新高考數(shù)學一輪復習講練測第9章第02講 成對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析（練習）（原卷版）

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

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

A．52、54 B．54、52C．94、146 D．146、942．（2023·海南?？凇ずＤ先A僑中學校考模擬預測）為客觀反映建設創(chuàng)新型國家進程中我國創(chuàng)新能力的發(fā)展情況，國家統(tǒng)計局社科文司《中國創(chuàng)新指數(shù)（CII）研究》課題組研究設計了評價我國創(chuàng)新能力的指標體系和指數(shù)編制方法.中國創(chuàng)新指數(shù)（ChinaInnovationIndex，CII）中有4個分指數(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年中國創(chuàng)新指數(shù)及分領域指數(shù)圖，由圖可知指數(shù)與年份正相關(guān)，則對4個分領域指數(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預測）某學校一同學研究溫差SKIPIF1<0（℃）與本校當天新增感冒人數(shù)SKIPIF1<0（人）的關(guān)系，該同學記錄了5天的數(shù)據(jù)：x568912y1720252835經(jīng)過擬合，發(fā)現(xiàn)基本符合經(jīng)驗回歸方程SKIPIF1<0，則下列結(jié)論錯誤的是（

）A．樣本中心點為SKIPIF1<0B．SKIPIF1<0C．SKIPIF1<0時，殘差為SKIPIF1<0D．若去掉樣本點SKIPIF1<0，則樣本的相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0增大4．（2023·江西南昌·江西師大附中校考三模）下列說法：（1）分類變量SKIPIF1<0與SKIPIF1<0的隨機變量SKIPIF1<0越大，說明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，為了求出回歸方程，設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）若隨機變量SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0．以上正確的個數(shù)是（

）A．0 B．1 C．2 D．35．（2023·重慶·統(tǒng)考二模）設兩個相關(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SKIPIF1<0時，SKIPIF1<0的估計值為（

）（參考公式：對于一組數(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·?？既＃┯媚Ｐ蚐KIPIF1<0擬合一組數(shù)SKIPIF1<0，若SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，設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·成都七中校考模擬預測）根據(jù)一組樣本數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，…，SKIPIF1<0，求得經(jīng)驗回歸方程為SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0.現(xiàn)發(fā)現(xiàn)這組樣本數(shù)據(jù)中有兩個樣本點（1.2，2.2）和（4.8，7.8）誤差較大，去除后重新求得的經(jīng)驗回歸直線l的斜率為1.2，則（

）A．變量x與y具有正相關(guān)關(guān)系B．去除兩個誤差較大的樣本點后，重新求得的經(jīng)驗回歸方程為SKIPIF1<0C．去除兩個誤差較大的樣本點后，y的估計值增加速度變快D．去除兩個誤差較大的樣本點后，相應于樣本點（2，3.75）的殘差為0.058．（2021·江西南昌·南昌市八一中學?？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，則預測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，活動為期兩周，活動的前五天數(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)此回歸模型相應于點（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)考模擬預測）總和生育率有時也簡稱生育率，是指一個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下，在育齡期間生育的子女總數(shù)．為了了解中國人均GDPx（單位：萬元）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近十年來的數(shù)據(jù)SKIPIF1<0繪制了散點圖，并得到經(jīng)驗回歸方程SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，對應的決定系數(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相關(guān)C．SKIPIF1<0D．未來三年總和生育率一定繼續(xù)降低11．（多選題）（2023·江蘇鹽城·鹽城市伍佑中學校考模擬預測）下列命題正確的是（

