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文檔簡介
2025屆新高考數(shù)學(xué)精準(zhǔn)沖刺復(fù)習(xí)獨立性檢驗與回歸分析
考點梳理考情回顧高考預(yù)測一元線性回歸模
型、回歸方程2022全國乙卷(文、
理)第19題1.一元線性回歸模型:主要
考查數(shù)據(jù)整理與分析,模型
轉(zhuǎn)化與化歸,公式推導(dǎo)與變
形等.2.獨立性檢驗:主要考查模
型建立、數(shù)據(jù)整理、邏輯說
明、結(jié)果解釋等.2×2列聯(lián)表、獨
立性檢驗2023全國甲卷(文、
理)第19題2022新高考Ⅰ卷第20題
(2023·全國甲卷節(jié)選)一項試驗旨在研究臭氧效應(yīng),試驗方案如下:
選40只小白鼠,隨機(jī)地將其中20只分配到試驗組,另外20只分配到對照
組,試驗組的小白鼠飼養(yǎng)在高濃度臭氧環(huán)境,對照組的小白鼠飼養(yǎng)在正
常環(huán)境,一段時間后統(tǒng)計每只小白鼠體重的增加量(單位:g).試驗結(jié)
果如下:對照組的小白鼠體重的增加量從小到大排列為15.2
18.8
20.2
21.3
22.5
23.2
25.8
26.5
27.5
30.1
32.6
34.3
34.8
35.6
35.6
35.8
36.2
37.3
40.5
43.2試驗組的小白鼠體重的增加量從小到大排列為7.8
9.2
11.4
12.4
13.2
15.5
16.5
18.0
18.8
19.2
19.8
20.2
21.6
22.8
23.6
23.9
25.1
28.2
32.3
36.5(1)
求40只小白鼠體重的增加量的中位數(shù)
m
,再分別統(tǒng)計兩組樣本中
小于
m
與不小于
m
的數(shù)據(jù)的個數(shù),完成下面的2×2列聯(lián)表:分組與m比較合計小于m不小于m對照組61420實驗組14620合計202040
6142014620202040單位:只(2)
根據(jù)(1)中的列聯(lián)表,能否有95%的把握認(rèn)為小白鼠在高濃度
臭氧環(huán)境中與在正常環(huán)境中體重的增加量有差異?參考數(shù)據(jù):α0.100.050.001xα2.7063.8416.635
2.列聯(lián)表與獨立性檢驗(1)
關(guān)于分類變量
X
和
Y
的抽樣數(shù)據(jù)的2×2列聯(lián)表如下:XY合計Y=0Y=1X=0aba+bX=1cdc+d合計a+cb+dn=a+b+c+d(2)
獨立性檢驗基于小概率值α的檢驗規(guī)則:當(dāng)χ2≥
x
α?xí)r,推斷
H
0不成立,即認(rèn)為
X
和
Y
不獨立,該推斷犯錯誤的概
率不超過α;當(dāng)χ2<
x
α?xí)r,沒有充分證據(jù)推斷
H
0不成立,可以認(rèn)為
X
和
Y
獨立.利用χ2的取值推斷分類變量
X
和
Y
是否獨立的方法稱為χ2獨立性檢驗,
簡稱獨立性檢驗.(3)
獨立性檢驗中概率的含義獨立性檢驗是對兩個分類變量有關(guān)系的可信程度的判斷,而不是對其是
否有關(guān)系的判斷,χ2越大,認(rèn)為兩個分類變量有關(guān)系的把握越大.
熱點1
獨立性檢驗[典例設(shè)計]例1
(2023·錦州模擬)某景區(qū)的調(diào)查組對400名不同年齡段的游客進(jìn)
行了問卷調(diào)查,其中有200名游客進(jìn)行了預(yù)訂,這200名游客中各年齡段
所占百分比如圖所示:
(1)
請將2×2列聯(lián)表補(bǔ)充完整,并判斷能否在犯錯誤的概率不超過
0.001的前提下,認(rèn)為預(yù)訂旅游與是否為青年有關(guān);單位:人年齡段旅游合計預(yù)定旅游不預(yù)定旅游青年12075195非青年80125205合計200200400(2)
按照分層抽樣的方法,從預(yù)訂旅游的游客中選取5人,再從這5人
中任意選取3人,求這3人中至少有2人是青年的概率.
α0.0500.0100.001xα3.8416.63510.828[思維導(dǎo)圖]解:(1)
零假設(shè)為
H
0:預(yù)訂旅游與是否為青年無關(guān).根據(jù)列聯(lián)表中的
數(shù)據(jù),經(jīng)計算得到χ2≈20.263>10.828=
x
0.001.根據(jù)小概率值α=0.001的
獨立性檢驗,推斷
H
0不成立,即能在犯錯誤的概率不超過0.001的前提
下,認(rèn)為預(yù)訂旅游與是否為青年有關(guān).
