应用数理统计复习题
应用数理统计试题库

一 填空题 1设621,,,X X X 是总体)1,0(~N X 的一个样本,26542321)()(X X X X X X Y +++++=。
当常数C = 1/3 时,CY 服从2χ分布。
2 设统计量)(~n t X ,则~2X F(1,n) ,~12X F(n,1) 。
3 设n X X X ,,,21 是总体),(~2σu N X 的一个样本,当常数C = 1/2(n-1) 时,∑-=+-=11212)(n i i i X X C S 为2σ的无偏估计。
4 设)),0(~(2σεεβαN x y ++=,),,2,1)(,(n i y x i i =为观测数据。
对于固定的0x ,则0x βα+~ ()20201,x x N x n Lxx αβσ⎛⎫⎡⎤- ⎪⎢⎥++ ⎪⎢⎥ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭。
5.设总体X 服从参数为λ的泊松分布,,2,2,, 为样本,则λ的矩估计值为ˆλ= 。
6.设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,μ、σ2 未知,则σ2的置信度为1-α的置信区间为 ()()()()222212211,11n S n S n n ααχχ-⎡⎤--⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎣⎦。
7.设X 服从二维正态),(2∑μN 分布,其中⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑⎪⎪⎭⎫⎝⎛=8221,10μ令Y =X Y Y ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛202121,则Y 的分布为 ()12,02TN A A A A μ⎛⎫= ⎪⎝⎭∑ 。
8.某试验的极差分析结果如下表(设指标越大越好):表2 极差分析数据表则(1)较好工艺条件应为22121A B C D E 。
(2)方差分析中总离差平方和的自由度为 7 。
(3)上表中的第三列表示 A B ⨯交互作用 。
9.为了估计山上积雪溶化后对河流下游灌溉的影响,在山上建立观测站,测得连续10年的观测数据如下表(见表3)。
则y 关于x 的线性回归模型为 ()ˆ 2.356 1.813~0,1.611yx N εε=++ 10设总体12~(,1),,,...,n X U X X X θθ+为样本,则θ的矩估计量为 12x - ,极大似然估计量为 max{X 1,X 2,…,X n } 。
应用数理统计复习题Word版

应用数理统计复习题一、填空题1.设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,样本均值及样本方差分别为,221111,()n n i i i i X X S X X n n ====-∑∑,设112,,...n n X X X X +与独立同分布,则统计量~Y =。
2.设21~(),~T t n T 则。
3.设总体X 的均值为μ,12,,...,n X X X 为样本,当a = 时,E 21()nii Xa =-∑达到最小值。
4. 设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,1||,()nii D XE D μ==-=∑则5.设总体X 的均值和方差分别为a , b , 样本均值及样本方差分别为221111,()n n i i i i X X S X X n n ====-∑∑,则 E (S 2 )= 。
6.在总体~(5,16)X N 中随机地抽取一个容量为36的样本,则均值 X 落在4与6之间的概率 =6. 设总体X 服从参数为λ的泊松分布,1.9,2,2,2.1, 2.5为样本,则λ的矩估计值为ˆλ= 。
7. 设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,12211ˆ()n i i i c XX σ-+==-∑,若2ˆσ为2σ的无偏估计,则 c = 。
