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- 初中衔接知识点
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2020年开始,国家逐步推行全新的高考制度.新高考不再分文理科,采用3+3模式,其中语文、数学、外语三科为必考科目,满分各150分,另外考生还要依据想考取的高校及专业的要求,结合自己的兴趣爱好等因素,在思想政治、历史、地理、物理、化学、生物6门科目中自选3门参加考试(6选3),每科目满分100分.为了应对新高考,某高中从高一年级1000名学生(其中男生550人,女生 450 人)中,采用分层抽样的方法从中抽取
名学生进行调查.
(1)已知抽取的
名学生中含女生45人,求
的值及抽取到的男生人数;
(2)学校计划在高一上学期开设选修中的“物理”和“地理”两个科目,为了了解学生对这两个科目的选课情况,对在(1)的条件下抽取到的
名学生进行问卷调查(假定每名学生在这两个科目中必须选择一个科目且只能选择一个科目),下表是根据调查结果得到的
列联表. 请将列联表补充完整,并判断是否有 99%的把握认为选择科目与性别有关?说明你的理由;
(3)在抽取到的45名女生中按(2)中的选课情况进行分层抽样,从中抽出9名女生,再从这9名女生中抽取4人,设这4人中选择“地理”的人数为
,求
的分布列及期望.
,其中
.

(1)已知抽取的


(2)学校计划在高一上学期开设选修中的“物理”和“地理”两个科目,为了了解学生对这两个科目的选课情况,对在(1)的条件下抽取到的


(3)在抽取到的45名女生中按(2)中的选课情况进行分层抽样,从中抽出9名女生,再从这9名女生中抽取4人,设这4人中选择“地理”的人数为


| 选择“物理” | 选择“地理” | 总计 |
男生 | | 10 | |
女生 | 25 | | |
总计 | | | |


![]() | 0.05 | 0.01 |
![]() | 3.841 | 6.635 |
中央政府为了应对因人口老龄化而造成的劳动力短缺等问题,拟定出台“延迟退休年龄政策”.为了解人们]对“延迟退休年龄政策”的态度,责成人社部进行调研.人社部从网上年龄在15
65岁的人群中随机调查100人,调査数据的频率分布直方图和支持“延迟退休”的人数与年龄的统计结果如下:

(1)由以上统计数据填
列联表,并判断能否在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为以45岁为分界点的不同人群对“延迟退休年龄政策”的支持度有差异;
(2)若以45岁为分界点,从不支持“延迟退休”的人中按分层抽样的方法抽取8人参加某项活动.现从这8人中随机抽2人
①抽到1人是45岁以下时,求抽到的另一人是45岁以上的概率.
②记抽到45岁以上的人数为
,求随机变量
的分布列及数学期望.

年龄 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
支持“延迟退休”的人数 | 15 | 5 | 15 | 28 | 17 |

(1)由以上统计数据填

| 45岁以下 | 45岁以上 | 总计 |
支持 | | | |
不支持 | | | |
总计 | | | |
(2)若以45岁为分界点,从不支持“延迟退休”的人中按分层抽样的方法抽取8人参加某项活动.现从这8人中随机抽2人
①抽到1人是45岁以下时,求抽到的另一人是45岁以上的概率.
②记抽到45岁以上的人数为


某公司生产一种产品,从流水线上随机抽取100件产品,统计其质量指数并绘制频率分布直方图(如图1):

产品的质量指数在
的为三等品,在
的为二等品,在
的为一等品,该产品的三、二、一等品的销售利润分别为每件1.5,3.5,5.5(单位:元),以这100件产品的质量指数位于各区间的频率代替产品的质量指数位于该区间的概率.
(1)求每件产品的平均销售利润;
(2)该公司为了解年营销费用
(单位:万元)对年销售量
(单位:万件)的影响,对近5年的年营销费用
和年销售量
数据做了初步处理,得到的散点图(如图2)及一些统计量的值.
表中
,
,
,
根据散点图判断,
可以作为年销售量
(万件)关于年营销费用
(万元)的回归方程.
(ⅰ)建立
关于
的回归方程;
(ⅱ)用所求的回归方程估计该公司应投入多少营销费,才能使得该产品一年的收益达到最大?(收益=销售利润-营销费用,取
)
参考公式:对于一组数据:
,
,
,
,其回归直线
的斜率和截距的最小乘估计分别为
,

产品的质量指数在



(1)求每件产品的平均销售利润;
(2)该公司为了解年营销费用





![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
16.30 | 24.87 | 0.41 | 1.64 |
表中




