高考数学讲义统计.板块五.独立性检验.教师版

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1、 1 一随机抽样 1随机抽样：满足每个个体被抽到的机会是均等的抽样，共有三种经常采用的随机抽样方 法： 简单随机抽样：从元素个数为N的总体中不放回地抽取容量为n的样本，如果每一次抽 取时总体中的各个个体有相同的可能性被抽到，这种抽样方法叫做简单随机抽样 抽出办法：抽签法：用纸片或小球分别标号后抽签的方法 随机数表法：随机数表是使用计算器或计算机的应用程序生成随机数的功能生成的一张 数表表中每一位置出现各个数字的可能性相同 随机数表法是对样本进行编号后， 按照一定的规律从随机数表中读数， 并取出相应的样本的 方法 简单随机抽样是最简单、最基本的抽样方法 系统抽样：将总体分成均衡的若干部分，然后按

2、照预先制定的规则，从每一部分抽取一个 个体，得到所需要的样本的抽样方法 抽出办法：从元素个数为N的总体中抽取容量为n的样本，如果总体容量能被样本容量整 除，设 N k n ，先对总体进行编号，号码从1到N，再从数字1到k中随机抽取一个数s作 为起始数，然后顺次抽取第2(1)sksksnk， ，个数，这样就得到容量为n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 系统抽样适用于大规模的抽样调查，由于抽样间隔相等，又被称为等距抽样 分层抽样：当总体有明显差别的几部分组成时，要反映总体情况，常采用分层抽样，使 总体中各个个体按某种特征分成若干个互不

3、重叠的几部分，每一部分叫做层，在各层中按 层在总体中所占比例进行简单随机抽样，这种抽样方法叫做分层抽样 分层抽样的样本具有较强的代表性，而且各层抽样时，可灵活选用不同的抽样方法， 应用广泛 2简单随机抽样必须具备下列特点： 简单随机抽样要求被抽取的样本的总体个数N是有限的 简单随机样本数n小于等于样本总体的个数N 简单随机样本是从总体中逐个抽取的 简单随机抽样是一种不放回的抽样 简单随机抽样的每个个体入样的可能性均为 n N 3系统抽样时，当总体个数N恰好是样本容量n的整数倍时，取 N k n ； 若 N n 不是整数时，先从总体中随机地剔除几个个体，使得总体中剩余的个体数能被样本容 知识内容

4、 板块五.独立性检验 2 量n整除因为每个个体被剔除的机会相等，因而整个抽样过程中每个个体被抽取的机会仍 然相等，为 N n 二频率直方图 列出样本数据的频率分布表和频率分布直方图的步骤： 计算极差：找出数据的最大值与最小值，计算它们的差； 决定组距与组数：取组距，用 极差 组距 决定组数； 决定分点：决定起点，进行分组； 列频率分布直方图：对落入各小组的数据累计，算出各小数的频数，除以样本容量，得 到各小组的频率 绘制频率分布直方图：以数据的值为横坐标，以 频率 组距 的值为纵坐标绘制直方图， 知小长方形的面积组距频率 组距 频率 频率分布折线图： 将频率分布直方图各个长方形上边的中点用线段

5、连接起来， 就得到频率分 布折线图，一般把折线图画成与横轴相连，所以横轴左右两端点没有实际意义 总体密度曲线：样本容量不断增大时，所分组数不断增加，分组的组距不断缩小，频率分布 直方图可以用一条光滑曲线( )yf x来描绘，这条光滑曲线就叫做总体密度曲线总体密度 曲线精确地反映了一个总体在各个区域内取值的规律 三茎叶图 制作茎叶图的步骤： 将数据分为“茎”、“叶”两部分； 将最大茎与最小茎之间的数字按大小顺序排成一列，并画上竖线作为分隔线； 将各个数据的“叶”在分界线的一侧对应茎处同行列出 四统计数据的数字特征 用样本平均数估计总体平均数；用样本标准差估计总体标准差 数据的离散程序可以用极差、

6、方差或标准差来描述 极差又叫全距，是一组数据的最大值和最小值之差，反映一组数据的变动幅度； 样本方差描述了一组数据平均数波动的大小，样本的标准差是方差的算术平方根 一般地，设样本的元素为 12n xxx， ， ，样本的平均数为x， 定义样本方差为 222 212 ()()() n xxxxxx s n ， 样本标准差 222 12 ()()() n xxxxxx s n 简化公式： 22222 12 1 () n sxxxnx n 五独立性检验 1两个变量之间的关系； 常见的有两类：一类是确定性的函数关系；另一类是变量间存在关系，但又不具备函数关系 所要求的确定性，它们的关系是带有一定随机性的