8. 设总体12~(,1),,,...,n X U X X X θθ+为样本,则θ的矩估计量为 ,极大似然估计量为 。
9. 设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,μ未知,σ2已知,为使μ的置信度为1-α的置信区间长度不超过L ,则需抽取的样本的容量n 至少为 。
10. 设总体212~(,),,,...,n X N X X X μσ为样本,μ、σ2未知,则σ2的置信度为1-α的置信区间为 。
11设X 服从二维正态),(2∑μN 分布,其中⎪⎪⎭⎫⎝⎛=∑⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=8221,10μ令Y =X Y Y ⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛202121,则Y 的分布为 (要求写出分布的参数) 12. 设总体X 在区间]1,[+θθ上服从均匀分布,则θ的矩估计=θˆ ;=)ˆ(θD 。
应用数理统计试题

应 用 数 理 统 计 复 习 题1. 设总体X ~ N(20,3),有容量分别为10, 15的两个独立样本,求它们的样本均值之差的绝对值小于 的概率._ _ _ _ 1解:设两样本均值分别为 X,Y ,则X Y 〜N(0,—) 22. 设总体X 具有分布律其中 (01)为未知参数,已知取得了样本值X 1 1,X 2 2,X 3 1,求的矩估计和最大似然估计.解:(1) 矩估计:EX22 2 (1 ) 3(1)2 23令EX X ,得 ?-.6(2) 最大似然估计:得? 5 63.设某厂产品的重量服从正态分布,但它的数学期望和方差2均未知,抽查 10件,测得重量为 X斤i 1,2, ,10。
算岀给定检验水平0.05 ,能否认为该厂产品的平均重量为斤?附:(9)=(10)= (9)= (10)=解:检验统计量为T =|将已知数据代入,得所以接受H 。
4.在单因素方差分析中,因素A 有3个水平,每个水平各做 4次重复实验,完成下列方差分析表,在X - m 0 |s/、n 15.4 - 5.0t 二. __________ 10=2J3.6/ 9F O.95(2,9) 4.26 , F 7.5 4.26,认为因素A是显着的5.现收集了16组合金钢中的碳含量x及强度y的数据,求得x 0.125, y 45.7886丄拓0.3024, L xy25.5218,L yy2432.4566 .(1)建立y关于x的一元线性回归方程??,?x ;(2)对回归系数1做显着性检验(0.05).解:(1)? % 25.5218 84.3975l xx0.3024所以,? 35.2389 84.3975X(2)Q |yy ?|xy 2432.4566 84.3975 25.5218 278.4805拒绝原假设,故回归效果显着.(1)找岀对结果影响最大的因素;(2)找出“算一算”的较优生产条件;(指标越大越好)(3)写出第4号实验的数据结构模型。
应用数理统计试题

37,27,38,则最大艇速的数学期望的无偏估计量值是 33m/s ;最大艇速的均方差
的无偏估计是 3.07m/s 。
6. 设 X1, X 2 ,×××X n 是来自[q ,q +1](q > 0) 上的均匀分布总体的一个样本,则q 的估计量
是
Ù
q
矩=
X
-
1
2
7. 假设检验分为两类,分别为 参数假设检验 和 分布拟合 检验。
-
ln x i
i=1
q
n
q
q
n
4.要求某种元件使用寿命(单位:小时)服从正态分布 N (1000,1002 ) 。现在从某厂生产的
这类元件中抽 25 件,测得其平均使用寿命为 950 小时,试问这个厂生产的这类元件是否合
4
格?(a =0.05)
H
:
0
m
= 1000, H1
:m
¹ 1000
∵U
=|
x
Ù
Ù
Ù
Ù
10. 若q 1 和q2 分别为参数q 的两个独立的无偏估计量,且q 1 的方差是q2 方差的 4 倍,则
A=1 , 5
效。
B=4 5
Ù
Ù
时,Aq 1 + Bq 2 是q 无偏估计量,并且在所有这样的线性估计中最有
二.选择题。(30 分)
1.设总体x 服从正态分布 N (m ,s 2 ), m ,s 2 为未知数,e1,e2 ×××en 是来自总体x 的随机样本,
0,
其他.
