身边的统计案例统计是用来研究生活中的随机现象的一种重要的手段，而随机现象在生活中比比皆是，所以，统计的思想方法在生活中随时都可粉墨登场，一显身手.下面我们就用回归分析和独立性检验的思想方法，研究一下我们身边几个统计案例.例1有人统计了同一个省的6个城市某一年的人均国内生产总值（即人均GDP）和这一年各城市患白血病的儿童数量，如下表：人均GDP（万元）1086431患白血病的儿童数351312207175132180（1）画出散点图；（2）求对的回归直线方程；（3）如果这个省的某一城市同时期年人均GDP为12万元，估计这个城市一年患白血病的儿童数目；分析：利用公式分别求出的值，即可确定回归直线方程，然后再进行预测.解：（1）作与对应的散点图，如右图所示；（2）计算得，∴，，∴对的回归直线方程是；（3）将代入得，估计这个城市一年患白血病的儿童数目约为381.评注：本题涉及的是一个和我们生活息息相关，也是一个愈来愈严峻的问题——环保问题.本题告诉了我们一个沉痛的事实：现如今，一个城市愈发达，这个城市患白血病的儿童愈多.原因在于，城市的经济发展大都以牺牲环境为代价的，经济发展造成了大面积的环境污染，空气、水源中含有的大量的有害物质是导致白血病患者增多的罪魁祸首，所以，我们一定要增强自我保护意识和环境保护意识.例2寒假中，某同学为组织一次爱心捐款，于2008年2月1日在网上给网友发了张帖子，并号召网友转发，下表是发帖后一段时间的收到帖子的人数统计：天数1234567人数711212466115325（1）作出散点图，并猜测与之间的关系；（2）建立与的关系，预报回归模型并计算残差；（3）如果此人打算在2008年2月12日（即帖子传播时间共10天）进行募捐活动，根据上述用心爱心专心万元人均/GDP1108643100200300人数16题图回归模型，估计可去多少人.分析：先通过散点图，看二者是否具有线性相关关系，若不具有，可通过相关函数变换，转化为线性相关关系.解：（1）散点图略.从散点图可以看出与不具有线性相关关系，同时可发现样本点分布在某一个指数函数曲线的周围，其中是参数；（2）对两边取对数，把指数关系变成线性关系.令，则变换后的样本点分布在直线的周围，这样就可以利用线性回归模型来建立与之间的非线性回归方程了，数据可以转化为：天数1234567人数1.9462.3983.0453.1784.1904.7455.784求得回归直线方程为，∴.（3）截止到2008年2月12日，，此时（人）.∴估计可去1530人.评注：现如今是网络时代，很多同学都会通过互联网发帖子，所以此类问题为同学们司空见惯.但如何预测发帖后的效果，这却是个新课题，通过本题你是否已明确.例3有人发现了一个有趣的现象，中国人的邮箱名称里含有数字的比较多，而外国人邮箱名称里含有数字的比较少.为了研究国籍和邮箱名称里是否含有数字的关系，他收集了124个邮箱名称，其中中国人的70个，外国人的54个，中国人的邮箱中有43个含数字，外国人的邮箱中有27个含数字.（1）根据以上数据建立一个2×2的列联表；（2）他发现在这组数据中，外国人邮箱名称里含数字的也不少，他不能断定国籍和邮箱名称里含有数字是否有关，你能帮他判断一下吗？分析：按题中数据建列联表，然后根据列联表数据求出值，即可判定.解：（1）2×2的列联表中国人外国人总计有数字432770无数字213354总计6460124（2）假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”.由表中数据得，用心爱心专心因为，所以有理由认为假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”是不合理的，即有的把握认为“国籍和邮箱名称里是否含有数字有关”.评注：独立性检验类似于反证法，其一般步骤为：第一步：首先假设两个分类变量几乎没有关系（几乎独立）；第二步：求随机变量的值；第三步.判断两个分类变量有关的把握（即概率）有多大.例4针对时下的“韩剧热”，某校团委对“学生性别和是否喜欢韩剧是否有关”作了一次调查，其中女生人数是男生人数的，男生喜欢韩剧的人数占男生人数的，女生喜欢韩剧人数占女生人数的.（1）若有的把握认为是否喜欢韩剧和性别有关，则男生至少有多少人；（2）若没有充分的证据显示是否喜欢韩剧和性别有关，则男生至多有多少人.分...
