生成随机数和线性回归方程
wps excel 回归方程
wps excel 回归方程WPS Excel是一个功能强大的电子表格软件，可以进行各种数据处理和分析。
在数据分析中，回归方程是一种用来描述两个或多个变量之间关系的数学模型。
在本文中，我们将详细介绍如何使用WPS Excel来创建回归方程。
回归方程是一种用来预测因变量与自变量之间关系的数学模型。
它可以帮助我们理解变量之间的线性关系，并进行预测和分析。
在WPS Excel中，创建回归方程非常简单，只需要按照以下步骤进行操作。
第一步，准备数据。
首先，您需要准备好自变量和因变量的数据。
在Excel中，将自变量的值放在一个列中，将因变量的值放在另一个列中。
确保两列数据对应的行数相同。
第二步，插入散点图。
选择自变量和因变量的数据范围，然后在WPS Excel中选择插入选项卡，选择散点图类型，从下拉菜单中选中适合的散点图类型。
Excel将自动在工作表中插入散点图。
第三步，添加趋势线。
在散点图上，右键点击任意一个数据点，选择“添加趋势线”。
在弹出的对话框中，选择适合的趋势线类型，如线性回归。
勾选“显示方程和R平方值”选项，然后点击确定。
第四步，分析回归方程。
WPS Excel将在散点图中显示回归方程和R平方值。
回归方程表示自变量与因变量之间的线性关系，R平方值则表示回归方程的拟合度。
通过分析回归方程的系数和R平方值，我们可以得出结论，以帮助理解和预测变量之间的关系。
在使用WPS Excel创建回归方程时，还有一些额外的功能和选项可供使用。
您可以调整散点图和趋势线的样式，以使其更具吸引力和易读性。
您还可以导出趋势线数据，以便在其他应用程序中使用。
除了上述步骤和功能，WPS Excel还提供了更多高级的数据分析工具和功能，例如多元回归、非线性回归等。
如果您需要进行更复杂的数据分析和建模，可以进一步探索这些功能。
总结起来，WPS Excel是一个功能强大的电子表格软件，可以轻松创建回归方程。
按照上述步骤，您可以快速创建回归方程，并通过分析回归方程和R平方值来理解和预测变量之间的关系。
(典型题)高中数学必修三第一章《统计》测试(含答案解析)(1)
一、选择题1．某商场为了了解毛衣的月销售量y（件）与月平均气温x（C︒）之间的关系，随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温，其数据如下表：︒171382月平均气温x C月销售量y（件）24334055由表中数据算出线性回归方程y bx a=+中的2b=-，气象部门预测下个月的平均气温为6C︒，据此估计该商场下个月毛衣销售量约为（）A．58件B．40件C．38件D．46件2．为了了解某同学的数学学习情况，对他的6次数学测试成绩进行统计，作出的茎叶图如图所示，则下列关于该同学数学成绩的说法正确的是( )A．中位数为83 B．众数为85 C．平均数为85 D．方差为193．某校举行演讲比赛，9位评委给选手A打出的分数如茎叶图所示，统计员在去掉一个最高分和一个最低分后，算得平均分为91，复核员在复核时，发现有一个数字(茎叶图中的x)无法看清，若统计员计算无误，则数字x应该是（）A．5 B．4 C．3 D．24．某教研机构随机抽取某校20个班级，调查各班关注汉字听写大赛的学生人数，根据所得数据的茎叶图，以组距为5将数据分组成[)[)[)[)[)[)[)[]0,5,5,10,10,15,15,20,20,25,25,30,30,35,35,40时，所作的频率分布直方图如图所示，则原始茎叶图可能是（）A ．B ．C ．D ．5．已知某样本的容量为50，平均数为70，方差为75．现发现在收集这些数据时，其中的两个数据记录有误，一个错将80记录为60，另一个错将70记录为90．在对错误的数据进行更正后，重新求得样本的平均数为x ，方差为2s ，则（ ） A ．270,75x s =< B ．270,75x s => C ．270,75x s ><D ．270,75x s <>6．在一个容量为5的样本中，数据均为整数，已测出其平均数为8，但墨水污损了后面两个数据，其中一个数据的十位数字1未污损，即5，7，8， ，那么这组数据的方差2s 可能的最大值是（ ） A ．185B ．18C ．36D ．67．有200人参加了一次会议，为了了解这200人参加会议的体会，将这200人随机号为001,002，003，…，200，用系统抽样的方法(等距离)抽出20人，若编号为006,036,041,176, 196的5个人中有1个没有抽到，则这个编号是（ ） A ．006B ．041C ．176D ．1968．已知x ，y 取值如下表：x0 1 4 5 6 8 y 1.31.85.66.17.49.3从所得的散点图分析可知：y 与x 线性相关，且 1.03y x a =+，则a =（ ） A ．1.53B ．1.33C ．1.23D ．1.139．某产品的广告费用x 与销售额y 的统计数据如下表：广告费用（万元）4235销售额（万元）49263954根据上表可得回归方程ˆˆˆybx a =+中的ˆb 为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售额为A ．63.6万元B ．65.5万元C ．67.7万元D ．72.0万元10．高二某班共有学生60名，座位号分别为01, 02, 03，···, 60.现根据座位号，用系统抽样的方法，抽取一个容量为4的样本.已知03号、18号、48号同学在样本中，则样本中还有一个同学的座位号是（ ） A ．31号B ．32号C ．33号D ．34号11．已知某企业上半年前5个月产品广告投入与利润额统计如下： 月份1 2 3 4 5 广告投入（x 万元） 9.5 9.3 9.1 8.9 9.7 利润（y 万元）9289898793由此所得回归方程为7.5ˆyx a =+，若6月份广告投入10（万元）估计所获利润为（ ） A ．97万元B ．96.5万元C ．95.25万元D ．97.25万元12．从存放号码分别为1，2，⋯，10的卡片的盒子中，有放回地取100次，每次取一张卡片并记下号码，统计结果如下：则取到号码为奇数的频率是（ ） A ．0.53B ．0.5C ．0.47D ．0.37二、填空题13．已知一组样本数据1210,x x x ，且22212102020x x x +++=，平均数9=x ，则该组数据的标准差为__________.14．中医药是反映中华民族对生命、健康和疾病的认识，具有悠久历史传统和独特理论及技术方法的医药学体系，是中华文明的瑰宝.某科研机构研究发现，某品种中成药的药物成份A 的含量x （单位：g ）与药物功效y （单位：药物单位）之间具有关系：(20)y x x =-.检测这种药品一个批次的5个样本，得到成份A 的平均值为8g ，标准差为2g ，估计这批中成药的药物功效的平均值为__________药物单位．15．上海市普通高中学业水平等级考成绩共分为五等十一级，各等级换算成分数如表所示： 等级A + AB + BB -C + CC -D + DE 分数 7067646158555249464340上海某高中2018届高三()1班选考物理学业水平等级考的学生中，有5人取得A +成绩，其他人的成绩至少是B 级及以上，平均分是64分，这个班级选考物理学业水平等级考的人数至少为______人.16．某公司的广告费支出x 与销售额y （单位：万元）之间有下列对应数据：由资料显示y 对x 呈线性相关关系。
高考数学概率统计知识点总结(文理通用)
概率与统计知识点及专练（一）统计基础知识：1. 随机抽样：（1）．简单随机抽样：设一个总体的个数为N ，如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等，就称这样的抽样为简单随机抽样.常用抽签法和随机数表法.（2）．系统抽样：当总体中的个数较多时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取1个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样（也称为机械抽样）.（3）．分层抽样：当已知总体由差异明显的几部分组成时，常将总体分成几部分，然后按照各部分所占的比进行抽样，这种抽样叫做分层抽样.2. 普通的众数、平均数、中位数及方差： （1）.众数：一组数据中，出现次数最多的数（2）.平均数：常规平均数：12nx x x x n ++⋅⋅⋅+=（3）.中位数：从大到小或者从小到大排列，最中间或最中间两个数的平均数（4）.方差：2222121[()()()]n s x x x x x x n =-+-+⋅⋅⋅+-（5）.标准差：s3 .频率直方分布图中的频率：（1）.频率 =小长方形面积：f S y d ==⨯距；频率=频数/总数； 频数=总数*频率（2）.频率之和等于1：121n f f f ++⋅⋅⋅+=；即面积之和为1： 121n S S S ++⋅⋅⋅+=4. 频率直方分布图下的众数、平均数、中位数及方差： （1）.众数：最高小矩形底边的中点（2）.平均数：112233n n x x f x f x f x f =+++⋅⋅⋅+ 112233n n x x S x S x S x S =+++⋅⋅⋅+（3）.中位数：从左到右或者从右到左累加，面积等于0.5时x 的值（4）.方差：22221122()()()nn s x x f x x f x x f =-+-+⋅⋅⋅+-5.线性回归直线方程：（1）.公式：ˆˆˆy bx a=+其中：1122211()()ˆ()n ni i i ii in ni ii ix x y y x y nxybx x x nx====---∑∑==--∑∑（展开）ˆˆa y bx=-（2）.线性回归直线方程必过样本中心(,) x y（3）.ˆ0:b>正相关；ˆ0:b<负相关（4）.线性回归直线方程：ˆˆˆy bx a=+的斜率ˆb中，两个公式中分子、分母对应也相等；中间可以推导得到6. 回归分析：（1）.残差：ˆˆi i ie y y=-（残差=真实值—预报值）分析：ˆie越小越好（2）.残差平方和：2 1ˆ() ni iiy y =-∑分析：①意义：越小越好；②计算：222211221ˆˆˆˆ()()()() ni i n niy y y y y y y y =-=-+-+⋅⋅⋅+-∑（3）.拟合度（相关指数）：2 2121ˆ()1()ni iiniiy y Ry y==-∑=--∑分析：①.(]20,1R∈的常数；②.越大拟合度越高（4）.相关系数：()()n ni i i ix x y y x y nx y r---⋅∑∑==分析：①.[1,1]r∈-的常数；②.0:r>正相关；0:r<负相关③.[0,0.25]r∈；相关性很弱；(0.25,0.75)r∈；相关性一般；[0.75,1]r∈；相关性很强7. 独立性检验：（1）.2×2列联表（卡方图）： （2）.独立性检验公式①．22()()()()()n ad bc k a b c d a c b d -=++++②．上界P 对照表：（3）.独立性检验步骤：①．计算观察值k ：2()()()()()n ad bc k a b c d a c b d -=++++ ②．查找临界值0k ：由犯错误概率P ，根据上表查找临界值0k③．下结论：0k k ≥即认为有P 的没把握、有1-P 以上的有把握认为两个量相关；0k k <：即认为没有1-P 以上的把握认为两个量是相关关系。
