概率第七次作业答案
39. 设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<-=, , 0b , 1)(其它x a a b x f 则概率=+=}2
{b a X p 0 , 概率
=+>}2{b
a X p 5.0 .
40. 设随机变量) , (~2σμN X , 且}{}{c X p c X p >=≤, 则c 的值为
A. μ.
B. 0.
C. μ-.
D. σ. [ A ]
41. 设随机变量) , (~2σμN X , 则概率}{μ≤X p 的值
A. 与μ有关, 但与σ无关.
B. 与μ无关, 但与σ有关.
C. 与μ和σ均有关.
D. 与μ和σ均无关. [ D ]
42. 设随机变量)1 , 0(~N X , 对于给定的)1 , 0(∈α, 数αμ满足αμα=>}{X p . 若α=<}{x X p ,
则x 等于 A. 2αμ. B. 2
1αμ-. C. 2
1αμ-. D. αμ-1. [ B ]
43. 设随机变量) , 2(~2σU X , 且3.0}42{=<<X p . 求}0{<X p .
解: 由于) , 2(~2σU X , 所以)1 , 0(~2N X σ-. 设其分布函数为)(x Φ.
}24222{}42{σσσ-<-<-=<<X p X p
)0()24(Φ--Φ=σ
5.0)24(--Φ=,
由于3.0}42{=<<X p , 所以3.05.0)24(=--Φσ, 解得8.0)24(=-Φσ.
}22{}0{σσ-<-=<X p X p
)2(σ-Φ=
)2(1σΦ-=
2.0=.
44. 设随机变量X 服从指数分布, 且01.0}1000{=>X p . 求概率}500{<X p .
解: 由于X 服从指数分布. 所以其分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-=-
. 00 1)( 其它，，x e x F x
θ
)1000(1}1000{F X p -=>
θ1000
-=e .
由于01.0}1000{=>X p , 所以01.01000 =-θe
.
)500(}500{F X p =<
θ500 1--=e
θ1000 1--=e
9.0=. 45. 设随机变量)2 , 0(~U X , 现对X 进行5次独立观测, 设Y 表示: 在5次观测中, X 的值大于1的次数. 试求Y 的分布律.
解: 由于)2 , 0(~U X , 所以其分布函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>≤≤<= . 2 120 20 , 0)(x x x x x F ，
， }1{>=X p p
)1(1F -=
5.0= .
随机变量Y 是服从5=n ,5.0=p 的二项分布:
55)5.0(}{k C k Y p == )5 , 4 , 3 , 2 , 1(=k。
概率练习册第七章答案
概率练习册第七章答案在概率论的学习过程中，练习题是帮助学生巩固理论知识和提高解题技巧的重要工具。
以下是第七章概率练习册的一些答案，供参考：问题1：假设有两个骰子，每个骰子有6个面，分别掷一次。
求掷出的两个骰子点数之和为7的概率。
答案：掷出点数之和为7的情况有(1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2), (6,1)共6种。
每个骰子有6种可能的结果，所以总共有6*6=36种可能的组合。
因此，点数之和为7的概率是6/36 = 1/6。
问题2：一个袋子里有5个红球和3个蓝球。
随机抽取2个球，求至少有一个红球的概率。
答案：至少有一个红球的情况包括：1红1蓝和2红。
1红1蓝的概率是(5/8)*(3/7)，2红的概率是(5/8)*(4/7)。
所以，至少有一个红球的概率是(5/8)*(3/7) + (5/8)*(4/7) = 15/56。
问题3：一个班级有30个学生，其中15个是男生，15个是女生。
随机选择5个学生，求至少有3个男生的概率。
答案：我们可以使用组合来解决这个问题。
至少有3个男生的情况有：3男2女，4男1女，5男0女。
计算每种情况的概率并相加即可得到最终答案。
问题4：一个工厂每天生产100个零件，其中大约有2%是次品。
