随机调查某校110名学生是否喜欢跳舞,由列联表和公式K2=
计算出K2,并由此作出结论:“有99%的可能性认为学生喜欢跳舞与性别有关”,则K2可以为( )
附表:
| n(ad-bc)2 |
| (a+b)(c+d)(a+c)(b+d) |
附表:
| P(K2≥k0) | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 |
| k0 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 |
| A、3.565 |
| B、4.204 |
| C、5.233 |
| D、6.842 |
通过随机询问100名性别不同的小学生是否爱吃零食,得到如下的列联表:
由K2=
算得K2=
≈4.762
参照附表,得到的正确结论( )
| 男 | 女 | 总计 | |
| 爱好 | 10 | 40 | 50 |
| 不爱好 | 20 | 30 | 50 |
| 总计 | 30 | 70 | 100 |
| P(K2≥k) | 0.10 | 0.05 | 0.025 |
| k | 2.706 | 3.841 | 50.24 |
| n(ad-bc)2 |
| (a+b)(c+d)(a+c)(b+d) |
| 100(10×30-20×40)2 |
| 50×50×30×70 |
参照附表,得到的正确结论( )
| A、在犯错误的概率不超过5%的前提下,认为“是否爱吃零食与性别有关” |
| B、在犯错误的概率不超过5%的前提下,认为“是否爱吃零食与性别无关” |
| C、有97.5%以上的把握认为“是否爱吃零食与性别有关” |
| D、有97.5%以上的把握认为“是否爱吃零食与性别无关” |
经过对K2计量的研究,得到了若干个临界值如下:
当K2的观测值k>3.841时,我们( )
| P(K2≥k0) | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 |
| k0 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 |
| A、在犯错误的概率不超过0.05的前提可认为A与B有关 |
| B、在犯错误的概率不超过0.05的前提可认为A与B无关 |
| C、在犯错误的概率不超过0.01的前提可认为A与B有关 |
| D、没有充分理由说明事件A与B有关系 |
为调查某地区老年人是否需要志愿者提供帮助,用简单随机抽样方法从该地区调查了500位老人,结果如表:
由K2=
算得,K2=
≈9.967
附表:
参照附表,得到的正确结论是( )
| 性 别 是否需要志愿者 |
男 | 女 |
| 需要 | 40 | 30 |
| 不需要 | 160 | 270 |
| n(ad-bc)2 |
| (a+b)(c+d)(a+c)(b+d) |
| 500×(40×270-30×160)2 |
| 200×300×70×430 |
附表:
| P(K2≥k) | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
| A、在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“需要志愿者提供帮助与性别有关” |
| B、在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“需要志愿者提供帮助与性别无关” |
| C、有99%以上的把握认为“需要志愿者提供帮助与性别有关” |
| D、有99%以上的把握认为“需要志愿者提供帮助与性别无关” |
若用独立性检验的方法,我们得到能有99%的把握认为变量X与Y有关系,则( )
| A、K2≥2.706 | B、K2≥6.635 | C、K2<2.706 | D、K2<6.635 |
在第29届北京奥运会上,中国健儿取得了51金、21银、28铜的好成绩,稳居金牌榜榜首,由此许多人认为中国进入了世界体育强国之列,也有许多人持反对意见,有网友为此进行了调查,在参加调查的2548名男性中有1560名持反对意见,2452名女性中有1200名持反对意见,在运用这些数据说明性别对判断“中国进入了世界体育强国之列”是否有关系时,用什么方法最有说服力( )
| A、平均数与方差 | B、回归直线方程 | C、独立性检验 | D、概率 |
| 零件的个数x(个) | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 加工的时间y(小时) | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(2)求出y关于x的线性回归方程;
(3)★★预测加工10个零件需要多少时间.注:b=
| |||||||
|
. |
| y |
. |
| x |
从一工厂全体工人随机抽取5人,其工龄与每天加工A中零件个数的数据如表:
(1)判断x与y的相关性;
(2)如果y与x线性相关关系,求回归直线方程;
(3)若某名工人的工龄为16年,试估计他每天加工的A种零件个数.
0 71192 71200 71206 71210 71216 71218 71222 71228 71230 71236 71242 71246 71248 71252 71258 71260 71266 71270 71272 71276 71278 71282 71284 71286 71287 71288 71290 71291 71292 71294 71296 71300 71302 71306 71308 71312 71318 71320 71326 71330 71332 71336 71342 71348 71350 71356 71360 71362 71368 71372 71378 71386 266669
| 工人编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 工龄x(年) | 3 | 5 | 6 | 7 | 9 |
| 个数y(个) | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
(2)如果y与x线性相关关系,求回归直线方程;
(3)若某名工人的工龄为16年,试估计他每天加工的A种零件个数.