2016学年高二数学同步习题：第1章《统计案例》1.2（人教A版选修1-2）.doc文档11页在线下载

与相差越大，两个分类变量有关系的可能性就越大跟踪训练在调查的名男人中有人患色盲，名女人中有名患色盲，试利用图形来判断色盲与性别是否有关解根据题目给出的数据作出如下的列联表色盲不色盲总计男与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关反思与感悟利用数形结合的思想人中，有的人患病由上可以看出，吸烟者中患病的比例与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关画出等高条形图如下通过上面的等高条形图可以直观看出，吸烟者中患病的比例部分内容简介画等高条形图，我们可以直观观察两个变量的比例关系，判断两个变量是否有关系例医疗机构为了了解呼吸道疾病与吸烟是否有关，进行了次抽样调查，共调查了个成年人，其中吸烟者人，不吸烟者人调查结果是吸烟的人中有人患呼吸道疾病简称患病，人未患呼吸道疾病简称未患病不吸烟的人中有人患病，人未患病根据这些数据能否断定患呼吸道疾病与吸烟有关用列联表和等高条形图说明解作出列联表如下患病未患病总计吸烟不吸烟总计在吸烟的人中，有的人患病，在不吸烟的人中，有的人患病由上可以看出，吸烟者中患病的比例与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关画出等高条形图如下通过上面的等高条形图可以直观看出，吸烟者中患病的比例与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关反思与感悟利用数形结合的思想，借助等高条形图来判断两个分类变量是否相关是判断变量相关的常见方法之般地，在等高条形图中，与相差越大，两个分类变量有关系的可能性就越大跟踪训练在调查的名男人中有人患色盲，名女人中有名患色盲，试利用图形来判断色盲与性别是否有关解根据题目给出的数据作出如下的列联表色盲不色盲总计男女总计根据列联表作出相应的等高条形图从等高条形图来看在男人中患色盲的比例要比在女人中患色盲的比例大得多，因而，我们认为性别与患色盲是有关系的探究点二性检验思考利用列联表及等高条形图判断两个分类变量是否有关有什么优缺点答优点比较直观缺点缺少精确性和可靠性思考随机变量有何作用答利用随机变量其中为样本容量可以来确定在多大程度上可以认为两个分类变量有关系思考性检验的基本思想是什么答性检验的基本思想类似于数学中的反证法，要确认两个分类变量有关系这结论成立的可信程度，首先假设该结论不成立，即假设结论两个分类变量没有关系成立，在该假设下，用我们构造的随机变量的观测值应该很小，如果由观测数据计算得到的的观测值很大，则在定程度上说明假设不合理，根据随机变量的含义，可以通过来评价假设不合理的程度，由实际计算出，说明假设不合理的程度约为，即两个分类变量有关系这结论成立的可信程度为例在医院，因为患心脏病而住院的名男性病变量有关系的可信度都可以通过查表得到不能从等高条形图中看出两个分类变量是否相关答案用性检验来考察两个分类变量与是否有关系，当统计量的观测值越大，与有关系成立的可能性越小越大，与有关系成立的可能性越大越小，与没有关系成立的可能性越小与与有关系成立的可能性无关答案在个列联表中，由其数据计算得的观测值，则这两个变量间有关系的可能性为无关系答案解析的观测值，在犯的概率不超过的前提下，认为课外阅读量大与作文成绩优秀有关，即有的把握认为课外阅读量大与作文成绩优秀有关如果的观测值为，可以认为与无关的可信度是答案解析查表可知可信度为在测试中，卷面满分为分，分为及格，为了调查午休对本次测试前两个月复习效果的影响，特对复习中进行午休和不进行午休的考生进行了测试成绩的统计，数据如下表所示分数段午休考生人数不午休考生人数根据上述表格完成列联表及格人数不及格人数总计午休不午休总计根据列联表可以得出什么样的结论对今后的复习有什么指导意义解根据题表中数据可以得到列联表如下及格人数不及格人数总计午休不午休总计计算可知，午休的考生及格率为，不午休的考生的及格率为，则，因此，可以粗略判断午休与考生考试及格有关系，并且午休的及格率高，所以在以后的复习中考生应尽量适当午休，以保持最佳的学习状态二能力提升在等高条形图中，下列哪两个比值相差越大，要推断的论述成立的可能性就越大与与与与答案解析由等高条形图可知与的值相差越大，就越大，相关性就越强考察棉花种子经过处理跟生病之间的关系得到下表数据种子处理种子未处理总计得病不得病总计根据以上数据，可得出种子是否经过处理跟是否生病有关种子是否经过处理跟是否生病无关种子是否经过处理决定是否生病以上都是的答案解析由，我们有的把握认为服用此药的效果与患者的性别有关，从而有的可能性出错高中流行这样句话文科就怕数学不好，理科就怕英语不好下表是次针对高三文