新高考數(shù)學(xué)一輪復(fù)習(xí)講練測(cè)第9章第02講 成對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析（練習(xí)）（原卷版）

第02講成對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析（模擬精練+真題演練）1．（2022·甘肅蘭州·統(tǒng)考一模）下面是一個(gè)SKIPIF1<0列聯(lián)表，其中a、b處填的值分別為（

）SKIPIF1<0SKIPIF1<0總計(jì)SKIPIF1<0a2173SKIPIF1<022527總計(jì)b46100

A．52、54 B．54、52C．94、146 D．146、942．（2023·海南海口·海南華僑中學(xué)?？寄M預(yù)測(cè)）為客觀反映建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家進(jìn)程中我國(guó)創(chuàng)新能力的發(fā)展情況，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局社科文司《中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)（CII）研究》課題組研究設(shè)計(jì)了評(píng)價(jià)我國(guó)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系和指數(shù)編制方法.中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)（ChinaInnovationIndex，CII）中有4個(gè)分指數(shù)（創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)、創(chuàng)新投入指數(shù)、創(chuàng)新產(chǎn)出指數(shù)、創(chuàng)新成效指數(shù)），下面是2005—2021年中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)及分領(lǐng)域指數(shù)圖，由圖可知指數(shù)與年份正相關(guān)，則對(duì)4個(gè)分領(lǐng)域指數(shù)，在建立年份值與指數(shù)值的回歸模型中，相關(guān)系數(shù)最大的指數(shù)類型是（

）

A．創(chuàng)新環(huán)境指數(shù) B．創(chuàng)新投入指數(shù) C．創(chuàng)新產(chǎn)出指數(shù) D．創(chuàng)新成效指數(shù)3．（2023·安徽六安·六安一中?？寄M預(yù)測(cè)）某學(xué)校一同學(xué)研究溫差SKIPIF1<0（℃）與本校當(dāng)天新增感冒人數(shù)SKIPIF1<0（人）的關(guān)系，該同學(xué)記錄了5天的數(shù)據(jù)：x568912y1720252835經(jīng)過(guò)擬合，發(fā)現(xiàn)基本符合經(jīng)驗(yàn)回歸方程SKIPIF1<0，則下列結(jié)論錯(cuò)誤的是（

）A．樣本中心點(diǎn)為SKIPIF1<0B．SKIPIF1<0C．SKIPIF1<0時(shí)，殘差為SKIPIF1<0D．若去掉樣本點(diǎn)SKIPIF1<0，則樣本的相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0增大4．（2023·江西南昌·江西師大附中?？既＃┫铝姓f(shuō)法：（1）分類變量SKIPIF1<0與SKIPIF1<0的隨機(jī)變量SKIPIF1<0越大，說(shuō)明SKIPIF1<0與SKIPIF1<0相關(guān)的把握性越大；（2）以模型SKIPIF1<0去擬合一組數(shù)據(jù)時(shí)，為了求出回歸方程，設(shè)SKIPIF1<0，將其變換后得到線性方程SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0的值分別是SKIPIF1<0和0.7；（3）若隨機(jī)變量SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0．以上正確的個(gè)數(shù)是（

）A．0 B．1 C．2 D．35．（2023·重慶·統(tǒng)考二模）設(shè)兩個(gè)相關(guān)變量SKIPIF1<0和SKIPIF1<0分別滿足下表：SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0若相關(guān)變量SKIPIF1<0和SKIPIF1<0可擬合為非線性回歸方程SKIPIF1<0，則當(dāng)SKIPIF1<0時(shí)，SKIPIF1<0的估計(jì)值為（

）（參考公式：對(duì)于一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，其回歸直線SKIPIF1<0的斜率和截距的最小二乘估計(jì)公式分別為：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0；SKIPIF1<0）A．SKIPIF1<0 B．SKIPIF1<0 C．SKIPIF1<0 D．SKIPIF1<06．（2023·陜西商洛·校考三模）用模型SKIPIF1<0擬合一組數(shù)SKIPIF1<0，若SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，設(shè)SKIPIF1<0，得變換后的線性回歸方程為SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0（

