题目内容
3.关于随机误差产生的原因分析正确的是( )(1)用线性回归模型来近似真实模型所引起的误差;
(2)忽略某些因素的影响所产生的误差;
(3)对样本数据观测时产生的误差;
(4)计算错误所产生的误差.
| A. | (1)(2)(4) | B. | (1)(3) | C. | (2)(4) | D. | (1)(2)(3) |
分析 根据随机误差产生的原因,可得答案.
解答 解:随机误差产生的原因有:
用线性回归模型来近似真实模型所引起的误差;
忽略某些因素的影响所产生的误差;
对样本数据观测时产生的误差;
故选:D.
点评 本题以命题的真假判断与应用为载体,考查随机误差的定义及产生原因,难度不大,属于基础题目.
练习册系列答案
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15.
如图,在边长为60cm的正方形的四个角除去边长相等的正方形,再把它的边沿虚线折起,做成一个无盖的方底箱子,箱底边长( )时,箱子容积最大.
| A. | 10cm | B. | 20cm | C. | 30cm | D. | 40cm |
12.根据国家《环境空气质量标准》规定:居民区中的PM2.5(PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称可入肺颗粒物)年平均浓度不得超过35微克/立方米,PM2.5的24小时平均浓度不得超过75微克/立方米.某城市环保部门随机抽取了一居民区去年40天的PM2.5的24小时平均浓度的监测数据,数据统计如表:
(1)写出该样本的众数和中位数(不必写出计算过程);
(2)求该样本的平均数,并根据样本估计总体的思想,从PM2.5的年平均浓度考虑,判断该居民区的环境是否需要改进?说明理由;
(3)将频率视为概率,对于去年的某2天,记这2天中该居民区PM2.5的24小时平均浓度符合环境空气质量标准的天数为X,求X的分布列及数学期望E(X)和方差D(X).
| 组别 | PM2.5(微克/立方米) | 频数(天) | 频率 |
| 第一组 | (0,15] | 4 | 0.1 |
| 第二组 | (15,30] | 12 | 0.3 |
| 第三组 | (30,45] | 8 | 0.2 |
| 第四组 | (45,60] | 8 | 0.2 |
| 第五组 | (60,75] | 4 | 0.1 |
| 第六组 | (75,90 ) | 4 | 0.1 |
(2)求该样本的平均数,并根据样本估计总体的思想,从PM2.5的年平均浓度考虑,判断该居民区的环境是否需要改进?说明理由;
(3)将频率视为概率,对于去年的某2天,记这2天中该居民区PM2.5的24小时平均浓度符合环境空气质量标准的天数为X,求X的分布列及数学期望E(X)和方差D(X).
13.已知函数f(x)=3-2|x|,g(x)=x2-2x,构造函数F(x)=$\left\{\begin{array}{l}{g(x),当f(x)≥g(x)时}\\{f(x),当f(x)<g(x)时}\end{array}\right.$,那么F(x)( )
| A. | 有最大值3,最小值-1 | B. | 有最大值 $2-\sqrt{7}$,无最小值 | ||
| C. | 有最大值 $7-2\sqrt{7}$,无最小值 | D. | 无最大值,也无最小值 |