题目内容
15.在数列{an}中,a2=$\frac{2}{3}$.(1)若数列{an}满足2an-an+1=0,求an;
(2)若a4=$\frac{4}{7}$,且数列{(2n-1)an+1}是等差数列,求数列{$\frac{n}{{a}_{n}}$}的前n项和Tn.
分析 (1)数列{an}满足2an-an-1=0,a2=$\frac{2}{3}$.可得an≠0,$\frac{{a}_{n+1}}{{a}_{n}}$=2,利用等比数列的通项公式即可得出an.
(2)数列{(2n-1)an+1}是等差数列,设公差为d,由a4=$\frac{4}{7}$,a2=$\frac{2}{3}$.利用等差数列的通项公式可得d.进而可得an.再利用等差数列的求和公式即可得出.
解答 解:(1)∵数列{an}满足2an-an-1=0,a2=$\frac{2}{3}$.
∴an≠0,$\frac{{a}_{n+1}}{{a}_{n}}$=2,∴a1=$\frac{1}{3}$.
∴数列{an}是等比数列,公比为2,首项为$\frac{1}{3}$.
∴an=$\frac{1}{3}×{2}^{n-1}$.
(2)数列{(2n-1)an+1}是等差数列,设公差为d,∵a4=$\frac{4}{7}$,a2=$\frac{2}{3}$.
∴$7×\frac{4}{7}$+1=$3×\frac{2}{3}$+1+2d,解得d=1.
∴(2n-1)an+1=3×$\frac{2}{3}$+1+(n-2)×1,解得an=$\frac{n}{2n-1}$.
∴$\frac{n}{{a}_{n}}$=2n-1.
∴数列{$\frac{n}{{a}_{n}}$}的前n项和Tn=1+3+…+(2n-1)
=$\frac{n(1+2n-1)}{2}$=n2.
点评 本题考查了等差数列与等比数列的通项公式与求和公式、数列递推关系,考查了推理能力与计算能力,属于中档题.
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20.
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附:${k^2}=\frac{{n{{(ad-bc)}^2}}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$;
(1)根据已知条件完成下面的2×2列联表,能否在犯错误的概率不超过0.10的前提下认为网购迷与年龄不超过40岁有关?
| 网购迷 | 非网购迷 | 合计 | |
| 年龄不超过40岁 | |||
| 年龄超过40岁 | |||
| 合计 |
附:${k^2}=\frac{{n{{(ad-bc)}^2}}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$;
| P(K2≥k0) | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.01 |
| k0 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 6.635 |
7.襄阳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12月1日至12月5日的每天昼夜温度与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如下数据:
襄阳农科所确定的研究方案是:先从这5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的2天数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日这两组数据,情根据12月2日至12月4日的数据,求y关于x的线性回归方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$;
(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1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:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})•({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$•$\overline{x}$.
| 日期 | 12月1日 | 12月2日 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 |
| 温差x(℃) | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 |
| 发芽数y(颗) | 23 | 26 | 32 | 26 | 16 |
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻的2天数据的概率;
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注:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})•({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$•$\overline{x}$.
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