）A．12 B．SKIPIF1<0 C．SKIPIF1<0 D．77．（2022·四川成都·成都七中?？寄M預(yù)測(cè)）根據(jù)一組樣本數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，…，SKIPIF1<0，求得經(jīng)驗(yàn)回歸方程為SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0.現(xiàn)發(fā)現(xiàn)這組樣本數(shù)據(jù)中有兩個(gè)樣本點(diǎn)（1.2，2.2）和（4.8，7.8）誤差較大，去除后重新求得的經(jīng)驗(yàn)回歸直線l的斜率為1.2，則（

）A．變量x與y具有正相關(guān)關(guān)系B．去除兩個(gè)誤差較大的樣本點(diǎn)后，重新求得的經(jīng)驗(yàn)回歸方程為SKIPIF1<0C．去除兩個(gè)誤差較大的樣本點(diǎn)后，y的估計(jì)值增加速度變快D．去除兩個(gè)誤差較大的樣本點(diǎn)后，相應(yīng)于樣本點(diǎn)（2，3.75）的殘差為0.058．（2021·江西南昌·南昌市八一中學(xué)?？既＃┮阎兞縎KIPIF1<0關(guān)于SKIPIF1<0的回歸方程為SKIPIF1<0，其一組數(shù)據(jù)如表所示：若SKIPIF1<0，則預(yù)測(cè)SKIPIF1<0值可能為（

）SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0A．SKIPIF1<0 B．SKIPIF1<0 C．SKIPIF1<0 D．SKIPIF1<09．（2021·山西·統(tǒng)考三模）某公交公司推出掃碼支付乘車優(yōu)惠活動(dòng)，活動(dòng)為期兩周，活動(dòng)的前五天數(shù)據(jù)如下表：第SKIPIF1<0天12345使用人數(shù)(SKIPIF1<0)151734578421333由表中數(shù)據(jù)可得y關(guān)于x的回歸方程為SKIPIF1<0，則據(jù)此回歸模型相應(yīng)于點(diǎn)（2，173）的殘差為（

）A．SKIPIF1<0 B．SKIPIF1<0 C．3 D．210．（多選題）（2023·廣東廣州·統(tǒng)考模擬預(yù)測(cè)）總和生育率有時(shí)也簡(jiǎn)稱生育率，是指一個(gè)人口群體的各年齡別婦女生育率的總和．它反映的是一名婦女在每年都按照該年齡別現(xiàn)有生育率生育的假設(shè)下，在育齡期間生育的子女總數(shù)．為了了解中國(guó)人均GDPx（單位：萬(wàn)元）和總和生育率y以及女性平均受教育年限z（單位：年）的關(guān)系，采用2012~2022近十年來(lái)的數(shù)據(jù)SKIPIF1<0繪制了散點(diǎn)圖，并得到經(jīng)驗(yàn)回歸方程SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，對(duì)應(yīng)的決定系數(shù)分別為SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，則（

）

A．人均GDP和女性平均受教育年限正相關(guān)．B．女性平均受教育年限和總和生育率負(fù)相關(guān)C．SKIPIF1<0D．未來(lái)三年總和生育率一定繼續(xù)降低11．（多選題）（2023·江蘇鹽城·鹽城市伍佑中學(xué)?？寄M預(yù)測(cè)）下列命題正確的是（

）A．對(duì)于事件A，B，若SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0B．若隨機(jī)變量SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0C．相關(guān)系數(shù)r的絕對(duì)值越接近1，兩個(gè)隨機(jī)變量的線性相關(guān)程度越強(qiáng)D．在做回歸分析時(shí)，殘差圖中殘差點(diǎn)分布的帶狀區(qū)域的寬度越寬表示回歸效果越差12．（多選題）（2023·吉林長(zhǎng)春·長(zhǎng)春吉大附中實(shí)驗(yàn)學(xué)校校考模擬預(yù)測(cè)）SKIPIF1<0年SKIPIF1<0月SKIPIF1<0日，工業(yè)和信息化部成功舉辦第十七屆“中國(guó)芯”集成電路產(chǎn)業(yè)大會(huì)．此次大會(huì)以“強(qiáng)芯固基以質(zhì)為本”為主題，旨在培育壯大我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、營(yíng)造良好產(chǎn)業(yè)生態(tài).某芯片研發(fā)單位用在“A芯片”上研發(fā)費(fèi)用占本單位總研發(fā)費(fèi)用的百分比SKIPIF1<0如表所示.已知SKIPIF1<0，于是分別用p＝SKIPIF1<0和p＝SKIPIF1<0得到了兩條回歸直線方程：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)分別為SKIPIF1<0、SKIPIF1<0，百分比y對(duì)應(yīng)的方差分別為SKIPIF1<0、SKIPIF1<0，則下列結(jié)論正確的是（

