题目内容
12.(1)求m的值以及时速在[60,70]的汽车辆数;
(2)根据频率分布直方图,求200辆汽车行驶速度的中位数与平均数的值.
分析 (1)由频率分布直方图中读出频率,求出频数,即可求出,
(2)求出从左边开始小矩形的面积和为0.5对应的横轴的左边即为中位数;利用各个小矩形的面积乘以对应矩形的底边的中点的和为数据的平均数
解答 解:(1)时速在[60,70]的汽车的频率为:1-(0.01+0.02+0.03)×10=0.4,即m=0.04,
所以时速在[60,70]的汽车辆共有200×0.4=80辆.
(2)由于0.01+0.03=0.04,
所以200辆汽车行驶速度的中位数落在区间[60,70]内,则中位数为60+10×$\frac{0.01}{0.04}$=62.5,
所有的数据的平均数为45×0.1+55×0.3+65×0.4+75×0.2=62.
点评 解决频率分布直方图的有关特征数问题,利用众数是最高矩形的底边中点;中位数是左右两边的矩形的面积相等的底边的值;平均数等于各个小矩形的面积乘以对应的矩形的底边中点的和.
练习册系列答案
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| A. | 50 | B. | 49 | C. | 48 | D. | 47 |
4.已知△ABC是边长为2的等边三角形,P为平面ABC内一点,则($\overrightarrow{PB}$-$\overrightarrow{AB}$)•($\overrightarrow{PB}$+$\overrightarrow{PC}$)的最小值是( )
| A. | -1 | B. | -$\frac{3}{2}$ | C. | -2 | D. | -$\frac{4}{3}$ |
1.一中科普兴趣小组通过查阅生物科普资料统计某花卉种子的发芽率与昼夜温差之间的关系,他们分别从近十年3月份的数据中随机抽取了5天记录昼夜温差及每天30颗种子的发芽数,并列表如下:
参考数据:$\sum_{i=1}^{5}{x}_{i}{y}_{i}$=832,$\sum_{i=1}^{5}{{x}_{i}}^{2}$=615,b=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,a=$\overline{y}$$-b\overline{x}$
(1)请根据以上5组数据,求出y关于x的线性回归方程;
(2)假如现在要对(1)问中的线性回归方程的可靠性进行研究:如果由线性回归方程得到的估计数据与另外抽取的两组数据的误差的平方和不超过2,即认为此线性回归方程可靠的.如果另外随机抽取的两组数据为:温差8℃,发芽数为12和温差14℃,发芽数为18.请由此判断(1)中的线性回归方程是否可靠;(3)如果将以上5天数据中30颗种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数的频率作为整个2017年3月份的30颗种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数的概率,求从2017年3月份的1号到31号的31天中任选5天,记种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数为随机变量X,求X的期望和方差.
| 日期 | 2012-3-1 | 2013-3-5 | 2008-3-15 | 2009-3-20 | 2016-3-29 |
| 温差x | 10 | 11 | 13 | 12 | 9 |
| 发芽数y | 15 | 16 | 17 | 14 | 13 |
(1)请根据以上5组数据,求出y关于x的线性回归方程;
(2)假如现在要对(1)问中的线性回归方程的可靠性进行研究:如果由线性回归方程得到的估计数据与另外抽取的两组数据的误差的平方和不超过2,即认为此线性回归方程可靠的.如果另外随机抽取的两组数据为:温差8℃,发芽数为12和温差14℃,发芽数为18.请由此判断(1)中的线性回归方程是否可靠;(3)如果将以上5天数据中30颗种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数的频率作为整个2017年3月份的30颗种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数的概率,求从2017年3月份的1号到31号的31天中任选5天,记种子发芽数超过15颗(包含15颗)的天数为随机变量X,求X的期望和方差.