2018年，国际权威机构IDC发布的全球手机销售报告显示：华为突破2亿台出货量超越苹果的出货量，首次成为全球第二，华为无愧于中国最强的高科技企业．华为业务CEO余承东明确表示，华为的目标，就是在2021年前，成为全球最大的手机厂商．为了解华为手机和苹果手机使用的情况是否和消费者的性别有关，对100名华为手机使用者和苹果手机使用者进行统计，统计结果如表：

手机品牌 性别	华为	苹果	合计
男	30	15	45
女	45	10	55
合计	75	25	100

附：

P（K2≥k）	0.10	0.05	0.010	0.001
k	2.706	3.841	6.635	10.828

K²=

n(ad-bc)2

(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

根据表格判断是否有95%的把握认为使用哪种品牌手机与性别有关系，则下列结论正确的是（　　）

吃零食是中学生中普遍存在的现象，吃零食对学生身体发有有诸多不利影响，影响学生的健康成长，如表是性别与吃零食的列联表：

	男	女	总计
喜欢吃零食	30	20	50
不喜欢吃零食	20	30	50
总计	50	50	100

附：K²=

n(ad-bc)2

(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

，

P（K2≥k0）	0.15	0.10	0.05	0.025	0.010
k0	2.072	2.706	3.841	5.024	6.635

根据以上数据，你有多大把握认为“喜欢吃零食与性别有关”（　　）

针对“中学生追星问题”，某校团委对“学生性别和中学生追星是否有关”作了一次调查，其中女生人数是男生人数的

1

2

，男生追星的人数占男生人数的

1

6

，女生追星的人数占女生人数的

2

3

．若有95%的把握认为是否追星和性别有关，则男生至少有（　　）
参考数据及公式如下：K²=

n(ad-bc)2

(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

P（K2≥k0）	0.050	0.010	0.001
k0	3.841	6.635	10.828

为了调查研究喝牛奶对身高（单位：cm）的影响，现随机从五年级学生中抽取了60名学生，得到如下数据：

	常喝牛奶	不常喝牛奶	总计
160cm及其以上	22	10	32
160cm以下	8	20	28
总计	30	30	60

附：K2=

n(ad-bc)2

(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

．

P（K2≥k0）	0.050	0.025	0.010	0.005	0.001
k0	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

根据公式计算得k≈9.64，则下列说法正确的是（　　）

利用独立性检验的方法调查高中性别与爱好某项运动是否有关，通过随机调查200名高中生是否爱好某项运动，利用2×2列联表，由计算可得K²≈7.245，参照下表：得到的正确结论是（　　）

P（K2≥k0）	0.01	0.05	0.025	0.010	0.005	0.001
k0	2.706	3.841	5.024	6.635	7.879	10.828

某市通过随机询问100名不同年级的学生是否能做到“扶跌倒老人”，得到如下列联表：

	做不到	能做到
高年级	45	10
低年级	30	15

则下列结论正确的是（　　）
附参照表：

P（K2≥k）	0.10	0.025	0.01
k	2.706	5.024	6.635

参考公式：k2=

n(ad-bc)2

(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

，其中n=a+b+c+d

某学校为判断高三学生选修文科是否与性别有关，现随机抽取50名学生，得到如表2×2列联表：

	理科	文科	合计
男	13	10	23
女	7	20	27
合计	20	30	50

根据表中数据得到Χ2=

50×(13×20-10×7)2

23×27×20×30

≈4.844，已知P（Χ²≥3.841）≈0.05，P（Χ²≥5.024）≈0.025．现作出结论“选修文科与性别相关”，估计这种判断出错的可能性约为（　　）

两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们对应的R²=1-

n i=1 (yi- yi )2

n i=1 (yi- y )2

的值如下，其中拟合效果最好的模型是（　　）

甲、乙两个班级进行一门考试，按照学生考试成绩优秀和不优秀统计成绩后，得到如下列联表：

	优秀	不优秀	合计
甲班	10	35	45
乙班	7	38	45
合计	17	73	90

利用独立性检验估计，你认为推断“成绩与班级有关系”错误的概率介于（　　）

现行普通高中学生在高一升高二时面临着选文理科的问题，学校抽取了部分男、女学生意愿的一份样本，制作出如下两个等高堆积条形图：

根据这两幅图中的信息，下列哪个统计结论是不正确的（　　）