| 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 |
分析 (1)通过P(X=0)可求出P(X≥1)=1-P(X=0)=0.0408,利用二项分布的期望公式计算可得结论;
(2)(ⅰ)由(1)及知落在(μ-3σ,μ+3σ)之外为小概率事件可知该监控生产过程方法合理;
(ⅱ)通过样本平均数$\overline{x}$、样本标准差s估计$\hat μ$、$\hat σ$可知($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)=(9.334,10.606),进而需剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据9.22,利用公式计算即得结论.
解答 解:(1)由题可知尺寸落在(μ-3σ,μ+3σ)之内的概率为0.9974,
则落在(μ-3σ,μ+3σ)之外的概率为1-0.9974=0.0026,
因为P(X=0)=${C}_{16}^{0}$×(1-0.9974)0×0.997416≈0.9592,
所以P(X≥1)=1-P(X=0)=0.0408,
又因为X~B(16,0.0026),
所以E(X)=16×0.0026=0.0416;
(2)(ⅰ)如果生产状态正常,一个零件尺寸在($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的概率只有0.0026,一天内抽取的16个零件中,出现尺寸在($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的零件的概率只有0.0408,发生的概率很小.因此一旦发生这种状况,就有理由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,可见上述监控生产过程的方法是合理的.
(ⅱ)由$\overline{x}$=9.97,s≈0.212,得μ的估计值为$\hat μ$=9.97,σ的估计值为$\hat σ$=0.212,由样本数据可以看出一个
零件的尺寸在($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外,因此需对当天的生产过程进行检查.
剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据9.22,剩下的数据的平均数为
$\frac{1}{15}$(16×9.97-9.22)=10.02,
因此μ的估计值为10.02.
$\sum_{i=1}^{16}{x_i}$2=16×0.2122+16×9.972≈1591.134,
剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据9.22,剩下的数据的样本方差为
$\frac{1}{15}$(1591.134-9.222-15×10.022)≈0.008,
因此σ的估计值为$\sqrt{0.008}$≈0.09.
点评 本题考查正态分布,考查二项分布,考查方差、标准差,考查概率的计算,考查运算求解能力,注意解题方法的积累,属于中档题.
科目:高中数学 来源: 题型:解答题
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科目:高中数学 来源: 题型:选择题
| A. | I1<I2<I3 | B. | I1<I3<I2 | C. | I3<I1<I2 | D. | I2<I1<I3 |
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科目:高中数学 来源: 题型:填空题
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科目:高中数学 来源: 题型:选择题
| A. | (1,2) | B. | (1,2] | C. | (-2,1) | D. | [-2,1) |
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科目:高中数学 来源: 题型:选择题
| A. | $\frac{5}{18}$ | B. | $\frac{4}{9}$ | C. | $\frac{5}{9}$ | D. | $\frac{7}{9}$ |
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科目:高中数学 来源: 题型:选择题
| A. | $\frac{{x}^{2}}{4}-\frac{{y}^{2}}{4}$=1 | B. | $\frac{{x}^{2}}{8}-\frac{{y}^{2}}{8}$=1 | C. | $\frac{{x}^{2}}{4}-\frac{{y}^{2}}{8}$=1 | D. | $\frac{{x}^{2}}{8}-\frac{{y}^{2}}{4}$=1 |
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科目:高中数学 来源: 题型:填空题
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