求至少有3个次品的概率。
答案：这是一个二项分布问题，其中n=100，p=0.02。
至少有3个次品的概率可以通过1 - P(X=0) - P(X=1) - P(X=2)来计算，其中P(X=k)是恰好有k个次品的概率。
问题5：一个随机变量X服从正态分布，其均值为μ=50，标准差为σ=10。
求P(40 < X < 60)。
答案：首先，我们需要将区间(40, 60)标准化。
计算Z值：Z1 =(40-50)/10 = -1，Z2 = (60-50)/10 = 1。
然后，使用标准正态分布表查找Z值对应的累积概率，最后相减得到P(40 < X < 60)。
概率论习题答案 第7章答案
p
X
(3)
∫ ∫ E(X )
=
∞
xf (x,θ )dx
=
∞
2xe−2(x−θ ) dx
=
1
+θ
−∞
θ
2
令 1 + θ = X ，解得θ 矩估计量为 2
θˆ = X − 1 2
∫ ∫ ∞
1
（4） E( X ) = xf (x,θ )dx = θ x θ dx =
θ ，令
θ =X，
−∞
0
θ +1
θ +1
n
令
∑ d ln L =
n
+
ln xi
i =1
= 0 ，解得θ 的极大似然估计值为
θˆ =
n2
dθ 2θ 2 θ
∑⎡ n
⎤2
⎣⎢ i=1 ln xi ⎦⎥
第 7 章习题答案 总 11 页第 3 页
θ 的极大似然估计量为
θˆ =
n2
∑⎡ n
⎤2
⎢⎣ i=1 ln X i ⎥⎦
(5) 设 x1, x2 ,", xn 是相应于 X 1, X 2 ,", X n 的样本，则似然函数为
=
(θ1
+ θ2 )2
+
θ
2 2
令
∑ ⎧
⎪ ⎪⎩⎨(θ1
θ1 + θ2 = X
+ θ2 )2
+
θ
2 2
=
1 n
n i =1
X
2 i
解得参数θ1,θ 2 的矩估计量为:
θˆ1 = X − θˆ2 ,
∑ θˆ2 =
1 n
概率论与数理统计习题7参考答案
概率论与数理统计习题7参考答案习题7参考答案7.1解：因为:是抽自二项分布B （m ，p ）的样本，所以总体的期望为mp X E =)(，用样本均值X 代替总体均值()E X ，得p 的矩估计为m Xp=ˆ。
似然函数为1111()()(1)(1)()(1)mmii m mi i x m x x m x x m x p p p m mmmL p C p p C p p C pp ==---∑∑=--=-，对它们两边求对数可得11ln(())ln()ln ()ln(1),m mp miii i L p m C x p m x p ===++--∑∑对p 求导并令其为0得11ln(())/()/(1)0mmi i i i L p x p m x p p ==∂=---=∂∑∑，得p 的极大似然估计为1ˆnii xXm pm m ===∑7.2解：01()xE X xdx eλλλ+∞-=•=⎰，令()X E X =，则λ的矩估计为λˆ11()E x X== 由概率密度函数可知似然函数为：e e e x x x L n λλλλλλλ---••••=21)(eni i x n∑==-1λλ对它们两边求对数可得∑-=∑==-=ni inx en x L ni i 1ln )ln())(ln(1λλλλλ对λ求导并令其为0得0))(ln(1=∑-=∂∂=ni i x n L λλλ 即可得λ的似然估计值为x n n i i x 111ˆ1=∑==λ7.3解:记随机变量x 服从总体为[0,]上的均匀分布，则220)(θθ=+=X E ， 令()X E X =，故的矩估计为X 2ˆ=θ。
X 的密度函数为θ1)(=x p 故它的似然函数为IIX X L n inni n}{1}0{)(11)(θθθθθ≤=≤<==∏要使)(θL 达到最大，首先一点是示性函数的取值应该为1，其次是θn1尽可能大。
由于θn1是的单调减函数，所以的取值应该尽可能小，但示性函数为1决定了不能小于,因此给出的最大似然估计=θˆ（示性函数I=，=min{} ,=max{}）7.4解:记随机变量x 服从总体为[,]上的均匀分布，则2322)(θθθ=+=X E , 令()X E X =,所以的矩估计为X 32ˆ=θX 的密度函数为θ1)(=x p 故它的是似然函数为()(1)()(1){2}{2}{}21111()x xx x n in nnnni L X I I Iθθθθθθθθθ≤≤≤<≤≤≤====∏要使)(θL 达到最大，首先一点是示性函数的取值应该为1，其次是θn1尽可能大。
