2.若离散型随机变量X的分布列为 则X的数学期望E(X)=( )
X | 0 | 1 |
P | $\frac{a}{2}$ | $\frac{{a}^{2}}{2}$ |
A. | 2 | B. | 2或$\frac{1}{2}$ | C. | $\frac{1}{2}$ | D. | 1 |
20.定义运算$(\begin{array}{l}{a}&{b}\\{c}&{d}\end{array})$•$(\begin{array}{l}{e}\\{f}\end{array})$=$(\begin{array}{l}{ae+bf}\\{ce+df}\end{array})$,如$(\begin{array}{l}{1}&{2}\\{0}&{3}\end{array})$•$(\begin{array}{l}{4}\\{5}\end{array})$=$(\begin{array}{l}{14}\\{15}\end{array})$.已知α+β=π,α-β=$\frac{π}{2}$,则$(\begin{array}{l}{sinα}&{cosα}\\{cosα}&{sinα}\end{array})$•$(\begin{array}{l}{cosβ}\\{sinβ}\end{array})$=( )
A. | $(\begin{array}{l}{0}\\{0}\end{array})$ | B. | $(\begin{array}{l}{0}\\{1}\end{array})$ | C. | $(\begin{array}{l}{1}\\{0}\end{array})$ | D. | $(\begin{array}{l}{1}\\{1}\end{array})$ |
16.某研究性学习小组对某花卉种子的发芽率与昼夜温差之间的关系进行研究.他们分别记录了3月1日至3月5日的昼夜温差及每天30颗种子的发芽数,并得到如下资料:
参考数据$\sum_{i=1}^5{{x_i}{y_i}=832,}\sum_{i=1}^5{x_i^2=615,}$,其中$b=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x•\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{{x_i}^2-n{{\overline x}^2}}}};a=\overline y-b\overline x$
(1)请根据3月1日至3月5日的数据,求出y关于x的线性回归方程.据气象预报3月6日的昼夜温差为11℃,请预测3月6日浸泡的30颗种子的发芽数.(结果保留整数)
(2)从3月1日至3月5日中任选两天,记种子发芽数超过15颗的天数为X,求X的概率分布列,并求其数学期望和方差.
0 246008 246016 246022 246026 246032 246034 246038 246044 246046 246052 246058 246062 246064 246068 246074 246076 246082 246086 246088 246092 246094 246098 246100 246102 246103 246104 246106 246107 246108 246110 246112 246116 246118 246122 246124 246128 246134 246136 246142 246146 246148 246152 246158 246164 246166 246172 246176 246178 246184 246188 246194 246202 266669
日期 | 3月1日 | 3月2日 | 3月3日 | 3月4日 | 3月5日 |
温差x (度) | 10 | 11 | 13 | 12 | 9 |
发芽数y(颗) | 15 | 16 | 17 | 14 | 13 |
(1)请根据3月1日至3月5日的数据,求出y关于x的线性回归方程.据气象预报3月6日的昼夜温差为11℃,请预测3月6日浸泡的30颗种子的发芽数.(结果保留整数)
(2)从3月1日至3月5日中任选两天,记种子发芽数超过15颗的天数为X,求X的概率分布列,并求其数学期望和方差.