题目内容
2.有如下几种说法:①若p∨q为真命题,则p、q均为真命题;
②命题“?x0∈R,2x0≤0”的否定是?x∈R,2x>0;
③直线l:y=kx+l与圆O:x2+y2=1相交于A、B两点,则“k=l”是△OAB的面积为$\frac{1}{2}$的充分而不必要条件;
④随机变量ξ-N(0,1),已知φ(-1.96)=0.025,则 P(|ξ|<1.96 )=0.975.
其中正确的为( )
| A. | ①④ | B. | ②③ | C. | ②③④ | D. | ②④ |
分析 利用复合命题的真假判断①的正误;命题的否定判断②的正误;直线与圆的位置关系判断③的正误;利用二项分布判断④的正误.
解答 解:对于①,若p∨q为真命题,则p,q至少有一个为真命题,①错误.
对于②,命题“?x0∈R,2x0≤0”的否定是?x∈R,2x>0,满足特称命题与全称命题的否定关系,正确.
对于③,直线l:y=kx+l恒过(0,1)点与圆O:x2+y2=1相交于A、B两点,则“k=±l”是△OAB的面积为$\frac{1}{2}$;
“k=l”是△OAB的面积为$\frac{1}{2}$的充分而不必要条件;正确;
对于④,随机变量ξ~N(0,1),已知Φ(-1.96)=0.025,则P(|ξ|<1.96)=P(-1.96<ξ<1.96)=1-2×0.025=0.95.④错误.
故选:B.
点评 标题考查命题的真假的判断,复合命题以及命题否定、充要条件等知识点,考查分析问题解决问题的能力.
练习册系列答案
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13.在同一直角坐标系中,方程$\frac{x^2}{9}+\frac{y^2}{4}=1$所对应的图形经过伸缩变换$\left\{\begin{array}{l}{x′=\frac{1}{3}x}\\{y′=\frac{1}{2}y}\end{array}\right.$后的图形所对应的方程为( )
| A. | $\frac{x^2}{81}+\frac{y^2}{16}=1$ | B. | x2+y2=1 | C. | $\frac{x^2}{27}+\frac{y^2}{8}=1$ | D. | $\frac{x^2}{3}+\frac{y^2}{2}=1$ |
10.已知m,n是空间中两条不同的直线,α,β是两个不同的平面,则下列命题中正确的是( )
| A. | 若m⊥n,n⊥α,则m∥α | B. | 若α⊥β,m∥α,则m⊥β | ||
| C. | 若m∥α,n∥β,m∥n,则α∥β | D. | 若m⊥β,m∥α,则α⊥β |
17.函数$y=-2{sin^2}x-2\sqrt{3}sinxcosx$的最小正周期和最大值分别( )
| A. | $T=2π,{y_{max}}=2\sqrt{3}$ | B. | $T=π,{y_{max}}=2\sqrt{3}$ | C. | T=π,ymax=3 | D. | T=π,ymax=1 |
7.一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了5次试验,收集数据如下:
(1)请根据五次试验的数据,求出y关于x的线性回归方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$
(2)根据(1)得到的线性回归方程预测加工70个零件所需要的时间.
参考公式:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}x$,其中$\overline{x}$=$\frac{1}{n}$$\sum_{i=1}^{n}$xi,$\overline{y}$=$\sum_{i=1}^{n}$yi.
| 实验顺序 | 第一次 | 第二次 | 第三次 | 第四次 | 第五次 |
| 零件数 x(个) | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| 加工时间y(分钟) | 62 | 66 | 75 | 84 | 88 |
(2)根据(1)得到的线性回归方程预测加工70个零件所需要的时间.
参考公式:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}x$,其中$\overline{x}$=$\frac{1}{n}$$\sum_{i=1}^{n}$xi,$\overline{y}$=$\sum_{i=1}^{n}$yi.