第五章统计量及其分布复习自测题
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第五章习题参考答案

(2)上班所需时间在半小时以内有 25 + 60 + 85 = 170 人. 5. 40 种刊物的月发行量(单位:百册)如下: 5954 5022 14667 6582 6870 1840 2662 4508 1208 3852 618 3008 1268 1978 7963 2048 3077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047 714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 2280 1223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612 (1)建立该批数据的频数分布表,取组距为 1700(百册) ; (2)画出直方图. 解: (1)最大观测值为 353,最小观测值为 14667,则组距为 d = 1700, 区间端点可取为 0,1700,3400,5100,6800,8500,10200,11900,13600,15300, 频率分布表为 组序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 合计 (2)作图略.
1091 1572 775 1044 738
3. 假若某地区 30 名 2000 年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下: 909 1086 1120 999 1320 1071 1081 1130 1336 967 825 914 992 1232 950 1203 1025 1096 808 1224 871 1164 971 950 866 (1)构造该批数据的频率分布表(分 6 组) ; (2)画出直方图. 解: (1)最大观测值为 1572,最小观测值为 738,则组距为 d =
样本的分布为 p ( x1 , x2 , L , xn ) = λ eλ x1 ⋅ λ eλ x2 L λ eλ xn = λ n e
统计量及其分布练习题答案

统计量及其分布练习题答案一、选择题1. 以下哪个是描述集中趋势的统计量?A. 方差B. 标准差C. 平均数D. 众数答案:C2. 在正态分布中,数据的分布特征是什么?A. 数据对称分布,均值等于中位数B. 数据不对称分布C. 数据集中在均值附近D. 数据集中在众数附近答案:A3. 以下哪个统计量用于衡量数据的离散程度?A. 均值B. 众数C. 方差D. 标准差答案:C4. 标准差与方差之间的关系是什么?A. 标准差是方差的平方B. 方差是标准差的平方C. 标准差是方差的立方D. 方差是标准差的立方答案:B5. 以下哪个分布是描述二项分布的?A. 正态分布B. 泊松分布C. 二项分布D. 均匀分布答案:C二、简答题1. 请简述正态分布的特点。
答案:正态分布是一种连续概率分布,其特点是数据分布呈对称的钟形曲线,均值、中位数和众数相等。
在正态分布中,约68%的数据位于均值±1个标准差的范围内,约95%的数据位于均值±2个标准差的范围内,几乎所有数据(99.7%)位于均值±3个标准差的范围内。
2. 什么是标准正态分布?答案:标准正态分布是一种特殊的正态分布,其均值为0,标准差为1。
它是一种标准化的正态分布,常用于转换原始数据,使其具有标准正态分布的特性,便于进行统计分析。
三、计算题1. 假设有一个样本数据集:2, 4, 6, 8, 10,计算其平均数和标准差。
答案:平均数 = (2+4+6+8+10)/5 = 6标准差 = sqrt(((2-6)^2 + (4-6)^2 + (6-6)^2 + (8-6)^2 + (10-6)^2) / 5) = sqrt(20) ≈ 4.472. 给定一组数据:10, 12, 14, 16, 18, 20,求其方差。
答案:首先计算平均数 = (10+12+14+16+18+20)/6 = 15然后计算方差 = ((10-15)^2 + (12-15)^2 + ... + (20-15)^2) / 6 = 11.67四、应用题1. 某班级学生的数学成绩呈正态分布,均值为80分,标准差为10分。
概率论与数理统计(茆诗松)课后第五章习题参考答案

第五章 统计量及其分布习题5.11. 某地电视台想了解某电视栏目(如:每日九点至九点半的体育节目)在该地区的收视率情况,于是委托一家市场咨询公司进行一次电话访查. (1)该项研究的总体是什么? (2)该项研究的样本是什么? 解:(1)总体是该地区的全体用户;(2)样本是被访查的电话用户.2. 某市要调查成年男子的吸烟率,特聘请50名统计专业本科生作街头随机调查,要求每位学生调查100名成年男子,问该项调查的总体和样本分别是什么,总体用什么分布描述为宜?解:总体是任意100名成年男子中的吸烟人数;样本是这50名学生中每一个人调查所得到的吸烟人数;总体用二项分布描述比较合适.3. 设某厂大量生产某种产品,其不合格品率p 未知,每m 件产品包装为一盒.为了检查产品的质量,任意抽取n 盒,查其中的不合格品数,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是全体盒装产品中每一盒的不合格品数;样本是被抽取的n 盒产品中每一盒的不合格品数;总体的分布为X ~ b (m , p ),x m x qp x m x X P −⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==}{,x = 0, 1, …, n , 样本的分布为nn x m x n x m x x m x n n q p x m q p x m q p x m x X x X x X P −−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛====L L 2211212211},,,{ ∑∑⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===−=∏ni tni tx mn x ni i q px m 111.4. 为估计鱼塘里有多少鱼,一位统计学家设计了一个方案如下:从鱼塘中打捞出一网鱼,计有n 条,涂上不会被水冲刷掉的红漆后放回,一天后再从鱼塘里打捞一网,发现共有m 条鱼,而涂有红漆的鱼则有k 条,你能估计出鱼塘里大概有多少鱼吗?该问题的总体和样本又分别是什么呢? 解:设鱼塘里有N 条鱼,有涂有红漆的鱼所占比例为Nn , 而一天后打捞出的一网鱼中涂有红漆的鱼所占比例为m k,估计mk N n ≈,故估计出鱼塘里大概有kmnN ≈条鱼;总体是鱼塘里的所有鱼;样本是一天后再从鱼塘里打捞出的一网鱼. 