(2)由题意,随机变量X=0,1,2.
P(X=0)=C27C210=715,P(X=1)=C13C17C210=715,P(X=2)=115.
随机变量X的分布列为
X 0 1 2
P
E(X)=0×715+1×715+2×115=35.
总结提高
1.统计的基本思想是用样本估计总体.这就 要求样本具有很好的代表性,而样本良好客观的代表性,则完全依赖抽样方法.
2.三种抽样方法中简单随机抽样是最基本的抽样方法,是其他两种方法的基础,它们的共同点都是等概率抽样.适用范围不同,要根据总体的具体情况 选用不同的方法.
3.对于总体分布,总是用样本的频率分布对它进行估计.
4.用样本估计总体,一般分成以下几个步骤:
先求样本数据中的最大值和最小值(称为极值),再确定合适的组数和组距,确定分点(每个分点只属于一组,故一般采用半开半闭区间),然后列出频率分布表(准确,查数据容易),画频率 分布直方图.
13.2 两变量间的相关性、回归分析和独立性检验
典例精析
题型一 求回归直线方程
【例1】下表是关于某设备的使用年限(年)和所需要的维修费用(万元)的几组统计数据:
x 2 3 4 5 6
y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0
(1)若y对x呈线性相关关系,求出y关于x的线性回归方程y= x+ ;
(2)估计使用年限为10年时,维修费用为多少?
【解析】(1)因为 xiyi=112.3, x2i=4+9+16+25+36=90,且 =4, =5,n=5,
所以 =112.3-5×4×590-5×16=12.310=1.23, =5-1.23×4=0.08,
所以回归直线方程为y=1.23x+0.08.
(2)当x=10时,y=1.23×10+0.08=12.38,
所以估计当使用10年时,维修费用约为12.38万元.
【点拨】当x与y呈线性相关关系时,可直接求出回归直线方程,再利用回归直线方程进行计算和预测.
【变式训练1】某工厂经过技术改造后,生产某种产品的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)有如下几组样本数据.
x 3 4 5 6
y 2.5 3 4 4.5
据相关性检验,y与x具有线性相关关系,通过线性回归分析,求得回归直线的斜率为0.7,那么y关于x的回归直线方程是 .
【解析】先求得 =4.5, =3.5,由 =0.7x+a过点( , ),则a=0.35,所以回归直线方程是 =0.7x+0.35.
题型二 独立性检验
【例2】研究小麦种子经灭菌与否跟发生黑穗病的关系,经试验观察,得到数据如下表所示:
种子灭菌 种子未灭菌 合计
黑穗病 26 184 210
无黑穗病 50 200 250
合计 76 384 460
试按照原试验目的作统计分析推断.
【解析】由列联表得:
a=26,b=1 84,c=50,d=200,a+b=210,c+d=250,a+c=76,b+d=384,n=460.
所以K2=n(ad-bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)=460×(26×200-184×50)2210×250×76×384≈4.804,
由于K2≈4.804>3.841,
所以有95%的把握认为种子灭菌与否与小麦发生黑穗病是有关系的.
【变式训练2】(2010东北三 省三校模拟)某 研究小组为了研究中学生的身体发育情况,在某学校随机抽出20名15至16周岁的男生,将他们的身高和体重制成2×2的列联表,根据列联表的数据,可以有 %的把握认为该学校15至16周岁的男生的身高和体重之间有关系.
超重 不超重 合计
偏高 4 1 5
不偏高 3 12 15
合计 7 13 20
附:独立性检验临界值表
P(K2≥k0) 0.025 0.010 0.005 0.001
k0 5.024 6.635 7.879 10.828
(独立性检验随机变量K2值的计算公式:K2=n(ad-bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d))
【解析】由表可得a+b=5,c+d=1 5,a+c=7,b+d=13,ad=48,bc=3,n=20,运用独立性检验随机变量K2值的计算公式得K2=20×(48-3)25×15×7×13=54091≈5.934,
由于K2≈5.934>5.024,所以有97.5%的把握认为该学校15至16周岁的男生的身高和体重之间有关系.
总结提高
1.在研究两个变量之间是否存在某种关系时,必须从散点图入手.
2.样本的随机性导致由线性回归方程所作出的预报也具有随机性.
【总结】最新一年年www.kmf8.com为小编在此为您收集了此文章“高三数学理科复习教案:统计案例复习教学案”,今后还会发布更多更好的文章希望对大家有所帮助,祝您在www.kmf8.com学习愉快!
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