概率论与数理统计(中山大学版)第七章答案
第七章参数估计课后习题详解：1.解：2.解：3.解：4.解：求的极大似然估计量 (1)20122222230111(,)(3,),,9327..()(1)..()(1)2,..()(12)(,2)(2)(()(,2))22{}{}0.012(0.001)(0.01)5n n n E D c f t i t tc f t i nn c f t it n n n n nMP M P nMααααξαβξαβξαβξϕβξϕβξηηϕβηαχαχξηβχχβ---Γ=Γ=====-=-=-∴Γ==Γ⇒>=>==== 总体的子样的记＝则的0.891150.8950.890.565442109M nβ⇒=⋅=⋅⋅=000(),0,0,0(){}()1,0()()y mmy m y y e y m y dye dy P m F m e m y dy e dyE αβαββαβηαβξηξηξβ---∞∞-=>>≥<<====->⎰⎰⎰⎰震级的概率即 14(,1),{0}0.7()20(0,1)(0)()()1()0.7()0.30.2544.N a P a N P p a a a a a aξξξξξφφφ<==-∴<=-<-=-=-==⇒=- 用频率估计概率θ||1(;),||,0,2x f x e x x θθθθ--=>-∞<<-∞<<∞1||11211(;)2,,,||ni i nx i n i nn i i f x ex x x x θθθθ=--==∑=-∏∑ 当取的中位数时，取到最小值。
(2)的似然发函数为(3) 的似然函数为(4) 的似然函数为5.解：θ() 111111(;)()ln (;)(ln 1ln )ln 0ln 1ln nni i ni i ni ni ii nii L x x L x n x nnx xnθθθθθθθθθθθξξ-======∂∂=+-∂∂-=+=∴=-∴==-∏∑∑∑∑对数似然方程为θ ()()()111(;)(0),22n n nn mle n L x x x E θθθθξθξθξθ=≤<≤∴==⇒=又是的矩法估计量(不同于极大似然估计量)。
浙第七次课概率22,23
习题一
习题33.设根据以往记录的数据 分析,某船只运输的某种物品 损坏的情况共有三种 : 损坏2%(这一事件记为 A1 ),损坏10%(事件A2 ),损坏90%(事件A3 ),且知P( A1 ) 0.8, P( A2 ) 0.15, P( A3 ) 0.05.现在从已被运输的物品 中随机地取 3件,发现这3件都是好的 (这一事件记为 B).试求P( A1 B),P( A2 B),P( A3 B).(这里设物品件数很多 ,取出一件后不影 响取后一件是否为好品 的概率.)
地震
火山爆发
特大洪水
泊松分布可以作为大量试验中，小概率事件出现次数 的概率分布的一个近似数学模型。如： 某医院一天中的急症病人的人数； 一天中某地区拨错号的电话呼唤次数； 汽车站某段时间内到来的等车人数； 布匹上疵点的个数； 纱绽的纱线被拉断的次数；
一批铸件上砂眼的个数; 大量螺丝钉中不合格品出现的个数； 容器内细菌的个数；昆虫产卵的个数； 一本书一页中印刷的错误数等等都服从泊松分布 或相当近似地服从泊松分布。
与分析放射性物质放出的 粒子个数的情况时,
他们做了2608次观察(每次时间为7.5秒)发现放 射性物质在规定的一段时间内,其放射的粒子数 X服从泊松分布.
(3)泊松分布的应用
在生物学、医学、工业统计、保险科学及 公用事业的排队等问题中, 泊松分布是常见的. 例如地震、火山爆发、特大洪水、交换台的电 话呼唤次数等,都服从泊松分布.
解 : X ~ ()时, X的分布律 P( X k) k e k 0,1,2,
k!
3, X ~ (3), P( X k) 3k e3 k 0,1,2,
k!
(1)一分钟内恰好收到4次寻呼的概率 =3， k=4，
概率论与数理统计第七章习题答案
解：(1)已知ξ ～N (µ, σ 2 ),取统计量U = ξ − µ ,则有U ~ N (0,1),于给定的置信概率1−α ,
n
σ/ n
可求出uα
+ (4 − 0.8)2 ×1] = 0.831.