5. 某厂生产的电容器的使用寿命服从指数分布,为了了解其平均寿命,从中抽出n 件产品测其使用寿命,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是该厂生产的全体电容器的寿命;样本是被抽取的n 件电容器的寿命;总体的分布为X ~ e (λ ),p (x ) = λ e λ x ,x > 0,样本的分布为11212(,,,)e e e enin i x x x x n n p x x x λλλλλλλλ=∑=⋅=L L ,x i > 0.6. 美国某高校根据毕业生返校情况纪录,宣布该校毕业生的年平均工资为5万美元,你对此有何评论? 解:返校的毕业生只是毕业生中一部分特殊群体,样本的抽取不具有随机性,不能反应全体毕业生的情况.习题5.21. 以下是某工厂通过抽样调查得到的10名工人一周内生产的产品数149 156 160 138 149 153 153 169 156 156 试由这批数据构造经验分布函数并作图. 解:经验分布函数0,138,0.1,138149,0.3,149153,()0.5,153156,0.8,156160,0.9,160169,1,169.n x x x F x x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=≤<⎨⎪≤<⎪≤<⎪⎪≥⎩ 作图略.2. 下表是经过整理后得到的分组样本组序 1 2 3 4 5分组区间 (38,48] (48,58] (58,68] (68,78] (78,88] 频数 3 4 8 3 2试写出此分布样本的经验分布函数.解:经验分布函数0,37.5,0.15,37.547.5,0.35,47.557.5,()0.75,57.567.5,0.9,67.577.5,1,77.5.n x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎪⎩3. 假若某地区30名2000年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下:909 1086 1120 999 1320 1091 1071 1081 1130 1336 967 1572 825 914 992 1232 950 775 1203 1025 1096 808 1224 1044 871 1164 971 950 866 738(1)构造该批数据的频率分布表(分6组); (2)画出直方图. 解:(1)最大观测值为1572,最小观测值为738,则组距为15727381406d −=≈, 区间端点可取为735,875,1015,1155,1295,1435,1575, 频率分布表为 组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率 1 (735, 875] 805 6 0.2 0.2 2 (875, 1015] 945 8 0.2667 0.4667 3 (1015, 1155] 1085 9 0.3 0.7667 4 (1155, 1295] 1225 4 0.1333 0.95 (1295,0.96672 0.066671435]13651 0.03333150516 (1435,1575]合计30 1(2)作图略.4.某公司对其250名职工上班所需时间(单位:分钟)进行了调查,下面是其不完整的频率分布表:所需时间频率0~10 0.1010~20 0.2420~3030~40 0.1840~50 0.14 (1)试将频率分布表补充完整.(2)该公司上班所需时间在半小时以内有多少人?解:(1)频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率10] 5 25 0.1 0.11 (0,20] 15 60 0.24 0.342 (10,30] 25 85 0.34 0.683 (20,40] 35 45 0.18 0.864 (30,50] 45 35 0.14 15 (40,合计250 1(2)上班所需时间在半小时以内有25 + 60 + 85 = 170人.5.40种刊物的月发行量(单位:百册)如下:5954 5022 14667 6582 6870 1840 2662 45081208 3852 618 3008 1268 1978 7963 20483077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 22801223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612 (1)建立该批数据的频数分布表,取组距为1700(百册);(2)画出直方图.解:(1)最大观测值为353,最小观测值为14667,则组距为d = 1700,区间端点可取为0,1700,3400,5100,6800,8500,10200,11900,13600,15300,频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率1700] 850 9 0.225 0.2251 (0,25509 0.225 0.453400]2 (1700,42505 0.125 0.5755100]3 (3400,59504 0.1 0.6756800]4 (5100,76504 0.1 0.7758500]5 (6800,1 0.025 0.893506 (8500,10200]1 0.025 0.825110507 (10200,11900]3 0.075 0.9127508 (11900,13600]4 0.1 11445015300]9 (13600,合计30 1(2)作图略.6.对下列数据构造茎叶图472 425 447 377 341 369 412 399400 382 366 425 399 398 423 384418 392 372 418 374 385 439 408429 428 430 413 405 381 403 479381 443 441 433 399 379 386 387 解:茎叶图为34 135369, 6377, 2, 4, 9382, 4, 5, 1, 1, 6, 7399, 8, 2400, 5, 3412, 9, 8, 8, 3, 9425, 5, 3, 8, 9, 8439, 0, 3447, 3, 14546472, 97.根据调查,某集团公司的中层管理人员的年薪(单位:千元)数据如下:40.6 39.6 37.8 36.2 38.838.6 39.6 40.0 34.7 41.738.9 37.9 37.0 35.1 36.737.1 37.7 39.2 36.9 38.3试画出茎叶图.