解答题-应用题 适中0.65 引用9 组卷869
环境监测部门为调研汽车流量对空气质量的影响，在某监测点统计每日过往的汽车流量
（单位：辆）和空气中的
的平均浓度
（单位：
）． 调研人员采集了50天的数据，制作了关于
的散点图，并用直线
与
将散点图分成如图所示的四个区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ，落入对应区域的样本点的个数依次为6，20，16，8．
列联表，并判断至少有多大把握认为“平均浓度不小于
与“汽车日流量不小于1500辆”有关；
(2)经计算得回归方程为
，且这50天的汽车日流量的标准差
，的平均浓度的标准差
．
①求相关系数
，并判断该回归方程是否有价值；
②若这50天的汽车日流量满足
，试推算这50天的日均浓度的平均数
．（精确到0.1）
参考公式：
，其中
．
回归方程
，其中
．
相关系数
． 若
，则认为与有较强的线性相关性．
（单位：辆）和空气中的的平均浓度（单位：）． 调研人员采集了50天的数据，制作了关于的散点图，并用直线与将散点图分成如图所示的四个区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ，落入对应区域的样本点的个数依次为6，20，16，8．
列联表，并判断至少有多大把握认为“平均浓度不小于与“汽车日流量不小于1500辆”有关；汽车日流量 | 汽车日流量 | 合计 | |
的平均浓度 | |||
的平均浓度 | |||
| 合计 |
(2)经计算得回归方程为
，且这50天的汽车日流量的标准差，的平均浓度的标准差．①求相关系数
，并判断该回归方程是否有价值；②若这50天的汽车日流量
满足，试推算这50天的日均浓度的平均数．（精确到0.1）参考公式：
，其中． | 0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
 | 2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
，其中．相关系数
． 若，则认为与有较强的线性相关性．23-24高三下·上海浦东新·阶段练习
类题推荐
PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物．它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量越高，说明空气污染越严重．城市中的PM2.5成分除扬尘等自然因素外，燃料的燃烧也是一个重要来源．某市环境检测部门为检测燃油车流量对空气质量的影响，在一个检测点统计每日过往的燃油车流量（单位：辆）和空气中的PM2.5的平均浓度（单位：
）．检测人员采集了50天的数据，制成列联表（部分数据缺失）：
(1)完成上面的列联表，并根据小概率值
的独立性检验，能否认为PM2.5的平均浓度小于
与燃油车日流量小于1500辆有关联？
(2)经计算得与之间的回归直线方程为
，且这50天的燃油车的日流量的标准差
，PM2.5的平均浓度的标准差．若相关系数满足
，则判定所求回归直线方程有价值；否则判定其无价值．
①判断该回归直线方程是否有价值；
②若这50天的燃油车的日流量满足
，试求这50天的PM2.5的平均浓度的平均数（利用四舍五入法精确到0.1）．
参考公式：
，其中．
回归方程，其中
，
；
相关系数
．
参考数据：
，
，
．
（单位：辆）和空气中的PM2.5的平均浓度（单位：）．检测人员采集了50天的数据，制成列联表（部分数据缺失）：| 燃油车日流量 | 燃油车日流量 | 合计 | |
| PM2.5的平均浓度 | 16 | 24 | |
| PM2.5的平均浓度 | 20 | ||
| 合计 | 22 |
列联表，并根据小概率值的独立性检验，能否认为PM2.5的平均浓度小于与燃油车日流量小于1500辆有关联？(2)经计算得
与之间的回归直线方程为，且这50天的燃油车的日流量的标准差，PM2.5的平均浓度的标准差．若相关系数满足，则判定所求回归直线方程有价值；否则判定其无价值．①判断该回归直线方程是否有价值；
②若这50天的燃油车的日流量
满足，试求这50天的PM2.5的平均浓度的平均数（利用四舍五入法精确到0.1）．参考公式：
，其中． | 0.01 | 0.005 | 0.001 |
 | 6.636 | 7.879 | 10.828 |
，其中，；相关系数
．参考数据：
，，． 空气质量主要受污染物排放量及大气扩散等因素的影响，某市环保监测站2014年10月连续10天（从左到右对应1号至10号）采集该市某地平均风速及空气中氧化物的日均浓度数据，制成散点图如图所示．
(1)同学甲从这10天中随机抽取连续 5天 的一组数据，计算回归直线方程．试求连续 5天 的一组数据中恰好同时包含氧化物日均浓度最大与最小值的概率；
(2)现有30名学生，每人任取5天数据，对应计算出30个不同的回归直线方程．已知30组数据中有包含氧化物日均浓度最值的有14组．现采用这30个回归方程对某一天平均风速下的氧化物日均浓度进行预测，若预测值与实测值差的绝对值小于2，则称之为“拟合效果好”，否则为“拟合效果不好”．根据以上信息完成下列2×2联表，并分析是否有95%以上的把握说拟合效果与选取数据是否包含氧化物日均浓度最值有关．
参考数据：
(其中
)
(1)同学甲从这10天中随机抽取
(2)现有30名学生，每人任取5天数据，对应计算出30个不同的回归直线方程．已知30组数据中有包含氧化物日均浓度最值的有14组．现采用这30个回归方程对某一天平均风速下的氧化物日均浓度进行预测，若预测值与实测值差的绝对值小于2，则称之为“拟合效果好”，否则为“拟合效果不好”．根据以上信息完成下列2×2联表，并分析是否有95%以上的把握说拟合效果与选取数据是否包含氧化物日均浓度最值有关．
预测效果好 | 拟合效果不好 | 合计 | |
| 数据有包含最值 | 5 | ||
| 数据无包含最值 | 4 | ||
| 合计 |
 | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
(其中) 大气污染物
的浓度超过一定的限度会影响人的健康，为了研究的浓度是否受到汽车流量的影响，某校数学建模社团选择了某市8个监测点，统计每个监测点
内过往的汽车流量(单位：千辆)，同时在低空相同的高度测定每个监测点该时间段内的的平均浓度(单位：
)，得到的数据如下表所示：
并计算得：
．
(1)求变量y关于的线性回归方程；
(2)根据内浓度确定空气质量的等级标准，则浓度在
为优良．建模社团计划从8个监测点中随机抽3个监测点再做一次数据统计，记抽到空气质量优良的监测点个数为
，求的分布列与期望．
参考公式：线性回归方程为
，其中以
．
的浓度超过一定的限度会影响人的健康，为了研究的浓度是否受到汽车流量的影响，某校数学建模社团选择了某市8个监测点，统计每个监测点内过往的汽车流量(单位：千辆)，同时在低空相同的高度测定每个监测点该时间段内的的平均浓度(单位：)，得到的数据如下表所示：| 监测点编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
 千辆) | 1.300 | 1.444 | 0.786 | 1.652 | 1.756 | 1.754 | 1.200 | 0.908 |
 | 66 | 76 | 21 | 170 | 156 | 120 | 72 | 129 |
．(1)求变量y关于
的线性回归方程；(2)根据
内浓度确定空气质量的等级标准，则浓度在为优良．建模社团计划从8个监测点中随机抽3个监测点再做一次数据统计，记抽到空气质量优良的监测点个数为，求的分布列与期望．参考公式：线性回归方程为
，其中以． 组卷网是一个信息分享及获取的平台，不能确保所有知识产权权属清晰，如您发现相关试题侵犯您的合法权益，请联系组卷网