）（附：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0）年份SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0年份代碼xSKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0pSKIPIF1<0SKIPIF1<0qA．SKIPIF1<0 B．SKIPIF1<0 C．SKIPIF1<0 D．SKIPIF1<013．（多選題）（2023·福建廈門·統(tǒng)考模擬預(yù)測(cè)）為了有針對(duì)性地提高學(xué)生體育鍛煉的積極性，某中學(xué)需要了解性別因素是否對(duì)本校學(xué)生體育鍛的經(jīng)常性有影響，隨機(jī)抽取了300名學(xué)生，對(duì)他們是否經(jīng)常鍛煉的情況進(jìn)行了調(diào)查，調(diào)查發(fā)現(xiàn)經(jīng)常鍛煉人數(shù)是不經(jīng)常鍛煉人數(shù)的2倍，繪制其等高堆積條形圖，如圖所示，則（

）A．參與調(diào)查的男生中經(jīng)常鍛煉的人數(shù)比不經(jīng)常鍛煉的人數(shù)多B．從參與調(diào)查的學(xué)生中任取一人，已知該生為女生，則該生經(jīng)常鍛煉的概率為SKIPIF1<0C．依據(jù)SKIPIF1<0的獨(dú)立性檢驗(yàn)，認(rèn)為性別因素影響學(xué)生體育鍛煉的經(jīng)常性，該推斷犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)0.1D．假設(shè)調(diào)查人數(shù)為600人，經(jīng)常鍛煉人數(shù)與不經(jīng)常鍛煉人數(shù)的比例不變，統(tǒng)計(jì)得到的等高堆積條形圖也不變，依據(jù)SKIPIF1<0的獨(dú)立性檢驗(yàn)，認(rèn)為性別因素影響學(xué)生體育鍛煉的經(jīng)常性，該推斷犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)0.05附：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<00.10.050.010.0050.001SKIPIF1<02.7063.8416.6357.87910.82814．（2023·全國(guó)·鎮(zhèn)海中學(xué)校聯(lián)考模擬預(yù)測(cè)）害蟲(chóng)防控對(duì)于提高農(nóng)作物產(chǎn)量具有重要意義.已知某種害蟲(chóng)產(chǎn)卵數(shù)SKIPIF1<0（單位：個(gè)）與溫度SKIPIF1<0（單位：SKIPIF1<0）有關(guān)，測(cè)得一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，可用模型SKIPIF1<0進(jìn)行擬合，利用SKIPIF1<0變換得到的線性回歸方程為SKIPIF1<0.若SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0的值為.15．（2023·上海·統(tǒng)考模擬預(yù)測(cè)）某校團(tuán)委對(duì)“學(xué)生性別和喜歡網(wǎng)絡(luò)游戲是否有關(guān)”作了一次調(diào)查，其中被調(diào)查的男女生人數(shù)相同，男生喜歡網(wǎng)絡(luò)游戲的人數(shù)占男生人數(shù)的SKIPIF1<0，女生喜歡網(wǎng)絡(luò)游戲的人數(shù)占女生人數(shù)的SKIPIF1<0.若根據(jù)獨(dú)立性檢驗(yàn)認(rèn)為喜歡網(wǎng)絡(luò)游戲和性別有關(guān)，且此推斷犯錯(cuò)誤的概率超過(guò)0.01但不超過(guò)0.05，則被調(diào)查的學(xué)生中男生可能有人.（請(qǐng)將所有可能的結(jié)果都填在橫線上）附表：SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0.SKIPIF1<00.0500.010SKIPIF1<03.8416.63516．