DPS数据处理系统使用要点
DPS数据处理系统使用要点一..基本参数估计、异常值检基本参数估计将数据在电子表格区（即数据编辑器）输入后，定义成数据块，然后点数据分析→基本参数估计。
就会立即得到基本参数。
异常值检验先将待检验数据输入—→定义为数据块—→点数据分析—→点异常值检验。
如果有异常数据，则异常数据就会变为红色。
（异常值检验）⏹二、次数分布及t 检验1．样本次数分布DPS作次数分布表步骤：（1）输入数据并定义成数据块（2）试验统计→次数分布及平均数比较→次数分布→OK→输出样本次数分布表结果⏹2．单样本均数与总体均数比较的t检验⏹步骤：⏹按行输入7个数，第二行输入总体平均数→定义数据块→选试验统计→单样本平均数检验→在弹出的对话框中输入总体平均数→OK（不能做）⏹3．配对样本t检验⏹步骤：⏹输入数据→定义数据块→选试验统计→两样本比较→配对两处理t检验→输出结果配对样本t检验（不能做）4．两样本均值差异t检验方法：（1）将两个处理的样本观察值分两行输入，并定义成数据块。
（2）试验统计→次数分布及平均数比较→student t检验→输出结果（两样本t检验）5．小样本均值差异检验方法：（1）输入数据，并定义成数据块（2）试验统计→次数分布及平均数比较→样本较少时平均数差异检验→输出（显示）结果。
三、试验设计及统计分析一）全面试验设计（一）单因素完全随机设计 1．试验方案设计 用DPS 系统产生随机数：为安排试验中所有试验次数的试验随机顺序，DPS 系统操作步骤如下： 试验设计→完全随机及随机区组设计→完全随机分组→弹出“完全随机试验设计”对话框→输入“实验样本数”和“分组组数”→确认后就输出要试验的次数的随机顺序。
(样本数和分组数一般是一样的)DPS 单因素试验设计步骤(可以不看) 因素水平按列排列 A1 A2 . Am定义数据块 → 试验设计→完全随机及随机区组设计→单因素随机区组设计→在弹出对话框中输入重复数→OK2．统计分析(方差分析方法) 用DPS 对单因素试验资料分析步骤 ①数据输入格式在数据编辑器中按规定格式将试验资料整理表中的数据输入。
回归方程表格公式计算
回归方程表格公式计算介绍如下：
回归方程一般是指线性回归方程，可以用最小二乘法进行求解。
假设有m 个自变量，样本规模为n，则回归方程可以表示为：
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bmxm + ε
其中，y 表示因变量，x1～xm 表示自变量，b0～bm 表示回归系数，ε 表示随机误差项。
根据最小二乘法的原理，将样本中的自变量和因变量对应组成矩阵X 和向量y，则可以求解如下的回归系数b：
b = (XTX)-1XTy
其中，XT 表示X 矩阵的转置，(XTX)-1 表示XTX 的逆矩阵，XTy 表示X 转置矩阵和y 向量的乘积。
由于逆矩阵和矩阵乘法等计算较为复杂，因此一般采用表格软件（如Excel）进行计算。
可以按照以下步骤进行回归方程的表格公式计算：
1.在Excel 中输入自变量x1～xm 和因变量y 的样本数据，将其组成矩阵X 和向量
y。
2.使用Excel 函数MMULT 计算X 转置矩阵XT 和X 矩阵的乘积，得到XTX 矩阵
3.使用Excel 函数MINVERSE 计算XTX 的逆矩阵，得到(XTX)-1
4.使用Excel 函数MMULT 计算(XTX)-1 和XTy 的乘积，得到回归系数向量b
5.根据回归方程y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bmxm + ε，将回归系数b 带回即可得
到回归方程。
注意，在使用Excel 进行计算时，需要保证样本规模足够大，以确保回归方程的有效性。
同时，还需要注意是否存在异常数据点、多重共线性等问题，以保证回归方程的准确性和可靠性。
r语言随机森林模型怎么求出回归方程
r语言随机森林模型怎么求出回归方程随机森林是一种强大的机器学习算法，广泛应用于回归分析中。
本文将详细介绍如何使用R语言实现随机森林回归模型，并且解释如何从模型中获取回归方程。
1. 引言随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树构成。
每个决策树都是一个弱分类器，而整个随机森林通过多个决策树的投票来进行分类或回归。
相比于单个决策树，随机森林能够处理更复杂的数据关系，减小过拟合风险，并且具有较高的准确性和稳定性。
2. R语言中的随机森林回归模型构建在R语言中，我们可以使用"randomForest"包来构建随机森林回归模型。
首先，我们需要导入该包，并准备好要训练的数据集。
```R导入randomForest包library(randomForest)准备数据集data <- read.csv("data.csv") # 以CSV文件格式读取数据，需根据实际情况修改文件路径和名称```在数据准备完成后，我们需要将数据集分成训练集和测试集。
训练集用于构建模型，而测试集则用于评估模型性能。
```R划分训练集和测试集set.seed(123) # 设置随机种子，保证可复现性train_idx <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) # 随机选择70%的样本作为训练集train <- data[train_idx, ] # 训练集test <- data[-train_idx, ] # 测试集```接下来，我们可以使用随机森林算法构建回归模型。
```R构建随机森林回归模型rf_model <- randomForest(x = train[, -1], y =train$target, ntree = 500, mtry = sqrt(ncol(train) - 1)) ```在这个例子中，我们使用了500棵决策树，并且对于每棵树的特征选择，我们采用了sqrt(ncol(train) - 1)的方式。
简单线性回归模型的公式和参数估计方法以及如何利用模型进行
简单线性回归模型的公式和参数估计方法以及如何利用模型进行数据预测一、简单线性回归模型的公式及含义在统计学中，线性回归模型是一种用来分析两个变量之间关系的方法。
简单线性回归模型特指只有一个自变量和一个因变量的情况。
下面我们将介绍简单线性回归模型的公式以及各个参数的含义。
假设我们有一个自变量X和一个因变量Y，简单线性回归模型可以表示为：Y = α + βX + ε其中，Y表示因变量，X表示自变量，α表示截距项（即当X等于0时，Y的值），β表示斜率（即X每增加1单位时，Y的增加量），ε表示误差项，它表示模型无法解释的随机项。
通过对观测数据进行拟合，我们可以估计出α和β的值，从而建立起自变量和因变量之间的关系。
二、参数的估计方法为了求得模型中的参数α和β，我们需要采用适当的估计方法。
最常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法的核心思想是将观测数据与模型的预测值之间的误差最小化。
具体来说，对于给定的一组观测数据（Xi，Yi），我们可以计算出模型的预测值Yi_hat：Yi_hat = α + βXi然后，我们计算每个观测值的预测误差ei：ei = Yi - Yi_hat最小二乘法就是要找到一组参数α和β，使得所有观测值的预测误差平方和最小：min Σei^2 = min Σ(Yi - α - βXi)^2通过对误差平方和进行求导，并令偏导数为0，可以得到参数α和β的估计值。
三、利用模型进行数据预测一旦我们估计出了简单线性回归模型中的参数α和β，就可以利用这个模型对未来的数据进行预测。
假设我们有一个新的自变量的取值X_new，那么根据模型，我们可以用以下公式计算对应的因变量的预测值Y_new_hat：Y_new_hat = α + βX_new这样，我们就可以利用模型来进行数据的预测了。
四、总结简单线性回归模型是一种分析两个变量关系的有效方法。
在模型中，参数α表示截距项，β表示斜率，通过最小二乘法估计这些参数的值。
随机数生成公式
随机数生成公式随机数生成公式是一种计算机程序中常用的技术，可以生成随机的数字，用于模拟和实验等场景中。
本文将介绍几种常见的随机数生成公式及其应用场景。
一、线性同余法（Linear Congruential Method）线性同余法是一种简单而又高效的随机数生成方法，其公式为：Xn+1 = (aXn + c) mod m其中Xn为当前随机数，a、c、m为常数，mod为模运算符。
该公式的原理是通过不断迭代计算，每次得到一个新的随机数。
该方法的优点是计算速度快，缺点是会产生周期性重复的随机数序列。
该方法常用于模拟和实验场景中。
二、梅森旋转算法（Mersenne Twister）梅森旋转算法是一种广泛应用的随机数生成方法，其公式为：Xn+1 = Xn⊕(Xn >> u)其中Xn为当前随机数，⊕为异或运算符，>>为右移运算符，u为常数。
该公式的原理是通过对当前随机数进行位运算，得到一个新的随机数。
该方法的优点是生成的随机数序列较为均匀，缺点是计算速度较慢。
该方法常用于加密和安全场景中。
三、高斯分布随机数生成公式（Gaussian Distribution）高斯分布随机数生成公式是一种生成符合正态分布（高斯分布）的随机数的方法，其公式为：X = μ + σ * Z其中μ为均值，σ为标准差，Z为符合标准正态分布的随机数。
该公式的原理是通过对标准正态分布进行线性变换，得到符合正态分布的随机数。
该方法的优点是生成的随机数符合实际分布规律，缺点是计算量较大。
该方法常用于金融和统计场景中。
四、指数分布随机数生成公式（Exponential Distribution）指数分布随机数生成公式是一种生成符合指数分布的随机数的方法，其公式为：X = -ln(U) / λ其中U为符合均匀分布的随机数，ln为自然对数函数，λ为指数分布的参数。
该公式的原理是通过对均匀分布进行变换，得到符合指数分布的随机数。
样本估计总体 系统抽样 统计与统计案例
