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          50条信息

            • 1. 将一个半径适当的小球放入如图所示的容器最上方的入口处,小球将自由下落,小球在下落的过程中将遇到黑色障碍物,最后落入\(A\)袋或\(B\)袋中\(.\)已知小球遇到第二、三、四层障碍物时,向左、右两边下落的概率都是\( \dfrac{1}{2}\).

              \((1)\)求小球落入\(A\)袋中的概率及落入\(B\)袋中的概率;

              \((2)\)在容器的入口处依次放入\(4\)个小球,记\(X\)为落入\(B\)袋中的小球个数,求\(X\)的分布列.

            • 2.

              有人预测:\(2018\)年世界女排联赛的总决赛将在中国队与美国队之间展开\(.\)据以往统计,中国队在每局比赛中胜美国队的概率为\(\dfrac{2}{3} \),比赛采取五局三胜制,即谁先胜三局谁就获胜,并停止比赛.

              \((\)Ⅰ\()\)求中国队以\(3:1\)获胜的概率\(;\)

              \((\)Ⅱ\()\)设\(ξ\)表示比赛的局数,求\(ξ\)的期望值.

            • 3.

              某校教导处为了研究高一学生对物理和数学的学习是否与性别有关,从高一年级抽取\(60\),名同学\((\)男同学\(30\)名,女同学\(30\)名\()\),给所有同学物理题和数学题各一题,让每位同学自由选择一道题进行解答\(.\)选题情况如下表:\((\)单位:人\()\)

              \((1)\)在犯错误的概率不超过\(1\%\)是条件下,能否判断高一学生对物理和数学的学习与性别有关?
              \((2)\)现从选择做物理题的\(8\)名女生中任意选取两人,对题目的解答情况进行全程研究,记甲、乙两女生被抽到的人数为\(x\),求\(x\)的分布列和数学期望.
              \((3)\)以上表中女同学选做物理题的频率作为概率,从高一\(1500\)名女同学中随机选\(6\)名女同学,记\(6\)名女同学选做物理题的人数为\(x\),求\(x\)的数学期望\(E(x)\)和方差\(D(x)\).















            • 4.

              某食品集团生产的火腿按行业生产标准分成\(8\)个等级,等级系数\(X\)依次为\(1\),\(2\),\(3\),\(\cdots ,8,\)其中\(X\geqslant 5\)为标准\(A\),\(X\geqslant 3\)为标准\(B.\)已知甲车间执行标准\(A\),乙车间执行标准\(B\)生产该产品,且两个车间的产品都符合相应的执行标准.

              \((\)Ⅰ\()\)已知甲车间的等级系数\({{X}_{1}}\)的概率分布列如下表,若\({{X}_{1}}\)的数学期望\(E({{X}_{1}})=6.4\),求\(a,b\)的值;

              \({{X}_{1}}\)

              \(5\)

              \(6\)

              \(7\)

              \(8\)

              \(P\)

              \(0.2\)

              \(a\)

              \(b\)

              \(0.1\)


              \((\)Ⅱ\()\)为了分析乙车间的等级系数\({{X}_{2}}\),从该车间生产的火腿中随机的抽取\(30\)根,相应的等级系数组成一个样本如下:

              \(\begin{matrix} 3 & 5 & 3 & 3 & 8 & 5 & 5 & 6 & 3 & 4 \\ 6 & 3 & 4 & 7 & 5 & 3 & 4 & 8 & 5 & 3 \\ 8 & 3 & 4 & 3 & 4 & 4 & 7 & 5 & 6 & 7 \\\end{matrix}\)

              用该样本的频率分布估计总体,将频率视为概率求等级系数\({{X}_{2}}\)的概率分布列和均值;

              \((\)Ⅲ\()\)从乙车间中随机抽取\(5\)根火腿,利用\((\)Ⅱ\()\)的结果推断恰好有三根火腿能达到标准\(A\)的概率.

            • 5.

              某工厂甲、乙两条生产线生产的一批电子元件,其质量按测试指标划分为:指标大于或等于\(70\)为合格品,小于\(70\)为次品\(.\)现随机从这批元件中抽取\(120\)件元件进行检测,检测结果如下表

              测试指标

              \(\left[ 50,60 \right) \)

              \(\left[ 60,70 \right) \)

              \(\left[ 70,80 \right) \)

              \(\left[ 80,90 \right) \)

              \(\left[ 90,100 \right]\)

              数量\((\)件\()\)

              \(8\)

              \(22\)

              \(45\)

              \(37\)

              \(8\)

              \((1)\)试估计生产一件电子元件是合格品的概率;

              \((2)\)已知生产一件电子元件,若是合格品可获利\(400\)元,若是次品则亏损\(50\)元\(.\)记\(X\)为生产\(4\)件电子元件所获得的总利润,求\(X\)的分布列和期望;

              \((3)\)根据下面\(2×2\)列联表判断该企业生产的这种产品的质量指标值与甲、乙两套设备的选择是否有关。

               

              甲生产线

              乙生产线

              合计

              合格品

              \(48\)

              \(42\)

              \(90\)

              不合格品

              \(22\)

              \(8\)

              \(30\)

              合计

              \(70\)

              \(50\)

              \(120\)

              附:\({{K}^{2}}=\dfrac{n{{(ad-bc)}^{2}}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}\)

            • 6. 某安全生产监督部门对\(5\)家小型煤矿进行安全检查\((\)简称安检\().\)若安检不合格,则必须进行整改\(.\)若整改后经复查仍不合格,则强行关闭\(.\)设每家煤矿安检是否合格是相互独立的,且每家煤矿整改前安检合格的概率是\(0.5\),整改后安检合格的概率是\(0.8\),计算\((\)结果精确到\(0.01)\):
              \((\)Ⅰ\()\)恰好有两家煤矿必须整改的概率;
              \((\)Ⅱ\()\)平均有多少家煤矿必须整改;
              \((\)Ⅲ\()\)至少关闭一家煤矿的概率.
            • 7.

