作,组委会打算学习北京奥运会招募大量志愿者的经验,在某学院招募了16名男志愿者和14名女志愿者,调查发现,男女志愿者中分别有10人和6人喜爱运动,其余人不喜欢运动.(2)根据列联表的独立性检验,能否在犯错误的概率不超过0.10的前提下认为性别与喜爱运动有关?(3)如果从喜欢运动的女志愿者中(其中恰有4人会外语),抽取2名负责翻译工作,那么抽出的志愿者中至少有1人能胜任翻译工作的概率是多少?3.某中学拟在高一下学期开设游泳选修课,为了了解高一学生喜欢游泳是否与性别有关,现从高一学生中抽取人做调查,得到如下列联表:已知在这人中随机抽取一人抽到喜欢游泳的学生的概率为,(Ⅰ)请将上述列联表补充完整,并判断是否有%的把握认为喜欢游泳与性别有关?并说明你的理由;(Ⅱ)针对问卷调查的名学生,学校决定从喜欢游泳的人中按分层抽样的方法随机抽取人成立游泳科普知识宣传组,并在这人中任选两人作为宣传组的组长,求这两人中至少有一名女生的概率,4.某学校高三年级有学生1 000名,经调查,其中750名同学经常参加体育锻炼(称为A 类同学),另外250名同学不经常参加体育锻炼(称为B类同学),现用分层抽样方法(按A 类、B类分两层)从该年级的学生中共抽查100名同学,如果以身高达165 cm作为达标的标(1)完成上表;5.某校进行文科、理科数学成绩对比,某次考试后,各随机抽取100名同学的数学考试成绩进行统计,其频率分布表如下.(Ⅰ)根据数学成绩的频率分布表,求理科数学成绩的中位数的估计值;(Ⅱ)请填写下面的列联表,并根据列联表判断是否有90%的把握认为数学成绩与文理科有关:(Ⅲ)设文理科数学成绩相互独立,记表示事件“文科、理科数学成绩都大于等于120分”,估计的概率.答案:1.(1)设从高一年级男生中抽出人,则,,则从女生中抽取20人,所以,.表二中非优秀学生共5人,记测评等级为合格的3人为,,,尚待改进的2人为,,则从这5人中任选2人的所有可能结果为,,,,,,,,,,共10种,设事件表示“从表二的非优秀学生中随机选取2人,恰有1人测评等级为合格”,则的结果为,,,,,,共6种,所以,即所求概率为.(2)列联表如下:因为,,而,所以没有90%的把握认为“测评结果优秀与性别有关”.(2)根据已知数据可求得:K2=≈1.157 5<2.706,因此,在犯错误的概率不超过0.10的前提下不能判断喜爱运动与性别有关.(3)喜欢运动的女志愿者有6人,设喜欢运动的女志愿者分别为A,B,C,D,E,F,其中A,B,C,D会外语,则从这6人中任取2人,共15种取法.其中两人都不会外语的只有EF一种取法.故抽出的志愿者之中至少有1人能胜任翻译工作的概率是P=1-=.3.5.。
统计案例一独立性检验
研修学院数学教研室闻岩
一、课标要求
学生将在必修课程学习统计的基础上,通过对典型案例的讨论,了解和使用一些常用的统计方法,进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想,认识统计方法在决策中的作用。
内容与要求
1.统计案例(约14课时)
通过典型案例,学习下列一些常见的统计方法,并能初步应用这些方法解决一些实际问题。
(1)通过对典型案例(如“肺癌与吸烟有关吗”等)的探究,了解独立性检验(只要求22列联表)的基本思想、方法及初步应用。
(2)通过对典型案例(如“质量控制”“新药是否有效”等)的探究,了解实际推断原理和假设检验的基本思想、方法及初步应用(参见例1)。
------删掉了
(3)通过对典型案例(如“昆虫分类”等)的探究,了解聚类分析的基本思想、方法及初步应用。
------删掉了
(4)通过对典型案例(如“人的体重与身高的关系”等)的探究,进一步了解回归的基本思想、方法及初步应用。
说明与建议
1.统计案例的教学中,应鼓励学生经历数据处理的过程,培养他们对数据的直观感觉,认识统计方法的特点(如统计推断可能犯错误,估计结果的随机性),体会统计方法应用的广泛性。
