2024年高考数学一轮复习（新高考版） 第9章　必刷大题18　统计与统计分析课件PPT

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1.某中学为了解学生数学课程的学习情况，在3 000名学生中随机抽取200名，并统计这200名学生的某次数学考试成绩(满分100分)，得到了样本的频率分布直方图(如图).一般学校认为成绩大于等于80分的学生为优秀.(1)根据频率分布直方图，估计3 000名学生在该次数学考试中成绩优秀的学生数；
由样本的频率分布直方图可知，在该次数学考试中成绩优秀的频率是(0.020＋0.008)×10＝0.28，则3 000名学生在该次数学考试中成绩优秀的学生数为3 000×0.28＝840.
(2)依据样本的频率分布直方图，估计总体成绩的众数和平均数.
平均数为0.002×10×35＋0.006×10×45＋0.012×10×55＋0.024×10×65＋0.028×10×75＋0.020×10×85＋0.008×10×95＝71.2.所以总体成绩的众数为75，平均数为71.2.
2.为进一步增强疫情防控期间群众的防控意识，使广大群众充分了解疫情防护知识，提高预防能力，做到科学防护.某组织通过网络进行疫情防控科普知识问答.共有100人参加了这次问答，将他们的成绩(满分100分)分成[40,50)，[50,60)，[60,70)，[70,80)，[80,90)，[90,100]这六组，制成如图所示的频率分布直方图.
(1)求图中a的值，并估计这100人问答成绩的中位数和平均数；(同一组数据用该组数据的中点值代替)
由图可知，10×(2×0.005＋a＋0.02＋0.025＋0.03)＝1，解得a＝0.015.设中位数为x，则0.05＋0.15＋0.2＋0.03×(x－70)＝0.5，
这100人问答成绩的平均数为45×0.05＋55×0.15＋65×0.2＋75×0.3＋85×0.25＋95×0.05＝72.
(2)用比例分配的分层随机抽样方法从问答成绩在[60,80)内的人中抽取一个容量为5的样本，再从样本中任意抽取2人，求这2人的问答成绩均在[70,80)内的概率.
从中任意抽取2人，则试验的样本空间Ω＝{(A，B)，(A，a)，(A，b)，(A，c)，(B，a)，(B，b)，(B，c)，(a，b)，(a，c)，(b，c)}，共有10个样本点.
用比例分配的分层随机抽样方法从问答成绩在[60,80)内的人中抽取一个容量为5的样本，
设事件A为2人的问答成绩均在[70,80)内，则A＝{(a，b)，(a，c)，(b，c)}，共有3个样本点，
3.为弘扬劳动精神，树立学生“劳动最美，劳动最光荣”的观念，某校持续开展“家庭劳动大比拼”活动.某班统计了本班同学1～7月份的人均月劳动时间(单位：小时)，并建立了人均月劳动时间y关于月份x的经验回归方程 ＋4，y与x的原始数据如表所示：
所以3m＋5n＝110， ④由③④，得m＝10，n＝16.
(2)求该班6月份人均月劳动时间数据的残差值(残差即样本数据与预测值之差).
4.为推动更多人去阅读和写作，联合国教科文组织确定每年的4月23日为“世界读书日”，其设立目的是希望居住在世界各地的人，无论你是年老还是年轻，无论你是贫穷还是富裕，都能享受阅读的乐趣，都能尊重和感谢为人类文明做出过巨大贡献的思想大师们，都能保护知识产权.为了解不同年龄段居民的主要阅读方式，某校兴趣小组在全市随机调查了200名居民，这200人中通过电子阅读与纸质阅读的人数之比为3∶1.将这200人按年龄(单位：岁)分组，统计得到通过电子阅读的居民的频率分布直方图如图所示.(1)求a的值及通过电子阅读的居民的平均年龄；
由频率分布直方图可得10×(0.01＋0.015＋a＋0.03＋0.01)＝1，解得a＝0.035，所以通过电子阅读的居民的平均年龄为20×10×0.01＋30×10×0.015＋40×10×0.035＋50×10×0.03＋60×10×0.01＝41.5(岁).
(2)把年龄在[15,45) 内的居民称为中青年，年龄在[45,65]内的居民称为中老年，若选出的200人中通过纸质阅读的中老年有30人，请完成下面2×2列联表，并依据小概率值α＝0.025的独立性检验，分析阅读方式是否与年龄有关.
通过纸质阅读的人数为200－150＝50.因为(0.01＋0.015＋0.035)∶(0.03＋0.01)＝3∶2，
中老年的人数为150－90＝60.2×2列联表为
零假设为H0：阅读方式与年龄无关.
所以依据小概率值α＝0.025的独立性检验，推断H0不成立，即认为阅读方式与年龄有关.
5.2017年9月国家发改委制定了煤改气、煤改电价格扶植新政策，从而使得煤改气、煤改电用户大幅度增加.图1所示的条形图反映了某省某年1～7月份煤改气、煤改电的用户数量.
(1)在图2给定坐标系中作出煤改气、煤改电用户数量y随月份t变化的散点图，并用散点图和样本相关系数说明y与t之间具有线性相关性；
作出散点图如图所示.由条形图数据和参考数据得，
y与t的样本相关系数近似为0.99，说明y与t的线性相关性相当高，从而可以用线性回归模型拟合y与t的关系.
(2)建立y关于t的经验回归方程(系数精确到0.01)，预测该年11月份该省煤改气、煤改电的用户数量.
所以预测该年11月份该省煤改气、煤改电的用户数量达到2.02万户.
6.在国家大力发展新能源汽车产业的政策下，我国新能源汽车的产销量高速增长.已知某地区2015年年底到2022年年底新能源汽车保有量的数据统计表如下：
(1)根据统计表中的数据画出散点图(如图)，请判断y＝bx＋a与y＝ecx＋d哪一个更适合作为y关于x的经验回归模型(给出判断即可，不必说明理由)，并根据你的判断结果建立y关于x的经验回归方程；
根据散点图显示的该地区新能源汽车保有量的增长趋势知，应选择的函数模型是y＝ecx＋d，
(2)假设每年新能源汽车保有量按(1)中求得的函数模型增长，且传统能源汽车保有量每年下降的百分比相同.若2022年年底该地区传统能源汽车保有量为500千辆，预计到2027年年底传统能源汽车保有量将下降10%.试估计到哪一年年底新能源汽车保有量将超过传统能源汽车保有量.
设传统能源汽车保有量每年下降的百分比为r，依题意得，500(1－r)5＝500(1－10%)，解得1－r＝ ，设从2022年底起经过x年后的传统能源汽车保有量为y千辆，则有y＝500(1－r)x＝ ，设从2022年底起经过x年后新能源汽车的保有量将超过传统能源汽车保有量，则有e0.4(x＋8)＋0.3> ，所以(0.4x＋3.5)lg e>3－lg 2＋0.2x(2lg 3－1)，