(1) 求可估计函数 1 的极大似然估计量。 q
(2) 求可估计函数 1 的有效估计量。 q
n
n
Õ Õ ( 1) L ( q ) =
数理统计考试题及答案

数理统计考试题及答案一、选择题1. 下列哪个选项是中心极限定理的主要内容?A. 样本均值的分布趋近于正态分布B. 样本方差的分布趋近于正态分布C. 样本中位数的分布趋近于正态分布D. 样本最大值的分布趋近于正态分布答案:A2. 假设检验中的两类错误是什么?A. 第一类错误和第二类错误B. 系统误差和随机误差C. 测量误差和估计误差D. 抽样误差和非抽样误差答案:A二、填空题1. 总体均值的估计量是_________。
答案:样本均值2. 在进行假设检验时,如果原假设被拒绝,则我们犯的是_________错误。
答案:第一类三、简答题1. 简述什么是置信区间,并说明其在统计分析中的作用。
答案:置信区间是指在一定置信水平下,用于估计总体参数的一个区间范围。
它的作用是在统计分析中提供对总体参数估计的不确定性度量,帮助我们了解估计值的可信度。
2. 解释什么是点估计和区间估计,并给出它们的区别。
答案:点估计是用样本统计量来估计总体参数的单个值。
区间估计是在一定置信水平下,给出总体参数可能落在的区间范围。
它们的区别在于点估计提供了一个具体的数值,而区间估计提供了一个包含该数值的区间,反映了估计的不确定性。
四、计算题1. 某工厂生产的零件长度服从正态分布,样本均值为50mm,样本标准差为1mm,样本容量为100。
求95%置信水平下的总体均值的置信区间。
答案:首先计算标准误差:\( SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} =\frac{1}{\sqrt{100}} = 0.1 \)。
然后根据正态分布的性质,95%置信水平下的置信区间为:\( \bar{x} \pm 1.96 \times SE \)。
计算得到:\( 50 \pm 1.96 \times 0.1 = (49.84, 50.16) \)。
2. 假设某公司员工的日均工作时长服从正态分布,样本均值为8小时,样本标准差为0.5小时,样本容量为36。
应用数理统计复习题

一、 填空:1、已知R.V.ξ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-4.01.03.02.05101,则E (2-3ξ)=( 1.4 )2、已知R.V.ξ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-25.013.02.005.037.073101,则η=2+ξ的分布列是(⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛25.013.02.005.037.095321) 3、已知A ,B 是样本空间Ω中的两事件,且Ω={1,2,3,4,5,6,7,8},A={2,4,6,8},B={2,3,4,5,6,7},则A+B={ 2,3,4,5,6,7,8 }4、由事件A 与B 同时发生构成的事件,称为事件A 与B 的积事件,记为( AB )5、已知R.V.ξ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2.05.015.01.005.091.74.532,则方差D ξ=( 3.8454 )6、由事件A 与B 至少发生一个构成的事件,称为事件A 与B 的和事件,记为( A+B )7、在数理统计中,把( 考察对象)的全体称为总体,而把( 构成总体的每个成员 )称为个体。
8、已知甲、乙射手的命中率分别为0.77与0.84,它们各自独立地向同一目标射击一次,则目标被击中的概率是( 0.9632 )9、对于任意事件A ,有P (A )+P (A )=( 1 )10、已知随机变量ξ有分布列⎪⎪⎭⎫⎝⎛--3.01.04.02.03014,则P{-3<ξ≤3}=( 0.8 )11、两点分布b(1,p)的数学期望是( p )方差是( pq )12、一口袋内有11个黑球、7个白球,不放回地从中任抽2次,每次取出1球。
记事件A=“第一次取出黑球”,B=“第二次取出黑球”,则P (A B)=( 10/17 )13、分布函数的基本性质中:F (-∞)=( 0 );F (+∞)=( 1 )14、已知A ,B 是样本空间Ω中的两事件,且Ω={1,2,3,4,5,6,7,8},A={2,4,6,8},B={2,3,4,5,6,7},则A-B={ 8 }15、假设独立随机变量ξ与η的方差D ξ与D η都存在,则有D (ξ+η)=(D ξ+D η)16、已知R.V.ξ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-25.013.02.005.037.073101,则η=ξ2+3的分布列是( ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛25.013.057.005.0521243)17、假设R.V.ξ存在方差D ξ,则对于任意常数k,c,有D (k ξ+c )=( k 2D ξ )18、把一枚不对称的硬币投掷一次,若出现正面,则再掷一次;…。
数理统计复习题

3.
