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          50条信息

            • 1.

              已知\(ξ\)服从正态分布\(N(1,σ^{2})\),\(a∈R\),若\(P(ξ > a)=0.5\),则\(a=\)

              A.\(\dfrac{1}{2}\)
              B.\(1\)
              C.\(-\dfrac{1}{2}\)
              D.\(-1\)
            • 2. 在某项测量中,测量结果\(X\)服从正态分布\(N(1,σ^{2})(σ > 0)\),若\(X\)在\((0,2)\)内取值的概率为\(0.8\),则\(X\)在\([0,+∞)\)内取值的概率为\((\)  \()\)
              A.\(0.9\)
              B.\(0.8\)
              C.\(0.3\)
              D.\(0.1\)
            • 3.

              某食品店为了了解气温对销售量的影响,随机记录了该店\(1\)月份中\(5\)天的日销售量\(y(\)单位:千克\()\)与该地当日最低气温\(x(\)单位:\({{ }}^{{∘}}C)\)的数据,如下表:

              \(x\)

              \(2\)

              \(5\)

              \(8\)

              \(9\)

              \(11\)

              \(y\)

              \(12\)

              \(10\)

              \(8\)

              \(8\)

              \(7\)

              \((1)\)求出\(y\)与\(x\)的回归方程\(\hat{y}{=}\hat{b}x{+}\hat{a}\);
              \((2)\)判断\(y\)与\(x\)之间是正相关还是负相关;若该地\(1\)月份某天的最低气温为\(6^{{∘}}C\),请用所求回归方程预测该店当日的销售量;
              \((3)\)设该地\(1\)月份的日最低气温\(X{~}N(\mu{,}\sigma^{2})\),其中\(\mu\)近似为样本平均数\(\overset{{.}}{x}\),\(\sigma^{2}\)近似为样本方差\(s^{2}\),求\(P(3{.}8{ < }X{ < }13{.}4)\).
              附:\({①}\)回归方程\(\hat{y}{=}\hat{b}x{+}\hat{a}\)中,\(\hat{b}{=}\dfrac{\sum_{i{=}1}^{n}(x_{i}y_{i}){-}n\overset{{.}}{x\overset{{.}}{y}}}{\sum_{i{=}1}^{n}x_{i}^{2}{-}n(\overset{{.}}{x})^{2}}\),\(\hat{a}{=}\overset{{.}}{y}{-}\hat{b}\overset{{.}}{x}\).
              \({②}\sqrt{10}{≈}3{.}2\),\(\sqrt{3{.}2}{≈}1{.}8{.}\)若\(X{~}N(\mu{,}\sigma^{2})\),则\(P(\mu{-}\sigma{ < }X{ < }\mu{+}\sigma){=}0{.}6826\),\(P(\mu{-}2\sigma{ < }X{ < }\mu{+}2\sigma){=}0{.}9544\).
            • 4.

              已知随机变量\(X\)服从正态分布\(N(0,σ^{2})\),若\(P(X > 2)=0.023\),则\(P(-2\leqslant X\leqslant 2)=(\)  \()\)

              A.\(0.477\) 
              B.\(0.625\)
              C.\(0.954\) 
              D.\(0.977\)
            • 5.

              已知随机变量\(X\)服从正态分布\(N(2,σ^{2})\),其正态分布密度曲线为函数\(f(x)\)的图象,且\(∫_{0}^{2} f(x)dx=\dfrac{1}{3} \),则\(P(x > 4)=(\)  \()\)

              A.\(\dfrac{1}{6} \)
              B.\(\dfrac{1}{4} \)
              C.\(\dfrac{1}{3} \)
              D.\(\dfrac{1}{2} \)
            • 6. 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\(P(\mu{-}\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}\sigma){=}0{.}6826\),\(P(\mu{-}2\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}2\sigma){=}0{.}9544\),\(P(\mu{-}3\sigma{ < }Z{ < }\mu{+}3\sigma){=}0{.}9974\),\(\sqrt{0{.}24}{≈}0{.}49\).
            • 7.

              某次数学考试的成绩\(x\)服从正态分布,其密度函数为\(f(x)=\dfrac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{{e}^{-\frac{{{(x-\mu )}^{2}}}{2{{\sigma }^{2}}}}},\)密度曲线如下图,已知该校学生总数是\(10000\)人,则成绩位于\((65,85]\)的人数约是______\((P|X-μ| < δ)=0.6826,P(|X-μ| < 2δ)=0.9544,P(|X-μ| < 3δ)=0.99974 \)

            • 8.

              正态分布中的参数\(μ\)和\(σ\)完全确定了正态分布,参数\(μ\)是正态分布的均值,\(σ\)是正态分布的标准差\(.\)(    )

              A.正确
              B.错误
            • 9. 已知随机变量\(X\)服从正态分布\(N(1,σ^{2})\),\(P(x\leqslant 2)=0.72\),则\(P(x\leqslant 0)=\) ______ .
            • 10.
              已知随机变量\(ξ\)服从正态分布\(N(1,σ^{2})\),若\(P(ξ > 2)=0.15\),则\(P(0\leqslant ξ\leqslant 1)=(\)  \()\)
              A.\(0.85\)
              B.\(0.70\)
              C.\(0.35\)
              D.\(0.15\)
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