14.设ξ1,ξ2,……,ξn是取自总体ξ的一个样本，n ≥ 2,ξ ~ B(1, p),其中p为未知，0 < p < 1, 求证：
（1）ξ12是p的无偏估计； （2）ξ12不是p2的无偏估计;
(3) ξ1ξ2是p2的无偏估计。
证明：（1）Eξ
2 1
tα /2 (4) = 2.78, S = 11.937, n = 5代入(*),求得µ的置信区间为（1244.185，1273.815）.
20.假定到某地旅游的一个游客的消费额ξ～N (µ,σ 2 ),且σ = 500元，今要对 该地每一个游客的平均消费额µ进行估计，为了能以不小于95%的置信概率 确信这估计的绝对误差小于50元，问至少需要随机调查多少个游客？
乐山师范学院化学学院
1.设总体ξ 有分布律
第七章 参数估计部分习题答案
ξ
−1
0
2
p
2θ
θ
1-3θ
其中 0 < θ < 1 为待估参数，求θ 的矩估计。 3
解：总体一阶矩为Eξ = (−1) × 2θ + 0×θ + 2× (1− 3θ ) = −8θ + 2.
用样本一阶矩代替总体一阶矩得ξ = -8θˆ + 2，则θˆ = 1 (2 − ξ ). 8
概率统计-习题及答案(7)
TX0n3.252 3.2550.3430。
S*0.013038
对0.05，查t分布表可得t1(n 1) t0.975(4)2.7764。
因为T0.3430 2.7764，接受H0：3.25。
7.3 问题相当于要检验H0：20。
n
25，S*2
404.77，S2n 1S*2388.58，n
2nS225388.58
24.286。
2
0
202
对
0.05，查
2
分布表可得
22(n 1)
2
02.025(24) 12.401,
122(n
2
1)02.975(24)39.364，
因为12.401
224.286 39.364
， 接受
H0：20。
S*11(m/s)，求
2和
的水平为 95% 的置信区间。
7.15 设总体～N(
2
1,12)，～N(2,
2
22)，其中
1，2都未知， 但已知1
2，
(X1,X2, , Xm)，(Y1, Y2, ,Yn)分别是， 的样本，两个样本相互独立，请根
据 6.7 节的定理 6.8 ，推导出一个在本题条件下，求1 2的水平为1的置信区间 的公式。
7.16设用原料A和原料B生产的两种电子管的使用寿命(单位：小时)分别为～22
N(1,12)和～N(2,22)，其中1，2都未知，但已知1 2。现对这两种 电子管的使用寿命进行测试，测得结果如下：
原料A
1460，1550，1640， 1600，1620，1660，1740，1820
概率练习册第七章答案
7-2 单正态总体的假设检验1．已知某炼铁厂铁水含碳量服从正态分布 N (4.55,0.108 2) , 现在测定了 9炉铁水 ,其平均 含碳量为 4.484, 如果估 计方差没有变化,可否认为现 在生产的铁 水平均含碳量为 4.55 ( 0.05) ?解 提出检验假设H 0 : 4.55, H 1 : 4.55以 H 0成立为前提，确定检验 H 0 的统计量及其分布说明小概率事件没有发生，因此接受 H 0 .即认为 现在生产的铁水平均含碳量为 4.55.2. 机器包装食盐， 每袋净重量 X (单位： g )服从正态分布， 规定每袋净重量为 500g )，标准差不能超过 10( g )。
某天开工后，为检验机器工作是否正常，从包装好的食盐中随机抽取 9 袋，测得其净重量为：497 507 510 475 484 488 524 491 515以显著性水平解.作假设 0.05检验这天包装机工作是否正常？H 0 : 2 102, H 1: 2 102选取统计量2 n 1 2 8 2 22 2 S 2 2 S 2 ~ 2(n 1) 02 102/nX 4.550.108/ 9对给定的显著性水平 =0.05，由上~ N(0,1)分位点可知P{U u }2查标准正态分布表可得 u2即Pu0 .025x 4.55 0.108/ 9X 4.550.108 / 91.96，而 4.484 4.550.108/ 9u 0.0521.83 1.962n 1 2 2S 0对给定的显著性水平 =0.05， 查 2分布表得 : 由已知计算得 s 2 12 (n 1) 228.44 2 n 1 2 2s 0 02.95 (8) 2.733，于是拒绝域为 2 2.733 82 s 2 18.2752 102因此接受 H 0 ，即可以认为 这天包装机工作不正常。
2.733 X: N( , 2)，已知64斤，测得折断力(单位：斤)为 578，570，572，570， 572，596，584。