高考总复习：统计与统计案例【考纲要求】1.随机抽样（1）理解随机抽样的必要性和重要性；（2）会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本；了解分层抽样和系统抽样方法. 2.用样本估计总体（1）了解分布的意义和作用，会列频率分布表，会画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图，理解它们各自的特点.（2）理解样本数据标准差的意义和作用，会计算数据标准差.（3）能从样本数据中提取基本的数字特征（如平均数、标准差），并作出合理的解释.（4）会用样本的频率分布估计总体分布，会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征，理解用样本估计总体的思想.（5）会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想，解决一些简单的实际问题. 3.变量的相关性（1）会作两个有关联变量数据的散点图，会利用散点图认识变量间的相关关系；（2）了解最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程（线性回归方程系数公式不要求记忆）. 【知识网络】【考点梳理】考点一、随机抽样从调查的对象中按照一定的方法抽取一部分，进行调查或观测，获取数据，并以此对调查对象的某项统计图表用样本估计总体统计简单随机抽样数据的整 理分析数据的数字特征 分层抽样系统抽样变量的相关性指标做出推断，这就是抽样调查．调查对象的全体称为总体，被抽取的一部分称为样本.1．简单的随机抽样 简单随机抽样的概念：设一个总体的个体数为N ．如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等，就称这样的抽样为简单随机抽样．① 用简单随机抽样从含有N 个个体的总体中抽取一个容量为n 的样本时，每次抽取一个个体时，任一个体被抽到的概率为1N；在整个抽样过程中各个个体被抽到的概率为n N；②简单随机抽样的特点是：不放回抽样，逐个地进行抽取，各个个体被抽到的概率相等； ③简单随机抽样方法体现了抽样的客观性与公平性，是其他更复杂抽样方法的基础． 简单抽样常用方法：①抽签法：先将总体中的所有个体(共有N 个)编号(号码可从1到N)，并把号码写在形状、大小相同的号签上(号签可用小球、卡片、纸条等制作)，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌，抽签时每次从中抽一个号签，连续抽取n 次，就得到一个容量为n 的样本．适用范围：总体的个体数不多．优点：抽签法简便易行，当总体的个体数不太多时适宜采用抽签法．②随机数表法：随机数表抽样“三步曲”：第一步，将总体中的个体编号；第二步，选定开始的数字；第三步，获取样本号码．2．系统抽样：当总体中的个体数较多时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按预先制定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到需要的样本，这种抽样叫做系统抽样．系统抽样的步骤：①采用随机的方式将总体中的个体编号，为简便起见，有时可直接采用个体所带有的号码，如考生的准考证号、街道上各户的门牌号等等．②为将整个的编号分段 (即分成几个部分)，要确定分段的间隔k ．当Nn是整数时(N 为总体中的个体的个数，n 为样本容量)，N k n =；当Nn 不是整数时，通过从总体中剔除一些个体使剩下的总体中个体的个数'N 能被n 整除，这时'N k n=.③在第一段用简单随机抽样确定起始的个体编号l ．④按照事先确定的规则抽取样本(通常是将l 加上间隔k ，得到第2个编号l k +，第3个编号2l k +，这样继续下去，直到获取整个样本)．要点诠释：①系统抽样适用于总体中的个体数较多的情况，它与简单随机抽样的联系在于：将总体均分后的每一部分进行抽样时，采用的是简单随机抽样；②与简单随机抽样一样，系统抽样是等概率抽样，它是客观的、公平的③总体中的个体数恰好能被样本容量整除时，可用它们的比值作为系统抽样的间隔；当总体中的个体数不能被样本容量整除时，可用简单随机抽样先从总体中剔除少量个体，使剩下的个体数能被样本容量整除再进行系统抽样．3．分层抽样：当已知总体由差异明显的几部分组成时，为了使样本更充分地反映总体的情况，常将总体分成几部分，然后按照各部分所占的比例进行抽样，这种抽样叫做分层抽样，所分成的部分叫做层．4.常用的三种抽样方法的比较：要点诠释：（1）各种抽样的个体被抽到的概率相等；（2）抽样过程中个体被抽到的概率相等.5.不放回抽样和放回抽样:在抽样中，如果每次抽出个体后不再将它放回总体，称这样的抽样为不放回抽样；如果每次抽出个体后再将它放回总体，称这样的抽样为放回抽样随机抽样、系统抽样、分层抽样都是不放回抽样考点二、用样本估计总体1. 统计图表包括条形图、折线图、饼图、茎叶图．2.作频率分布直方图的步骤(1)求极差(即一组数据中最大值与最小值的差)(2)决定组距与组数(3)将数据分组(4)列频率分布表(5)画频率分布表3.频率分布折线图和总体密度曲线(1)频率分布折线图:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得频率分布折线图(2)总体密度曲线:随着样本容量的增加,作图所分的组数增加,组距减小,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线4.标准差和方差(1)标准差是样本数据到平均数的一种平均距离，s = (2)方差: 2222121[()()...()]n s x x x x x x n=-+-++- (n x 是样本数据,n 是样本容量,x 是样本平均数)要点诠释：现实中的总体所包含个体数往往是很多的,如何求得总体的平均数和标准差呢?(通常的做法是用样本的平均数和标准差去估计总体的平均数与标准差,这与有样本的频率分布近似代替总体分布是类似的,只要样本的代表性好,这样做就是合理的,也是可以接受的.)5.利用频率分布直方图估计样本的数字特征(1)中位数:在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图的面积应该相等,由此可以估计中位数的值(2)平均数:平均数的估计值等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和(3)众数:在频率分布直方图中,众数是最高的矩形的中点的横坐标 6. 频率分布直方图反映样本的频率分布 (1)频率分布直方图中横坐标表示组距,纵坐标表示组距频率,频率=组距×组距频率(2)频率分布直方图中各小长方形的面积之和为1,因此在频率分布直方图中组距是一个固定值,所以各小长方形高的比也就是频率比.(3)频率分布表和频率分布直方图是一组数据频率分布的两种形式,前者准确,后者直观. (4)众数为最高矩形中点的横坐标.(5)中位数为平分频率分布直方图面积且垂直于横轴的直线与横轴交点的横坐标. 考点三、变量的相关性 1． 散点图将两个变量所对应的点描在直角坐标系中，这些点组成了变量之间的一个图，称为变量之间的散点图．散点图形象地反映了各对数据的密切程度.粗略地看，散点分布具有一定的规律.如果变量之间存在某种关系，这些点会有一个集中趋势，这种趋势通常可以用一条光滑的曲线来近似表示，这样近似的过程称为曲线拟合.2.两个变量的线性相关（1）相关关系：当自变量一定时，因变量的取值带有一定的随机性的两个变量之间的关系称为相关关系．(2)正相关在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域.对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关.(3)负相关在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,两个变量的这种相关关系称为负相关. (4)线性相关关系、回归直线如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.3.回归方程 (1)最小二乘法求回归直线使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法. (2)回归方程方程$y bx a =+是两个具有线性相关关系的变量的一组数据1122(,),(,),(,),n n x y x y x y L 的回归方程,期中,a b 是待定参数.$1122211()()()n ni i i ii i n ni ii i x x y y x ynxy b x x xnx a y bx====⎧---⎪⎪==⎪⎨--⎪⎪=-⎪⎩∑∑∑∑$要点诠释：相关关系与函数关系的异同点： 相同点:两者均是指两个变量的关系.不同点:①函数关系是一种确定的关系,相关关系是一种非确定的关系; ②函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系. 考点四、统计案例 1.回归分析(1)定义:对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法;(2)随机误差:线性回归模型用y bx a e =++表示，其中a,b 为模型的未知数，e 称为随机误差. (3)样本点的中心在具有线性相关关系的数据1122(,),(,),(,),n n x y x y x y L 中回归方程的截距和斜率的最小二乘估计公式分别为:$$121()(),=-()nii i nii xx y y ba y bxxx ==--=-∑∑$$ 其中111,=,(,,)nni i i i x x y x x y n ===∑∑称为样本点的中心.(4)相关系数①()()nii xx y y r --=∑②当>0r 时,表明两个变量正相关; 当<0r 时,表明两个变量负相关.r 的绝对值越接近于0时,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常r 大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性.2.残差分析 (1)总偏差平方和把每个效应(观测值减去总的平均值)的平方加起来即:21()nii yy =-∑(2)残差数据点和它回归直线上相应位置的差异µ2()i i y y -是随机误差的效应,称µµ=i ii e y y -为残差. (3)残差平方和µ21()nii i yy =-∑.(4)相关指数µ22121()()nii i n ii yy R yy ==-=-∑∑2R 的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型的拟合效果越好.在线性回归模型中, 2R 表示解释变量对预报变量变化的贡献率, 2R 越接近于1,表示回归的效果越好.3.独立性检验(1)分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这类变量称为分类变量.(2)列联表:列出两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类变量X 和Y,它们的可能取值分别为1122{,}{,}x y x y 和,其样本频数列联表(称为2×2列联表)为2×2列联表1y 2y总计1x a b a b + 2xcd c d + 总计a c +b d +a b c d +++构造一个随机变量22()()()()()n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中a b c d +++为样本容量.(3)独立性检验利用随机变量2K 来确定是否能以一定把握认为“两个分类变量有关系”的方法称为两个分类变量的独立性检验.