解答题-问答题 适中0.65 引用3 组卷510
科学数据证明,当前严重威胁人类生存与发展的气候变化主要是工业革命以来人类活动造成的二氧化碳排放所致.应对气候变化的关键在于“控碳”,其必由之路是先实现碳达峰,而后实现碳中和.2020年第七十五届联合国大会上,我国向世界郑重承诺力争在2030年前实现碳达峰,努力争取在2060年前实现碳中和.2021年全国两会的政府工作报告明确提出要扎实做好碳达峰和碳中和的各项工作,某地为响应国家号召,大力发展清洁电能,根据规划,2021年度火电发电量为8亿千瓦时,以后每年比上一年减少20%,2021年度清洁电能发电量为4亿千瓦时,以后每年比上一年增长25%.
(1)设从2021年开始的年内火电发电总量为亿千瓦时,清洁电能总发电量为亿千瓦时,求,(约定时为2021年);
(2)从哪一年开始,清洁电能总发电量将会超过火电发电总量?
(1)设从2021年开始的年内火电发电总量为亿千瓦时,清洁电能总发电量为亿千瓦时,求,(约定时为2021年);
(2)从哪一年开始,清洁电能总发电量将会超过火电发电总量?
21-22高三上·上海徐汇·期中
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科学数据证明,当前严重威胁人类生存与发展的气候变化,主要是工业革命以来人类活动造成的二氧化碳排放所致.应对气候变化的关键在于“控碳”,其必由之路是先实现“碳达峰”,而后实现“碳中和”.2020年第七十五届联合国大会上,我国向世界郑重承诺:力争在2030年前实现“碳达峰”,努力争取在2060年前实现“碳中和”.为了解市民对“碳达峰”和“碳中和”的知晓程度,某机构随机选取了100名市民进行问卷调查,他们年龄的分布频数及对“碳达峰”和“碳中和”的知晓人数如下表:
(1)若以“年龄45岁”为分界点,根据以上数据完成下面列联表,并判断是否在犯错误的概率不超过0.001的前提下认为知晓“碳达峰”和“碳中和”与人的年龄有关.
(2)若从年龄在和的知晓人 中按照分层抽样的方法抽取6人,并从这6人中任意选取2人担任“碳达峰’和“碳中和”讲解员,求2人年龄都在的概率.
参考公式:,其中.
参考数据:
年龄(单位:岁) | ||||||
频数 | 10 | 20 | 30 | 20 | 10 | 10 |
知晓人数 | 10 | 20 | 25 | 19 | 4 | 2 |
年龄不低于45岁的人数 | 年龄低于45岁的人数 | 合计 | |
知晓 | |||
不知晓 | |||
合计 |
参考公式:,其中.
参考数据:
0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
应对严重威胁人类生存与发展的气候变化,其关键在于“控碳”,其必由之路是先实现“碳达峰”,而后实现“碳中和”,2020年第七十五届联合国大会上,我国向世界郑重承诺:争在2030年前实现“碳达峰”,努力争取在2060年前实现“碳中和”,近年来,国家积极发展新能源汽车,某品牌的新能源汽车某区域销售在2021年11月至2022年3月这5个月的销售量(单位:百辆)的数据如下表:
(1)依据表中的统计数据,请判断月份代码与该品牌的新能源汽车区域销售量(单位;百辆)是否具有较高的线性相关程度?(参考:若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高,计算时精确度为0.01.
(2)求销售量与月份代码之间的线性回归方程,并预测2022年4月份该区域的销售量(单位:百辆)
参考数据:,,,参考公式:相关系数,
线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
月份 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 | 2022年2月 | 2022年3月 |
月份代码: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售量(单位:百辆) | 45 | 56 | 64 | 68 | 72 |
(2)求销售量与月份代码之间的线性回归方程,并预测2022年4月份该区域的销售量(单位:百辆)
参考数据:,,,参考公式:相关系数,
线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
应对严重威胁人类生存与发展的气候变化,其关键在于“控碳”,其必由之路是先实现“碳达峰”,而后实现“碳中和”,2020年第七十五届联合国大会上,我国向世界郑重承诺:力争在2030年前实现“碳达峰”,努力争取在2060年前实现“碳中和”.近年来,国家积极发展新能源汽车,某品牌的新能源汽车某区域在2021年11月至2022年3月这5个月的销售量y(单位:百辆)的数据如下表:
(1)依据表中的统计数据,求月销售量y与月份代码x间的线性相关系数r(精确到0.01),并判断y与x是否具有较高的线性相关程度?(附:若,则线性相关程度一般,若,则线性相关程度较高.)
(2)求月销售量y与月份代码x的线性回归方程.并预测2022年8月份该区域的销售量(单位:百辆).
参考数据:.
参考公式:相关系数,,,其中为样本平均值.
月份 | 2021年11月 | 2021年12月 | 2022年1月 | 2022年2月 | 2022年3月 |
月份代码x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
月销售量(百辆) | 45 | 56 | 64 | 68 | 72 |
(2)求月销售量y与月份代码x的线性回归方程.并预测2022年8月份该区域的销售量(单位:百辆).
参考数据:.
参考公式:相关系数,,,其中为样本平均值.
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