概率论与数理统计第七章课后习题及参考答案
故ˆ 是 的无偏估计．
(3)
E(X 2)
x2 f (x, )dx
0
6x3
( 3
x)
d
x
3 10
2
，
从而
D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 1 2 ． 20
由此得 D(ˆ) D(2 X ) 4D( X ) 4 D( X ) 4 1 2 2 ．
n
n 20 5n
(2) ˆ 是 的无偏估计吗？ (3) 求 的方差 D(ˆ) ．
解： E(X )
xf (x, )d x
0
6x2 ( 3
x)
dx
2
，
(1) 令 E( X ) X ，即 X ，由此得 的矩估计量为ˆ 2X ． 2
(2) E(ˆ) E(2X ) 2E( X ) 2E( X ) 2 ， 2
X
1
2
3
P
2
2 (1 )
(1 )2
其中， ( 0 1 )为未知数．已知取得了样本值 x1 1， x2 2 ， x3 1 ，求 的矩估计值和最大似然估计值．
(2) 设 X1 ， X 2 ，…， X n 是来自参数为 的泊松分布总体的一个样本，试求
的矩估计量和极大似然估计量．
解：(1) 因为 E( X ) 1 2 2 2 (1 ) 3(1 )2 3 2 ，
d ln L d
5n
0
，所以
ln
L(
)
是
的单调增函数，
又因为 xi ，i 1,2,, n ，故当 m1iinn{xi} 时 ln L( ) 达到最大值．由此得
的极大似然估计值为
ˆ
m1iinn{xi
}
，则其极大似然估计量为
概率论第七章 习题解答
第七章 假设检验I 教学基本要求1、了解假设检验的相关概念及基本思想，掌握假设检验的基本步骤，知道犯两类错误的概率的含义；2、掌握单正态总体均值和方差的假设检验；3、掌握两个正态总体均值差与方差比的假设检验；4、了解分布的假设检验.II 习题解答A 组1、某企业生产铜丝，而折断力的大小是铜丝的主要质量指标.从过去的资料来看，可认为折断力2(570,8)X N ~(单位：千克力)，现更换了一批原材料，测得10个样品的折断力如下：578 572 570 568 572 570 570 572 596 584 从性能上看，折断力的方差不会有什么变化，试问折断力的大小与原先有无差异(0.05)α=？解：若折断力的大小与原先无差异，则总体均值μ应为570，因此，提出假设如下：0H ：570μ= vs 1H ：570μ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975 1.96u =，根据样本观测值求得575.2x =于是，检验统计量U 的值2.055U ==由于0.975||U u ≥，所以，在显著性水平0.05α=下拒绝原假设0H ，即认为折断力与原先有差异.2、某工厂生产的电子元件平均使用寿命2(,)X N μσ~，现抽测15个元件，得到18000x =、5200s =(单位：小时)，试问该工厂生产的电子元件的平均使用寿命是否为20000(0.05)α=？解：若该工厂生产的电子元件的平均使用寿命为20000，则总体均值μ应为20000，因此，提出假设如下：0H ：20000μ= vs 1H ：20000μ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975(14) 2.145t =，由已知数据求得检验统计量T 的值0.149T ==-由于0.975||(14)T t <，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为该工厂生产的电子元件的平均使用寿命是20000小时.3、用热敏电阻测温仪间接测量地热勘探井底温度，重复测量6次，测得温度(C )为：111.0112.4110.2111.0113.5111.9假定测量的温度服从正态分布，且井底温度的真实值为111.6C ，试问用热敏电阻测温仪间接测温是否准确(0.05)α=？解：若用热敏电阻测温仪间接测温是准确的，则总体均值μ应为111.6，因此，提出假设如下：0H ：111.6μ= vs 1H ：111.6μ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975(5) 2.571t =，根据样本观测值求得111.67x =、2 1.399s =于是，检验统计量T 的值0.145T ==由于0.975||(5)T t <，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为用热敏电阻测温仪间接测温是准确的.4、设考生在某次考试中的成绩服从正态分布，从中随机地抽取36位考生的成绩，得到平均成绩为66.5分、标准差为15分，问是否可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分(0.05)α=？