注: 在独立性检验中经常由2K 得到观测值k ,则k =2K 是否成立？（2K 与k 的关系并不是k =2K ，k 是2K 的观测值，或者说2K 是一个随机变量，它在a ，b ，c ，d ）取不同值时，2K 可能不同，而k 是取定一组数a ，b ，c ，d 后的一个确定的值. 【典型例题】类型一、简单随机抽样【例1】某车间工人加工一种轴100件，为了了解这种轴的直径，要从中抽取10件轴在同一条件下测量，如何采用简单随机抽样的方法抽取样本？【思路点拨】简单随机抽样一般采用两种方法：抽签法和随机数表法.【解析】解法1：（抽签法）将100件轴编号为1，2，…，100，并做好大小、形状相同的号签，分别写上这100个数，将这些号签放在一起，进行均匀搅拌，接着连续抽取10个号签，然后测量这个10个号签对应的轴的直径.解法2：（随机数表法）将100件轴编号为00，01，…99，在随机数表中选定一个起始位置，如取第21行第1个数开始，选取10个为68，34，30，13，70，55，74，77，40，44，这10件即为所要抽取的样本.【总结升华】从以上两种方法可以看出，当总体个数较少时用两种方法都可以，当样本总数较多时，方法2优于方法1.举一反三：【变式】某大学为了支持奥运会,从报名的24名大三的学生中选6人组成志愿小组,请用抽签法和随机数表法设计抽样方案.【思路点拨】(1)总体的个体数较少,利用抽签法或随机数表法可容易获取样本;(2)抽签法的操作要点:编号、制签、搅匀、抽取;(3)随机数表法的操作要点:编号、选起始数、读数、获取样本.【解析】抽签法第一步:将24名志愿者编号,编号为1,2,3, (24)第二步:将24个号码分别写在24张外形完全相同的纸条上,并揉成团,制成号签;第三步:将24个号签放入一个不透明的盒子中,充分搅匀;[来源:]第四步：从盒子中逐个抽取6个号签，并记录上面的编号；第五步:所得号码对应的志愿者,就是志愿小组的成员.随机数表法第一步:将24名学生编号,编号为01,02,03,……24;第二步:在随机数表中任选一数开始,按某一确定方向读数;第三步:凡不在01～24中的数或已读过的数,都跳过去不作记录,依次记录下得数;第四步:找出号码与记录的数相同的学生组成志愿小组.类型二、系统抽样【例2】某校高中三年级的295名学生已经编号为1，2，……，295，为了了解学生的学习情况，要按1：5的比例抽取一个样本，用系统抽样的方法进行抽取，并写出过程.【思路点拨】按1：5分段，每段5人，共分59段，每段抽取一人，关键是确定第1段的编号.【解析】按照1：5的比例，应该抽取的样本容量为295÷5=59，我们把259名同学分成59组，每组5人，第一组是编号为1～5的5名学生，第2组是编号为6～10的5名学生，依次下去，59组是编号为291～295的5名学生.采用简单随机抽样的方法，从第一组5名学生中抽出一名学生，不妨设编号为k(1≤k≤5)，那么抽取的学生编号为k+5L(L=0,1,2,……，58)，得到59个个体作为样本，如当k=3时的样本编号为3，8，13，……，288，293.【总结升华】系统抽样可按事先规定的规则抽取样本. 本题采用的规则是第一组随机抽取的学生编号为k，那么第m组抽取的学生编号为k+5(m-1).举一反三：【变式】一个总体中有100个个体，随机编号为0，1，2，…，99，依编号顺序平均分成10个小组，组号依次为l ，2，3，…，10．现用系统抽样方法抽取一个容量为10的样本，规定如果在第1组随机抽取的号码为m ，那么在第最小组中抽取的号码个位数字与m+k 的个位数字相同．若m=6，则在第7组中抽取的号码是 ．【答案】∵6m =，7k =，∴13m k += ∴在第7小组中抽取的号码是63． 类型三、分层抽样【例3】某公司在甲、乙、丙、丁四个地区分别有150个、120个、180个、150个销售点．公司为了调查产品销售的情况，需从这600个销售点中抽取一个容量为100的样本，记这项调查为①；在丙地区中有20个特大型销售点，要从中抽取7个调查其销售收入和售后服务情况，记这项调查为②．则完成①、②这两项调查宜采用的抽样方法依次是( )A ．分层抽样法，系统抽样法B ．分层抽样法，简单随机抽样法C ．系统抽样法，分层抽样法D ．简单随机抽样法，分层抽样法【思路点拨】此题为抽样方法的选取问题．当总体中个体较多而且差异又不大时宜采用系统抽样，采用系统抽样在每小组内抽取时应按规则进行；当总体中的个体差异较大时，宜采用分层抽样；当总体中个体较少时，宜采用随机抽样．【解析】依据题意，第①项调查应采用分层抽样l 法、第②项调查应采用简单随机抽样法．故选B ． 【总结升华】采用什么样的抽样方法要依据研究的总体中的个体情况来定． 举一反三：【变式】甲校有3600名学生，乙校有5400名学生，丙校有1800名学生，为统计三校学生某方面的情况，计划采用分层抽样法，抽取一个样本容量为90人的样本，应在这三校分别抽取学生（ ）A.30人，30人，30人B.30人，45人，15人C.20人，30人，10人D.30人，50人，10人【答案】B ；根据样本容量和总体容量确定抽样比，最终得到每层中学生人数.【例4】一个地区共有5个乡镇，人口3万人，其中人口比例为3：2：5：2：3，从3万人中抽取一个300人的样本，分析某种疾病的发病率，已知这种疾病与不同的地理位置及水土有关，问应采取什么样的方法？并写出具体过程.【思路点拨】采用分层抽样的方法.【解析】因为疾病与地理位置和水土均有关系，所以不同乡镇的发病情况差异明显，因而采用分层抽样的方法，具体过程如下：（1）将3万人分为5层，其中一个乡镇为一层.（2）按照样本容量的比例随机抽取各乡镇应抽取的样本.300×3/15=60（人），300×2/15=40（人），300×5/15=100（人），300×2/15=40（人），300×3/15=60（人），因此各乡镇抽取人数分别为60人、40人、100人、40人、60 人.（3）将300人组到一起，即得到一个样本.【总结升华】分层抽样在日常生活中应用广泛，其抽取样本的步骤尤为重要，应牢记按照相应的比例去抽取.举一反三：【变式】某单位最近组织了一次健身活动，活动分为登山组和游泳组，且每个职工至多参加了其中一组.在参加活动的职工中，青年人占42.5％，中年人占47.5％，老年人占10％.登山组的职工占参加活动总人数的41，且该组中，青年人占50％，中年人占40％，老年人占10％.为了了解各组不同的年龄层次的职工对本次活动的满意程度，现用分层抽样的方法从参加活动的全体职工中抽取一个容量为200的样本.试确定（Ⅰ）游泳组中，青年人、中年人、老年人分别所占的比例； （Ⅱ）游泳组中，青年人、中年人、老年人分别应抽取的人数. 【答案】（Ⅰ）设登山组人数为x ，游泳组中，青年人、中年人、老年人各占比例分别为a 、b 、c ，则有40%347.5%410%310%4x xbxx xc x ⋅+⎧=⎪⎪⎨⋅+⎪=⎪⎩，解得50%10%b c =⎧⎨=⎩故a=100%－50%－10%=40%,即游泳组中，青年人、中年人、老年人各占比例分别为40％、50％、10％. （Ⅱ）游泳组中，抽取的青年人数为320040%604⨯⨯=（人）；抽取的中年人数为32004⨯⨯50％＝75（人）； 抽取的老年人数为32004⨯⨯10％＝15（人）.类型四、用样本估计总体【例4】甲、乙两小组各10名学生的英语口语测试成绩如下：(单位：分) 甲组 76 90 84 86 81 87 86 82 85 83 乙组 82 84 85 89 79 80 91 89 79 74 用茎叶图表示两小组的成绩，并判断哪个小组的成绩更整齐一些?【思路点拨】学会用茎叶图表示数据的方法；并会进行统计推断．【解析】用茎叶图表示两小组的成绩如图：甲茎乙6 7 4 9 97 6 6 5 4 3 2 1 8 0 2 4 5 9 90 9 1由图可知甲组成绩较集中，即甲组成绩更整齐一些．【总结升华】对各数据是二、三位数，且数据量不是很大时，用用茎叶图表示较为方便，也便于进行统计推断，否则，应改用其他方法．举一反三：【变式1】甲、乙两个学习小组各有10名同学，他们在一次数学测验中成绩的茎叶图如图所示，则他们在这次测验中成绩较好的是组.【答案】甲小组【变式2】甲、乙两名运动员的5次测试成绩如下图所示，设12,s s分别表示甲、乙两名运动员测试成绩的标准差，12,x x分别表示甲、乙两名运动员测试成绩的平均数，则有（）A．12x x=，12s s<B．12x x=，12s s>C．12x x>，12s s> D．12x x=，12s s=【答案】B【例5】以下茎叶图记录了甲、乙两组各四名同学在某次数学测验中的成绩，甲组记录中有一个数据模糊，无法确认，在图中以X表示.甲组乙组6 X8 74 1 9 0 0 3甲茎乙5 7 16 88 8 2 2 3 6 7（Ⅰ）如果甲组同学与乙组同学的平均成绩一样，求X 及甲组同学数学成绩的方差；（Ⅱ）如果X=7，分别从甲、乙两组同学中各随机选取一名，求这两名同学的数学成绩之和大于180的概率.（注：方差2222121=[()()...()],n s x x x x x x n-+-++-其中12,,...,.n x x x x 为的平均数）【思路点拨】（Ⅰ）利用平均数的基本概念加以求解。
Excel回归分析
Excel回归分析（一）除了数据存储和管理功能，Excel为基于工作表的数据分析提供了各类不同的工具和方法，用于各类通用的数据分析工作。
从应用和表现形式看，Excel的数据分析工具和方法可以分为以下几个类别：1）基于工作表函数和公式的分析能力使用Excel内置的公式计算和统计分析函数，例如通过本期的技巧文章“Excel矩阵函数和公式的使用”中介绍的矩阵函数，可以完成回归分析。
使用Excel的公式和函数功能，需了解相关的语法和参数，同时可能还需熟悉所使用的分析方法的数学推导过程。
2）基于用户界面的数据分析工具Excel提供用于统计和计量分析的集成界面工具包，使用该工具包可进行描述统计、方差分析、假设检验、回归抽样等统计分析。
在“分析工具库”已正确加载的前提下，点击Excel工具菜单中的“数据分析”选项，可调出数据分析功能选择界面，选择一项具体分析功能后即可进入详细的输入输出和设置界面：在上步中选择的不同功能项，会弹出不同的分析界面，一般情况下该分析界面包括参数的输入和分析结果的输出选择以及与该功能相关的具体参数选项。
数据分析工具提供交互界面的分析功能，其优点是容易理解和使用，但输出结果是静态的，如需变更输入数据或参数，都需重新启动分析工具以获得修正结果。
为了输出动态、可随时更改输入选项的结果，需要使用Excel的函数和公式功能。
3）其他快捷数据分析方法Excel中的某些对象操作内含了简单的可视化数据分析能力，例如区域的选择、图表数据的选择等。
这些快捷工具可以简化使用函数或界面工具的输入输出过程。
4）来自用户自定义或第三方的增强数据分析工具Excel提供了用户开发平台，高级用户可在此基础上开发专用的数据分析函数或工具。
同时，由于Excel的通用性，有许多基于Excel的商业统计和数据分析插件可供选择。
这些工具和软件在不同程度和不同领域增强和扩充了Excel的数据分析能力。
例如，DataDirect MX就是一个可以扩充Excel金融数据分析能力的第三方软件。
高中数学统计知识点
