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6.某单位共有10名员工,他们某年的收入如表:
员工编号12345678910
年薪(万元)33.5455.56.577.5850
(Ⅰ)从该单位中任取2人,此2人中年薪收入高于5万的人数记为X,求X的分布列和期望;
(Ⅱ)已知员工年薪收入y与工作年限x成正相关关系,若某员工工作第一年至第四年的年薪如表:
 工作年限 1
 年薪(万元) 3.0 4.2 5.6 7.2
预测该员工第五年的年薪为多少?
附:线性回归方程${\;}_{y}^{-}$=bx+a中细数参考公式和参考数据分别为:
${\;}_{b}^{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{(x}_{i}{-}_{x}^{-})({y}_{i}{-}_{y}^{-})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}{-}_{x}^{-})^{2}}$,${\;}_{a}^{∧}$=${\;}_{y}^{-}$-bx,其中${\;}_{x}^{-}$,${\;}_{y}^{-}$为样本均值.

分析 (Ⅰ)根据题意,随机变量X的可能取值为0,1,2,
计算对应的概率值,写出X的分布列,计算数学期望值;
(Ⅱ)计算平均数,求出回归系数,写出线性回归方程,计算x=5时$\stackrel{∧}{y}$的值即可.

解答 解:(Ⅰ)年薪高于5万的有6人,低于或等于5万的有4人;
所以X的可能取值为0,1,2;
计算P(X=0)=$\frac{{C}_{4}^{2}}{{C}_{10}^{2}}$=$\frac{2}{15}$,P(X=1)=$\frac{{C}_{4}^{1}{•C}_{6}^{1}}{{C}_{10}^{2}}$=$\frac{8}{15}$,P(X=2)=$\frac{{C}_{6}^{2}}{{C}_{10}^{2}}$=$\frac{1}{3}$;
所以随机变量X的分布列为

X012
P$\frac{2}{15}$$\frac{8}{15}$$\frac{1}{3}$
数学期望为EX=0×$\frac{2}{15}$+1×$\frac{8}{15}$+2×$\frac{1}{3}$=$\frac{6}{5}$;
(Ⅱ)设xi,yi(i=1,2,3,4)分别表示工作年限及相应年薪,则
$\overline{x}$=$\frac{1}{4}$$\sum_{i=1}^{4}$xi=2.5,$\overline{y}$=$\frac{1}{4}$$\sum_{i=1}^{4}$yi=5
$\sum_{i=1}^{4}$${{(x}_{i}-\overline{x})}^{2}$=2.25+0.25+0.25+2.25=5,
$\sum_{i=1}^{4}$(xi-$\overline{x}$)(yi-$\overline{y}$)=(-1.5)×(-2)+(-0.5)×(-0.8)+0.5×0.6+1.5×2.2=7,
∴${\;}_{b}^{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{(x}_{i}{-}_{x}^{-})({y}_{i}{-}_{y}^{-})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}{-}_{x}^{-})^{2}}$=$\frac{7}{5}$=1.4,${\;}_{a}^{∧}$=${\;}_{y}^{-}$-bx=5-1.4×2.5=1.5;
∴员工年薪与工作年限的线性回归方程为$\stackrel{∧}{y}$=1.4x+1.5.
当x=5时,$\stackrel{∧}{y}$=1.4×5+1.5=8.5,
预测该员工工作第5年时的年薪为8.5万元.

点评 本题考查了离散型随机变量的分布列与数学期望的计算问题,也考查了线性回归方程的应用问题,是中档题.

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x234567
y3.002.482.081.861.481.10
(Ⅰ)请用相关系数r加以说明y与x之间存在线性相关关系(当|r|>0.81时,说明y与x之间具有线性相关关系);
(Ⅱ)根据(I )的判断结果,建立y关于x的回归方程并预测当x=9时,对应的y值为多少(b精确到0.01)
附参考公式:回归方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{x}$,相关系数r公式为:r=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}}$
参考数据:$\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}$=47.64,$\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}$=139,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=4.18,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$=1.53.

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