题目内容
14.在如下的2×2列联表中,若分类变量X和Y有关系,比值相差大的应该是( )X1 | X2 | 总计 | |
Y1 | a | b | a+b |
Y2 | c | d | c+d |
总计 | a+c | b+d | a+b+c+d |
A. | $\frac{a}{a+b}$与$\frac{c}{c+d}$ | B. | $\frac{a}{c+d}$与$\frac{c}{a+b}$ | C. | $\frac{a}{a+d}$与$\frac{c}{b+c}$ | D. | $\frac{a}{b+d}$与$\frac{c}{a+c}$ |
分析 当ad与bc差距越大,两个变量有关的可能性就越大,则分类变量X和Y有关系,ad与bc差距会比较大,进而可得答案.
解答 解:∵k2=$\frac{n{(ad-bc)}^{2}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$,
则分类变量X和Y有关系时,ad与bc差距会比较大,
由$\frac{a}{a+b}$-$\frac{c}{c+d}$=$\frac{ac+ad-ac-bc}{(a+b)(c+d)}$=$\frac{ad-bc}{(a+b)(c+d)}$,
故$\frac{a}{a+b}$与$\frac{c}{c+d}$的比值相差应该大,
故选:A
点评 本题考查独立性检验的应用,是一个基础题,这种题目出现的机会比较小,但是一旦出现,就是我们必得分的题目.
练习册系列答案
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A. | $\frac{1}{2}$ | B. | $\frac{{\sqrt{2}}}{2}$ | C. | $\frac{{\sqrt{3}}}{2}$ | D. | 0 |
19.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xi和年销售量yi(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.
其中wi=$\sqrt{{x}_{i}}$,$\overline{w}$=$\frac{1}{8}$$\sum_{i=1}^{8}{w}_{i}$
(Ⅰ)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(Ⅱ)根据(Ⅰ)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
(Ⅲ)已知这种产品的年利润z与x、y的关系为z=0.2y-x.根据(Ⅱ)的结果回答下列问题:
(i)年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少?
(ii)年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v=α+βμ的斜率和截距的最小二乘估计分别为:$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})({v}_{i}-\overline{v})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$.
得到下面的散点图及一些统计量的值.
$\overline{x}$ | $\overline{y}$ | $\overline{w}$ | $\sum_{i=1}^{8}({x}_{i}-\overline{x})^{2}$ | $\sum_{i=1}^{8}({w}_{i}-\overline{w})^{2}$ | $\sum_{i=1}^{8}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})$ | $\sum_{i=1}^{8}({w}_{i}-\overline{w})({y}_{i}-\overline{y)}$ |
46.6 | 563 | 6.8 | 289.8 | 1.6 | 1469 | 108.8 |
(Ⅰ)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$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)
(Ⅱ)根据(Ⅰ)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
(Ⅲ)已知这种产品的年利润z与x、y的关系为z=0.2y-x.根据(Ⅱ)的结果回答下列问题:
(i)年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少?
(ii)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(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v=α+βμ的斜率和截距的最小二乘估计分别为:$\widehat{β}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})({v}_{i}-\overline{v})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,$\widehat{α}$=$\overline{v}$-$\widehat{β}$$\overline{u}$.
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