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    PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物.虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响.我国PM2.5标准如表1所示.我市环保局从市区四个监测点2012年全年每天的PM2.5监测数据中随机抽取15天的数据作为样本,监测值如茎叶图如图所示.
    (1)求这15天数据的平均值(结果保留整数).
    (2)从这15天的数据中任取3天的数据,记表示其中空气质量达到一级的天数ξ,求ξ的分布列和数学期望;
    (3)以这15天的PM2.5日均值来估计一年的空气质量情况,则一年(按360天计算)中大约有多少天的空气质量达到一级.
    PM2.5日均值(微克/立方米)范围 空气质量级别
    (1,35] I
    (35,75] II
    大于75 超标
    魔方格

    本题信息:2013年肇庆二模数学解答题难度较难 来源:未知
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本试题 “PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物.虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响....” 主要考查您对

众数、中位数、平均数

离散型随机变量及其分布列

离散型随机变量的期望与方差

等考点的理解。关于这些考点您可以点击下面的选项卡查看详细档案。
  • 众数、中位数、平均数
  • 离散型随机变量及其分布列
  • 离散型随机变量的期望与方差

众数:

一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。

中位数:

一组数据按大小依次排列,把处在最中间位置的一个数据(或中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。

平均数:

如果有几个数,那么叫做这几个数的平均数。
如果在几个数中,那么叫做这几个数的加权平均数。


中位数的特点:

中位数不受少数几个极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但是它对极端值的不敏感有时也会成为缺点。


平均数、众数和中位数的作用:

平均数、众数和中位数都叫统计量,它们在统计中,有着广泛的应用。平均数、中位数、众数都是描述数据的集中趋势的“特征数”,平均数、中位数和众数从不同侧面给我们提供了同一组数据的面貌。

关于平均数、中位数、众数的选取:

(1)分析数据平中众,比较接近选平均,相差较大看中位,频数较大用众数;
(2)所有数据定平均,个数去除数据和,即可得到平均数;
(3)大小排列知中位;
(4)整理数据顺次排,单个数据取中问,双个数据两平均;频数最大是众数。


随机变量:

随着试验结果变化而变化的变量,常用字母ξ,η等来表示随机变量。

离散型随机变量:

所有取值可以一一列出的随机变量;

离散型随机变量的分布列:

如果离散型随机变量ξ可能取的值为x1,x2,x3,…,xn,…,而ξ取每一个值xi(i=1,2,3,…)的概率P(ξ=xi)=pi,以表格的形式表示如下:
 
上表称为离散型随机变量ξ的概率分布列,简称为ξ的分布列。


任一随机变量的分布列都具有下列性质:

(1)0≤pi≤1,(i=1,2,3,…);
(2)p1+p2+p3+…+pn+…=1;
(3)离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率之和。


求离散型随机变量分布列:

(1)先判断一个变量是否为离散型随机变量,主要看变量的值能否按一定的顺序一一列举出来.
(2)明确随机变量X可取哪些值.
(3)求x取每一个值的概率.(4)列成分布列表,


数学期望的定义:

为ξ的数学期望或平均数,均值,数学期望又简称为期望,它反映了随机变量取值的平均水平。

方差的定义:

为ξ的均方差,简称为方差,叫做随机变量ξ的标准差,记作:


期望与方差的性质:

(1)
(2)若η=aξ+b,则
(3)若,则
(4)若ξ服从几何分布,则


求均值(数学期望)的一般步骤:

(1)首先判断随机变量是否服从二点分布、二项分布或超几何分布,若服从,则直接用公式求均值.(2)若不服从特殊的分布,则先求出随机变量的分布列,再利用公式求均值。

方差的求法:

(1)若随机变量X服从二点分布或二项分布,则直接利用方差公式可求.
(2)若随机变量X不服从特殊的分布时,求法为:


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