科学生的调查所得数据，试问在出错概率不超过的前提下，能否判断文科学生总成绩不好与数学成绩不好有关系总成绩不好总成绩好总计数学成绩不好数学成绩好总计解依题意，计算随机变量的观测值，所以在出错概率不超过的前提下，可以判断文科学生总成绩不好与数学成绩不好有关系吃零食是中学生中普遍存在的现象，吃零食对学生身体发育有诸多不利影响，影响学生的健康成长下表是性别与吃零食的列联表男女总计喜欢吃零食不喜欢吃零食总计请问喜欢吃零食与性别是否有关解，把相关数据代入公式，得因此，在犯的概率不超过的前提下，可以认为喜欢吃零食与性别有关三探究与拓展在校对有心理障碍学生进行测试得到如下列联表焦虑说谎懒惰总计女生男生总计试说明在这三种心理障碍中哪种与性别关系最大解对于题中三种心理障碍分别构造三个随机变量其观测值分别为由表中数据列出焦虑是否与性别有关的列联表焦虑不焦虑总计女生男生总计可得因此，在犯的概率不超过的前提下，认为说谎与性别有关，没有充分的证据显示焦虑懒惰与性别有关明目标知重点了解分类变量的意义了解列联表的意义了解随机变量的意义通过对典型案例分析，了解性检验的基本思想和方法分类变量和列联表分类变量变量的不同值表示个体所属的不同类别，像这样的变量称为分类变量列联表定义列出的两个分类变量的频数表称为列联表列联表般地，假设有两个分类变量和，它们的取值分别为，和其样本频数列联表也称为列联表为下表总计总计等高条形图等高条形图与表格相比，更能直观地反映出两个分类变量间是否相互影响，常用等高条形图展示列联表数据的频率特征观察等高条形图发现和相差很大，就判断两个分类变量之间有关系性检验定义利用随机变量来判断两个分类变量有关系的方法称为性检验，其中为样本容量性检验的具体做法根据实际问题的需要确定容许推断两个分类变量有关系犯概率的上界，然后查表确定临界值利用公式计算随机变量的观测值如果，就推断与有关系，这种推断犯的概率不超过，否则就认为在犯的概率不超过的前提下不能推断与有关系，或者在样本数据中没有发现足够证据支持结论与有关系情境导学月日是世界无烟日有关医学研究表明，许多疾病，例如心脏病癌症脑血管病慢性阻塞性肺病等都与吸烟有关，吸烟已成为继高血压之后的第二号全球杀手这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢探究点列联表和等高条形图思考举例说明什么是分类变量答变量的不同值表示个体所属的不同类别的变量称为分类变量，分类变量的取值定是离散的，而且不同的取值仅表示个体所属的类别，如性别变量，只取男女两个值，商品的等级变量只取级二级三级等等思考什么是列联表怎样从列联表判断两个分类变量有无关系答般地，假设有两个分类变量和，它们的取值分别为，和则两个变量的频数表，称为列联表如下图总计总计越小，说明两个分类变量之间的关系越弱越大，说明两个分类变量之间的关系越强思考等高条形图对分析两个分类变量是否有关系，有何帮助答通过画等高条形图，我们可以直观观察两个变量的比例关系，判断两个变量是否有关系例医疗机构为了了解呼吸道疾病与吸烟是否有关，进行了次抽样调查，共调查了个成年人，其中吸烟者人，不吸烟者人调查结果是吸烟的人中有人患呼吸道疾病简称患病，人未患呼吸道疾病简称未患病不吸烟的人中有人患病，人未患病根据这些数据能否断定患呼吸道疾病与吸烟有关用列联表和等高条形图说明解作出列联表如下患病未患病总计吸烟不吸烟总计在吸烟的人中，有的人患病，在不吸烟的人中，有的人患病由上可以看出，吸烟者中患病的比例与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关画出等高条形图如下通过上面的等高条形图可以直观看出，吸烟者中患病的比例与不吸烟者中患病的比例相比有很大的差异，故患呼吸道疾病与吸烟可能有关反思与感悟利用数形结合的思想，借助等高条形图来判断两个分类变量是否相关是判断变量相关的常见方法之般地，在等高条形图中，与相差越大，两个分类变量有关系的可能性就越大跟踪训练在调查的名男人中有人患色盲，名女人中有名患色盲，试利用图形来判断色盲与性别是否有不吸烟的人中有人患病，人未患病根据这些数据能否断定患呼吸道疾病与吸烟有关用列联表和等高条量是否有关系例医疗机构为了了解呼吸道疾病与吸烟是否有关，进行了次抽样调查，共调查了个成年人，其中吸烟者人，不吸烟者人调查结果是吸烟的人中有人患呼吸道疾病简称患病，人未患呼吸道疾病简称未患病部分内容简介可信度为在测试中，卷面满分为分，分为及格，为了调查午休对本次测试前两个月复习效果的影响，特对复习值，在犯的概率不超过的前提下，认为课外阅读量大与作文成绩优秀有关，即有的把握认为课外阅读量大与作文成绩优秀有关如果的观测值为，可以认为与无关的可信度是答案解析查表可知设结论两个分类变量没有关系成立，在该假设下，用我们构造的随机变量的观测值应该很小，如果由观测数据计算得到的的观测值很大，则