7、当一个变量取值一定时，另一个变量的 取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系 2散点图：将样本中的n个数据点()(1 2) ii xyin， ， ，描在平面直角坐标系中，就得到 了散点图 3 散点图形象地反映了各个数据的密切程度， 根据散点图的分布趋势可以直观地判断分析两个 变量的关系 3如果当一个变量的值变大时，另一个变量的值也在变大，则这种相关称为正相关；此时， 散点图中的点在从左下角到右上角的区域 反之，一个变量的值变大时，另一个变量的值由大变小，这种相关称为负相关此时，散点 图中的点在从左上角到右下角的区域 散点图可以判断两个变量之间有没有相关关系 4统计假设：如果事件A与B

8、独立，这时应该有()( ) ( )P ABP A P B，用字母 0 H表示此式， 即 0: ()( ) ( )HP ABP A P B，称之为统计假设 5 2 （读作“卡方”）统计量： 统计学中有一个非常有用的统计量，它的表达式为 2 211221221 1212 ()n n nn n n n n n ，用它的大小可以 用来决定是否拒绝原来的统计假设 0 H如果 2 的值较大，就拒绝 0 H，即认为A与B是有 关的 2 统计量的两个临界值：3.841、6.635；当 2 3.841时，有95%的把握说事件A与B有 关；当 2 6.635时，有99%的把握说事件A与B有关；当 2 3.841时

9、，认为事件A与B 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： 0 H；列出22联表；计算 2 统计量；查对临界值表， 作出判断 2几个临界值： 222 ()0.10(3.841)0.05(6.635)0.01PPP2.706， 22联表的独立性检验： 如果对于某个群体有两种状态，对于每种状态又有两个情况，这样排成一张22的表，如 下： 状态B 状态B 合计 状态A 11 n 12 n 1 n 状态A 21 n 22 n 2 n 1 n

10、 2 n n 如果有调查得来的四个数据 11122122 nnnn， 并希望根据这样的4个数据来检验上述的两种 状态A与B是否有关，就称之为22联表的独立性检验 六回归分析 1回归分析：对于具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫做回归分析，即回归分 析就是寻找相关关系中这种非确定关系的某种确定性 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： y abx，称为变量Y对变量x的回归直线方程，其中a b，叫做回归 系数 y 是为了区分Y的实际值y，当x取值 i x时，变量Y的相应观察值为

11、i y，而直线上对应于 i x 的纵坐标是i i yabx 设x Y，的一组观察值为() ii xy，1 2in ， ， ，且回归直线方程为 y abx， 4 当x取值 i x时，Y的相应观察值为 i y，差 ( 1 2) ii yy in ， ， ，刻画了实际观察值 i y与回归 直线上相应点的纵坐标之间的偏离程度，称这些值为离差 我们希望这n个离差构成的总离差越小越好，这样才能使所找的直线很贴近已知点 记 2 1 () n ii i Qyabx ，回归直线就是所有直线中Q取最小值的那条 这种使“离差平方和为最小”的方法，叫做最小二乘法 用最小二乘法求回归系数a b，有如下的公式： 1 22

12、 1 n ii i n i i x ynxy b xnx ， a ybx，其中a b，上方加“”，表示是由观察值按最小二乘法求得的 回归系数 3线性回归模型：将用于估计y值的线性函数abx作为确定性函数；y的实际值与估计 值之间的误差记为，称之为随机误差；将yabx称为线性回归模型 产生随机误差的主要原因有： 所用的确定性函数不恰当即模型近似引起的误差； 忽略了某些因素的影响，通常这些影响都比较小； 由于测量工具等原因，存在观测误差 4线性回归系数的最佳估计值： 利用最小二乘法可以得到 a b，的计算公式为 11 222 11 ()() ()( ) nn iiii ii nn ii ii xx