解：若这次考试全体考生的平均成绩为70分，则总体均值μ应为70，因此，提出假设如下：0H ：70μ= vs 1H ：70μ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975(35) 2.0301t =，由已知数据求得检验统计量T 的值1.4T ==-由于0.975||(35)T t <，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为这次考试全体考生的平均成绩为70分.5、某化肥厂用自动包装机包装化肥，每包质量服从正态分布2(50,)N σ，某日开工后，随机抽取8包化肥，测得质量(单位：kg )如下：49.249.850.350.849.749.650.550.1问该天包装的化肥质量的方差是否为1.3(0.05)α=？解：若该天包装的化肥质量的方差是1.3，则21.3σ=，因此，提出假设如下：0H ：2 1.3σ= vs 1H ：2 1.3σ≠由0.05α=，查附表得临界值20.025(8) 2.1797χ=、20.975(8)17.5345χ=，根据样本观测值求得21()2.192nii x μ=-=∑于是，检验统计量2χ的值2 2.1921.6861.3χ== 由于220.025(8)χχ≤，所以，在显著性水平0.05α=下拒绝原假设0H ，即认为该天包装的化肥质量的方差不是1.3.6、设某化纤厂生产的维尼纶的纤度在正常情况下服从方差为20.05的正态分布，现随机抽取6根，测得其纤度为1.33 1.351.541.451.371.53问维尼纶纤度的方差是否正常(0.10)α=？解：若维尼纶纤度的方差正常，则220.05σ=，因此，提出假设如下：0H ：220.05σ= vs 1H ：220.05σ≠由0.10α=，查附表得临界值20.05(5) 1.146χ=、20.95(5)11.07χ=，根据样本观测值求得1.43x =、20.0085s =于是，检验统计量2χ的值22(61)0.00851.70.05χ-⨯==由于2220.050.95(5)(5)χχχ<<，所以，在显著性水平0.10α=下接受原假设0H ，即认为维尼纶纤度的方差是正常的.7、生产某种产品可用两种操作方法.用第一种操作方法生产的产品抗折强度21(,7)X N μ~；用第二种操作方法生产的产品抗折强度22(,9)Y N μ~(单位：千克)，现从第一种操作方法生产的产品中随机抽取13件，得到42x =，从第二种操作方法生产的产品中随机抽取17件，测得36y =，问这两种操作方法生产的产品的平均抗折强度是否有显著差异(0.05)α=？解：若这两种操作方法生产的产品的平均抗折强度无显著差异，则12μμ=，因此，提出假设如下：0H ：12μμ= vs 1H ：12μμ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975 1.96u =，由已知数据求得检验统计量U 的值2.054U ==由于0.975||U u ≥，所以，在显著性水平0.05α=下拒绝原假设0H ，即认为这两种操作方法生产的产品的平均抗折强度有显著差异.8、某种物品在处理前与处理后分别抽样分析其含脂率，测得数据如下：假设处理前后的含脂率都服从正态分布，且方差不变，问该物品处理前后含脂率的均值是否有显著差异(0.01)α=？解：若该物品处理前后含脂率的均值无显著差异，则12μμ=，因此，提出假设如下：0H ：12μμ= vs 1H ：12μμ≠由0.01α=，查附表得临界值0.995(13) 3.012t =，根据样本观测值求得0.23x =、0.18y =、20.0094x s =、20.0045ys =、0.0822w s = 于是，检验统计量T 的值2.273T==由于0.995||(13)T t<，所以，在显著性水平0.01α=下接受原假设H，即认为该物品处理前后含脂率的均值无显著差异.9、有甲、乙两台机床加工同样的产品，现从这两台机床加工的产品中随机地抽取若干产品，测得产品直径(单位：)为：问甲乙两台机床加工的精度是否有显著差异(0.05)α=？