题目内容
12.为了倡导健康、低碳、绿色的生活理念,某市建立了公共自行车服务系统,鼓励市民租用公共自行车出行,公共自行车按每车每次的租用时间进行收费,具体收费标准如下:①租用时间不超过1小时,免费;
②租用时间为1小时以上且不超过2小时,收费1元;
③租用时间为2小时以上且不超过3小时,收费2元;
④租用时间超过3小时,按每小时2元收费(不足一小时的部分按1小时计算)
甲、乙两人独立出行,各租用公共自行车一次,两人租车时间都不会超过3小时,设甲、乙租用时间不超过一小时的概率分别是0.5和0.6;租用时间为1小时以上且不超过2小时的概率分别是0.4和0.2.
(Ⅰ)求甲、乙两人所付租车费相同的概率;
(Ⅱ)设甲、乙两人所付租车费之和为随机变量ξ,求ξ的分布列和数学期望Eξ.
分析 (Ⅰ)设甲、乙所付租车费分别为x1,x2,由题意可知p(x1=0)=0.5,p(x1=1)=0.4,p(x1=2)=0.1,p(x2=0)=0.6,p(x2=1)=0.2,p(x1=2)=0.2,由此能求出甲、乙两人所付租车费相同的概率.
(Ⅱ)由题意得变量ξ的所有取值为0,1,2,3,4.分别求出相应的概率,由此能求出ξ的分布列和数学期望.
解答 (本小题满分12分)
解:(Ⅰ)设甲、乙所付租车费分别为x1,x2,
由题意可知p(x1=0)=0.5,p(x1=1)=0.4,p(x1=2)=0.1,
p(x2=0)=0.6,p(x2=1)=0.2,p(x1=2)=0.2,…(4分)
∴p(x1=x2)=0.5×0.6+0.4×0.2+0.1×0.2=0.4.…(6分)
(Ⅱ)由题意得变量ξ的所有取值为0,1,2,3,4.
p(ξ=0)=0.5×0.6=0.3,
p(ξ=1)=0.5×0.2+0.6×0.4=0.34,
p(ξ=2)=0.5×0.2+0.6×0.1+0.4×0.2=0.24,
p(ξ=3)=0.4×0.2+0.2×0.1=0.1,
p(ξ=4)=0.1×0.2=0.02,…(9分)
所以ξ的分布列为:
| ξ | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| p | 0.3 | 0.34 | 0.24 | 0.1 | 0.02 |
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,是中档题,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. | $\frac{8}{15}$ | B. | $\frac{4}{15}$ | C. | $\frac{2}{3}$ | D. | $\frac{1}{2}$ |
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| A. | $\frac{3}{5}$ | B. | $\frac{3}{10}$ | C. | $\frac{1}{2}$ | D. | $\frac{2}{5}$ |
2.为了研究一种昆虫的产卵数y和温度x是否有关,现收集了7组观测数据列于下表中,并作出了散点图,发现样本点并没有分布在某个带状区域内,两个变量并不呈线性相关关系,现分别用模型①:y=C1x2+C2与模型②:y=e${\;}^{{C}_{3}x+{C}_{4}}$作为产卵数y和温度x的回归方程来建立两个变量之间的关系.
其中ti=xi2,$\overline{t}$=$\sum_{i=1}^{7}{t}_{i}$,zi=lnyi,$\overline{u}$=$\sum_{i=1}^{7}{z}_{i}$,
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v=βu+α的斜率和截距的最小二乘估计分别为:β=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})({v}_{i}-\overline{v})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,α=$\overline{v}$-β$\overline{u}$.
(1)分别画出y关于t的散点图、z关于x的散点图,根据散点图判断哪一个模型更适宜作为回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由).
(2)根据表中数据,分别建立两个模型下建立y关于x的回归方程;并在两个模型下分别估计温度为30℃时的产卵数.(C1,C2,C3,C4与估计值均精确到小数点后两位)(参考数据:e4.65≈104.58,e4.85≈127.74,e5.05≈156.02)
(3)若模型①、②的相关指数计算分别为R12=0.82,R22=0.96,请根据相关指数判断哪个模型的拟合效果更好.
| 温度x/℃ | 20 | 22 | 24 | 26 | 28 | 30 | 32 |
| 产卵数y/个 | 6 | 10 | 21 | 24 | 64 | 113 | 322 |
| t=x2 | 400 | 484 | 576 | 676 | 784 | 900 | 1024 |
| Z=lny | 1.79 | 2.30 | 3.04 | 3.18 | 4.16 | 4.73 | 5.77 |
| $\overline{x}$ | $\overline{t}$ | $\overline{y}$ | $\overline{z}$ |
| 26 | 692 | 80 | 3.57 |
| $\frac{\sum_{i=1}^{7}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y)}}{\sum_{i=1}^{7}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$ | $\frac{\sum_{i=1}^{7}({t}_{i}-\overline{t})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{7}({t}_{i}-\overline{t})^{2}}$ | $\frac{\sum_{i=1}^{7}({z}_{i}-\overline{z})({x}_{i}-\overline{x})}{\sum_{i=1}^{7}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$ | $\frac{\sum_{i=1}^{7}({z}_{i}-\overline{z})({t}_{i}-\overline{t})}{\sum_{i=1}^{7}({t}_{i}-\overline{t})^{2}}$ |
| 1157.54 | 0.43 | 0.32 | 0.00012 |
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v=βu+α的斜率和截距的最小二乘估计分别为:β=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})({v}_{i}-\overline{v})}{\sum_{i=1}^{n}({u}_{i}-\overline{u})^{2}}$,α=$\overline{v}$-β$\overline{u}$.
(1)分别画出y关于t的散点图、z关于x的散点图,根据散点图判断哪一个模型更适宜作为回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由).
(2)根据表中数据,分别建立两个模型下建立y关于x的回归方程;并在两个模型下分别估计温度为30℃时的产卵数.(C1,C2,C3,C4与估计值均精确到小数点后两位)(参考数据:e4.65≈104.58,e4.85≈127.74,e5.05≈156.02)
(3)若模型①、②的相关指数计算分别为R12=0.82,R22=0.96,请根据相关指数判断哪个模型的拟合效果更好.