8.($\frac{1-i}{1+i}$)2016=( )
A. | 1 | B. | i | C. | -1 | D. | -i |
7.独立性检验中的统计假设就是假设相关事件A,B( )
A. | 互斥 | B. | 不互斥 | C. | 相互独立 | D. | 不独立 |
6.两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下,其中拟合效果最好的模型是( )
A. | 模型1的相关指数R2为0.50 | B. | 模型2的相关指数R2为0.80 | ||
C. | 模型3的相关指数R2为0.90 | D. | 模型4的相关指数R2为0.25 |
5.在一个2×2列联表中,由其数据计算得到K2的观测值k=12.097,则其两个变量间有关系的可能性为( )
A. | 0 | B. | 95% | C. | 90% | D. | 99.9% |
4.复数i(1+i)等于( )
A. | 1+i | B. | 1-i | C. | -1+i | D. | -1-i |
1.在一次恶劣气候的飞行航程中调查男女乘客在机上晕机的情况,其中男晕机人数24人,不晕机人数31人;女晕机人数8人,不晕机人数26人.
(Ⅰ)根据以上数据作2×2列联表;
(Ⅱ)根据以上数据,能否有95%的把握认为“在恶劣气候飞行中晕机与否跟性别有关”?
附:X2=$\frac{n({n}_{11}{n}_{22}-{n}_{12}{n}_{21})^{2}}{{n}_{1}+{n}_{2}+n+{1}^{n}+2}$.
0 247031 247039 247045 247049 247055 247057 247061 247067 247069 247075 247081 247085 247087 247091 247097 247099 247105 247109 247111 247115 247117 247121 247123 247125 247126 247127 247129 247130 247131 247133 247135 247139 247141 247145 247147 247151 247157 247159 247165 247169 247171 247175 247181 247187 247189 247195 247199 247201 247207 247211 247217 247225 266669
P(X2≥k) | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
(Ⅱ)根据以上数据,能否有95%的把握认为“在恶劣气候飞行中晕机与否跟性别有关”?
附:X2=$\frac{n({n}_{11}{n}_{22}-{n}_{12}{n}_{21})^{2}}{{n}_{1}+{n}_{2}+n+{1}^{n}+2}$.