设 X 1 , X 2 , , X 5 是总体 X ∼ N (0,1) 的样本. (1) 试确定 c1 , d1 ,使得 c1 ( X 1 + X 2 ) 2 + d1 ( X 3 + X 4 + X 5 ) 2 ~ χ 2 (n) ,并求出 n; (2) 试确定 c2 ,使得 c2 ( X 12 + X 22 ) / ( X 3 + X 4 + X 5 ) 2 ~ F ( m, n) ,并求出 m, n.
(2) 设正常生产时的零件平均高度为 30 毫米( H 0 : μ = 30 毫米) , 试在显著性水平为 5%的条件下, 检验现在的样品是否为正常. 3. 某工厂生产的固体燃料推进器的燃烧率服从正态分布 N ( μ ,σ 2 ) , μ = 40cm / s , σ = 2cm / s .现在 用新方法生产了一批推进器.从中随机取 n=25 只,测得燃烧率的样本均值为 x = 41.25cm / s .设 在新方法下总体均方差仍为 2cm / s ,问这批推进器的燃烧率是否较以往生产的推进器的燃烧率有 显著的提高?取显著性水平 α = 0.05 . 4. 已知我国 14 岁女生的平均体重为 43.38kg, 从该年龄的女生中随机抽取 10 名运动员测
其体重,得 39 36 43 43 40 46 45 45 42 41 经计算 x = 42, s 2 = 37.95 ,问这些运动员的平均体重与 14 岁女生的平均体重的差异是 否显著?( α = 0.05) (14 岁女生的体重 X ~ N ( μ , σ 2 ) ). 5. 测量 20 位青年男子和 20 位老年男子的血压值, 青年男子:总体 X ~ N ( μ1 , σ 1 ) 经算 x = 128, s1 = 193.3684 ,
《应用数理统计》考试试题与参考答案

《应用数理统计》试卷 第 1 页 共 4 页《应用数理统计》期末考试试卷一、单项选择题:(每小题2分,共20分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的,请将正确选项前的字母填在题后的括号内。
1、设随机事件A 与B 互不相容,且P(A)>0,P(B)>0,则( )A.P(A)=1-P (B )B.P(AB)=P(A)P(B)C.P(A ∪B)=1D.P(AB )=1 2、设A ,B 为随机事件,P(A)>0,P (A|B )=1,则必有( ) A.P(A ∪B)=P(A) B.A ⊂B C.P(A)=P(B) D.P(AB)=P(A)3、将两封信随机地投入四个邮筒中,则未向前面两个邮筒投信的概率为( )A.2422B .C C 2142 C .242!A D.24!!4、某人连续向一目标射击,每次命中目标的概率为34,他连续射击直到命中为止,则射击次数为3的概率是( ) A.()343B.41)43(2C. 43)41(2D.C 4221434()5、已知随机变量X 的概率密度为f X (x ),令Y=-2X ,则Y 的概率密度f Y (y)为( )A.2f X (-2y)B.f X ()-y2C.--122f y X () D.122f y X ()- 6、如果函数f(x)=x a x b x a x b,;,≤≤或0<>⎧⎨⎩是某连续随机变量X 的概率密度,则区间[a,b]可以是( )A.〔0,1〕B.〔0,2〕C.〔0,2〕D.〔1,2〕7、下列各函数中是随机变量分布函数的为( )A.F x xx 1211(),=+-∞<<+∞B..0,1;0,0)(2x x x x x F ≤C.F x e x x 3(),=-∞<<+∞-D.F x arctgx x 43412(),=+-∞<<+∞π8 则P{X=0}=A.112B.212 C. 412 D. 5129、已知随机变量X 和Y 相互独立,且它们分别在区间[-1,3]和[2,4]上服从均匀分布,则E(XY)=( ) A. 3 B. 6 C. 10 D. 12 10、设Ф(x)为标准正态分布函数,X i =10,,事件发生;事件不发生,A A ⎧⎨⎩ i=1,2,…,100,且P(A)=0.8,X 1,X 2,…,X 100相互独立。
