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6.某單位共有10名員工,他們某年的收入如表:
員工編號12345678910
年薪(萬元)33.5455.56.577.5850
(Ⅰ)從該單位中任取2人,此2人中年薪收入高于5萬的人數記為X,求X的分布列和期望;
(Ⅱ)已知員工年薪收入y與工作年限x成正相關關系,若某員工工作第一年至第四年的年薪如表:
 工作年限 1
 年薪(萬元) 3.0 4.2 5.6 7.2
預測該員工第五年的年薪為多少?
附:線性回歸方程${\;}_{y}^{-}$=bx+a中細數參考公式和參考數據分別為:
${\;}_^{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{(x}_{i}{-}_{x}^{-})({y}_{i}{-}_{y}^{-})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}{-}_{x}^{-})^{2}}$,${\;}_{a}^{∧}$=${\;}_{y}^{-}$-bx,其中${\;}_{x}^{-}$,${\;}_{y}^{-}$為樣本均值.

分析 (Ⅰ)根據題意,隨機變量X的可能取值為0,1,2,
計算對應的概率值,寫出X的分布列,計算數學期望值;
(Ⅱ)計算平均數,求出回歸系數,寫出線性回歸方程,計算x=5時$\stackrel{∧}{y}$的值即可.

解答 解:(Ⅰ)年薪高于5萬的有6人,低于或等于5萬的有4人;
所以X的可能取值為0,1,2;
計算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)=$\frac{{C}_{6}^{2}}{{C}_{10}^{2}}$=$\frac{1}{3}$;
所以隨機變量X的分布列為

X012
P$\frac{2}{15}$$\frac{8}{15}$$\frac{1}{3}$
數學期望為EX=0×$\frac{2}{15}$+1×$\frac{8}{15}$+2×$\frac{1}{3}$=$\frac{6}{5}$;
(Ⅱ)設xi,yi(i=1,2,3,4)分別表示工作年限及相應年薪,則
$\overline{x}$=$\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,
∴${\;}_^{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{(x}_{i}{-}_{x}^{-})({y}_{i}{-}_{y}^{-})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}{-}_{x}^{-})^{2}}$=$\frac{7}{5}$=1.4,${\;}_{a}^{∧}$=${\;}_{y}^{-}$-bx=5-1.4×2.5=1.5;
∴員工年薪與工作年限的線性回歸方程為$\stackrel{∧}{y}$=1.4x+1.5.
當x=5時,$\stackrel{∧}{y}$=1.4×5+1.5=8.5,
預測該員工工作第5年時的年薪為8.5萬元.

點評 本題考查了離散型隨機變量的分布列與數學期望的計算問題,也考查了線性回歸方程的應用問題,是中檔題.

練習冊系列答案
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x234567
y3.002.482.081.861.481.10
(Ⅰ)請用相關系數r加以說明y與x之間存在線性相關關系(當|r|>0.81時,說明y與x之間具有線性相關關系);
(Ⅱ)根據(I )的判斷結果,建立y關于x的回歸方程并預測當x=9時,對應的y值為多少(b精確到0.01)
附參考公式:回歸方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}$x+$\stackrel{∧}{a}$中斜率和截距的最小二乘法估計公式分別為:
$\stackrel{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}$$\overline{x}$,相關系數r公式為:r=$\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}}}$
參考數據:$\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}$=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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