）A．對于事件A，B，若SKIPIF1<0，且SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0B．若隨機變量SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，則SKIPIF1<0C．相關(guān)系數(shù)r的絕對值越接近1，兩個隨機變量的線性相關(guān)程度越強D．在做回歸分析時，殘差圖中殘差點分布的帶狀區(qū)域的寬度越寬表示回歸效果越差12．（多選題）（2023·吉林長春·長春吉大附中實驗學校?？寄M預測）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“中國芯”集成電路產(chǎn)業(yè)大會．此次大會以“強芯固基以質(zhì)為本”為主題，旨在培育壯大我國集成電路產(chǎn)業(yè)，夯實產(chǎn)業(yè)基礎、營造良好產(chǎn)業(yè)生態(tài).某芯片研發(fā)單位用在“A芯片”上研發(fā)費用占本單位總研發(fā)費用的百分比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，對應的相關(guān)系數(shù)分別為SKIPIF1<0、SKIPIF1<0，百分比y對應的方差分別為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)考模擬預測）為了有針對性地提高學生體育鍛煉的積極性，某中學需要了解性別因素是否對本校學生體育鍛的經(jīng)常性有影響，隨機抽取了300名學生，對他們是否經(jīng)常鍛煉的情況進行了調(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的獨立性檢驗，認為性別因素影響學生體育鍛煉的經(jīng)常性，該推斷犯錯誤的概率不超過0.1D．假設調(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)計得到的等高堆積條形圖也不變，依據(jù)SKIPIF1<0的獨立性檢驗，認為性別因素影響學生體育鍛煉的經(jīng)常性，該推斷犯錯誤的概率不超過0.05附：SKIPIF1<0，SKIPIF1<0SKIPIF1<00.10.050.010.0050.001SKIPIF1<02.7063.8416.6357.87910.82814．（2023·全國·鎮(zhèn)海中學校聯(lián)考模擬預測）害蟲防控對于提高農(nóng)作物產(chǎn)量具有重要意義.已知某種害蟲產(chǎn)卵數(shù)SKIPIF1<0（單位：個）與溫度SKIPIF1<0（單位：SKIPIF1<0）有關(guān)，測得一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，可用模型SKIPIF1<0進行擬合，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?！そy(tǒng)考模擬預測）某校團委對“學生性別和喜歡網(wǎng)絡游戲是否有關(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)絡游戲的人數(shù)占男生人數(shù)的SKIPIF1<0，女生喜歡網(wǎng)絡游戲的人數(shù)占女生人數(shù)的SKIPIF1<0.若根據(jù)獨立性檢驗認為喜歡網(wǎng)絡游戲和性別有關(guān)，且此推斷犯錯誤的概率超過0.01但不超過0.05，則被調(diào)查的學生中男生可能有人.（請將所有可能的結(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)考模擬預測）一只紅鈴蟲產(chǎn)卵數(shù)SKIPIF1<0和溫度SKIPIF1<0有關(guān)，現(xiàn)測得一組數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，可用模型SKIPIF1<0擬合，設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預測）某班在一次考試后分析學生在語文?數(shù)學?英語三個學科的表現(xiàn)，繪制了各科年級排名的散點圖（如下圖所示）．關(guān)于該班級學生這三個學科本次考試的情況，給出下列四個結(jié)論：①三科中，數(shù)學年級排名的平均數(shù)及方差均最??；②語文、數(shù)學、英語年級排名均在150名以外的學生為1人；③本次考試該班語文第一名、數(shù)學第一名、英語第一名可能為三名不同的同學；④從該班學生中隨機抽取1人，若其語文排名大于200，則其英語和數(shù)學排名均在150以內(nèi)的概率為SKIPIF1<0．其中所有正確結(jié)論的序號是．18．（2022·安徽安慶·安慶一中?？既＃┰诠こ碳夹g(shù)和科學實驗中，經(jīng)常利用最小二乘法原理求曲線的函數(shù)關(guān)系式：設有一組實驗數(shù)據(jù)SKIPIF1<0，它們大體分布在某條曲線上，通過偏差平方和最小求該曲線的方法稱為最小二乘法，當該曲線為一條直線SKIPIF1<0時，由方程組SKIPIF1<0來確定SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的值，此時偏差平方和表示為SKIPIF1<0．為了測定某種刀具的磨損速度，每隔1小時測一次刀具的厚度，得到一組實驗數(shù)據(jù)，如下表：順序編號i01234567時間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)于時間SKIPIF1<0散點圖，發(fā)現(xiàn)這些點分布在一條直線SKIPIF1<0SKIPIF1<0附近．(1)求實數(shù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的值，并估計SKIPIF1<0時刀具厚度（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測）2021年春節(jié)前，受疫情影響，各地鼓勵外來務工人員選擇就地過年．