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(2012•東城區(qū)模擬)若復數(shù)(1+ai)(2+i)=3-i,則實數(shù)a的值為
-1
-1

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(2012•東城區(qū)模擬)甲從正四面體的四個頂點中任意選擇兩個頂點連成直線,乙從該正四面體四個頂點中任意選擇兩個頂點連成直線,則所得的兩條直線相互垂直的概率是( 。

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已知方程的三個實根可分別作為一個橢圓、一雙曲線、一拋物線的離心率.

   (Ⅰ)求a+b+c的值;

   (Ⅱ)求的取值范圍.

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(2013•廣州二模)已知正方形ABCD的邊長為2,E、F、G、H分別是邊AB、BC、CD、DA的中點.
(1)在正方形ABCD內(nèi)部隨機取一點P,求滿足|PH|<
2
的概率;
(2)從A、B、C、D、E、F、G、H這八個點中,隨機選取兩個點,記這兩個點之間的 距離為ξ,求隨機變量ξ的分布列與數(shù)學期望Eξ.

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(2013•惠州一模)在某校高三學生的數(shù)學校本課程選課過程中,規(guī)定每位同學只能選一個科目.已知某班第一小組與第二小組各有六位同學選擇科目甲或科目乙,情況如下表:
科目甲 科目乙 總計
第一小組 1 5 6
第二小組 2 4 6
總計 3 9 12
現(xiàn)從第一小組、第二小組中各任選2人分析選課情況.
(1)求選出的4 人均選科目乙的概率;
(2)設(shè)ξ為選出的4個人中選科目甲的人數(shù),求ξ的分布列和數(shù)學期望.

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(2013•江門二模)市民李生居住在甲地,工作在乙地,他的小孩就讀的小學在丙地,三地之間的道路情況如圖所示.假設(shè)工作日不走其它道路,只在圖示的道路中往返,每次在路口選擇道路是隨機的.同一條道路去程與回程是否堵車相互獨立.假設(shè)李生早上需要先開車送小孩去丙地小學,再返回經(jīng)甲地趕去乙地上班.假設(shè)道路A、B、D上下班時間往返出現(xiàn)擁堵的概率都是
1
10
,道路C、E上下班時間往返出現(xiàn)擁堵的概率都是
1
5
,只要遇到擁堵上學和上班的都會遲到.

(1)求李生小孩按時到校的概率;
(2)李生是否有七成把握能夠按時上班?
(3)設(shè)ξ表示李生下班時從單位乙到達小學丙遇到擁堵的次數(shù),求ξ的均值.

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(2013•揭陽二模)某批產(chǎn)品成箱包裝,每箱5件.一用戶在購進該批產(chǎn)品前先取出3箱,設(shè)取出的3箱中,第一、二、三箱中分別有0件、1件、2件二等品,其余為一等品.
(1)在取出的3箱中,若該用戶從第三箱中有放回的抽取3次(每次一件),求恰有兩次抽到二等品的概率;
(2)在取出的3箱中,若該用戶再從每箱中任意抽取2件產(chǎn)品進行檢驗,用ξ表示抽檢的6件產(chǎn)品中二等品的件數(shù),求ξ的分布列及數(shù)學期望.

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(2013•韶關(guān)二模)甲、乙兩人在罰球線互不影響地投球,命中的概率分別為
2
3
3
4
,投中得1分,投不中得0分.
(1)甲、乙兩人在罰球線各投球一次,求兩人得分之和ξ的數(shù)學期望;
(2)甲、乙兩人在罰球線各投球二次,求甲恰好比乙多得分的概率.

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(2013•湛江二模)某市甲、乙兩校高二級學生分別有1100人和1000人,為了解兩校全體高二級學生期 末統(tǒng)考的數(shù)學成績情況,采用分層抽樣方法從這兩所學校共抽取105名高二學生的數(shù)學成績,并得到成績頻數(shù)分布表如下,規(guī)定考試成績在[120,150]為優(yōu)秀.
甲校:
分組 [70,80) [80,90) [90,100) [100,110) [110,120) [120,130) [130,140) [140,150)
頻數(shù) 2 3 10 15 15 x 3 1
乙校:
分組 [70,80) [80,90) [90,100) [100,110) [110,120) [120,130) [130,140) [140,150)
頻數(shù) 1 2 9 8 10 10 y 3
(1)求表中x與y的值;
(2)由以上統(tǒng)計數(shù)據(jù)完成下面2x2列聯(lián)表,問是否有99%的把握認為學生數(shù)學成績優(yōu)秀與所在學校有關(guān)?
(3)若以樣本的頻率作為概率,現(xiàn)從乙?傮w中任取3人(每次抽取看作是獨立重復的),求優(yōu)秀學生人數(shù)ξ的分布列和數(shù)學期望.(注:概率值可用分數(shù)表示)
甲校 乙校 總計
優(yōu)秀
非優(yōu)秀
總計

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(2013•揭陽二模)某個部件由兩個電子元件按圖(2)方式連接而成,元件1或元件2正常工作,則部件正常工作,設(shè)兩個電子元件的使用壽命(單位:小時)均服從正態(tài)分布N(1000,502),且各個元件能否正常工作相互獨立,那么該部件的使用壽命超過1000小時的概率為
3
4
3
4

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