總結(jié)提煉
利用獨立性檢驗解決實際問題的主要環(huán)節(jié)與注意點:(1)
提出零假設(shè)為
H
0:
X
和
Y
相互獨立,并給出在問題中的解
釋.(2)
根據(jù)抽樣數(shù)據(jù),整理出2×2列聯(lián)表,計算χ2的值,并與臨界
值比較.(3)
根據(jù)檢驗規(guī)則得出推斷結(jié)論.(4)
解題時應(yīng)注意準(zhǔn)確計算,不可錯用公式,準(zhǔn)確進(jìn)行比較與判
斷.[對點訓(xùn)練]1.某中學(xué)高三(3)班有學(xué)生50人,現(xiàn)調(diào)查該班學(xué)生每周平均體育鍛煉
時間的情況,得到如下頻率分布直方圖,其中數(shù)據(jù)的分組區(qū)間為:[0,
2],(2,4],(4,6],(6,8],(8,10],(10,12].
(1)
從每周平均體育鍛煉時間(單位:小時)在[0,4]的學(xué)生中,隨機(jī)抽取2人進(jìn)行調(diào)查,求這2人的每周平均體育鍛煉時間都超過2小時的概率.(2)
已知全班學(xué)生中有40%是女生,其中恰有3名女生的每周平均體
育鍛煉時間不超過4小時.若每周平均體育鍛煉時間超過4小時稱為經(jīng)常
鍛煉,則能否有90%的把握認(rèn)為經(jīng)常鍛煉與性別有關(guān)?
α0.1000.0500.010xα2.7063.8416.635解:(2)
由題意,易得2×2列聯(lián)表如下:
單位:人鍛煉性別合計男生女生經(jīng)常鍛煉281745不經(jīng)常鍛煉235合計302050零假設(shè)為
H
0:經(jīng)常鍛煉與性別無關(guān).根據(jù)列聯(lián)表中的數(shù)據(jù),經(jīng)計算得到
χ2≈0.926<2.706=
x
0.100.根據(jù)小概率值α=0.100的獨立性檢驗,沒有充
分證據(jù)推斷
H
0不成立,即沒有90%的把握認(rèn)為經(jīng)常鍛煉與性別有關(guān).
(2)
實際投產(chǎn)時,技術(shù)人員微調(diào)了該種零件的生產(chǎn)工藝.微調(diào)后,當(dāng)生
產(chǎn)了1020個零件時,恰好完成訂單.請結(jié)合(1)的結(jié)果,判斷能否有95
%的把握認(rèn)為微調(diào)生產(chǎn)工藝與零件的尺寸誤差有關(guān).
α0.1000.0500.010xα2.7063.8416.635[思維導(dǎo)圖]
總結(jié)提煉
理解
X
~
N
(30,σ2)(σ>0)中參數(shù)的實際意義,利用正態(tài)分布
的性質(zhì)解決實際應(yīng)用問題.本題第(2)問著重于獨立性檢驗的實際應(yīng)
用,即建立解決問題的統(tǒng)計模型,不局限于簡單的套用公式.
α0.0100.0050.001xα6.6357.87910.828
解:根據(jù)題意,可得2×2列聯(lián)表如下:單位:人Ⅰ型?、蛐筒『嫌嬆行詍女性2m合計3m
熱點2
回歸分析[典例設(shè)計]例3噪聲污染已經(jīng)成為影響人們身體健康和生活質(zhì)量的嚴(yán)重問題,為
了了解聲音強(qiáng)度
D
(單位:dB)與聲音能量
I
(單位:W/cm2)之間的
關(guān)系,將測得的聲音強(qiáng)度
Di
和聲音能量
Ii
(
i
=1,2,…,10)的數(shù)據(jù)
作了初步處理,得到如圖所示的散點圖及如表所示的一些統(tǒng)計量的值.1.04×10-1145.7-11.51.56×10-210.516.88×10-115.1表中
Wi
=lg
Ii
.
(2)
根據(jù)表中數(shù)據(jù),求聲音強(qiáng)度
D
關(guān)于聲音能量
I
的經(jīng)驗回歸方程.
[思維導(dǎo)圖]
總結(jié)提煉
非線性回歸分析問題求解策略有些非線性回歸分析問題并不給出經(jīng)驗公式,這時我們可以畫出
已知數(shù)據(jù)的散點圖,把它與學(xué)過的各種函數(shù)(冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對
數(shù)函數(shù)等)的圖象進(jìn)行比較,挑選一種擬合得最好的函數(shù),進(jìn)行適當(dāng)
變換,把問題化為線性回歸進(jìn)行分析,使之得到解決.[對點訓(xùn)練]3.為了了解某企業(yè)生產(chǎn)的某種產(chǎn)品的年利潤與年廣告投入的關(guān)系,該企
業(yè)對最近一些相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)查統(tǒng)計,得出相關(guān)數(shù)據(jù)如下表:年廣告投入x/萬元23456年利潤y/十萬元346811
年廣告投入x/萬元23456年利潤y/十萬元346811模型甲3.084.075.728.0311-0.08-0.070.28-0.030模型乙2.44.46.48.410.40.6-0.4-0.4-0.40.63.084.075.728.0311-0.08-0.070.28-0.0302.44.46.48.410.40.6-0.4-0.4-0.40.6(2)
為了評價兩種模型的擬合效果,完成以下任務(wù).
②
分別計算模型甲與模型乙的殘差平方和
Q
1及
Q
2,并通過比較
Q
1,
Q
2的大小,判斷哪個模型的擬
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