某市統(tǒng)計了該市4個地區(qū)的外來務工人數(shù)與就地過年人數(shù)（單位：萬），得到如下表格：SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)SKIPIF1<0區(qū)外來務工人數(shù)SKIPIF1<0萬3456就地過年人數(shù)SKIPIF1<0萬2.5344.5(1)請用相關(guān)系數(shù)說明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)假設該市政府對外來務工人員中選擇就地過年的每人發(fā)放1000元補貼．①若該市SKIPIF1<0區(qū)有2萬名外來務工人員，根據(jù)（1）的結(jié)論估計該市政府需要給SKIPIF1<0區(qū)就地過年的人員發(fā)放的補貼總金額；②若SKIPIF1<0區(qū)的外來務工人員中甲、乙選擇就地過年的概率分別為SKIPIF1<0，其中SKIPIF1<0，該市政府對甲、乙兩人的補貼總金額的期望不超過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公式分別為SKIPIF1<0．20．（2023·江西南昌·南昌市八一中學?？既＃榱私饽骋坏貐^(qū)電動汽車銷售情況，某機構(gòu)根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，用最小二乘法得到電動汽車銷量SKIPIF1<0單位：萬臺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)此判斷電動汽車銷量SKIPIF1<0與年份SKIPIF1<0的相關(guān)性強弱；(2)該機構(gòu)還調(diào)查了該地區(qū)SKIPIF1<0位購車車主性別與購車種類情況，得到的數(shù)據(jù)如下表：購買非電動汽車購買電動汽車總計男性SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0女性SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0總計SKIPIF1<0SKIPIF1<0SKIPIF1<0能否有SKIPIF1<0的把握認為購買電動汽車與性別有關(guān)SKIPIF1<0(3)在購買電動汽車的車主中按照性別進行分層抽樣抽取SKIPIF1<0人，再從這SKIPIF1<0人中隨機抽取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；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)考模擬預測）五一小長假期間，文旅部門在某地區(qū)推出A，B，C，D，E，F(xiàn)六款不同價位的旅游套票，每款套票的價格SKIPIF1<0（單位：元；SKIPIF1<0）與購買該款套票的人數(shù)SKIPIF1<0（單位：千人）的數(shù)據(jù)如下表：套票類別ABCDEF套票價格SKIPIF1<0（元）405060657288購買人數(shù)SKIPIF1<0（千人）16.918.720.622.524.125.2（注：A，B，C，D，E，F(xiàn)對應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SKIPIF1<0集中在一條直線附近．(1)根據(jù)所給數(shù)據(jù)，建立購買人數(shù)y關(guān)于套票價格x的回歸方程；(2)規(guī)定：當購買某款套票的人數(shù)y與該款套票價格x的比值在區(qū)間SKIPIF1<0上時，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買一款．假設他們買到的套票的款式互不相同，且購買到“熱門套票”的人數(shù)為X，求隨機變量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分別為SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．22．（2023·上海浦東新·華師大二附中?？寄M預測）為幫助鄉(xiāng)村脫貧，某勘探隊計劃了解當?shù)氐V脈某金屬的分布情況，測得了平均金屬含量SKIPIF1<0（單位：SKIPIF1<0）與樣本對原點的距離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，判斷SKIPIF1<0與SKIPIF1<0哪一個更適宜作為平均金屬含量SKIPIF1<0關(guān)于樣本對原點的距離SKIPIF1<0的回歸方程類型？(2)根據(jù)（1）的結(jié)果回答下列問題：（i）建立SKIPIF1<0關(guān)于SKIPIF1<0的回歸方程；（ii）樣本對原點的距離SKIPIF1<0時，金屬含量的預報值是多少？(3)已知該金屬在距離原點SKIPIF1<0米時的平均開采成本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，開采成本最大？1．（2023?天津）調(diào)查某種花萼長度和花瓣長度，所得數(shù)據(jù)如圖所示，其中相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，下列說法正確的是SKIPIF1<0SKIPIF1<0A．花瓣長度和花萼長度沒有相關(guān)性 B．花瓣長度和花萼長度呈現(xiàn)負相關(guān) C．花瓣長度和花萼長度呈現(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）一項試驗旨在研究臭氧效應，試驗方案如下：選40只小白鼠，隨機地將其中20只分配到試驗組，另外20只分配到對照組，試驗組的小白鼠飼養(yǎng)在高濃度臭氧環(huán)境，對照組的小白鼠飼養(yǎng)在正常環(huán)境，一段時間后統(tǒng)計每只小白鼠體重的增加量（單位：SKIPIF1<0．