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				得  取.則．                 ---.7分			【查看更多】
			


		
           
          


		
          
		
          題目列表(包括答案和解析)
          

		
		
          

          


          
	
          				
          
									
          生產(chǎn)A，B兩種元件，其質(zhì)量按測試指標(biāo)劃分為：指標(biāo)大于或等于82為正品，小于82為次品．現(xiàn)隨機(jī)抽取這兩種元件各100件進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果統(tǒng)計如下：
          

          


          
測試指標(biāo)
[70，76）
[76，82）
[82，88）
[88，94）
[94，100]
          

          
元件A
8
12
40
32
8
          

          
元件B
7
18
40
29
6
          （Ⅰ）試分別估計元件A，元件B為正品的概率；
          （Ⅱ）生產(chǎn)一件元件A，若是正品可盈利40元，若是次品則虧損5元；生產(chǎn)一件元件B，若是正品可盈利50元，若是次品則虧損10元．在（Ⅰ）的前提下，
          （�。┯沊為生產(chǎn)1件元件A和1件元件B所得的總利潤，求隨機(jī)變量X的分布列和數(shù)學(xué)期望；
          （ⅱ）求生產(chǎn)5件元件B所獲得的利潤不少于140元的概率．
          

			
          
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          生產(chǎn)A，B兩種元件，其質(zhì)量按測試指標(biāo)劃分為：指標(biāo)大于或等于82為正品，小于82為次品，現(xiàn)隨機(jī)抽取這兩種元件各100件進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果統(tǒng)計如下：
          

          


          
測試指標(biāo)
[70，76）
[76，82）
[82，88）
[88，94）
[94，100]
          

          
元件A
8
12
40
32
8
          

          
元件B
7
18
40
29
6
          （Ⅰ）試分別估計元件A，元件B為正品的概率；
          （Ⅱ）生產(chǎn)一件元件A，若是正品可盈利40元，若是次品則虧損5元；生產(chǎn)一種元件B，若是正品可盈利50元，若是次品則虧損10元，記X為生產(chǎn)1件元件A和1件元件B所得的總利潤，求隨機(jī)變量X的分布列和數(shù)學(xué)期望．
          

			
          
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          生產(chǎn)A，B兩種元件，其質(zhì)量按測試指標(biāo)劃分為：指標(biāo)大于或等于82為正品，小于82為
          次品，現(xiàn)隨機(jī)抽取這兩種元件各100件進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果統(tǒng)計如下：
          測試指標(biāo)
           
           
           
           
           
           
          元件A
                     		8
                     		12
                     		40
                     		32
                     		8
           
          元件B
                     		7
                     		18
                     		40
                     		29
                     		6
           
          （Ⅰ）試分別估計元件A、元件B為正品的概率；
          （Ⅱ）生產(chǎn)一件元件A，若是正品可盈利50元，若是次品則虧損10元；生產(chǎn)一件元件B，若是正品可盈利100元，若是次品則虧損20元，在（Ⅰ）的前提下；
          （i）求生產(chǎn)5件元件B所獲得的利潤不少于300元的概率； 
          （ii）記X為生產(chǎn)1件元件A和1件元件B所得的總利潤，求隨機(jī)變量X的分布列和數(shù)學(xué)期望．
          

			
          
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          生產(chǎn)A，B兩種元件，其質(zhì)量按測試指標(biāo)劃分為：指標(biāo)大于或等于82為正品，小于82為次品．現(xiàn)隨機(jī)抽取這兩種元件各100件進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果統(tǒng)計如下：
          測試指標(biāo)
                     		[70，76）
                     		[76，82）
                     		[82，88）
                     		[88，94）
                     		[94，100]
           
          元件A
                     		8
                     		12
                     		40
                     		32
                     		8
           
          元件B
                     		7
                     		18
                     		40
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                     		6
           
          （Ⅰ）試分別估計元件A，元件B為正品的概率；
          （Ⅱ）生產(chǎn)一件元件A，若是正品可盈利40元，若是次品則虧損5元；生產(chǎn)一件元件B，若是正品可盈利50元，若是次品則虧損10元．在（Ⅰ）的前提下，
          （�。┯沊為生產(chǎn)1件元件A和1件元件B所得的總利潤，求隨機(jī)變量X的分布列和數(shù)學(xué)期望；
          （ⅱ）求生產(chǎn)5件元件B所獲得的利潤不少于140元的概率．
          

			
          
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          （本題14分）某校高二年級研究性學(xué)習(xí)小組，為了分析2011年我國宏觀經(jīng)濟(jì)形勢，上網(wǎng)查閱了2010年和2011年2-6月我國CPI同比（即當(dāng)年某月與前一年同月相比）的增長數(shù)據(jù)（見下表），但2011年4，5，6三個月的數(shù)據(jù)（分別記為x，y，z）沒有查到．有的同學(xué)清楚記得2011年2，3，4，5，6五個月的CPI數(shù)據(jù)成等差數(shù)列．
          


          （1）求x，y，z的值；
          


          （2）求2011年2-6月我國CPI的數(shù)據(jù)的方差；
          


          （3）一般認(rèn)為，某月CPI達(dá)到或超過3個百分點就已經(jīng)通貨膨脹，而達(dá)到或超過5個百分點則嚴(yán)重通貨膨脹．現(xiàn)隨機(jī)地從上表2010年的五個月和2011年的五個月的數(shù)據(jù)中各抽取一個數(shù)據(jù)，求相同月份2010年通貨膨脹，并且2011年嚴(yán)重通貨膨脹的概率．
          


          附表：我國2010年和2011年2～6月的CPI數(shù)據(jù)（單位：百分點．注：1個百分點=1%）
          




          
 
          
  
  
          年份
          
            		
  
  
          二月
          
            		
  
  
          三月
          
            		
  
  
          四月
          
            		
  
  
          五月
          
            		
  
  
          六月
          
            		
 
          
 
          
  
  
          2010
          
            		
  
  
          2.7
          
            		
  
  
          2.4
          
            		
  
  
          2.8
          
            		
  
  
          3.1
          
            		
  
  
          2.9
          
            		
 
          
 
          
  
  
          2011
          
            		
  
  
          4.9
          
            		
  
  
          5.0
          
            		
  
  
          x
          
            		
  
  
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