解：若甲乙两台机床加工的精度无显著差异，则它们的方差相同，因此，提出假设如下：0H：2212σσ=vs1H：2212σσ≠由0.05α=，查附表得临界值0.0250.97511(7,6)0.1953(6,7) 5.12FF===、0.975(7,6) 5.70F=，根据样本观测值求得19x=、19y=、20.1029xs=、20.3967ys=于是，检验统计量F的值0.10290.25940.3967F==由于0.0250.975(7,6)(7,6)F F F<<，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设H，即认为甲乙两台机床加工的精度无显著差异.10、某车床生产滚珠，现随机抽取了50个产品，测得它们的直径(单位：mm)为：15.0 15.8 15.2 15.1 15.9 14.7 14.8 15.5 15.6 15.315.1 15.3 15.0 15.6 15.7 14.8 14.5 14.2 14.9 14.915.2 15.0 15.3 15.6 15.1 14.9 14.2 14.6 15.8 15.215.9 15.2 15.0 14.9 14.8 14.5 15.1 15.5 15.5 15.115.1 15.0 15.3 14.7 14.5 15.5 15.0 14.7 14.6 14.2问滚珠直径是否服从正态分布(0.05)α=？解：若滚珠直径服从正态分布，则2(,)X Nμσ~，因此，提出假设如下：0H：2(,)X Nμσ~由于μ、2σ未知，因而用它们的最大似然估计值ˆ15.1xμ==、222ˆ0.4325sσ==代替得到分布2(15.1,0.4325)N，为了求统计量2χ的值，取14.05a=、16.15ka=，将0[,]k a a 等分为7个小区间，列表计算得：于是，检验统计量2χ的值221() 3.062ki i i i n np np χ=-==∑再由0.05α=，查附表得临界值20.95(4)9.488χ=，由于220.95(4)χχ<，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为滚珠直径服从正态分布.B 组1、随机地从一批直径服从正态分布的滚珠中抽取7个，测得其直径(单位：mm )为： 13.70 14.21 13.90 13.91 14.32 14.32 14.10假设滚珠直径总体分布的方差为0.05，问这批滚珠的平均直径是否小于等于14.25(0.05)α=？解：若这批滚珠的平均直径是小于等于14.25，则14.25μ≤，因此，提出假设如下：0H ：14.25μ≤ vs 1H ：14.25μ>由0.05α=，查附表得临界值0.95 1.65u =，根据样本观测值求得14.07x =于是，检验统计量U 的值2.118U ==-由于0.95U u <，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为这批滚珠的平均直径小于等于14.25.2、设1x 、2x 、…、n x 是取自正态总体2(,)N μσ的样本，记11ni i x x n ==∑、221()ni i Q x x ==-∑，试在此记号下求检验假设0H ：0μ=的检验统计量？解：该问题是单正态总体方差未知时关于期望μ的假设检验问题，检验统计量应选为x T =由于222111()11n ii s x x Q n n ==-=--∑，即s =，从而检验统计量为x T ==3、某种导线要求其电阻的标准差不超过0.004欧姆，现从生产的一批导线中随机抽取8根，得到220.006s =，若该导线的电阻服从正态分布，问能否认为这批导线的标准差偏小(0.05)α=？解：若这批导线的标准差偏小，则220.004σ≤，因此，提出假设如下：0H ：220.004σ≤ vs 1H ：220.004σ>由0.05α=，查附表得临界值20.95(7)14.067χ=，由已知数据求得检验统计量2χ的值222(81)0.00615.750.004χ-⨯== 由于220.95(7)χχ≥，所以，在显著性水平0.05α=下拒绝原假设0H ，即认为这批导线的标准差偏大.4、下面是某两种型号的电器充电后所能使用的时间(单位：小时)的观测值 型号A 5.5 5.6 6.3 4.6 5.3 5.0 6.2 5.8 5.1 5.2 5.9 型号B 3.8 4.3 4.2 4.0 4.9 4.5 5.2 4.8 4.5 3.9 3.7 4.6设两样本独立且抽样的两个正态总体方差相等，试问能否认为型号A 比型号B 平均使用的时间更短(0.01)α=？