（2023·廣西桂林·校聯(lián)考模擬預(yù)測(cè)）一只紅鈴蟲(chóng)產(chǎn)卵數(shù)SKIPIF1<0和溫度SKIPIF1<0有關(guān)，現(xiàn)測(cè)得一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，可用模型SKIPIF1<0擬合，設(shè)SKIPIF1<0，其變換后的線性回歸方程為SKIPIF1<0，若SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0為自然常數(shù)，則SKIPIF1<0.17．（2022·北京·人大附中?？寄M預(yù)測(cè)）某班在一次考試后分析學(xué)生在語(yǔ)文?數(shù)學(xué)?英語(yǔ)三個(gè)學(xué)科的表現(xiàn)，繪制了各科年級(jí)排名的散點(diǎn)圖（如下圖所示）．關(guān)于該班級(jí)學(xué)生這三個(gè)學(xué)科本次考試的情況，給出下列四個(gè)結(jié)論：①三科中，數(shù)學(xué)年級(jí)排名的平均數(shù)及方差均最小；②語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)年級(jí)排名均在150名以外的學(xué)生為1人；③本次考試該班語(yǔ)文第一名、數(shù)學(xué)第一名、英語(yǔ)第一名可能為三名不同的同學(xué)；④從該班學(xué)生中隨機(jī)抽取1人，若其語(yǔ)文排名大于200，則其英語(yǔ)和數(shù)學(xué)排名均在150以內(nèi)的概率為SKIPIF1<0．其中所有正確結(jié)論的序號(hào)是．18．（2022·安徽安慶·安慶一中校考三模）在工程技術(shù)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，經(jīng)常利用最小二乘法原理求曲線的函數(shù)關(guān)系式：設(shè)有一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，它們大體分布在某條曲線上，通過(guò)偏差平方和最小求該曲線的方法稱為最小二乘法，當(dāng)該曲線為一條直線SKIPIF1<0時(shí)，由方程組SKIPIF1<0來(lái)確定SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的值，此時(shí)偏差平方和表示為SKIPIF1<0．為了測(cè)定某種刀具的磨損速度，每隔1小時(shí)測(cè)一次刀具的厚度，得到一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如下表：順序編號(hào)i01234567時(shí)間SKIPIF1<001234567刀具厚度SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0作出刀具厚度SKIPIF1<0關(guān)于時(shí)間SKIPIF1<0散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)這些點(diǎn)分布在一條直線SKIPIF1<0SKIPIF1<0附近．(1)求實(shí)數(shù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的值，并估計(jì)SKIPIF1<0時(shí)刀具厚度（所有結(jié)果均精確到SKIPIF1<0）；(2)求偏差平方和．（參考數(shù)據(jù)：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0）19．（2023·湖北武漢·華中師大一附中校考模擬預(yù)測(cè)）2021年春節(jié)前，受疫情影響，各地鼓勵(lì)外來(lái)務(wù)工人員選擇就地過(guò)年．