根据散点图判断,



(ⅰ)建立


(ⅱ)用所求的回归方程估计该公司应投入多少营销费,才能使得该产品一年的收益达到最大?(收益=销售利润-营销费用,取

参考公式:对于一组数据:







甲、乙两家外卖公司,其送餐员的日工资方案如下:甲公司的底薪
元,每单提成
元;乙公司无底薪,
单以内(含
单)的部分每单提成
元,大于
单的部分每单提成
元,假设同一公司送餐员一天的送餐单数相同,现从两家公司各随机抽取一名送餐员,并分别记录其
天的送餐单数,得到如下频数表:
甲公司送餐员送餐单数频数表

乙公司送餐员送餐单数频数表

(1)若将大于
单的工作日称为“繁忙日”,根据以上频数表能否在犯错误的概率不超过
的前提下认为“繁忙日”与公司有关?
(2)若将频率视为概率,回答下列两个问题:①记乙公司送餐员日工资为
(单位:元),求
的分布列和数学期望;②小王打算到甲、乙两家公司中的一家应聘,你会推荐小王去哪家?为什么?
参考公式和数据:








甲公司送餐员送餐单数频数表

乙公司送餐员送餐单数频数表

(1)若将大于


(2)若将频率视为概率,回答下列两个问题:①记乙公司送餐员日工资为


参考公式和数据:

![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
某基地蔬菜大棚采用无土栽培方式种植各类蔬菜.根据过去50周的资料显示,该基地周光照量
(小时)都在30小时以上,其中不足50小时的有5周,不低于50小时且不超过70小时的有35周,超过70小时的有10周.根据统计,该基地的西红柿增加量
(千克)与使用某种液体肥料的质量
(千克)之间的关系如图所示.

(1)依据上图,是否可用线性回归模型拟合
与
的关系?请计算相关系数
并加以说明(精确到0.01).(若
,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合)
(2)蔬菜大棚对光照要求较大,某光照控制仪商家为该基地提供了部分光照控制仪,但每周光照控制仪运行台数受周光照量
限制,并有如下关系:
若某台光照控制仪运行,则该台光照控制仪周利润为3000元;若某台光照控制仪未运行,则该台光照控制仪周亏损1000元.以频率作为概率,商家欲使周总利润的均值达到最大,应安装光照控制仪多少台?
附:相关系数公式
,
参考数据:
,
.




(1)依据上图,是否可用线性回归模型拟合




(2)蔬菜大棚对光照要求较大,某光照控制仪商家为该基地提供了部分光照控制仪,但每周光照控制仪运行台数受周光照量

周光照量![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
光照控制仪运行台数 | 3 | 2 | 1 |
若某台光照控制仪运行,则该台光照控制仪周利润为3000元;若某台光照控制仪未运行,则该台光照控制仪周亏损1000元.以频率作为概率,商家欲使周总利润的均值达到最大,应安装光照控制仪多少台?
附:相关系数公式

参考数据:


郑州一中社团为调查学生学习围棋的情况,随机抽取了100名学生进行调查.根据调查结果绘制的学生日均学习围棋时间的频率分布直方图:将日均学习围棋时间不低于40分钟的学生称为“围棋迷”.
(1)根据已知条件完成下面的2×2列联表,并据此资料你是否认为“围棋迷”与性别有关?

(2)将上述调查所得到的频率视为概率.现在从该地区大量学生中,采用随机抽样方法每次抽取1名学生,抽取3次,记被抽取的3名学生中的“围棋迷”人数为
.若每次抽取的结果是相互独立的,求
的分布列,期望
附:
,
(1)根据已知条件完成下面的2×2列联表,并据此资料你是否认为“围棋迷”与性别有关?

| 非围棋迷 | 围棋迷 | 合计 |
男 | | | |
女 | | 10 | 55 |
合计 | | | |
(2)将上述调查所得到的频率视为概率.现在从该地区大量学生中,采用随机抽样方法每次抽取1名学生,抽取3次,记被抽取的3名学生中的“围棋迷”人数为


附:

![]() | 0.05 | 0.01 |
![]() | 3.841 | 6.635 |
为了解一款电冰箱的使用时间和市民对这款电冰箱的购买意愿,研究人员对该款电冰箱进行了相应的抽样调查,得到数据的统计图表如下:

(1)根据图中的数据,估计该款电冰箱使用时间的中位数;
(2)完善表中数据,并据此判断是否有
的把握认为“愿意购买该款电冰箱“与“市民年龄”有关;
(3)用频率估计概率,若在该电冰箱的生产线上随机抽取3台,记其中使用时间不低于4年的电冰箱的台数为
,求
的期望.
附:

购买意愿市民年龄 | 不愿意购买该款电冰箱 | 愿意购买该款电冰箱 | 总计 |
40岁以上 | | 600 | 800 |
40岁以下 | 400 | | |
总计 | | 800 | |
(1)根据图中的数据,估计该款电冰箱使用时间的中位数;
(2)完善表中数据,并据此判断是否有

(3)用频率估计概率,若在该电冰箱的生产线上随机抽取3台,记其中使用时间不低于4年的电冰箱的台数为


附:

![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |


(1)从石墨分离石墨烯的一种方法是化学气相沉积法,使石墨升华后附着在材料上再结晶。现在有











| ![]() | ![]() |
成功 | | |
不成功 | | |
(2)研究人员得到石墨烯后,再制作石墨烯发热膜有四个环节:①透明基底及





附:


![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
为发挥体育在核心素养时代的独特育人价值,越来越多的中学已将某些体育项目纳入到学生的必修课程,甚至关系到是否能拿到毕业证.某中学计划在高一年级开设游泳课程,为了解学生对游泳的兴趣,某数学研究性学习小组随机从该校高一年级学生中抽取了100人进行调查,其中男生60人,且抽取的男生中对游泳有兴趣的占
,而抽取的女生中有15人表示对游泳没有兴趣.
(1)试完成下面的
列联表,并判断能否有
的把握认为“对游泳是否有兴趣与性别有关”?
(2)已知在被抽取的女生中有6名高一(1)班的学生,其中3名对游泳有兴趣,现在从这6名学生中随机抽取3人,求至少有2人对游泳有兴趣的概率.
(3)该研究性学习小组在调查中发现,对游泳有兴趣的学生中有部分曾在市级和市级以上游泳比赛中获奖,如下表所示.若从高一(8)班和高一(9)班获奖学生中各随机选取2人进行跟踪调查,记选中的4人中市级以上游泳比赛获奖的人数为
,求随机变量
的分布列及数学期望.


(1)试完成下面的


| 有兴趣 | 没兴趣 | 合计 |
男生 | |||
女生 | |||
合计 |
(2)已知在被抽取的女生中有6名高一(1)班的学生,其中3名对游泳有兴趣,现在从这6名学生中随机抽取3人,求至少有2人对游泳有兴趣的概率.
(3)该研究性学习小组在调查中发现,对游泳有兴趣的学生中有部分曾在市级和市级以上游泳比赛中获奖,如下表所示.若从高一(8)班和高一(9)班获奖学生中各随机选取2人进行跟踪调查,记选中的4人中市级以上游泳比赛获奖的人数为


班级 | 一(1) | 一(2) | 一(3) | 一(4) | 一(5) | 一(6) | 一(7) | 一(8) | 一(9) | 一(10) | … |
市级比赛获奖 人数 | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 2 | … |
市级以上比赛 获奖人数 | 2 | 2 | 1 | 0 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 | 2 | … |
![]() | 0.500 | 0.400 | 0.250 | 0.150 | 0.100 | 0.050 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
![]() | 0.455 | 0.708 | 1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |

“支付宝捐步”已经成为当下最热门的健身方式,为了了解是否使用支付宝捐步与年龄有关,研究人员随机抽取了5000名使用支付宝的人员进行调查,所得情况如下表所示:
(1)由上表数据,能否有99.9%的把握认为是否使用支付宝捐步与年龄有关?
(2)55岁的老王在了解了捐步功能以后开启了自己的捐步计划,可知其在捐步的前5天,捐步的步数与天数呈线性相关.
(i)根据上表数据,建立
关于
的线性回归方程
;
(ii)记由(i)中回归方程得到的预测步数为
,若从5天中任取3天,记
的天数为X,求X的分布列以及数学期望.
附参考公式与数据:
,
;K2=
;
| 50岁以上 | 50岁以下 |
使用支付宝捐步 | 1000 | 1000 |
不使用支付宝捐步 | 2500 | 500 |
(1)由上表数据,能否有99.9%的把握认为是否使用支付宝捐步与年龄有关?
(2)55岁的老王在了解了捐步功能以后开启了自己的捐步计划,可知其在捐步的前5天,捐步的步数与天数呈线性相关.
第x天 | 第1天 | 第2天 | 第3天 | 第4天 | 第5天 |
步数![]() | 4000 | 4200 | 4300 | 5000 | 5500 |
(i)根据上表数据,建立



(ii)记由(i)中回归方程得到的预测步数为


附参考公式与数据:



P(K2≥k0) | 0.100 | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
k0 | 2.706 | 3.841 | 6.635 | 10.828 |