高中数学统计知识点在高中数学的学习中，统计是一个重要的板块，它不仅在日常生活中有广泛的应用，也是进一步学习高等数学和其他相关学科的基础。
下面我们就来详细了解一下高中数学统计的相关知识点。
一、随机抽样随机抽样是获取数据的重要方法，主要包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。
简单随机抽样是指从总体中逐个抽取，每个个体被抽到的机会均等。
常用的方法有抽签法和随机数表法。
抽签法就是把总体中的 N 个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取 n 次，就得到一个容量为 n 的样本。
随机数表法则是利用随机数表来抽取样本。
系统抽样是将总体平均分成若干部分，然后按照一定的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本。
比如，从 1000 个个体中抽取 50 个样本，我们可以先将 1000 个个体编号，然后计算抽样间隔 k＝ 1000÷50 ＝ 20，从 1 到 20 中随机抽取一个数作为起始号码，然后依次抽取间隔为 20 的个体。
分层抽样是将总体分成若干层，然后从每一层中按照一定比例抽取样本。
这种抽样方法适用于总体由差异明显的几部分组成的情况。
比如，要调查一个城市居民的收入情况，可以按照不同的收入层次进行分层抽样。
二、用样本估计总体1、频率分布表和频率分布直方图通过收集样本数据，我们可以列出频率分布表，然后绘制频率分布直方图来直观地展示数据的分布情况。
频率分布直方图中，纵轴表示频率/组距，每个小矩形的面积表示相应组的频率。
2、众数、中位数和平均数众数是一组数据中出现次数最多的数据。
中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）排序后，位于中间位置的数（如果数据个数是奇数），或者中间两个数的平均数（如果数据个数是偶数）。
平均数则是所有数据的总和除以数据的个数。
3、方差和标准差方差和标准差用来衡量一组数据的离散程度。
方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
logistic回归生成随机数
logistic回归生成随机数Logistic回归是一种经典的机器学习算法，可以用于分类问题。
在本文中，我们将探讨如何使用Logistic回归生成随机数。
Logistic回归是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。
它通过拟合一个逻辑函数来预测一个样本属于某个类别的概率。
逻辑函数是一个S形曲线，将输入值映射到0和1之间的范围。
当概率大于0.5时，样本被归类为正例；当概率小于等于0.5时，样本被归类为负例。
为了生成随机数，我们可以使用Logistic回归模型的拟合结果。
具体来说，我们可以将Logistic回归模型看作是一个生成器，根据输入的特征生成相应的随机数。
在这个生成器中，输入的特征可以是任意数值，而输出的随机数则是在0和1之间的随机值。
为了实现这个生成器，我们需要训练一个Logistic回归模型。
训练数据可以是任意的有标签数据集，其中包含了输入特征和对应的类别标签。
通过最小化损失函数，我们可以得到Logistic回归模型的参数估计值，从而得到一个能够准确预测类别的模型。
一旦模型训练完成，我们就可以使用它来生成随机数。
具体来说，我们可以输入一个任意的特征向量，然后通过模型预测得到对应的概率值。
根据概率值，我们可以随机生成一个0和1之间的数作为随机数。
需要注意的是，生成的随机数并不是真正意义上的随机数，而是根据输入的特征生成的。
这意味着，如果我们使用相同的特征向量作为输入，那么生成的随机数也会是相同的。
因此，如果我们希望生成不同的随机数，就需要使用不同的特征向量作为输入。
通过使用Logistic回归生成随机数，我们可以在机器学习中应用随机数的特性。
例如，我们可以使用生成的随机数来增加模型的鲁棒性，从而提高其在未见过的数据上的表现。
此外，我们还可以利用生成的随机数来进行数据增强，以增加数据集的多样性。
总结起来，Logistic回归是一种常用的机器学习算法，可以应用于分类问题。
通过将Logistic回归模型看作是一个生成器，我们可以使用它来生成随机数。
excel实现任意函数回归方程
Excel中实现任意函数回归方程方法
在Excel中实现任意函数回归方程，需要使用到Excel的回归分析工具。
以下是一般的步骤：
1. 准备数据：首先，你需要准备两组数据。
一组是自变量（X），另一组是因变量（Y）。
假设你有一些数据在A列和B列。
2. 加载数据分析工具：在Excel的“文件”菜单中，选择“选项”，然后选择“加载项”。
在加载项列表中，勾选“分析工具库”。
3. 打开数据分析工具：在Excel的“数据”菜单中，选择“数据分析”。
在弹出的窗口中，选择“回归”。
4. 配置回归参数：在回归参数设置中，选择X值和Y值的数据范围。
例如，如果你的数据在A1:A100和B1:B100，那么X值范围应该是A1:A100，Y值范围应该是B1:B100。
5. 点击“确定”，Excel会生成回归分析的结果。
其中包括回归方程的系数、截距、判定系数、F值、P值等。
6. 利用回归方程进行预测：你可以使用得到的回归方程来预测新的Y 值，只要给出新的X值。
请注意，这只是一个基本的步骤。
具体的步骤可能会根据你的具体需求和数据有所不同。
四多元线性回归分析
( X T X kI )1 X T Y
调用方式
b1 = ridge ( Y , X , k ) b0 = ridge ( Y , X , k，0 )
输入参数
பைடு நூலகம்Y X k
因变量观察值 自变量观察值 k 表示控制系数，可以根据需 要进行选择。
输出参数
b
模型估计参数
例2
对 hald 文件中的数据进行岭回归。
Y 0.1 0.4 X ~ N (0, 0.1)
下面生成一组随机数 >>X= 1:10; >>Y=0.1+0.4*X + normrnd(0,0.1,1,10); 下面估计 β : >>[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y',[ones(10,1),X'],0.05)
b= 0.1303 0.3953 bint = 0.0120 0.3762 r= -0.0323 0.0165 0.0056 -0.0294 -0.0041 0.0622 0.0950 -0.1480 0.0785 -0.0440 0.2487 0.4144
rint =
-0.1794 0.1149 -0.1435 0.1764 -0.1625 0.1737 -0.2005 0.1417 -0.1795 0.1712 -0.1046 0.2290 -0.0569 0.2470 -0.2559 -0.0402 -0.0667 0.2238 -0.1889 0.1008
每个资产的标准差 协方差
（四）岭 回 归
T ，如果观察值 1 T 线性回归中参数估计 X 存在自相关性，则 ( X X ) X Y XTX是奇异矩阵，估计值就会出现非常大的误差，这时矩阵XTX 需要加上一个 对角元素是常数 k 的单位阵，即 。Matlab提供了岭回归 ridge 函数求解该问题。
统计 统计数据的数字特征
题型一．数字特征的计算
【例1】（2010海淀二模）
某校高中年级开设了丰富多彩的校本课程，甲、乙两班各随机抽取了5名学生的学分，用茎叶图表示（如右图）． ， 分别表示甲、乙两班各自5名学生学分的标准差，则 ．（填“ ”、“ ”或“ ”）
回归直线：如果散点图中的各点都大致分布在一条直线附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线．
2．最小二乘法：
记回归直线方程为： ，称为变量 对变量 的回归直线方程，其中 叫做回归系数．
是为了区分 的实际值 ，当 取值 时，变量 的相应观察值为 ，而直线上对应于 的纵坐标是 ．
设 的一组观察值为 ， ，且回归直线方程为 ，
统计量的两个临界值： 、 ；当 时，有 的把握说事件 与 有关；当 时，有 的把握说事件 与 有关；当 时，认为事件 与 是无关的．
独立性检验的基本思想与反证法类似，由结论不成立时推出有利于结论成立的小概率事件发生，而小概率事件在一次试验中通常是不会发生的，所以认为结论在很大程度上是成立的．
1．独立性检验的步骤：统计假设： ；列出 联表；计算 统计量；查对临界值表，作出判断．
抽出办法：从元素个数为 的总体中抽取容量为 的样本，如果总体容量能被样本容量整除，设 ，先对总体进行编号，号码从 到 ，再从数字 到 中随机抽取一个数 作为起始数，然后顺次抽取第 个数，这样就得到容量为 的样本．如果总体容量不能被样本容量整除，可随机地从总体中剔除余数，然后再按系统抽样方法进行抽样．
A．甲批次的总体平均数与标准值更接近
B．乙批次的总体平均数与标准值更接近
随机数生成公式
随机数生成公式
随机数生成公式
随机数的产生是一门重要研究领域，随机数常用于计算机科学领域，如密码学的研究，计算机算法的实验，游戏编程等等。
它还常用于统计学，模拟研究等等。
下面介绍几种常用的随机数生成公式：
1、伪随机数生成公式：
基于线性同余发，采用x＝（ax+b） mod c计算方式，下一次的x值就是等于上一次计算结果。
其中a、b、c均为常数，这是一种非常简单的随机数生成方式。
但它只能产生有限的几种可能的随机数，不能满足某些应用场景的需要。
2、多项式函数生成公式：
多项式函数生成公式是一种多元多项式的形式，每次计算结果可以根据前几次计算的值，也就是前几次的随机数，再利用多项式函数，进行计算，从而产生最终的随机数。
3、混合随机数生成公式：
混合随机数生成公式是一种混合两种或多种随机数产生方式，以此来获得更好的随机数品质。
比如说，可以将伪随机数的产生过程和多项式函数的计算方式混合在一起，这样就可以产生更加好的随机数了。
4、梅森旋转算法：
梅森旋转算法是一种基于特殊函数构造的随机数生成方式，它
可以产生更加复杂的随机数，从而满足一些应用场景的需要。
总的来说，随机数的产生仍然是一个非常重要的研究领域，找到更加有效的方式，以便于计算机更加精准地产生随机数。
线性回归算法原理及其实现
线性回归算法原理及其实现随着数据科学的不断发展，机器学习是最近几年来最火热的话题之一。
其中，线性回归算法作为最基础的机器学习算法之一，被广泛应用于数据分类和回归问题，特别是在金融和物流等行业。
本文将介绍线性回归算法的原理以及如何使用Python实现。
一、线性回归算法概述线性回归是一种基于最小二乘法的回归分析，用以建立标准回归方程，通过对自变量和因变量之间的线性关系进行估计，来预测未来的结果。
在线性回归中，我们只能使用单一的自变量，即一元线性回归，或多个自变量，即多元线性回归。
对于多元线性回归，我们需要将它们转为线性方程的形式，从而能够进行关系推断和预测。
二、线性回归算法原理所谓回归分析，就是用来描述一组数据的趋势和预测未来数据的方法。