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《应用数理统计》复习题第一章 概率知识一、一袋中有5个球,编号1、2、3、4、5. 现从中任取3个,以X 表示所取球的号码的最大值,求X 的概率分布律.解:X 的可能取值为3、4、5,1.0101}3{3533====C C X P , 3.0103}4{352311====C C C X P , 6.0106}5{352411====C C C X P , 故X 的概率分布律为6.03.01.0543kp X .二、设连续型随机变量X 的密度函数为⎩⎨⎧<≤=.,0,10,)(其它x Ax x f(1)求常数A ;(2)求X 的分布函数)(x F . 解:(1)由完备性:⎰∞+∞-=1)(dx x f ,有11=⎰Ax , 解得2=A .(2)t d t f x F x⎰∞-=)()(当0≤x 时, 0)(}{)(⎰∞-==≤=xdt t f x X P x F ,当10≤<x 时,202)()(x tdt dt t f x F xx===⎰⎰∞-,当1>x 时,1)(=x F .所以 .1,10,0,1,,0)(2>≤<≤⎪⎩⎪⎨⎧=x x x x x F三、设X 的概率密度为 ⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=其它,022,cos )(ππx x C x f ,1、求常数C ;2、均值EX 和方差DX . 解:1、由完备性,C xdx C dx x f 2cos )(122⎰⎰-∞∞-===ππ,21=∴C ;2、0cos 21)(22⎰⎰∞∞--===ππxdx x dx x xf EX ; ⎰⎰⎰∞∞---====22202222214cos cos 21)(ππππxdx x xdx x dx x f x EX ;14)(222-=-=∴πEX EX DX .四、若随机(X ,Y )在以原点为中心的单位圆上服从均匀分布,证明X ,Y 不相互独立. 解:依题意有(X ,Y )的概率密度为221/, 1;(,)0, x y f x y π⎧+≤=⎨⎩其它..故 11, 11()(,)0, 0, X x x f x f x y dy +∞-∞⎧-≤≤-≤≤⎪===⎨⎪⎪⎩⎩⎰其它其它;同理 11()0, Yy f y -≤≤=⎪⎩其它.于是(,)()()X Y f x y f x f y ≠, X 与Y 不相互独立.五、设X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤+=.,0,10,)(其它x bx a x f ,且已知EX =127求DX . 解:由概率密度的完备性有:1=⎰⎰+=∞+∞-1d )(d )(x bx a x x f =b a 5.0+,且有127=EX =⎰⎰+=∞+∞-10d )(d )(x bx a x x x xf =32ba +, 联立上述两式解得: 1,5.0==b a又=)(2X E 125d )5.0(102=+⎰x x x ,于是 =DX =-22)()(EX X E 2)127(125-14411=.六、1.设随机变量)3,2(~2N X ,)()(C X P C X P >=<,则=C ( A ).A . 2B . 3C . 9D . 02. 设随机变量),(~2σμN X ,则随σ增大,}|{|σμ<-X P ( C ).(A) 单调增大; (B) 单调减小; (C) 保持不变; (D) 增减不定第二章 统计概念1.设n X X X ,,,21 为来自正态总体),(~2σμN X 的一个简单随机样本,则样本均值∑==ni i X n X 11服从),(2nN σμ分布.2. 设1021,,,X X X 是来自总体)3.0,0(2N 的一个样本,2102221X X X Y +++= , 当C = 9100时,CY 服从自由度为 10 的2χ 分布.3. 设总体),(~2σμN X ,n X X X ,,,21 是取自总体的样本,则∑=-ni iX122~)(1μσ)(2n χ.第三章 参数估计一、 设n X X X ,,,21 是取自总体X 的一个样本,总体X 的概率密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<=-其他,010,)(1x x x f θθ,其中0>θ为未知参数.试求θ的矩估计量∧M θ和极大似然估计量∧L θ. 解:1d 11+=⋅=-⎰θθθθx xx EX .