试证明:为等比数列;
设第次传球之前球在乙脚下的概率为 , 比较与的大小.
方式一:逐份检验,则需要检验次.
方式二:混合检验,将其中(且)份血液样本分别取样混合在一起检验.
若检验结果为阴性,这份的血液全为阴性,因而这份血液样本只要检验一次就够了,如果检验结果为阳性,为了明确这份血液究竟哪几份为阳性,就要对这份再逐份检验,此时这份血液的检验次数总共为.假设在接受检验的血液样本中,每份样本的检验结果是阳性还是阴性都是独立的,且每份样本是阳性结果的概率为.
(i)若 , 试求关于的函数关系式;
(ii)若 , 且采用混合检验方式可以使得样本需要检验的总次数的期望值比逐份检验的总次数期望值更少,求的最大值.
参考数据: , , .
喜欢网上买菜 | 不喜欢网上买菜 | 合计 | |
年龄不超过45岁的市民 | 40 | 10 | 50 |
年龄超过45岁的市民 | 20 | 30 | 50 |
合计 | 60 | 40 | 100 |
参考公式.其中.
0.1 | 0.05 | 0.01 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
学生与最近食堂间的距离 | 合计 | |||||
在食堂就餐 | 0.15 | 0.10 | 0.00 | 0.50 | ||
点外卖 | 0.20 | 0.00 | 0.50 | |||
合计 | 0.20 | 0.15 | 0.00 | 1.00 |
并且由该频率分布表,可估计学生与最近食堂间的平均距离为(同一组数据以该组数据所在区间的中点值作为代表).
(i)一般情况下,学生更愿意去饭菜更美味的食堂就餐.某日中午,李明准备去食堂就餐.此时,记他选择去甲食堂就餐为事件 , 他认为甲食堂的饭菜比乙食堂的美味为事件 , 且、均为随机事件,证明::
(ii)为迎接为期7天的校庆,甲食堂推出了如下两种优惠活动方案,顾客可任选其一.
①传统型优惠方案:校庆期间,顾客任意一天中午去甲食堂就餐均可获得元优惠;
②“饥饿型”优惠方案:校庆期间,对于顾客去甲食堂就餐的若干天(不必连续)中午,第一天中午不优惠(即“饥饿”一天),第二天中午获得元优惠,以后每天中午均获得元优惠(其中 , 为已知数且).
校庆期间,已知李明每天中午去甲食堂就餐的概率均为(),且是否去甲食堂就餐相互独立.又知李明是一名“激进型”消费者,如果两种方案获得的优惠期望不一样,他倾向于选择能获得优惠期望更大的方案,如果两种方案获得的优惠期望一样,他倾向于选择获得的优惠更分散的方案.请你据此帮他作出选择,并说明理由.
附: , 其中.
0.10 | 0.010 | 0.001 | |
2.706 | 6.635 | 10.828 |
, 三组内的学生中,采用分层抽样的方法抽取了10人,现从这10人中随机抽取3人,记周平均阅读时间在内的学生人数为X , 求X的分布列和数学期望;
(i)记 , .证明:;
(ii)用(i)的公式求得这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”约为0.91,简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势.
注:参考公式与参考数据.
;;.
等级 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
频率 |
0.05 |
m |
0.15 |
0.35 |
n |
|
愿意 |
不愿意 |
总计 |
男生 |
|||
女生 |
|||
总计 |
参考公式与数据:
|
0.1 |
0.05 |
0.025 |
0.01 |
|
2.706 |
3.841 |
5.024 |
6.635 |
(注:要写出算式,结果用数字表示)
档次 | 偏矮 | 正常 | 偏高 | 超高 |
男生身高指数(单位:) |
|
|
|
|
学生得分 | 50 | 70 | 80 | 90 |
某校为迎接检查,学期初通过调查统计得到该校高三男生身高指数服从正态分布 , 并调整睡眠时间、合理的营养搭配和体育锻炼.6月中旬,教育局聘请第三方机构抽查的该校高三30名男生的身高指数频数分布表如下:
档次 | 偏矮 | 正常 | 偏高 | 超高 |
男生身高指数(单位:) |
|
|
|
|
人数 | 3 | 9 | 12 | 6 |
附:参考数据与公式:若 , 则①;②;③ .
参考数据:若 , 则 , , , .
方案一:逐瓶检验,则需检验次;
方案二:混合检验,将瓶溶液分别取样,混合在一起检验,若检验结果不含有细菌 , 则瓶溶液全部不含有细菌;若检验结果含有细菌 , 就要对这瓶溶液再逐瓶检验,此时检验次数总共为.
参考数据: , , , .
①若与的期望相等,试用表示;
②若 , 且采用方案二总次数的期望小于采用方案一总次数的期望,求的最大值.