在回归分析中，我们需要利用一些数据和统计方法来建立自变量和因变量之间的关系。
对于线性回归，我们需要找到自变量和因变量之间的线性关系，使用最小二乘法求得最佳拟合直线，从而预测未来的数据。
三、线性回归算法模型假设我们有一个包含n组数据的数据集{xi,yi}，其中xi表示自变量的值，yi表示因变量的值。
我们可以通过以下公式来计算回归方程：y=b1x+b0其中b0和b1是回归系数，表示截距和斜率。
我们需要找到这两个系数的值，从而可以得到回归方程。
四、最小二乘法原理最小二乘法是一种求解未知参数的方法，它的原理是让预计值和实际值之间的平方和最小。
在线性回归中，我们可以通过最小二乘法来计算回归系数，从而求得最佳拟合直线。
最小二乘法的计算过程比较复杂，需要进行矩阵运算和求导，但是可以通过Python内置函数或第三方库来简化计算。
五、Python实现线性回归算法Python是一种高效且易于使用的编程语言，拥有丰富的数据科学库和机器学习框架。
对于线性回归算法，Python也提供了多种实现方法。
下面我们将介绍如何使用Python实现简单的一元线性回归。
我们先创建一个包含自变量和因变量的数据集，代码如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2.5, 4.8, 6.9, 9.1, 11.2])plt.scatter(x, y)plt.show()这段代码会创建一个包含5个数据的数据集，用于后面的回归分析。
不用库函数生成一定范围内随机数的方法
不用库函数生成一定范围内随机数的方法随机数在计算机领域中被广泛应用，例如在游戏开发、密码学、模拟实验等领域。
在Python中，我们可以通过使用random模块来生成随机数。
然而，有时候我们可能需要在不使用库函数的情况下生成随机数。
本文将介绍几种方法来实现这个目标。
1. 线性同余法线性同余法是一种简单且常用的生成随机数的方法。
它基于一个递推公式，通过不断迭代生成下一个随机数。
具体步骤如下：1.1 定义随机数生成的范围，即上界和下界。
1.2 选择一个适当的种子数作为初始值。
1.3 选择适当的常数a和c。
1.4 使用递推公式Xn+1 = (a*Xn + c) mod m来生成下一个随机数，其中Xn是当前随机数，m是一个大于生成范围的数。
以下是一个示例代码，生成范围为1到10的随机数：```def linear_congruential_generator(seed, a, c, m):while True:seed = (a * seed + c) % myield seedgenerator = linear_congruential_generator(1234, 1103515245,12345, 2**31)random_number = next(generator) % 10 + 1```2. 梅森旋转算法梅森旋转算法是一种高质量的伪随机数生成算法，它通过对一个大的状态空间进行旋转操作来生成随机数。
以下是一个示例代码，生成范围为1到10的随机数：```def mersenne_twister(seed):w, n, m, r = 32, 624, 397, 31a = 0x9908B0DFu, d = 11, 0xFFFFFFFFs, b = 7, 0x9D2C5680t, c = 15, 0xEFC60000l = 18f = 1812433253MT = [0] * nindex = n + 1lower_mask = (1 << r) - 1upper_mask = ((1 << w) - 1) & (~lower_mask)def twist():nonlocal indexfor i in range(n):x = (MT[i] & upper_mask) + (MT[(i+1)%n] & lower_mask)xA = x >> 1if x % 2 != 0:xA = xA ^ aMT[i] = MT[(i+m) % n] ^ xAindex = 0def generate():nonlocal indexif index >= n:twist()y = MT[index]y = y ^ ((y >> u) & d)y = y ^ ((y << s) & b)y = y ^ ((y << t) & c)y = y ^ (y >> l)index += 1return y & ((1 << w) - 1)while True:yield generate()generator = mersenne_twister(1234)random_number = next(generator) % 10 + 1```3. Von Neumann提取方法Von Neumann提取方法是一种基于随机数位提取的方法。
高考数学大二轮复习 7.2 统计与统计案例学案 文-人教版高三全册数学学案
第2讲统计与统计案例考点1 抽样方法1．简单随机抽样特点是从总体中逐个抽取．适用范围：总体中的个体较少．2．系统抽样特点是将总体均分成几部分，按事先确定的规则在各部分中抽取．适用范围：总体中的个体数较多．3．分层抽样特点是将总体分成几层，分层进行抽取．适用范围：总体由差异明显的几部分组成．[例1] (1)[2019·全国卷Ⅰ]某学校为了解1 000名新生的身体素质，将这些学生编号为1,2，…，1 000，从这些新生中用系统抽样方法等距抽取100名学生进行体质测验．若46号学生被抽到，则下面4名学生中被抽到的是( )A．8号学生B．200号学生C．616号学生D．815号学生(2)[2019·全国卷Ⅲ]《西游记》《三国演义》《水浒传》和《红楼梦》是中国古典文学瑰宝，并称为中国古典小说四大名著．某中学为了解本校学生阅读四大名著的情况，随机调查了100位学生，其中阅读过《西游记》或《红楼梦》的学生共有90位，阅读过《红楼梦》的学生共有80位，阅读过《西游记》且阅读过《红楼梦》的学生共有60位，则该校阅读过《西游记》的学生人数与该校学生总数比值的估计值为( )A．0.5 B．0.6C．0.7 D．0.8【解析】(1)本题考查系统抽样；考查了数据处理能力；考查的核心素养为数据分析．将1 000名学生分成100组，每组10人，则每组抽取的号码构成公差为10的等差数列{a n}，由题意知a5＝46，则a n＝a5＋(n－5)×10＝10n－4，n∈N*，易知只有C选项满足题意．故选C.(2)本题主要考查用样本估计总体；考查学生对实际问题的处理能力和数据分析能力；考查了数据分析的核心素养．在样本中，仅阅读过《西游记》的学生人数为90－80＝10，又由既阅读过《西游记》又阅读过《红楼梦》的学生人数为60，得阅读过《西游记》的学生人数为10＋60＝70，所以在样本中阅读过《西游记》的学生人数所占的比例为70100＝0.7，即为该校阅读过《西游记》的学生人数与该校学生总数比值的估计值．【答案】 (1)C (2)C(1)随机抽样各种方法中，每个个体被抽到的概率都是相等的； (2)系统抽样又称“等距”抽样，被抽到的各个号码间隔相同；(3)分层抽样满足：各层抽取的比例都等于样本容量在总体容量中的比例.『对接训练』1．[2019·河北枣强中学期末]总体由编号为01,02，…，19,20的20个个体组成，利用下面的随机数表选取5个个体，选取方法是从随机数表第1行的第6个数字开始向右读(每两个连续数字组成一个编号)，则选出来的第5个个体的编号为( )21 16 65 08 90 34 20 76 43 81 26 34 91 64 17 50 71 59 45 06 91 27 35 36 80 72 74 67 21 33 50 25 83 12 02 76 11 87 05 26 A ．12 B ．07 C ．15 D ．16解析：从随机数表第1行的第6个数字开始由左到右依次选取两个数字中小于20的编号依次为03,07,12,16,07,15，其中第二个和第五个都是07，重复，所以选出的5个个体的编号为03,07,12,16,15，则第5个个体的编号为15.故选C.答案：C2．[2019·惠州市高三第二次调研]某班共有56人，学号依次为1,2,3，…，56，现用系统抽样的方法抽取一个容量为4的样本，已知学号为2,30,44的同学在样本中，则样本中还有一位同学的学号为________．解析：由题意得，需要将56人按学号从小到大分成4组，每组抽取第2个学号对应的同学，所以还有一位同学的学号为1×14＋2＝16.答案：16考点2 用样本估计总体1．频率分布直方图中横坐标表示组距，纵坐标表示频率组距，频率＝组距×频率组距.2．频率分布直方图中各小长方形的面积之和为1. 3．利用频率分布直方图求众数、中位数与平均数利用频率分布直方图求众数、中位数和平均数时易出错，应注意区分这三者．在频率分布直方图中：(1)最高的小长方形底边中点的横坐标即是众数； (2)中位数左边和右边的小长方形的面积和是相等的；(3)平均数是频率分布直方图的“重心”，等于频率分布直方图中每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和．[例2] (1)[2018·江苏卷]已知5位裁判给某运动员打出的分数的茎叶图如图所示，那么这5位裁判打出的分数的平均数为________；(2)[2017·全国卷Ⅰ]为评估一种农作物的种植效果，选了n 块地作试验田．这n 块地的亩产量(单位：kg)分别为x 1，x 2，…，xn ，下面给出的指标中可以用来评估这种农作物亩产量稳定程度的是( )A ．x 1，x 2，…，xn 的平均数B ．x 1，x 2，…，xn 的标准差C ．x 1，x 2，…，xn 的最大值D ．x 1，x 2，…，xn 的中位数【解析】 (1)这5位裁判打出的分数分别是89,89,90,91,91，因此这5位裁判打出的分数的平均数为89＋89＋90＋91＋915＝90.(2)因为可以用极差、方差或标准差来描述数据的离散程度，所以要评估亩产量稳定程度，应该用样本数据的极差、方差或标准差．故选B.【答案】 (1)90 (2)B众数、中位数、平均数与直方图的关系(1)众数为频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标．(2)中位数为平分频率分布直方图面积且垂直于横轴的直线与横轴交点的横坐标． (3)平均数等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之积的和.『对接训练』3．[2019·河北石家庄模拟]已知甲、乙两名篮球运动员进行罚球训练，每人练习10组，每组罚球40个，每组投中个数的茎叶图如图所示，则下列结论错误的是( )A ．甲投中个数的极差是29B ．乙投中个数的众数是21C ．甲的投中率比乙高D ．甲投中个数的中位数是25解析：由茎叶图可知甲投中个数的极差为37－8＝29，故A 正确；易知乙投中个数的众数是21，故B 正确；甲的投中率为8＋12＋13＋20＋22＋24＋25＋26＋27＋3740×10＝0.535，乙的投中率为9＋11＋13＋14＋18＋19＋20＋21＋21＋2340×10＝0.422 5，所以甲的投中率比乙高，C 正确；甲投中个数的中位数为22＋242＝23，D 不正确．