用X 代替EX ,令1+=θθX ,解得θ的矩估计量21⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∧X XMθ. 设n x x x ,,,21 是取自总体X 的样本观察值,似然函数为()⎪⎩⎪⎨⎧=<<=-=∏其他,0,,2,1,10,)(11n i x xL i n i inθθθ0)(>θL 时,取对数,可得∑=-+=ni i x nL 1ln )1(ln 2ln θθ.∑=+⋅=ni i x n L 1ln 2112d ln d θθθ.令0d ln d =θL ,可得θ的极大似然估计量∧L θ21ln ⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=n i i X n . 二、设总体X 服从泊松分布 ,2,1,0,!}{),(===-k e k k X P k λλλπ样本n X X X ,,,21 ,证明未知参数λ的矩估计量和极大似然估计量相同. 解:总体X 服从参数为 λ 的泊松分布,则,,2,1,0,!}{ ===-k e k k X P kλλ λλλ===∑∞=-01!k ke k kEX m .用样本一阶原点矩1A 代替总体均值1m ,得λ的矩估计量为X X n A n i i ===∑=111ˆλ. 设n x x x ,,,21 为相应于样本n X X X ,,,21 的观察值,则似然函数λλλ-=∏=e x L ni i xi1!)(, 对数似然函数 λλλn x x L n i ni ii∑∑==--=11)!ln(ln )(ln ,令0ln =λd Ld ,即 01=-∑=n xni iλ,得λ的极大似然估计值∑===n i i x x n 11ˆλ,所求λ 的极大似然估计量X =λˆ. 可见,未知参数λ的矩估计量和极大似然估计量相同,均为X .三、 设总体X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤>-=,1,0,1,11),(x x xx F ββ其中未知参数n X X X ,,,,121 >β为来自总体X 的简单随机样本,求β的矩估计量和极大似然估计量.解:(1)X 的密度函数⎩⎨⎧≤>=--,1,0,1,),(1x x x x f βββ总体均值ββββ-==⎰∞+--111dx x x EX ,令-=X EX ,得β的矩估计量为____1ˆXX+=β.(2)当),,2,1(1n i x i =>时,似然函数为:,)(),()(1211--===∏ββββn n ni i x x x x f L令0ln )(ln 1=-=∑=ni i x n d L d βββ,得β的极大似然估计量为∑==ni iXn1ln ˆβ四、1.设321,,X X X 为取自正态总体),(2σμN 的一个简单随机样本,则在总体均值μ的4个无偏估计,525152ˆ3211X X X ++=μ,313131ˆ3212X X X ++=μ3213213161ˆX X X ++=μ, 3214319291ˆX X X ++=μ 中最有效的是2ˆμ . 2. 设总体X 的期望μ和方差02>σ存在,从总体中分别抽取容量为1n 和2n 的两个独立样本,样本均值分别为1X 和2X ,常数a 和b 使得21X b X a T +=是μ的无偏估计量,且方差DT 达到最小,则=a 211n n n +.五、某种零件的重量(单位:千克)服从正态分布),(2σμN ,从中抽得容量为16的样本,其均值,856.4=x 修正方差04.02=s .(1)若,24.0=σ求μ的置信度为95.0的置信区间. (2)若σ未知,求μ的置信度为95.0的置信区间. (已知131.2)15(,96.1975.0975.0==t u ) 解:131.2)15(,96.1,025.02,05.0,16975.0975.0=====t u n αα(1)974.4,738.4975.0975.0=+=-u nx u nx σσ得μ的置信度为95.0的置信区间为)974.4,738.4(. (2)963.4)15(,749.4)15(9725.0975.0=+=-t nsx t n s x 得μ的置信度为95.0的置信区间为)963.4,749.4(.六、某型号钢丝折断力(单位:牛顿)服从正态分布),(2σμN ,随机抽取10根,其折断力的方差7.752*=s ,求2σ置信度为95.0的置信区间.(可能用到的数据:02.19)9(,70.2)9(2975.02025.0==χχ,20.48)10(,3.25)10(2975.02025.0==χχ). 解: ,02.19)9(,70.2)9(,025.02,05.0,102975.02025.0=====χχααn333.252)9()1(,858.35)9()1(2975.022025.02=-=-χχsn s n , 所求置信区间为)333.252,858.35(.七、已知某种药片溶解所需的时间X 服从正态分布。
