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20.已知數列{an}滿足a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),若bn+1=(n-2λ)•($\frac{1}{{a}_{n}}$+1)(n∈N*),b1=-$\frac{3}{2}$λ,且數列{bn}是單調遞增數列,則實數λ的取值范圍是$(-∞,\frac{4}{5})$.

分析 數列{an}滿足:a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),兩邊取倒數可得:$\frac{1}{{a}_{n+1}}$+1=2$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$,可得$\frac{1}{{a}_{n}}$+1=2n,代入bn+1=(n-2λ)$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$=(n-2λ)•2n,數列{bn}是單調遞增數列,n≥2時,利用bn+1>bn,可得λ<$\frac{3}{2}$.但是當n=1時,b2>b1,即可得出.

解答 解:∵數列{an}滿足:a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),
∴兩邊取倒數,化為$\frac{1}{{a}_{n+1}}$=1+$\frac{2}{{a}_{n}}$,變形為:$\frac{1}{{a}_{n+1}}$+1=2$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$,
∴數列{$\frac{1}{{a}_{n}}$+1}是等比數列,首項為$\frac{1}{{a}_{1}}$+1=2,公比為2,
∴$\frac{1}{{a}_{n}}$+1=2n,
∴bn+1=(n-2λ)$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$=(n-2λ)•2n,
∵數列{bn}是單調遞增數列,n≥2時,
∴bn+1>bn,
∴(n-2λ)•2n>(n-1-2λ)•2n-1,
化為:λ<$\frac{n+1}{2}$,
解得λ<$\frac{3}{2}$.
但是當n=1時,
b2>b1,∵b1=-$\frac{3}{2}$λ,
∴(1-2λ)•2>-$\frac{3}{2}$λ,
解得λ<$\frac{4}{5}$,
∴λ∈$(-∞,\frac{4}{5})$.
故答案為:$(-∞,\frac{4}{5})$.

點評 本題考查了等差數列的通項公式及其性質、數列遞推關系、單調性、不等式的解法,考查了推理能力與計算能力,屬于中檔題.

練習冊系列答案
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10.某工廠為制定下一階段生產某種產品的方案,工廠技術部門開展了兩項統計,其一是對該廠48名師傅生產的產品精度情況進行了調查,得到如下的2×2列聯表1(單位:個);其二是對某師傅加工零件個數n1(單位:個)和加工時間t1(單位:小時,i-1,2,…6)作了6次試驗,并對獲得的數據作了初步處理,得到下面的散點圖及一些統計量的值如表2.
表1:48名師傅生產的產品精度統計表(單位:個)
類別達到精品級未達到精品級總計
高級技工22628
中級技工101020
總計321648
表2:
 $\overline{n}$=$\frac{1}{6}$$\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}$  $\overline{t}$=$\frac{1}{6}$$\sum_{i=1}^{6}{t}_{i}$$\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}$ 2$\sum_{i=1}^{6}{t}_{i}$ 2 $\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}{t}_{i}$$\sum_{i=1}^{6}$(ni-$\overline{n}$)2 $\sum_{i=1}^{6}$(ti-$\overline{t}$)2  $\sum_{i=1}^{6}$(ni-$\overline{n}$)(ti-$\overline{t}$) 
4.54.125139109.562112.7517.57.46811.375
(1)判斷是否有95%的把握人物產品達到精品級與師傅的職稱有關?說明你的理由;
(2)根據散點圖判斷t與n是否具有線性相關關系?若具有,依據表中數據求出t關于n的線性回歸方程$\widehat{y}$=$\widehat$x+$\widehat{a}$,并預測該師傅加工10個零件需要多少時間?
附:(1)參考臨界值有:
參考公式:K2=$\frac{m(ad-bc)^{2}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$,其中m=a+b+c+d.
(2)對于一組數據(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其回歸線$\widehat{y}$=$\widehat$x+$\widehat{a}$的斜率和截距的最小二乘估計分別為$\widehat$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n\overline{{x}^{2}}}$,$\widehat{a}$=$\overline{y}$-$\widehat$$\overline{x}$.

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