应尽量给学生提供一定的实践活动机会,可结合数学建模的活动,选择1个案例,要求学生亲自实践。
对于统计案例内容,只要求学生了解几种统计方法的基本思想及其初步应用,对于其理论基础不作要求,避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。
2.教学中,应鼓励学生使用计算器、计算机等现代技术手段来处理数据,有条件的学校还可运用一些常见的统计软件解决实际问题。
例1某地区羊患某种病的概率是0.4,且每只羊患病与否是彼此独立的。
今研制一种新的预防药,任选5只羊做实验,结果这5只羊服用此药后均未患病。
问此药是否有效。
初看起来,会认为这药一定有效,因为服药的羊均未患病。
但细想一下,会有问题,因为大部分羊不服药也不会患病,患病的羊只占0.4左右。
这5只羊都未患病,未必是药的作用。
分析这问题的一个自然想法是:若药无效,随机抽取5只羊都不患病的可能性大不大。
若这件事发生的概率很小,几乎不会发生,那么现在我们这几只羊都未患病,应该是药的效果,即药有效。
现假设药无效,5只羊都不生病的概率是
(1-0.4)5≈0.078.
这个概率很小,该事件几乎不会发生,但现在它确实发生了,说明我们的假设不对,药是有效的。
这里的分析思想有些像反证法,但并不相同。
给定假设后,我们发现,一个概率很小几乎不会发生的事件却发生了,从而否定我们的“假设”。
应该指出的是,当我们作出判断“药是有效的”时,是可能犯错误的。
犯错误的概率是0.078。
也就是说,我们有近92%的把握认为药是有效的。
二、全国考纲的要求
17.统计案例
了解下列一些常见的统计方法,并能应用这些方法解决一些实际问题.
①独立检验
列联表)的基本思想、方法及简单应用.
了解独立检验(只要求22
④回归分析
了解回归分析的基本思想、方法及简单应用.
三、教学中的注意事项:
1、关于独立性。
可以先介绍独立性的概念,假设检验的思想,再讲统计案例;也可以考虑A 版的处理,不给出概率中独立性的定义,直接有统计案例讲起。
2、关于课本相关知识的思考参看A 版教学参考书。
3、充分利用Excei 表完成本节的教学。
4、对于2
K 的观测值,用B 版的两个临界值就可以了。
其他的象A 版那样可以介绍,但没必要刻意去做。
5、整体回顾统计都学习了什么内容,解决了什么样的问题。
展望本章将学习什么内容,给学生一个整体的认识。
另外,关于“统计案例”部分教学:
1、文科教师关于“统计案例”部分教学,多上研修网看有关的提示、建议。
研修网上有一些资料,希望对大家有帮助。
关于具体教学内容的处理,参看老师们写的教学简案。
如A 版,苏版,B 版(刘健吾老师给出了一种处理教材的方案)
2、此部分学探诊电子版 在网上有。
3、遇问题、提建议请多借助研修网中的“讨论区”“留言区”等。
4、如果感到把握困难,可以考虑先讲复数,有时间缓冲一下。
把相关资料进一步研究后再讲这部分内容。
-------------------------------------------------------------------------- 附:A 版教材的处理
一、关于列联表的研究和计算
分类变量:变量不同值表示不同类别。
列联表:列出两个分类变量的频数表。
可以r c ⨯表(r 行c 列的二维列联表),简单的为22⨯列联表。
例题:为调查吸烟是否对患肺癌有影响,某肿瘤研究所随机的调查了9965人,得到如下结果(单位:人):
利用Excel 表可以进行很快的计算:(这个表格只需改动四个原始数据,其他计算及相应的图表自动生成。
回归分析也可以这样来。
)
用字母表示:
先假设:0H :吸烟与患肺癌没有关系, 应有
a c
a b c d
=++, ()()a c d c a b +≈+, 0ad bc -≈, 因此,ad bc -越小,说明吸烟与患肺癌的关系越弱;ad bc -越大,说明吸烟与患肺癌的关系越强。