故选D.答案：D4．[2019·河北衡水中学五调]某“跑团”为了解团队每月跑步的平均里程，收集并整理了2018年1月至2018年11月期间“跑团”每月跑步的平均里程(单位：千米)的数据，绘制了下面的折线图．根据折线图，下列结论正确的是( )A ．月跑步平均里程的中位数为6月份对应的平均里程数B ．月跑步平均里程逐月增加C ．月跑步平均里程高峰期大致在8月和9月D ．1月至5月的月跑步平均里程相对于6月至11月，波动性更小，变化比较平稳 解析：由折线图知，月跑步平均里程的中位数为5月份对应的平均里程数，A 错；月跑步平均里程不是逐月增加的，B 错；月跑步平均里程高峰期大致在9月和10月，C 错．故选D.答案：D考点3 变量的相关性与统计案例1．线性回归方程方程y ^＝b ^x ＋a ^称为线性回归方程，其中b ^＝∑i ＝1nx i y i －n x－y－∑i ＝1nx 2i －n x －2，a ^＝y －－b ^x －；(x －，y －)称为样本中心点．2．随机变量K 2(χ2)＝(a ＋b ＋c ＋d )(ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )，若K 2(χ2)>3.841，则有95%的把握说两个事件有关； 若K 2(χ2)>6.635，则有99%的把握说两个事件有关．[例3] [2019·全国卷Ⅰ]某商场为提高服务质量，随机调查了50名男顾客和50名女顾客，每位顾客对该商场的服务给出满意或不满意的评价，得到下面列联表：(1)(2)能否有95%的把握认为男、女顾客对该商场服务的评价有差异？附：K 2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d ).【解析】 象概括能力与数据处理能力，重点考查数学抽象、数据分析、数学运算的核心素养；倡导学生关注生活，提高数学应用意识．(1)由调查数据知，男顾客中对该商场服务满意的比率为4050＝0.8，因此男顾客对该商场服务满意的概率的估计值为0.8.女顾客中对该商场服务满意的比率为3050＝0.6，因此女顾客对该商场服务满意的概率的估计值为0.6.(2)K 2＝100×(40×20－30×10)250×50×70×30≈4.762.由于4.762>3.841，故有95%的把握认为男、女顾客对该商场服务的评价有差异.(1)求回归直线方程的关键①正确理解计算b ^，a ^的公式和准确的计算．②在分析实际中两个变量的相关关系时，可根据样本数据作出散点图来确定两个变量之间是否具有相关关系，若具有线性相关关系，则可通过线性回归方程估计和预测变量的值．(2)独立性检验的关键①根据2×2列联表准确计算K 2，若2×2列联表没有列出来，要先列出此表． ②K 2的观测值k 越大，对应假设事件H 0成立的概率越小，H 0不成立的概率越大.『对接训练』5．[2019·湖南长沙长郡中学调研]长沙某公司对其主推产品在过去5个月的月广告投入x i (万元)和相应的销售额y i (万元)进行了统计，其中i ＝1,2,3,4,5，对所得数据进行整理，绘制散点图并计算出一些数据如下：∑i ＝15x i ＝6.8，∑i ＝15w i ＝10.3，∑i ＝15y i ＝15.8，∑i ＝15x i y i ＝22.76，∑i ＝15w i y i ＝34.15，∑i ＝15(x i －x )2＝0.46，∑i ＝15(w i －w )2＝3.56，其中w i ＝x 2i ，i ＝1,2,3,4,5.(1)根据散点图判断y ＝bx ＋a 与y ＝cx 2＋d 哪一个适宜作为月销售额y 关于月广告投入x 的回归方程类型？(给出判断即可，不必说明理由)(2)根据(1)的判断结果及题中所给数据，建立y 关于x 的回归方程，并据此估计月广告投入220万元时的月销售额．附：对于一组数据(u 1，v 1)，(u 2，v 2)，…，(u n ，v n )，其回归直线v ＝α＋βu 的斜率和截距的最小二乘估计分别为β^＝解析：(1)根据散点图可知，y ＝cx 2＋d 适宜作为月销售额y 关于月广告投入x 的回归方程类型．(2)由题意知，＝34.15－5×10.35×15.853.56＝0.45，d ^＝y －－0.45×w －＝15.85－0.45×10.35＝2.233，故回归方程为y ^＝0.45x 2＋2.233，当月广告投入为220万元时，月销售额y ^＝0.45×2202＋2.233＝21 782.233(万元)． 故选择y ＝cx 2＋d 作为回归方程模型，当月广告投入为220万元时，月销售额约为21 782.233万元．课时作业 17 统计与统计案例1．[2019·湖南五市十校联考]在某次赛车中，50名参赛选手的成绩(单位：min )全部介于13到18之间(包括13和18)，将比赛成绩分为五组：第一组[13,14)，第二组[14,15)，…，第五组[17,18]．其频率分布直方图如图所示，若成绩在[13,15)内的选手可获奖，则这50名选手中获奖的人数为( )A．39 B．35C．15 D．11解析：由频率分布直方图知成绩在[15,18]内的频率为(0.38＋0.32＋0.08)×1＝0.78，所以成绩在[13,15)内的频率为1－0.78＝0.22，则成绩在[13,15)内的选手有50×0.22＝11(人)，即这50名选手中获奖的人数为11，故选D.答案：D2．[2019·湖北黄冈期末]为了调查学生对某项新政策的了解情况，准备从某校高一A，B，C三个班级中抽取10名学生进行调查．已知A，B，C三个班级的学生人数分别为40,30,30.考虑使用简单随机抽样、分层抽样和系统抽样三种方案，使用简单随机抽样和分层抽样时，将学生按A，B，C三个班级依次统一编号为1,2，…，100；使用系统抽样时，将学生按A，B，C三个班级依次统一编号为1,2，…，100，并将所有编号依次平均分为10组．如果抽得的号码有下列四种情况：①7,17,27,37,47,57,67,77,87,97；②3,9,15,33,43,53,65,75,85,95；③9,19,29,39,49,59,69,79,89,99；④2,12,22,32,42,52,62,73,83,96.关于上述样本的下列结论中，正确的是( )A．①③都可能为分层抽样B．②④都不能为分层抽样C．①④都可能为系统抽样D．②③都不能为系统抽样解析：对于①，既满足系统抽样的数据特征，又满足分层抽样的数据特征，所以可能是分层抽样或系统抽样；对于②，只满足分层抽样的数据特征，所以可能是分层抽样；对于③，既满足系统抽样的数据特征，又满足分层抽样的数据特征，所以可能是分层抽样或系统抽样；对于④，只满足分层抽样的数据特征，所以可能是分层抽样．故选A.答案：A3．[2019·广东惠州一调]已知数据x1，x2，…，x10,2的平均值为2，方差为1，则数据x1，x2，…，x10相对于原数据( )A．一样稳定B．变得稳定C．变得不稳定D．稳定性不可以判断解析：数据x 1，x 2，…，x 10,2的平均值为2，方差为1，故111[(x 1－2)2＋(x 2－2)2＋…＋(x 10－2)2＋(2－2)2]＝1，数据x 1，x 2，…x 10的方差s 2＝110[(x 1－2)2＋(x 2－2)2＋…＋(x 10－2)2]>1，故相对于原数据变得不稳定，故选C .答案：C4．[2019·陕西商洛质检]在一次53.5千米的自行车个人赛中，25名参赛选手成绩(单位：分钟)的茎叶图如图所示，现将参赛选手按成绩由好到差编为1～25号，再用系统抽样的方法从中选取5人，已知选手甲的成绩为85分钟，若甲被选取，则被选取的其余4名选手的成绩的平均数为( )A .95B ．96C ．97D ．98解析：由系统抽样法及已知条件可知被选中的其他4人的成绩分别是88,94,99,107，故平均数为88＋94＋99＋1074＝97，故选C .答案：C5．[2019·湖北重点高中协作体联考]某镇有A ，B ，C 三个村，它们的人口数量之比为3：4：7，现在用分层抽样的方法抽出容量为n 的样本，样本中A 村有15人，则样本容量为( )A ．50B ．60C ．70D ．80解析：设A ，B ，C 三个村的人口数量分别为3x,4x,7x ，则由题意可得3x 15＝3x ＋4x ＋7x n ，解得n ＝70，故选C .答案：C6．[2019·云南昆明诊断]某商家今年上半年各月的人均销售额(单位：千元)与利润率统计表如下：月份 1 2 3 4 5 6 人均销售额658347利润率(%) 12.6 10.4 18.5 3.0 8.1 16.3根据表中数据，下列说法正确的是( )A ．利润率与人均销售额成正相关关系B ．利润率与人均销售额成负相关关系C ．利润率与人均销售额成正比例函数关系D ．利润率与人均销售额成反比例函数关系解析：画出利润率与人均销售额的散点图，如图．由图可知利润率与人均销售额成正相关关系．故选A .答案：A7．[2019·河南濮阳摸底]根据如表数据，得到的回归方程为y ^＝b ^x ＋9，则b ^＝( )x 4 5 6 7 8 y54321A .2B ．1C ．0D ．－1解析：由题意可得x －＝15×(4＋5＋6＋7＋8)＝6，y －＝15×(5＋4＋3＋2＋1)＝3，因为回归方程为y ^＝b ^x ＋9且回归直线过点(6,3)，所以3＝6b ^＋9，解得b ^＝－1，故选D .答案：D8．[2019·宁夏银川一中月考]利用独立性检验的方法调查大学生的性别与爱好某项运动是否有关，通过随机询问110名不同的大学生是否爱好该项运动，得到2×2列联表，并计算可得K 2≈8.806.P(K 2≥k 0)0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 02.7063.8415.0246.6357.87910.828A ．有99.5%以上的把握认为“是否爱好该项运动与性别无关”B ．有99.5%以上的把握认为“是否爱好该项运动与性别有关”C ．在犯错误的概率不超过0.05%的前提下，认为“是否爱好该项运动与性别有关”D ．在犯错误的概率不超过0.05%的前提下，认为“是否爱好该项运动与性别无关”解析：由于8.806>7.879，所以根据独立性检验的知识可知有99.5%以上的把握认为“是否爱好该项运动与性别有关”，故选B .答案：B9．[2019·安徽六安毛坦厂中学月考]某位教师2017年的家庭总收入为80 000元，各种用途占比统计如下面的折线图.2018年收入的各种用途占比统计如下面的条形图，已知2018年的就医费用比2017年增加了4 750元，则该教师2018年的家庭总收入为( )A ．100 000元B ．95 000元C ．90 000元D ．85 000元解析：由已知得，2017年的就医费用为80 000×10%＝8 000(元)，故2018年的就医费用为8 000＋4 750＝12 750(元)，所以该教师2018年的家庭总收入为12 75015%＝85 000(元)．故选D .答案：D10．