              近年来我国电子商务行业发展迅猛,\(2017\)年双\(11\)全天交易额达到\(1 682\)亿元,为规范和评估该行业的情况,相关管理部门制定出针对电商的商品和服务的评价体系\(.\)现从评价系统中选出\(200\)次成功交易,并对其评价进行评价,对商品的好评率为\(0.6\),对服务的好评率为\(0.75\),其中对商品和服务都做出好评的交易为\(80\)次.

              \((1)\)完成关于商品和服务评价的\(2×2\)列联表,判断能否在犯错误的概率不超过\(0.001\)的前提下,认为商品好评与服务好评有关\(?\)


              \((2)\)若将频率视为概率,某人在该购物平台上进行的\(3\)次购物中,设对商品和服务全为好评的次数为随机变量\(X:\)

              \(①\) 求对商品和服务全为好评的次数\(X\)的分布列\(;\)

              \(②\) 求\(X\)的数学期望和方差.

              附:临界值表:

              \(P(K^{2}\geqslant k)\)

              \(0.10\)

              \(0.05\)

              \(0.025\)

              \(0.010\)

              \(0.005\)

              \(0.001\)

              \(k\)

              \(2.706\)

              \(3.841\)

              \(5.024\)

              \(6.635\)

              \(7.879\)

              \(10.828\)


              \(K^{2}\)的观测值:\(K^{2}=\dfrac{n\mathrm{(}{ad}\mathrm{{-}}{bc}\mathrm{)}^{2}}{\mathrm{(}a{+}b\mathrm{)(}c{+}d\mathrm{)(}a{+}c\mathrm{)(}b{+}d\mathrm{)}}(\)其中\(n=a+b+c+d)\)


            • 8. 近年来“双十一”已成为中国电子商务行业的年度盛事,并且逐渐影响到国际电子商务行业\({.}\)某商家为了准备\(2018\)年双十一的广告策略,随机调查\(1000\)名淘宝客户在\(2017\)年双十一前后\(10\)天内网购所花时间,并将调查结果绘制成如图所示的频率分布直方图.

              由频率分布直方图可以认为,这\(10\)天网购所花的时间\(T\)近似服从\(N(\mu{,}\sigma^{2})\),其中\(\mu\)用样本平均值代替,\(\sigma^{2}{=}0{.}24\).
              \((\)Ⅰ\()\)计算样本的平均值\(\mu\),并利用该正态分布求\(P(1{.}51{ < }T{ < }2{.}49)\).
              \((\)Ⅱ\()\)利用由样本统计获得的正态分布估计整体,将这\(10\)天网购所花时间在\((2{,}2{.}98)\)小时内的人定义为目标客户,对目标客户发送广告提醒\({.}\)现若随机抽取\(10000\)名淘宝客户,记\(X\)为这\(10000\)人中目标客户的人数.
              \((i)\)求\(EX\);
              \(({ii})\)问:\(10000\)人中目标客户的人数\(X\)为何值的概率最大?
              附:若随机变量\(Z\)服从正态分布\(N(\mu{,}\sigma^{2})\),则\(P(\mu{-}\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}\sigma){=}0{.}6826\),\(P(\mu{-}2\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}2\sigma){=}0{.}9544\),\(P(\mu{-}3\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}3\sigma){=}0{.}9974\),\(\sqrt{0{.}24}{≈}0{.}49\).
            • 9.

              甲乙两个生物小组分别独立开展对某生物离开恒温箱的成活情况进行研究,每次试验一个生物,甲组能使生物成活的概率为,乙组能使生物成活的概率为,假定试验后生物成活,则称该试验成功,如果生物不成活,则称该次试验是失败的.

              \((1)\)甲小组做了三次试验,求至少两次试验成功的概率.

              \((2)\)如果乙小组成功了\(4\)次才停止试验,求乙小组第四次成功前共有三次失败,且恰有两次连续失败的概率.

              \((3)\)若甲乙两小组各进行\(2\)次试验,设试验成功的总次数为,求的数学期望.

            • 10.

              一家面包房根据以往某种面包的销售记录,绘制了日销售量的频率分布表,如下:



              日销量

              \([0,50)\)

              \([50,100)\)

              \([100,150)\)

              \([150,200)\)

              \([200,250)\)

              频率

              \(0.15\)

              \(0.25\)

              \(0.3\)

              \(0.2\)

              \(0.1\)



              将日销售量落入各组的频率视为概率,并假设每天的销售量相互独立.

              \((1)\)求在未来连续\(3\)天里,有\(2\)天的日销售量都不低于\(100\)个且另\(1\)天的日销售量低于\(50\)个的概率;

              \((2)\)用\(X\)表示在未来\(3\)天里日销售量不低于\(100\)个的天数,求随机变量\(X\)的分布列,期望\(E\)\((\)\(X\)\()\)及方差\(D\)\((\)\(X\)\().\)

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