13、 yyx ynxy b xxxn x ， a ybx，其中 1 1 n i i xx n ， 1 1 n i i yy n 由此得到的直线yabx就称为回归直线，此直线方程即为线性回归方程其中 a ，b分 别为a，b的估计值， a 称为回归截距，b称为回归系数， y 称为回归值 5相关系数： 11 222222 1111 ()() ()()( ) )( ) ) nn iiii ii nnnn iiii iiii xx yyx ynxy r xxyyxn xyn y 6相关系数r的性质： | |1r ； | | r越接近于 1，xy，的线性相关程度越强； | | r越接近于 0，xy，的线性相关

14、程度越弱 可见，一条回归直线有多大的预测功能，和变量间的相关系数密切相关 7转化思想： 根据专业知识或散点图，对某些特殊的非线性关系，选择适当的变量代换，把非线性方程转 化为线性回归方程，从而确定未知参数 8一些备案 回归 （regression） 一词的来历： “回归”这个词英国统计学家 Francils Galton 提出来的 1889 年，他在研究祖先与后代的身高之间的关系时发现，身材较高的父母，他们的孩子也较高， 但这些孩子的平均身高并没有他们父母的平均身高高； 身材较矮的父母， 他们的孩子也较矮， 但这些孩子的平均身高却比他们父母的平均身高高 Galton 把这种后代的身高向中间值靠

15、近 的趋势称为“回归现象”后来，人们把由一个变量的变化去推测另一个变量的变化的方法称 为回归分析 5 回归系数的推导过程： 22222 ()222 iiiiiiii Qyabxyaynabx yabxbx 2222 2 ()2 iiiiii naa bxybxbx yy ， 把上式看成a的二次函数， 2 a的系数0n ， 因此当 2() 2 iiii bxyybx a nn 时取最小值 同理， 把Q的展开式按b的降幂排列， 看成b的二次函数， 当 2 iii i x yax b x 时取最小值 解得： 1 2 22 1 ()() () n ii ii i n i i i x ynxy xxyy

16、 b xx xnx ，aybx， 其中 1 i yy n ， 1 i xx n 是样本平均数 9 对相关系数r进行相关性检验的步骤： 提出统计假设 0 H：变量xy，不具有线性相关关系； 如果以95%的把握作出推断，那么可以根据10.950.05与2n （n是样本容量）在相 关性检验的临界值表中查出一个r的临界值 0.05 r（其中10.950.05称为检验水平） ； 计算样本相关系数r； 作出统计推断：若 0.05 |rr，则否定 0 H，表明有95%的把握认为变量y与x之间具有线 性相关关系；若 0.05 |rr，则没有理由拒绝 0 H，即就目前数据而言，没有充分理由认为变 量y与x之间具

17、有线性相关关系 说明： 对相关系数r进行显著性检验，一般取检验水平0.05，即可靠程度为95% 这里的r指的是线性相关系数，r的绝对值很小，只是说明线性相关程度低，不一定不相 关，可能是非线性相关的某种关系 这里的r是对抽样数据而言的有时即使| | 1r ，两者也不一定是线性相关的故在统计 分析时，不能就数据论数据，要结合实际情况进行合理解释 题型一 独立性检验 【例1】 对变量X与Y的卡方统计量 2 的值，说法正确的是（ ） A 2 越大，“X与Y有关系”可信程度越小； B 2 越小，“X与Y有关系”可信程度越小； C 2 越接近 0，“X与Y无关”程度越小； D 2 越大，“X与Y无关”程

18、度越大 【考点】独立性检验 【难度】1 星 【题型】选择 【关键词】无 【解析】无 【答案】B； 典例分析 6 【例2】 若由一个22列联表中的数据计算得 2 4.013， 那么有 把握认为两个 变量有关系 【考点】独立性检验 【难度】1 星 【题型】填空 【关键词】无 【解析】略 【答案】95%； 【例3】 若由一个22列联表中的数据计算得 2 4395 .， 那么确认两个变量有关系的把握 性有（ ） A90% B95% C99% D99.5% 【考点】独立性检验 【难度】1 星 【题型】选择 【关键词】无 【解析】略 【答案】B； 【例4】 提出统计假设 0 H，计算出 2 的值，则拒绝