某市統(tǒng)計(jì)了該市4個(gè)地區(qū)的外來(lái)務(wù)工人數(shù)與就地過(guò)年人數(shù)（單位：萬(wàn)），得到如下表格：SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)外來(lái)務(wù)工人數(shù)SKIPIF1<0萬(wàn)3456就地過(guò)年人數(shù)SKIPIF1<0萬(wàn)2.5344.5(1)請(qǐng)用相關(guān)系數(shù)說(shuō)明SKIPIF1<0與SKIPIF1<0之間的關(guān)系可用線性回歸模型擬合，并求SKIPIF1<0關(guān)于SKIPIF1<0的線性回歸方程SKIPIF1<0和A區(qū)的殘差(2)假設(shè)該市政府對(duì)外來(lái)務(wù)工人員中選擇就地過(guò)年的每人發(fā)放1000元補(bǔ)貼．①若該市SKIPIF1<0區(qū)有2萬(wàn)名外來(lái)務(wù)工人員，根據(jù)（1）的結(jié)論估計(jì)該市政府需要給SKIPIF1<0區(qū)就地過(guò)年的人員發(fā)放的補(bǔ)貼總金額；②若SKIPIF1<0區(qū)的外來(lái)務(wù)工人員中甲、乙選擇就地過(guò)年的概率分別為SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0，該市政府對(duì)甲、乙兩人的補(bǔ)貼總金額的期望不超過(guò)1400元，求SKIPIF1<0的取值范圍．參考公式：相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，回歸方程SKIPIF1<0中斜率和截距的最小二乘估計(jì)公式分別為SKIPIF1<0．20．（2023·江西南昌·南昌市八一中學(xué)?？既＃榱私饽骋坏貐^(qū)電動(dòng)汽車銷售情況，某機(jī)構(gòu)根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，用最小二乘法得到電動(dòng)汽車銷量SKIPIF1<0單位：萬(wàn)臺(tái)SKIPIF1<0關(guān)于SKIPIF1<0年份SKIPIF1<0的線性回歸方程為SKIPIF1<0，且銷量SKIPIF1<0的方差SKIPIF1<0，年份SKIPIF1<0的方差為SKIPIF1<0．(1)求SKIPIF1<0與SKIPIF1<0的相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，并據(jù)此判斷電動(dòng)汽車銷量SKIPIF1<0與年份SKIPIF1<0的相關(guān)性強(qiáng)弱；(2)該機(jī)構(gòu)還調(diào)查了該地區(qū)SKIPIF1<0位購(gòu)車車主性別與購(gòu)車種類情況，得到的數(shù)據(jù)如下表：購(gòu)買非電動(dòng)汽車購(gòu)買電動(dòng)汽車總計(jì)男性SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0女性SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0總計(jì)SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0能否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為購(gòu)買電動(dòng)汽車與性別有關(guān)SKIPIF1<0(3)在購(gòu)買電動(dòng)汽車的車主中按照性別進(jìn)行分層抽樣抽取SKIPIF1<0人，再?gòu)倪@SKIPIF1<0人中隨機(jī)抽取SKIPIF1<0人，記這SKIPIF1<0人中，男性的人數(shù)為SKIPIF1<0，求SKIPIF1<0的分布列和數(shù)學(xué)期望．參考公式：SKIPIF1<0線性回歸方程：SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0，SKIPIF1<0；SKIPIF1<0相關(guān)系數(shù)：SKIPIF1<0，若SKIPIF1<0，則可判斷SKIPIF1<0與SKIPIF1<0線性相關(guān)較強(qiáng)；SKIPIF1<0SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0．附表：SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0