现从中随机地抽取10片,测得溶解时间(单位:min )为5.3 3.6 5.16.6 4.9 6.5 5.2 3.7 5.4 5.0.求总体方差2σ的90%置信区间(可能用到的数据:307.18)10(295.0=χ,940.3)10(205.0=χ,919.16)9(295.0=χ,325.3)9(205.0=χ).解:已知总体),(~2σμN X ,样本容量10=n ,由样本观测值计算可得13.5=x , 956.02=s .由%901=-α即10.0=α,919.16)9()1(295.0295.0==-χχn , 325.3)9()1(205.0205.0==-χχn ,∴509.0919.16956.09)1()1(2212≈⨯=---n s n αχ,588.2325.3956.09)1()1(222≈⨯=--n s n αχ 所以药片溶解所需时间的方差2σ的90%置信区间为)588.2,509.0(第四章 假设检验1、假设检验中,0H 为原假设,则 ( A )为犯第一类错误.(A) 0H 为真,拒绝0H ; (B) 0H 不真,接受0H ; (C) 0H 为真,接受0H ; (D) 0H 不真,拒绝0H2、 某种熔丝的熔断时间X 服从正态分布,且在通常情况下642=σ.现从这批熔丝中随机抽取10根,测得熔断时间(单位:ms )为:42,65,75,78,71,57,59,54,55,68,问当05.0=α时,这批熔丝的熔断时间的方差是否仍为64?(可能用到的数据:483.20)10(2975.0=χ,247.3)10(2025.0=χ,023.19)9(2975.0=χ,700.2)9(2025.0=χ).解:依题意检验假设2212020:,64:σσσσ≠==H H . )1(~12222--=n S n χσχ ,∴拒绝域为 [)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∞---),1()1(,022122n n ααχχ . 这里05.0=α,10=n ,023.19)9(2975.0=χ,700.2)9(2025.0=χ,拒绝域为[()+∞,023.19)700.2,0 .计算可得4.62=x ,82.1212=s ,13.1782.1216496411022=⨯=-=s χ[()+∞∉,023.19)700.2,0 ,故接受0H ,即认为这批熔丝的熔断时间的方差仍为64.3、已知某一试验,其温度X 服从),(2σμN ,现测得5个温度值,计算得1259=x ,937.11=s ,问可否认为1277=μ?(取显著性水平05.0=α)(可能用到的数据776.2)4(597.0=t ,132.2)4(59.0=t )解:检验假设1277:;1277:10≠=μμH H ,采用t 检验法,其拒绝域为)4(/12772αt n s x t ≥-=.经计算:372.3=t ,而776.2)4(372.3597.0=>t , 故拒绝假设,即不能认为1277=μ.4、某种导线,要求其电阻的标准差不得超过Ω005.0.现抽取9根样品,测得Ω=007.0s ,设电阻X 服从),(2σμN ,问在显著性水平05.0=α下,能否认为这批导线的标准差显著地偏大. (可能用到的数据507.15)8(95.02=χ,92.16)9(95.02=χ) 解:检验假设221220005.0:;005.0:>≤σσH H .采用2χ检验法,其拒绝域为)1()1(12222-≥-=-n s n αχσχ.经计算:68.15)1(222=-=σχs n ,而507.15)8(95.02=χ,可见)8(95.022χχ>,故拒绝0H ,即认为这批导线的标准差显著地偏大.第五章 回归分析一、测得某种物质在不同温度下吸附另一种物质的重量如下表所示。