19、0 H的是（ ） A 2 7.331 B 2 2.9 C 2 0.8 D 2 1.9 【考点】独立性检验 【难度】1 星 【题型】选择 【关键词】无 【解析】略 【答案】A； 【例5】 给出假设 0 H，下列结论中不能接受 0 H的是（ ） A 2 2.535 B 2 7.723 C 2 10.321 D 2 20.125 【考点】独立性检验 【难度】1 星 【题型】选择 【关键词】无 【解析】略 【答案】A； 【例6】 某高校食堂随机调查了一些学生是否因距离远近而选择食堂就餐的情况， 经计算得 到 2 4.932所以判定距离远近与选择食堂有关系，那么这种判断出错的可能性 为多少？ 【考点】独

20、立性检验 【难度】1 星 7 【题型】解答 【关键词】无 【解析】因为 2 3.841，所以出错的可能性为5% 【答案】5%； 【例7】 某班主任对全班 50 名学生进行了作业量的调查，数据如下表： 认为作业量大 认为作业量不大 总计 男生 18 9 27 女生 8 15 23 总计 26 24 50 则学生的性别与作业量的大小有关系的把握大约为（ ） A99% B95% C 90% D无充分根据 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】选择 【关键词】无 【解析】 2 2 50(15 188 9) 5.05853.841 2723 2624 【答案】B； 【例8】 下表中给出了某周内中学

21、生是否喝过酒的随机调查结果， 若要使结论的可靠性不低 于 95%，根据所调查的数据，能否作出该周内中学生是否喝过酒与性别有关的结 论？ 喝过酒 没喝过酒 总计 男生 77 404 481 女生 16 122 138 总计 93 526 619 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略 【答案】提出假设 0 H：该周内中学生是否喝过酒与性别无关 由列联表中的数据，算出 2 1.6366， 当 0 H成立时， 2 3.841的概率约为0.05，而这里 2 1.63663.841， 所以，不能推断出喝酒与性别有关的结论 【例9】 在一次恶劣气候的飞机航程中， 调查了

22、男女乘客在飞机上晕机的情况： 男乘客晕机 的有24人，不晕机的有31人；女乘客晕机的有8人，不晕机的有26人请你根据 所给数据判断是否在恶劣气候飞行中，男人比女人更容易晕机 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 8 【关键词】无 【解析】略 【答案】根据题意，列出列联表如下： 根据公式， 2 2 90(25 2631 8) 4.243 56 34 33 57 ， 因为4.2433.841， 所以我们有95%的把握认为在这次航程中晕机与性别有关， 即 男人比女人更容易晕机 【例10】 为研究不同的给药方式（口服或注射）和药的效果（有效与无效）是否有关，进行 了相应的抽样调查，调查结果

23、如表所示根据所选择的 193 个病人的数据，能否 作出药的效果与给药方式有关的结论？ 有效 无效 合计 口服 58 40 98 注射 64 31 95 合计 122 71 193 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略 【答案】在口服的病人中，有 58 59% 98 的人有效；在注射的病人中，有 64 67% 95 的人有效 从直观上来看， 口服与注射的病人的用药效果的有效率有一定的差异， 能否认为用 药效果与用药方式一定有关呢？下面用独立性检验的方法加以说明 提出假设 0 H：药的效果与给药方式没有关系由列联表中的数据，算出 2 2 193 (58 314

24、0 64) 1.3896 122 71 98 95 ，查表有 2 (2.072)0.15P 当 0 H成立时， 2 1.3896的概率大于15%，这个概率比较大，所以根据目前的 调查数据，不能否定假设 0 H，即不能作出药的效果与给药方式有关的结论 点评：如果观测值 2 2.706，那么就认为没有充分的证据显示两个分类变量有 关系，但也不能作出结论“ 0 H成立”，即两个变量没有关系 晕机 不晕机 合计 男 25 31 56 女 8 26 34 合计 33 57 90 9 【例11】 考察棉花种子经过处理跟生病之间的关系得到如下表数据： 种子处理 种子未处理 合计 得病 32 101 133

25、不得病 61 213 274 合计 93 314 407 根据以上数据，请问种子经过处理跟是否生病有关？ 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略 【答案】统计假设：种子经过处理跟是否生病无关 由列表数据，计算 2 2 407(32 21361 101) 0.16412.706 93 314 133 274 因此基本上认为种子经过处理跟是否生病无关 【例12】 气管炎是一种常见的呼吸道疾病， 医药研究人员对两种中草药治疗慢性气管炎的疗 效进行对比，所得数据如表所示问它们的疗效有无差异（可靠性不低于 99%）？ 有效 无效 合计 复方江剪刀草 184 61 24