21．（2023·福建南平·統(tǒng)考模擬預(yù)測(cè)）五一小長(zhǎng)假期間，文旅部門在某地區(qū)推出A，B，C，D，E，F(xiàn)六款不同價(jià)位的旅游套票，每款套票的價(jià)格SKIPIF1<0（單位：元；SKIPIF1<0）與購(gòu)買該款套票的人數(shù)SKIPIF1<0（單位：千人）的數(shù)據(jù)如下表：套票類別ABCDEF套票價(jià)格SKIPIF1<0（元）405060657288購(gòu)買人數(shù)SKIPIF1<0（千人）16.918.720.622.524.125.2（注：A，B，C，D，E，F(xiàn)對(duì)應(yīng)i的值為1，2，3，4，5，6）為了分析數(shù)據(jù)，令SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，發(fā)現(xiàn)點(diǎn)SKIPIF1<0集中在一條直線附近．(1)根據(jù)所給數(shù)據(jù)，建立購(gòu)買人數(shù)y關(guān)于套票價(jià)格x的回歸方程；(2)規(guī)定：當(dāng)購(gòu)買某款套票的人數(shù)y與該款套票價(jià)格x的比值在區(qū)間SKIPIF1<0上時(shí)，該套票為“熱門套票”．現(xiàn)有甲、乙、丙三人分別從以上六款旅游套票中購(gòu)買一款．假設(shè)他們買到的套票的款式互不相同，且購(gòu)買到“熱門套票”的人數(shù)為X，求隨機(jī)變量X的分布列和期望．附：①參考數(shù)據(jù)：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．②對(duì)于一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，其回歸直線SKIPIF1<0的斜率和截距的最小二乘估計(jì)分別為SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．22．（2023·上海浦東新·華師大二附中?？寄M預(yù)測(cè)）為幫助鄉(xiāng)村脫貧，某勘探隊(duì)計(jì)劃了解當(dāng)?shù)氐V脈某金屬的分布情況，測(cè)得了平均金屬含量SKIPIF1<0（單位：SKIPIF1<0）與樣本對(duì)原點(diǎn)的距離SKIPIF1<0（單位：SKIPIF1<0）的數(shù)據(jù)，并作了初步處理，得到了下面的一些統(tǒng)計(jì)量的值.（表中SKIPIF1<0）SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<06SKIPIF1<0SKIPIF1<060SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0(1)利用樣本相關(guān)系數(shù)的知識(shí)，判斷SKIPIF1<0與SKIPIF1<0哪一個(gè)更適宜作為平均金屬含量SKIPIF1<0關(guān)于樣本對(duì)原點(diǎn)的距離SKIPIF1<0的回歸方程類型？(2)根據(jù)（1）的結(jié)果回答下列問(wèn)題：（i）建立SKIPIF1<0關(guān)于SKIPIF1<0的回歸方程；（ii）樣本對(duì)原點(diǎn)的距離SKIPIF1<0時(shí)，金屬含量的預(yù)報(bào)值是多少？(3)已知該金屬在距離原點(diǎn)SKIPIF1<0米時(shí)的平均開(kāi)采成本SKIPIF1<0（單位：元）與SKIPIF1<0關(guān)系為SKIPIF1<0，根據(jù)（2）的結(jié)果回答，SKIPIF1<0為何值時(shí)，開(kāi)采成本最大？1．（2023?天津）調(diào)查某種花萼長(zhǎng)度和花瓣長(zhǎng)度，所得數(shù)據(jù)如圖所示，其中相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，下列說(shuō)法正確的是SKIPIF1<0SKIPIF1<0A．花瓣長(zhǎng)度和花萼長(zhǎng)度沒(méi)有相關(guān)性 B．花瓣長(zhǎng)度和花萼長(zhǎng)度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān) C．花瓣長(zhǎng)度和花萼長(zhǎng)度呈現(xiàn)正相關(guān) D．若從樣本中抽取一部分，則這部分的相關(guān)系數(shù)一定是0.82452．（2023?甲卷）一項(xiàng)試驗(yàn)旨在研究臭氧效應(yīng)，試驗(yàn)方案如下：選40只小白鼠，隨機(jī)地將其中20只分配到試驗(yàn)組，另外20只分配到對(duì)照組，試驗(yàn)組的小白鼠飼養(yǎng)在高濃度臭氧環(huán)境，對(duì)照組的小白鼠飼養(yǎng)在正常環(huán)境，一段時(shí)間后統(tǒng)計(jì)每只小白鼠體重的增加量（單位：SKIPIF1<0．試驗(yàn)結(jié)果如下：對(duì)照組的小白鼠體重的增加量從小到大排序?yàn)?5.218.820.221.322.523.225.826.527.530.132.634.334.835.635.635.836.237.340.543.2試驗(yàn)組的小白鼠體重的增加量從小到大排序?yàn)?.89.211.412.413.215.516.518.018.819.219.820.221.622.823.623.925.128.232.336.5（1）計(jì)算試驗(yàn)組的樣本平均數(shù)；（2）（?。