构造随机变量2
2
()()()()()
n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++为样本容量。
于是,若0H 成立,即“吸烟与患肺癌没有关系”,则2
K 应该很小,
上面例题中2
K 的观测值56.632K =。
二、对2
K 的观测值k 的认识 研究表明:
0H 成立的情况下,( 6.635)0.010P k ≥≈,
即在0H 成立的情况下,2
K 的观测值大于6.6356.635的概率非常小,近似于0.010,是一个小概
率事件。
(统计中常将概率小于0.05的事件成为小概率事件,)
1、例题中的观测值远大于6.635,所以有理由断定0H 不成立,即“吸烟与患肺癌有关系”。
2、这个判断会犯错误,犯错误的概率不会超过0.010。
即我们是以99%的把握认为“吸烟与患肺癌有关系”。
3、上诉过程中,依据随机变量2
K 的观测值k ,建立了一个判断0H 是否成立的规则:
如果 6.635k ≥,就判断0H 不成立,即两个分类变量有关系;否则,就判断0H 成立,即两个分类变量没有关系。
在该规则之下,把结论“0H 成立”错判成“不成立”的概率不会超过( 6.635)0.010P k ≥≈,即有
99%的把握认为0H 不成立。
4、6.635是一个常用的判断规则的临界值。
5、一般情况下,判断2
K 的观测值k 是大还是小,需要确定一个正数0k ,当0k k ≥时就认为2
K 的观测值k 大,此时相应于0k 的判断规则为:
如果0k k ≥,就认为“两个分类变量有关系”;否则就认为“两个分类变量没有关系”。
正数0k 为一个判断规则的临界值。
在此规则下,把结论“两个分类变量没有关系”错判成“两个分类变量有关系”的概率为
20()P K k ≥。
在实际应用中,我们把0k k ≥解释为有20(1())100%P K k -≥⨯的把握认为“两个分类变量有关系”;把0k k <解释为不能以20(1())100%P K k -≥⨯的把握认为“两个分类变量有关系”,或则由样本观测数值不能充分说明“两个分类变量有关系”。
6、上面这样利用随机变量2
K 来确定是否能以给定把握认为“两个分类变量有关系”的方法,称为两个分类变量的独立性检验。
7、在实际应用中,在获取样本数据之前,通常通过查阅下表确定临界值:
三、一般情况
一般的,假设有两个分类变量X 和Y ,它们的可能取值分别为12{,}x x 和12{,}y y ,其样本频数列联表(称为22⨯列联表)为:
若要推断的论述为 1H :X 与 Y 有关系, 可以按如下步骤判断成立的可能性:
1、通过三维柱形图和二维条形图,可以粗略的判断两个分类变量是否有关系,但是这种判断无法精确地给出所得结论的可靠程度。
(1)在三维柱形图中,主对角线上两个柱形高度的成绩ad 与副对角线上高度的乘积bc 相差越大,
1H 成立的可能性就越大。
(2)在二维条形图中,可以估计满足条件1X x =的个体中具有1Y y =的个体所占的比例a
a b
+,也可以估计满足条件2X x =的个体中具有1Y y =的个体所占的比例
c c d
+。
两个比例的值相差越大,1H 成立的可能性就越大。
2、可以利用独立性检验来考察两个分类变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。
具体做法如下:
(1)先根据实际问题需要的可信程度确定临界值0k ;
(2)根据观测数据计算由公式22
()()()()()
n ad bc K a b c d a c b d -=++++给出的随机变量2
K 的值k ;
(3)如果0k k ≥,就以20(1())100%P K k -≥⨯的把握认为“X 与Y 有关系”;否则就认为由样本数据没有充分的证据显示“X 与Y 有关系”。