試驗結(jié)果如下：對照組的小白鼠體重的增加量從小到大排序為15.218.820.221.322.523.225.826.527.530.132.634.334.835.635.635.836.237.340.543.2試驗組的小白鼠體重的增加量從小到大排序為7.89.211.412.413.215.516.518.018.819.219.820.221.622.823.623.925.128.232.336.5（1）計算試驗組的樣本平均數(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)計兩樣本中小于SKIPIF1<0與不小于SKIPIF1<0的數(shù)據(jù)的個數(shù)，完成如下列聯(lián)表；SKIPIF1<0SKIPIF1<0對照組試驗組（ⅱ）根據(jù)SKIPIF1<0中的列聯(lián)表，能否有SKIPIF1<0的把握認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)療團隊為研究某地的一種地方性疾病與當?shù)鼐用竦男l(wèi)生習慣（衛(wèi)生習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調(diào)查了100例（稱為病例組），同時在未患該疾病的人群中隨機調(diào)查了100人（稱為對照組），得到如下數(shù)據(jù)：不夠良好良好病例組4060對照組1090（1）能否有SKIPIF1<0的把握認為患該疾病群體與未患該疾病群體的衛(wèi)生習慣有差異？（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)生習慣不夠良好對患該疾病風險程度的一項度量指標，記該指標為SKIPIF1<0．（?。┳C明：SKIPIF1<0；（ⅱ）利用該調(diào)查數(shù)據(jù)，給出SKIPIF1<0，SKIPIF1<0的估計值，并利用（?。┑慕Y(jié)果給出SKIPIF1<0的估計值．附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8284．（2021?甲卷）甲、乙兩臺機床生產(chǎn)同種產(chǎn)品，產(chǎn)品按質(zhì)量分為一級品和二級品，為了比較兩臺機床產(chǎn)品的質(zhì)量，分別用兩臺機床各生產(chǎn)了200件產(chǎn)品，產(chǎn)品的質(zhì)量情況統(tǒng)計如下表：一級品二級品合計甲機床15050200乙機床12080200合計270130400（1）甲機床、乙機床生產(chǎn)的產(chǎn)品中一級品的頻率分別是多少？（2）能否有SKIPIF1<0的把握認為甲機床的產(chǎn)品質(zhì)量與乙機床的產(chǎn)品質(zhì)量有差異？附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8285．（2020?新課標Ⅱ）某沙漠地區(qū)經(jīng)過治理，生態(tài)系統(tǒng)得到很大改善，野生動物數(shù)量有所增加．為調(diào)查該地區(qū)某種野生動物的數(shù)量，將其分成面積相近的200個地塊，從這些地塊中用簡單隨機抽樣的方法抽取20個作為樣區(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個樣區(qū)的植物覆蓋面積（單位：公頃）和這種野生動物的數(shù)量，并計算得SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．（1）求該地區(qū)這種野生動物數(shù)量的估計值（這種野生動物數(shù)量的估計值等于樣區(qū)這種野生動物數(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)這種野生動物數(shù)量更準確地估計，請給出一種你認為更合理的抽樣方法，并說明理由．附：相關(guān)系數(shù)SKIPIF1<0，SKIPIF1<0．6．（2020?新課標Ⅲ）某學生興趣小組隨機調(diào)查了某市100天中每天的空氣質(zhì)量等級和當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）分別估計該市一天的空氣質(zhì)量等級為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值（同一組中的數(shù)據(jù)用該組區(qū)間的中點值為代表）；（3）若某天的空氣質(zhì)量等級為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的把握認為一天中到該公園鍛煉的人次與該市當天的空氣質(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）為加強環(huán)境保護，治理空氣污染，環(huán)境監(jiān)測部門對某市空氣質(zhì)量進行調(diào)研，隨機抽查了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）估計事件“該市一天空氣中SKIPIF1<0濃度不超過75，且SKIPIF1<0濃度不超過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Ⅰ）某商場為提高服務質(zhì)量，隨機調(diào)查了50名男顧客和50名女顧客，每位顧客對該商場的服務給出滿意或不滿意的評價，得到下面列聯(lián)表：滿意不滿意男顧客4010女顧客3020（1）分別估計男、女顧客對該商場服務滿意的概率；（2）能否有SKIPIF1<0的把握認為男、女顧客對該商場服務的評價有差異？附：SKIPIF1<0．SKIPIF1<00.0500.0100.001SKIPIF1<03.8416.63510.8289．（2018?新課標Ⅱ）如圖是某地區(qū)2000年至2016年環(huán)境基礎設施投資額SKIPIF1<0（單位：億元）的折線圖．為了預測該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎設施投資額，建立了SKIPIF1<0與時間變量SKIPIF1<0的兩個線性回歸模型．根據(jù)2000年至2016年的數(shù)據(jù)（時間變量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）分別利用這兩個模型，求該地區(qū)2018年的環(huán)境基礎設施投資額的預測值；（2）你認為用哪個模型得到的預測值更可靠？并說明理由．10．（2017?新課標Ⅱ）海水養(yǎng)殖場進行某水產(chǎn)品的新、舊網(wǎng)箱養(yǎng)殖方法的產(chǎn)量對比，收獲時各隨機抽取了100個網(wǎng)箱，測量各箱水產(chǎn)品的產(chǎn)量（單位：SKIPIF1<0，其頻率分布直方圖如圖：（1）設兩種養(yǎng)殖方法的箱產(chǎn)量相互獨立，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