┣?0只小白鼠體重的增加量的中位數(shù)SKIPIF1<0，再分別統(tǒng)計(jì)兩樣本中小于SKIPIF1<0與不小于SKIPIF1<0的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，完成如下列聯(lián)表；SKIPIF1<0SKIPIF1<0對(duì)照組試驗(yàn)組（ⅱ）根據(jù)SKIPIF1<0中的列聯(lián)表，能否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為小白鼠在高濃度臭氧環(huán)境中與在正常環(huán)境中體重的增加量有差異？附：SKIPIF1<0，SKIPIF1<00.1000.0500.010SKIPIF1<02.7063.8416.6353．（2022?新高考Ⅰ）一醫(yī)療團(tuán)隊(duì)為研究某地的一種地方性疾病與當(dāng)?shù)鼐用竦男l(wèi)生習(xí)慣（衛(wèi)生習(xí)慣分為良好和不夠良好兩類）的關(guān)系，在已患該疾病的病例中隨機(jī)調(diào)查了100例（稱為病例組），同時(shí)在未患該疾病的人群中隨機(jī)調(diào)查了100人（稱為對(duì)照組），得到如下數(shù)據(jù)：不夠良好良好病例組4060對(duì)照組1090（1）能否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為患該疾病群體與未患該疾病群體的衛(wèi)生習(xí)慣有差異？（2）從該地的人群中任選一人，SKIPIF1<0表示事件“選到的人衛(wèi)生習(xí)慣不夠良好”，SKIPIF1<0表示事件“選到的人患有該疾病”，SKIPIF1<0與SKIPIF1<0的比值是衛(wèi)生習(xí)慣不夠良好對(duì)患該疾病風(fēng)險(xiǎn)程度的一項(xiàng)度量指標(biāo)，記該指標(biāo)為SKIPIF1<0．（?。┳C明：SKIPIF1<0；（ⅱ）利用該調(diào)查數(shù)據(jù)，給出SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的估計(jì)值，并利用（?。┑慕Y(jié)果給出SKIPIF1<0的估計(jì)值．附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8284．（2021?甲卷）甲、乙兩臺(tái)機(jī)床生產(chǎn)同種產(chǎn)品，產(chǎn)品按質(zhì)量分為一級(jí)品和二級(jí)品，為了比較兩臺(tái)機(jī)床產(chǎn)品的質(zhì)量，分別用兩臺(tái)機(jī)床各生產(chǎn)了200件產(chǎn)品，產(chǎn)品的質(zhì)量情況統(tǒng)計(jì)如下表：一級(jí)品二級(jí)品合計(jì)甲機(jī)床15050200乙機(jī)床12080200合計(jì)270130400（1）甲機(jī)床、乙機(jī)床生產(chǎn)的產(chǎn)品中一級(jí)品的頻率分別是多少？（2）能否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為甲機(jī)床的產(chǎn)品質(zhì)量與乙機(jī)床的產(chǎn)品質(zhì)量有差異？附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8285．（2020?新課標(biāo)Ⅱ）某沙漠地區(qū)經(jīng)過(guò)治理，生態(tài)系統(tǒng)得到很大改善，野生動(dòng)物數(shù)量有所增加．為調(diào)查該地區(qū)某種野生動(dòng)物的數(shù)量，將其分成面積相近的200個(gè)地塊，從這些地塊中用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法抽取20個(gè)作為樣區(qū)，調(diào)查得到樣本數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，2，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0和SKIPIF1<0分別表示第SKIPIF1<0個(gè)樣區(qū)的植物覆蓋面積（單位：公頃）和這種野生動(dòng)物的數(shù)量，并計(jì)算得SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．（1）求該地區(qū)這種野生動(dòng)物數(shù)量的估計(jì)值（這種野生動(dòng)物數(shù)量的估計(jì)值等于樣區(qū)這種野生動(dòng)物數(shù)量的平均數(shù)乘以地塊數(shù)）；（2）求樣本SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，2，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的相關(guān)系數(shù)（精確到SKIPIF1<0；（3）根據(jù)現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)資料，各地塊間植物覆蓋面積差異很大．為提高樣本的代表性以獲得該地區(qū)這種野生動(dòng)物數(shù)量更準(zhǔn)確地估計(jì)，請(qǐng)給出一種你認(rèn)為更合理的抽樣方法，并說(shuō)明理由．附：相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．6．（2020?