26、5 胆黄片 91 9 100 合计 275 70 345 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略 【答案】由列联表中的数据可知，服用复方江剪刀草的患者的有效率为 184 75% 245 ， 服用胆黄片的患者的有效率为 91 91% 100 ，可见，服用复方江剪刀草的患者与服用 胆黄片的患者的有效率存在较大差异下面用 2 进行独立性检验，以确定能有多 大把握作出这一推断 提出假设 0 H：两种中草药的治疗效果没有差异 由列联表中的数据，求得 2 2 345 (184 961 91) 11.098 275 70245 100 当 0 H成立时， 2 10.828

27、的概率约为0.001，而这里 2 11.09810.828 所以我们有99.9%的把握认为：两种药物的疗效有差异 【例13】 在对人们的休闲方式的一次调查中， 共调查了124人， 其中女性70人， 男性54人 女 性中有43人主要的休闲方式是看电视，另外27人主要的休闲方式是运动；男性中 10 有21人主要的休闲方式是看电视，另外33人主要的休闲方式是运动 根据以上数据建立一个22的联表；判断性别与休闲方式是否有关系 【考点】独立性检验 【难度】2 星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略 【答案】22联表为： 看电视 运动 合计 女 43 27 70 男 21 33 54 合计 64 60

28、 124 假设”休闲方式与性别无关”，计算 2 2 124 (43 332721) 6.2013.841 70 54 64 60 ， 所以有理由认为假设”休闲方式与性别无关”是不合理的，有95%的把握认为”休闲 方式与性别有关” 【例14】 为调查某地区老年人是否需要志愿者提供帮助， 用简单随机抽样方法从该地区调查 了 500 位老年人，结果如下： 性别 是否需要志愿者 男 女 需要 40 30 不需要 160 270 估计该地区老年人中，需要志愿者提供帮助的老年人的比例； 能否有99%的把握认为该地区的老年人是否需要志愿者提供帮助与性别有关？ 根据的结论， 能否提出更好的调查方法来估计该地区

29、的老年人中， 需要志愿者 提供帮助的老年人的比例？说明理由. 附： 2 2 () ()()()() n adbc K ab cd ac bd 【考点】独立性检验 【难度】3 星 【题型】解答 【关键词】2010 年，全国高考 【解析】略 【答案】调查的 500 位老年人中有 70 位需要志愿者提供帮助， 因此该地区老年人中，需要帮助的老年人的比例的估算值为 70 14% 500 11 2 2 500 (40 27030 160) 9.967 200 300 70 430 K 由于9.9676.635,所以有99%的把握认为该地区的老年人是否需要帮助与性别 有关 由的结论知，该地区老年人是否需要

30、帮助与性别有关，并且从样本数据能 看出该地区男性老年人与女性老年人中需要帮助的比例有明显差异，因此在调 查时，先确定该地区老年人中男、女的比例，再把老年人分成男、女两层并采 用分层抽样方法比采用简单随机抽样方法更好 【例15】 某校高三年级在一次全年级的大型考试中，数学优秀的有 360 人，非优秀的有 880 人数学成绩优秀和非优秀的学生中，物理、化学、总分也为优秀的人数如下表所 示，则数学成绩优秀与物理、化学、总分也优秀哪个关系较大？ 物理优秀 化学优秀 总分优秀 数学优秀 228 225 267 数学非优秀 143 156 99 【考点】独立性检验 【难度】3 星 【题型】解答 【关键词】

31、无 【解析】略 【答案】列出数学与物理优秀的22列联表如下 物理优秀 物理非优秀 总计 数学优秀 228 132 360 数学非优秀 143 737 880 总计 371 869 1240 由公式计算可得： 2 270.1143 列出数学与化学优秀的22列联表如下 化学优秀 化学非优秀 总计 数学优秀 225 135 360 数学非优秀 156 724 880 总计 381 859 1240 由公式计算可得： 2 240.6112 列出数学与总分优秀的22列联表如下 总分优秀 总分非优秀 总计 数学优秀 267 93 360 数学非优秀 99 781 880 总计 366 874 1240 由

