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;
(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:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})•({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$•$\overline{x}$.
1.若随机变量X服从正态分布N(4,1),则P(x>6)的值为( )(参考数据:若随机变量X~N(μ,σ2),则P(μ-σ<x<μ+σ)=0.6826,P(μ-2σ<x<μ+2σ)=0.9544,P(μ-3σ<x<μ+3σ)=0.9974)
| A. | 0.1587 | B. | 0.0228 | C. | 0.0013 | D. | 0.4972 |
20.
网购是当前民众购物的新方式,某公司为改进营销方式,随机调查了100名市民,统计其周平均网购的次数,并整理得到如下的频数分布直方图.这100名市民中,年龄不超过40岁的有65人将所抽样本中周平均网购次数不小于4次的市民称为网购迷,且已知其中有5名市民的年龄超过40岁.
(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?
(2)若从网购迷中任意选取2名,求其中年龄丑啊过40岁的市民人数ξ的分布列与期望.
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 |
19.某几何体的三视图如图所示,则该几何体中最长的棱长为( )

| A. | $3\sqrt{3}$ | B. | $2\sqrt{6}$ | C. | $\sqrt{21}$ | D. | $2\sqrt{5}$ |
18.已知某产品的广告费用x(单位:万元)与销售额y(单位:万元)具有线性关系关系,其统计数据如下表:
由上表可得线性回归方程$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$,据此模型预报广告费用为8万元时的销售额是( )
附:$\widehat{b}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\overline x)•({y_i}-\overline y)}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\overline x)}^2}}}}=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2}-n{{(\overline x)}^2}}}$;$\widehat{a}$=$\widehat{y}$-$\widehat{b}$x.
0 239806 239814 239820 239824 239830 239832 239836 239842 239844 239850 239856 239860 239862 239866 239872 239874 239880 239884 239886 239890 239892 239896 239898 239900 239901 239902 239904 239905 239906 239908 239910 239914 239916 239920 239922 239926 239932 239934 239940 239944 239946 239950 239956 239962 239964 239970 239974 239976 239982 239986 239992 240000 266669
| x | 3 | 4 | 5 | 6 |
| y | 25 | 30 | 40 | 45 |
附:$\widehat{b}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\overline x)•({y_i}-\overline y)}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\overline x)}^2}}}}=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2}-n{{(\overline x)}^2}}}$;$\widehat{a}$=$\widehat{y}$-$\widehat{b}$x.
| A. | 59.5 | B. | 52.5 | C. | 56 | D. | 63.5 |