新課標(biāo)Ⅲ）某學(xué)生興趣小組隨機(jī)調(diào)查了某市100天中每天的空氣質(zhì)量等級(jí)和當(dāng)天到某公園鍛煉的人次，整理數(shù)據(jù)得到下表（單位：天）SKIPIF1<0鍛煉人次空氣質(zhì)量等級(jí)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<01（優(yōu)SKIPIF1<0216252（良SKIPIF1<0510123（輕度污染）6784（中度污染）720（1）分別估計(jì)該市一天的空氣質(zhì)量等級(jí)為1，2，3，4的概率；（2）求一天中到該公園鍛煉的平均人次的估計(jì)值（同一組中的數(shù)據(jù)用該組區(qū)間的中點(diǎn)值為代表）；（3）若某天的空氣質(zhì)量等級(jí)為1或2，則稱這天“空氣質(zhì)量好”；若某天的空氣質(zhì)量等級(jí)為3或4，則稱這天“空氣質(zhì)量不好”．根據(jù)所給數(shù)據(jù)，完成下面的SKIPIF1<0列聯(lián)表，并根據(jù)列聯(lián)表，判斷是否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為一天中到該公園鍛煉的人次與該市當(dāng)天的空氣質(zhì)量有關(guān)？人次SKIPIF1<0人次SKIPIF1<0空氣質(zhì)量好空氣質(zhì)量不好附：SKIPIF1<0SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8287．（2020?山東）為加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)，治理空氣污染，環(huán)境監(jiān)測(cè)部門對(duì)某市空氣質(zhì)量進(jìn)行調(diào)研，隨機(jī)抽查了100天空氣中的SKIPIF1<0和SKIPIF1<0濃度（單位：SKIPIF1<0，得下表：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<032184SKIPIF1<0，SKIPIF1<06812SKIPIF1<0，SKIPIF1<03710（1）估計(jì)事件“該市一天空氣中SKIPIF1<0濃度不超過(guò)75，且SKIPIF1<0濃度不超過(guò)150”的概率；（2）根據(jù)所給數(shù)據(jù)，完成下面的SKIPIF1<0列聯(lián)表：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<0，SKIPIF1<0（3）根據(jù)（2）中的列聯(lián)表，判斷是否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為該市一天空氣中SKIPIF1<0濃度與SKIPIF1<0濃度有關(guān)？附：SKIPIF1<0SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8288．（2019?新課標(biāo)Ⅰ）某商場(chǎng)為提高服務(wù)質(zhì)量，隨機(jī)調(diào)查了50名男顧客和50名女顧客，每位顧客對(duì)該商場(chǎng)的服務(wù)給出滿意或不滿意的評(píng)價(jià)，得到下面列聯(lián)表：滿意不滿意男顧客4010女顧客3020（1）分別估計(jì)男、女顧客對(duì)該商場(chǎng)服務(wù)滿意的概率；（2）能否有SKIPIF1<0的把握認(rèn)為男、女顧客對(duì)該商場(chǎng)服務(wù)的評(píng)價(jià)有差異？附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8289．（2018?新課標(biāo)Ⅱ）如圖是某地區(qū)2000年至2016年環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額SKIPIF1<0（單位：億元）的折線圖．為了預(yù)測(cè)該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額，建立了SKIPIF1<0與時(shí)間變量SKIPIF1<0的兩個(gè)線性回歸模型．根據(jù)2000年至2016年的數(shù)據(jù)（時(shí)間變量SKIPIF1<0的值依次為1，2，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0建立模型①：SKIPIF1<0；根據(jù)2010年至2016年的數(shù)據(jù)（時(shí)間變量SKIPIF1<0的值依次為1，2，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0建立模型②：SKIPIF1<0．（1）分別利用這兩個(gè)模型，求該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施投資額的預(yù)測(cè)值；（2）你認(rèn)為用哪個(gè)模型得到的預(yù)測(cè)值更可靠？并說(shuō)明理由．10．（2017?新課標(biāo)Ⅱ）海水養(yǎng)殖場(chǎng)進(jìn)行某水產(chǎn)品的新、舊網(wǎng)箱養(yǎng)殖方法的產(chǎn)量對(duì)比，收獲時(shí)各隨機(jī)抽取了100個(gè)網(wǎng)箱，測(cè)量各箱水產(chǎn)品的產(chǎn)量（單位：SKIPIF1<0，其頻率分布直方圖如圖：（1）設(shè)兩種養(yǎng)殖方法的箱產(chǎn)量相互獨(dú)立，記SKIPIF1<0表示事件“舊養(yǎng)殖法的箱產(chǎn)量低于SKIPIF1<0，新養(yǎng)殖法的箱產(chǎn)量不低于SKIPIF1<0”，估