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  • 1. (2024高二下·嘉兴期中)  设随机变量的分布列如表所示,则下列选项中正确的为(    )

    0

    1

    2

    3

    A . B . C . D .
  • 1. (2024高二下·嘉兴期中)  为落实“坚持五育并举,全面发展素质教育,强化体育锻炼”的精神,某高中学校鼓励学生自发组织各项体育比赛活动.甲、乙两名同学利用课余时间进行乒乓球比赛.规定:每局比赛中获胜方记1分,失败方记0分,没有平局.首先获得5分者获胜,比赛结束.假设每局比赛甲获胜的概率都是
    1. (1) 求比赛结束时恰好打了6局甲获胜的概率;
    2. (2) 若甲以的比分领先,记X表示到结束比赛时还需要比赛的局数,求X的分布列.
  • 1. (2024·衡阳模拟) 某电竞平台开发了两款训练手脑协同能力的游戏,款游戏规则是:五关竞击有奖闯关,每位玩家上一关通过才能进入下一关,上一关没有通过则不能进入下一关,且每关第一次没有通过都有再挑战一次的机会,两次均未通过,则闯关失败,各关和同一关的两次挑战能否通过相互独立,竞击的五关分别依据其难度赋分.款游戏规则是:共设计了 , 且关,每位玩家都有次闯关机会,每关闯关成功的概率为 , 不成功的概率为 , 每关闯关成功与否相互独立;第1次闯关时,若闯关成功则得10分,否则得5分.从第2次闯关开始,若闯关成功则获得上一次闯关得分的两倍,否则得5分.电竞游戏玩家甲先后玩两款游戏.
    1. (1) 电竞游戏玩家甲玩款游戏,若第一关通过的概率为 , 第二关通过的概率为 , 求甲可以进入第三关的概率;
    2. (2) 电竞游戏玩家甲玩款游戏,记玩家甲第次闯关获得的分数为 , 求关于的解析式,并求的值.(精确到0.1,参考数据:.)
  • 1. (2024高二下·东莞期中) 已知某地市场上供应的灯泡中,甲厂产品占70%,乙厂产品占30%,甲厂产品的合格率是90%,乙厂产品的合格率是80%,则从该地市场上买到一个合格灯泡的概率是( )
    A . 0.63 B . 0.24 C . 0.87 D . 0.21
  • 1. (2024高二下·东莞期中) 随机变量的分布列如表:则(    )

    -1

    0

    1

    0.3

    0.5

    c

    A . 0.2 B . 0.3 C . 0.5 D . 0.6
  • 1. (2024高二下·东莞期中)  甲乙两家快递公司的“快递小哥”的日工资方案如下:甲公司规定底薪70元,每单奖励1元;乙公司规定底薪100元,每日前45单无奖励,超过45单的部分每单奖励6元.
    1. (1) 设甲、乙两家快递公司的“快递小哥”日工资分别为(单位:元)与送货单数(单位:单,)的函数关系式分别为 , 求的解析式.
    2. (2) 假设同一公司的“快递小哥”的日送货单数相同,现从两家公司各随机抽取一名“快递小歌,并记录其100天的送货单数,得到如下条形图:

      若将频率视为概率,回答下列问题:

      ①记乙快递公司的“快递小哥”日工资为元,求的分布列和数学期望;

      ②小赵打算到两家公司中的一家应聘“快递小哥”的工作,如果仅从日工资的角度考虑,请你利用所学的统计知识为他进行选择,并说明理由.

  • 1. (2024高二下·东莞期中)  某学校的高二年级有5名数学老师,其中男老师3人,女老师2人.
    1. (1) 如果任选3人参加校级技能大赛,所选3人中女老师人数为 , 求的分布列;
    2. (2) 如果依次抽取2人参加市级技能大赛,求在第1次抽到男老师的条件下,第2次抽到也是男老师的概率.
  • 1. (2024高三下·成都模拟) 小敏打开计算机时,忘记了开机密码的前两位,只记得第一位是中的一个字母,第二位是1,2,3,4,5中的一个数字,则小敏输入一次密码能够成功开机的概率是(     )
    A . B . C . D .
  • 1. (2024高三下·成都模拟) 为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸(单位:cm).根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布.

    附:若随机变量Z服从正态分布 , 则.

    1. (1) 假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在之外的零件数,求及X的数学期望;
    2. (2) 一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.

      (ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;

      (ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:

      9.95

      10.12

      9.96

      9.96

      10.01

      9.92

      9.98

      10.04

      10.26

      9.91

      10.13

      10.02

      9.22

      10.04

      10.05

      9.95

      经计算得 , 其中xi为抽取的第i个零件的尺寸,.

      用样本平均数作为μ的估计值 , 用样本标准差s作为σ的估计值 , 利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).

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