题目内容
8.某重点大学自主招生考试过程依次为自荐材料审查、笔试、面试共三轮考核.规定:只能通过前一轮考核才能进入下一轮的考核,否则将被淘汰;三轮考核都通过才算通过该高校的自主招生考试.学生甲三轮考试通过的概率分别为$\frac{2}{3}$,$\frac{3}{4}$,$\frac{4}{5}$,且各轮考核通过与否相互独立.(1)求甲通过该高校自主招生考试的概率;
(2)若学生甲每通过一轮考核,则家长奖励人民币1000元作为大学学习的教育基金.记学生甲得到教育基金的金额为X,求X的分布列和数学期望.
分析 (1)由题意利用相互独立事件概率乘法公式能求出甲通过该高校自主招生考试的概率.
(2)由题意得X的可能取值为0,100,200,300,分别求出相应的概率,由此能求出X的分布列和EX.
解答 解:(1)由题意得甲通过该高校自主招生考试的概率:
p=$\frac{2}{3}$×$\frac{3}{4}$×$\frac{4}{5}$=$\frac{2}{5}$.
(2)由题意得X的可能取值为0,100,200,300,
P(X=0)=1-$\frac{2}{3}$=$\frac{1}{3}$,
P(X=100)=$\frac{2}{3}×(1-\frac{3}{4})$=$\frac{1}{6}$,
P(X=200)=$\frac{2}{3}×\frac{3}{4}×(1-\frac{4}{5})$=$\frac{1}{10}$,
P(X=300)=$\frac{2}{3}×\frac{3}{4}×\frac{4}{5}$=$\frac{2}{5}$,
∴X的分布列为:
| X | 0 | 100 | 200 | 300 |
| P | $\frac{1}{3}$ | $\frac{1}{6}$ | $\frac{1}{10}$ | $\frac{2}{5}$ |
点评 本题考查概率的求法,考查离散型随机变量的分布列和数学期望的求法,解题时要认真审题,注意相互独立事件概率乘法公式的合理运用.
练习册系列答案
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| A. | -$\frac{11}{2}$ | B. | -6 | C. | -$\frac{13}{2}$ | D. | -$\frac{25}{4}$ |
3.某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了11月1日至11月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如表资料:
设农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;
(2)若选取的是11月1日与11月5日的两组数据,请根据11月2日至11月4日的数据,求出y关于x的线性回归方程$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$;
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?
(注:$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n•\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\hat a=\overline y-\hat b\overline x$)
| 日期 | 11月1日 | 11月2日 | 11月3日 | 11月4日 | 11月5日 |
| 温差x(℃) | 8 | 11 | 12 | 13 | 10 |
| 发芽数y(颗) | 16 | 25 | 26 | 30 | 23 |
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;
(2)若选取的是11月1日与11月5日的两组数据,请根据11月2日至11月4日的数据,求出y关于x的线性回归方程$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$;
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?
(注:$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n•\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\hat a=\overline y-\hat b\overline x$)
17.生产甲乙两种元件,其质量按检测指标划分为:指标大于或者等于82为正品,小于82为次品,现随机抽取这两种元件各100件进行检测,检测结果统计如表:
(Ⅰ)试分别估计元件甲,乙为正品的概率;
(Ⅱ)在(Ⅰ)的前提下,记X为生产1件甲和1件乙所得的正品数,求随机变量X的分布列和数学期望.
| 测试指标 | [70,76) | [76,82) | [82,88) | [88,94) | [94,100) |
| 元件甲 | 8 | 12 | 40 | 32 | 8 |
| 元件乙 | 7 | 18 | 40 | 29 | 6 |
(Ⅱ)在(Ⅰ)的前提下,记X为生产1件甲和1件乙所得的正品数,求随机变量X的分布列和数学期望.
18.已知直线l:y=k(x+2)与抛物线C:y2=8x相交于A、B两点,且A、B两点在抛物线C准线上的射影分别是M、N,若|AM|=2|BN|,则k的值是( )
| A. | $\frac{1}{3}$ | B. | $\frac{\sqrt{2}}{3}$ | C. | 2$\sqrt{2}$ | D. | $\frac{2}{3}$$\sqrt{2}$ |