[2019·华中师范大学第一附属中学期末]给出下列结论：①某学校从编号依次为001,002，…，900的900个学生中用系统抽样的方法抽取一个样本，已知样本中有两个相邻的编号分别为053,098，则样本中最大的编号为862；②甲组数据的方差为5，乙组数据为5,6,9,10,5，那么这两组数据中甲组数据比较稳定； ③两个变量的线性相关性越强，则相关系数r 的值越接近于1； ④对A ，B ，C 三种个体按 3：1：2的比例进行分层抽样调查，若抽取的A 种个体有15个，则样本容量为30.则正确的个数是( )A ．3B ．2C ．1D ．0解析：①中，样本中相邻的两个编号为053,098，则样本组距为98－53＝45，所以样本容量为90045＝20，则样本中最大的编号为53＋45×(20－2)＝863，故①错误；②中，乙组数据的平均数为5＋6＋9＋10＋55＝7，所以乙组数据的方差为15×[(5－7)2＋(6－7)2＋(9－7)2＋(10－7)2＋(5－7)2]＝4.4<5，那么这两组数据中乙组数据比较稳定，故②错误；③中，两个变量的线性相关性越强，则相关系数r 的绝对值越接近于1，故③错误；④中，易知样本容量为15÷33＋1＋2＝30，故④正确．综上，选C .答案：C11．[2019·福建三明质检]某校为了解学生的身体素质情况，采用按年级分层抽样的方法，从高一、高二、高三年级的学生中抽取一个300人的样本进行调查，已知高一、高二、高三年级的学生人数之比为k ：5：4，抽取的样本中高一年级的学生有120人，则实数k 的值为________．解析：由题意可得，120300＝kk ＋5＋4，解得k ＝6.答案：612．[2019·河北六校联考]在一次53.5千米的自行车个人赛中，25名参赛选手的成绩(单位：分)的茎叶图如图所示，若用简单随机抽样的方法从中选取2人，则这2人成绩的平均数恰为100的概率为________．解析：根据题意知，从25人中选取2人，基本事件的总数为C 225＝300，其中这2人成绩的平均数恰为100的基本事件为(100,100)，(95,105)，(95,105)，(95,105)，(94,106)，(93,107)，共6个，所以所求的概率P ＝6300＝150.答案：15013．某炼钢厂废品率x(%)与成本y(元/t )的线性回归方程为y ^＝105.492＋42.569x.当成本控制在176.5元/t 时，可以预计生产的1 000 t 钢中，约有________t 钢是废品．解析：因为176.5＝105.492＋42.569x ，所以x≈1.668，即成本控制在176.5元/t 时，废品率为1.668%.所以生产的1 000 t 钢中，约有1 000×1.668%＝16.68 t 钢是废品．答案：16.6814．某医疗研究所为了检验某种血清预防感冒的作用，把500名使用血清的人与另外500名未使用血清的人一年中的感冒记录作比较，提出假设H0：“这种血清不能起到预防感冒的作用”，利用2×2列联表计算得K2≈3.918，经查临界值表知P(K2≥3.841)≈0.05.则下列结论中，正确结论的序号是________．①有95%的把握认为“这种血清能起到预防感冒的作用”；②若某人未使用该血清，那么他在一年中有95%的可能性得感冒；③这种血清预防感冒的有效率为95%；④这种血清预防感冒的有效率为5%.解析：K2≈3.918≥3.841，而P(K2≥3.841)≈0.05，所以有95%的把握认为“这种血清能起到预防感冒的作用”．要注意我们检验的是假设是否成立和该血清预防感冒的有效率是没有关系的，不是同一个问题，不要混淆．答案：①15．[2019·湖南四校摸底调研]某家电公司销售部门共有200名销售员，每年部门对每名销售员都有 1 400万元的年度销售任务．已知这200名销售员去年的销售额都在区间[2,22](单位：百万元)内，现将其分成5组，第1组、第2组、第3组、第4组、第5组对应的区间分别为[2,6)，[6,10)，[10,14)，[14,18)，[18,22]，并绘制出如下的频率分布直方图．(1)求a的值，并计算完成年度任务的人数；(2)用分层抽样的方法从这200名销售员中抽取容量为25的样本，求这5组分别应抽取的人数；(3)现从(2)中完成年度任务的销售员中随机选取2名，奖励海南三亚三日游，求获得此奖励的2名销售员在同一组的概率．解析：(1)∵(0.02＋0.08＋0.09＋2a)×4＝1，∴a＝0.03，∴完成年度任务的人数为2×0.03×4×200＝48.(2)第1组应抽取的人数为0.02×4×25＝2，第2组应抽取的人数为0.08×4×25＝8， 第3组应抽取的人数为0.09×4×25＝9， 第4组应抽取的人数为0.03×4×25＝3， 第5组应抽取的人数为0.03×4×25＝3，(3)在(2)中完成年度任务的销售员中，第4组有3人，记这3人分别为A 1，A 2，A 3；第5组有3人，记这3人分别为B 1，B 2，B 3.从这6人中随机选取2名，所有的基本事件为A 1A 2，A 1A 3，A 1B 1，A 1B 2，A 1B 3，A 2A 3，A 2B 1，A 2B 2，A 2B 3，A 3B 1，A 3B 2，A 3B 3，B 1B 2，B 1B 3，B 2B 3，共有15个基本事件，获得此奖励的2名销售员在同一组所包含的基本事件有6个， 故所求概率P ＝615＝25.16．[2019·四川德阳一诊]某市工业部门计划对所辖中、小型企业推行节能降耗技术改造，下面是对所辖企业是否支持技术改造进行的问卷调查的结果(不完整)：已知从这560家企业中随机抽取1家，抽到支持技术改造的企业的概率为47.(1)能否在犯错误的概率不超过0.025的前提下认为“是否支持节能降耗技术改造与企业规模大小”有关？(2)从支持技术改造的中、小型企业中按分层抽样的方法抽出8家企业，再从这8家企业中选出2家进行奖励：中型企业奖励20万元，小型企业奖励10万元．求奖励总金额为20万元的概率．附：K 2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )，其中n ＝a ＋b ＋c ＋d.解析：(1)由从这560家企业中随机抽取1家，抽到支持技术改造的企业的概率为47可知，支持技术改造的企业共有320家，故列联表为支持 不支持 合计 中型企业 80 40 120 小型企业 240 200 440 合计320240560所以K 2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )＝560×(80×200－40×240)2120×440×320×240≈5.657>5.024.故能在犯错误的概率不超过0.025的前提下认为“是否支持节能降耗技术改造与企业规模大小”有关．(2)由(1)可知，从支持技术改造的中、小型企业中，按分层抽样的方法抽出8家企业，其中有2家中型企业，分别用x ，y 表示，6家小型企业，分别用1,2,3,4,5,6表示．则从中选取2家企业的所有可能情况为xy ，x1，x2，x3，x4，x5，x6，y1，y2，y3，y4，y5，y6,12,13,14,15,16,23,24,25,26,34,35,36,45,46,56，共28种，其中奖励总金额为20万元的有12,13,14,15,16,23,24,25,26,34,35,36,45,46,56，共15种．所以奖励总金额为20万元的概率为1528.17．[2019·河南南阳期末联考]某网购平台为了解某市居民在该平台的消费情况，从该市使用该平台且平均每周消费金额超过100元的人员中随机抽取了100名，并绘制如图所示的频率分布直方图，已知中间三组的人数可构成等差数列．(1)求m ，n 的值．(2)分析人员对这100名调查对象的性别进行统计，发现平均每周消费金额不低于300元的男性有20人，低于300元的男性有25人，请根据统计数据完成下列2×2列联表，并判断是否有99%的把握认为平均每周消费金额与性别有关？男性 女性 合计 平均每周消费金额≥300(3)线性相关，得到的回归方程为y ^＝－5x ＋a ^.已知这100名调查对象的平均年龄为38岁，试估算一名年龄为25岁的年轻人平均每周的消费金额．(同一组数据用该区间的中点值作代表)2×2列联表：附：K 2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )，其中n ＝a ＋b ＋c ＋d.解析：(1)＝0.006， 由题意可知m ＋0.001 5＝2n ， 解得m ＝0.003 5，n ＝0.002 5.(2)平均每周消费金额不低于300元的频率为(0.003 5＋0.001 5＋0.001)×100＝0.6，因此这100名调查对象中，平均每周消费金额不低于300元的人数为100×0.6＝60(人)．所以2×2列联表为K 2＝100×(45×55×60×40≈8.249>6.635，所以有99%的把握认为平均每周消费金额与性别有关．(3)调查对象的平均每周消费金额为0.15×150＋0.25×250＋0.35×350＋0.15×450＋0.10×550＝330(元)，由题意得330＝－5×38＋a ^，解得a ^＝520. y ^＝－5×25＋520＝395(元)．故一名年龄为25岁的年轻人平均每周的消费金额约为395元．18．[2019·福建三明月考]统计学中经常用环比、同比来进行数据比较．环比是指本期统计数据与上期比较，如2017年7月与2017年6月相比．环比增长率＝本期数－上期数上期数×100%，同比增长率＝本期数－同期数同期数×100%.下表是某地区近17个月来的消费者信心指数的统计数据： 序号x 12345678时间2017年 1月2017年 2月2017年 3月2017年 4月2017年 5月2017年 6月2017年 7月2017年8月消费者信心指数y 107.2108.6108.4109.2112.6111113.4112910111213141516172017年 9月 2017年 10月 2017年 11月 2017年 12月 2018年 1月 2018年 2月 2018年 3月 2018年 4月 2018年 5月 113.3114.6114.7118.6123.9121.3122.6122.3124(1)①求该地区2018年5月消费者信心指数的同比增长率(百分比形式下保留整数)； ②除2017年1月外，该地区消费者信心指数月环比增长率为负数的有几个月？ (2)由以上数据可判断，序号x 与该地区消费者信心指数y 具有线性相关关系，求出y 关于x 的线性回归方程y ^＝b ^x ＋a ^(a ^，b ^保留2位小数)，并依此预测该地区2018年6月的消费者信心指数(结果保留1位小数)．参考数据与公式：∑i ＝117x i y i ＝18 068.5，∑i ＝117x 2i ＝1 785，x －＝9，y －≈115，b ^＝，a ^＝y －－b ^x －.解析：(1)①该地区2018年5月消费者信心指数的同比增长率为124－112.6112.6×100%≈10%.②若月环比增长率为负数，则本期数<上期数，从表中可以看出，2017年3月、2017年6月、2017年8月、2018年2月、2018年4月共5个月的月环比增长率为负数．(2)由已知，得≈1.16，a ^＝y －－b ^x －＝104.56，∴线性回归方程为y ^＝1.16x ＋104.56. 当x ＝18时，y ^＝125.4，故该地区2018年6月的消费者信心指数约为125.4.。