32、公式计算可得： 2 2486.1225 综上可知， 数学成绩优秀则最大可能总分也优秀， 即数学成绩优秀与总分也优秀关 系较大 12 【例16】 为了比较注射A，B两种药物后产生的皮肤疱疹的面积，选200只家兔做试验，将 这200只家兔随机地分成两组，每组100只，其中一组注射药物A，另一组注射药 物B 甲、乙是200只家兔中的2只，求甲、乙分在不同组的概率； 下表 1 和表 2 分别是注射药物A和B后的试验结果 （疱疹面积单位： 2 mm） 表 1：注射药物A后皮肤疱疹面积的频数分布表 疱疹面积 6065， 6570， 7075， 75 80， 频数 30 40 20 10 表 2：注射药物

33、B 后皮肤疱疹面积的频数分布表 疱疹面积 6065，6570，7075， 75 80， 80 85， 频数 10 25 20 30 15 （）完成下面频率分布直方图，并比较注射两种药物后疱疹面积的中位数大小； 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 O606570758085 频率 组距 疱疹面积 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 O606570758085 频率 组距 疱疹面积 图注射药物A后皮肤疱疹面积的频率分布直方图 图注射药物B后皮肤疱疹面积 的频率分布直方图 （）完成下面22列联表，并回答能否有99

34、.9%的把握认为“注射药物A后的疱 疹面积与注射药物B后的疱疹面积有差异” 表 3： 疱疹面积小于 2 70mm 疱 疹 面 积 不 小 于 2 70mm 合计 注射药物A a b 注射药物B c d 合计 n 附： 2 2 () K ()()()() n adbc ab cd ac bd 2 P Kk 0.100 0.050 0.025 0.010 0.001 k 2.706 3.841 5.024 6.635 10.828 13 【考点】独立性检验 【难度】4 星 【题型】解答 【关键词】2010 年，辽宁高考 【解析】略 【答案】甲、乙两只家兔分在不同组的概率为 99 198 100 2

35、00 2C100 C199 P （i） 频率 组距 疱疹面积 858075706560O 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 O606570758085 频率 组距 疱疹面积 图 1 注射药物A后皮肤疱疹面积的频率分布直方图 图注射药物B后皮肤疱疹 面积的频率分布直方图 可以看出注射药物A后的疱疹面积的中位数在 65 至 70 之间，而注射药物B后 的疱疹面积的中位数在 70 至 75 之间，所以注射药物A后疱疹面积的中位数小 于注射药物B后疱疹面积的中位数 （ii）表

36、3 疱疹面积小于 2 70mm 疱疹面积不小于 2 70mm 合计 注射药物A 70a 30b 100 注射药物B 35c 65d 100 合计 105 95 200n 2 2 200 (70 6535 30) 24.56 100 100 105 95 K 由于 2 10.828K ， 所以99.9%的把握认为“注射药物A后的疱疹面积与注射药物 B后的疱疹面积有差异” 【例17】 某企业有两个分厂生产某种零件，按规定内径尺寸（单位：mm）的值落在 29.9430.06，的零件为优质品从两个分厂生产的零件中个抽出500件，量其内 径尺寸，的结果如下表： 甲厂： 14 分组 29.86 , 29.

37、90) 29.90 , 29.94) 29.94 29.98) ， 29.98 30.02) ， 30.02 30.06) ， 30.06 30.10) ， 30.10 30.14) ， 频数 12 63 86 182 92 61 4 乙厂： 分组 29.86 , 29.90) 29.90 , 29.94) 29.94 29.98) ， 29.98 30.02) ， 30.02 30.06) ， 30.06 30.10) ， 30.10 30.14) ， 频数 29 71 85 159 76 62 18 试分别估计两个分厂生产的零件的优质品率； 由于以上统计数据填下面22列联表， 并问是否有9

38、9%的把握认为“两个分厂生 产的零件的质量有差异” 甲厂 乙厂 合计 优质品 非优质品 合计 附： 22 112212212 1212 0.05 0.01 3.841 pk n n nn n n n n nk ， 【考点】独立性检验 【难度】3 星 【题型】解答 【关键词】2009 年，辽宁高考 【解析】略 【答案】甲厂抽查的产品中有360件优质品， 从而甲厂生产的零件的优质品率估计为 360 72% 500 ； 乙厂抽查的产品中有320件优质品，从而乙厂生产的零件的优质品率估计为 320 64% 500 甲厂 乙厂 合计 优质品 360 320 680 非优质品 140 180 320 合计 500 500 1000 2 2 1000360 180320 140 500 500 680 320 7.356.635， 所以有99%的把握认为“两个分厂生产的零件的质量有差异”