解：若型号A 比型号B 平均使用的时间更短，则12μμ≤，因此，提出假设如下：0H ：12μμ≤ vs 1H ：12μμ>由0.01α=，查附表得临界值0.99(21) 2.5176t =，根据样本观测值求得5.5x =、 4.3667y =、20.274x s =、20.2188ys =、0.4951w s =于是，检验统计量T的值5.4837T==由于0.99(21)T t≥，所以，在显著性水平0.01α=下拒绝原假设H，即认为型号A比型号B平均使用的时间更长.5、某药厂生产一种新的止痛片，厂方希望验证服用新药片后到开始起作用的时间间隔较原有止痛片至少缩短一半，因此厂方提出检验假设H：122μμ=vs1H：122μμ>其中1μ、2μ分别是服用原有止痛片和服用新止痛片后到开始起作用的时间间隔的总体均值，若这两个总体均服从正态分布，且方差21σ、22σ已知，现分别从两个总体中抽取两个独立样本1x、2x、…、mx和1y、2y、…、ny，试给出上述假设检验问题的检验统计量及拒绝域？解：设X为服用原有止痛片后到开始起作用的时间间隔，Y为服用新止痛片后到开始起作用的时间间隔，则211(,)X Nμσ~、222(,)Y Nμσ~，于是22121242(2,)x y Nm nσσμμ-~-+()~(0,1)x yU N⇒=当H成立，有~(0,1)x yU N=所以，可选取检验统计量x yU=对于给定的显著性水平α，检验的拒绝域为1{|}W U U uα-=≥.6、有两箱来自不同厂家的功能相同的金属部件，从第一箱中抽取60个，从第二箱中抽取40个，得到部件重量()mg的样本方差分别为215.46xs=、29.66ys=.若两样本相互独立且服从正态分布，试问第一箱重量的总体方差是否比第二箱重量的总体方差小(0.05)α=？解：若第一箱重量的总体方差比第二箱重量的总体方差小，则2212σσ≤，因此，提出假设如下：0H ：2212σσ≤ vs 1H ：2212σσ> 由0.05α=，查附表得临界值0.95(59,39) 1.64F =，根据已知数据求得检验统计量F 的值15.461.609.66F == 由于0.95(59,39)F F <，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为第一箱重量的总体方差比第二箱重量的总体方差小.7A B 设两批电子器件的电阻分别服从211(,)N μσ、222(,)N μσ，试问能否认为两个总体服从相同的正态分布(0.05)α=？解：(1) 先检验两个总体方差相同.若两个总体方差相同，则2212σσ=，因此，提出假设如下： 0H ：2212σσ= vs 1H ：2212σσ≠ 由0.05α=，查附表得临界值0.0250.97511(5,5)0.140(5,5)7.15F F ===、0.975(5,5)7.15F =，根据样本观测值求得0.141x =、0.139y =、20.0000078x s =、20.0000071ys = 于是，检验统计量F 的值0.00000781.10.0000071F ==由于0.0250.975(5,5)(5,5)F F F <<，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为两个总体方差相同；(2) 在(1)的基础上检验两个总体均值相同.若两个总体均值相同，则12μμ=，因此，提出假设如下：0H ：12μμ= vs 1H ：12μμ≠由0.05α=，查附表得临界值0.975(10) 2.2281t =，根据样本观测值求得20.0000074w s =于是，检验统计量T 的值1.267T ==由于0.975||(10)T t <，因而在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为两个总体均值相同；所以，可认为两个总体服从相同的正态分布.8、在一批灯泡中抽取300只进行寿命测试，试验结果如下：试检验假设：0H ：灯泡寿命服从指数分布0.0050.0050()00te tf t t -⎧>=⎨≤⎩(0.05)α=？解：根据题意提出假设0H ：(0.005)X E ~为了求统计量2χ的值，将(0,)+∞分为4个小区间(0,100]、(100,200]、(200,300]、(300,)+∞，列表计算得：于是，检验统计量2χ的值221() 1.8393ki i i in np np χ=-==∑再由0.05α=，查附表得临界值20.95(3)7.8147χ=，由于220.95(3)χχ<，所以，在显著性水平0.05α=下接受原假设0H ，即认为该批灯泡寿命服从参数为0.005的指数分布.。