解:茎叶图为34.735. 136.2, 7, 937.0, 1, 738. 639.6, 6, 240.6, 8, 041.742.43.844.9, 545. 4习题5.31.在一本书上我们随机的检查了10页,发现每页上的错误数为:4 5 6 0 3 1 4 2 1 4试计算其样本均值、样本方差和样本标准差.解:样本均值3)41654(101=+++++=L x ; 样本方差7778.3])34()31()36()35()34[(91222222≈−+−++−+−+−=L s ;样本标准差9437.17778.3≈=s .2. 证明:对任意常数c , d ,有11()()()()()()n niiiii i x c y d x x y y n x c y d ==−−=−−+−−∑∑.证:∑∑==−+−−+−=−−ni i i n i i i d y y y c x x x d y c x 11)]())][(()[())((∑=−−+−−+−−+−−=ni i i i i d y c x d y x x y y c x y y x x 1)])(())(())(())([())(()()()()())((111d y c x n x x d y y y c x y y x x ni i ni i ni i i −−+−−+−−+−−=∑∑∑===))(())(())((00))((11d y c x n y y x x d y c x n y y x x ni i i ni i i −−+−−=−−+++−−=∑∑==.3. 设x 1 , …, x n 和y 1 , …, y n 是两组样本观测值,且有如下关系:y i = 3 x i − 4,i = 1, …, n ,试求样本均值x和y 间的关系以及样本方差2x s 和2y s 间的关系.解:4343431)43(111111−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−==∑∑∑∑====x x n n x n x n y n y ni i n i i n i i n i i ; 212121229(19)]43()43[(11)(11x n i i n i i n i i ys x x n x x n y y n s =−−=−−−−=−−=∑∑∑===. 4. 记∑==n i i n x n x 11,∑=−−=n i i n x x n s 122)(11,n = 1, 2, …,证明 )(1111n n n n x x n x x −++=++,21221)(111n n nn x x n s n n s −++−=++. 证:)(111111111111111111n n n n n n n i i n i i n x x n x x n x n n x n x n n n x n x −++=+++=++⋅+=+=+++=+=+∑∑; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−=−=++=+=++∑∑21112112121))(1()(1)(1n n n i n i n i n i n x x n x x n x x n s ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+⋅+−−+−=++=∑2122112)()1(1)1()()(1n n n n n i n i x x n n x x x x n 2122112)(111)(1)(11)1(1n n n n n n i n i x x n s n n x x n n x x n n n −++−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−++−−−=++=∑.5. 从同一总体中抽取两个容量分别为n , m 的样本,样本均值分别为1x , 2x ,样本方差分别为21s , 22s ,将两组样本合并,其均值、方差分别为x , s 2,证明:12nx mx x n m+=+,)1)(()(1)1()1(22122212−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n s . 证:m n x m x n x x m n x x m n x m j j n i i m j j n i i ++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=∑∑∑∑====211211121111; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−+=∑∑==m j jn i i x x x x m n s 1221212()(11 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−+−+−−+=∑∑==221222211211)()()()(11x x m x x x x n x x m n m j j n i i ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−+⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−−+=221222221121)1()1(11m n x m x n x m s m m n x m x n x n s n m n 2212222122221)()()(111)1()1(m n x x mn x x nm m n m n s m s n +−+−⋅−++−+−+−=)1)(()(1)1()1(2212221−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n . 6. 设有容量为n 的样本A ,它的样本均值为A x ,样本标准差为s A ,样本极差为R A ,样本中位数为m A .现对样本中每一个观测值施行如下变换:y = ax + b ,如此得到样本B ,试写出样本B 的均值、标准差、极差和中位数.解:b x a b x n a nb x a n b ax n y n y A ni i n i i n i i n i i B +=+⋅=+=+==∑∑∑∑====11111)(1)(11;A n i A i n i A i n iB i B s a x x n a b x a b ax n y y n s ||)(11||)(11)(11121212=−−⋅=−−+−=−−=∑∑∑===; R B = y (n ) − y (1) = a x (n ) + b − a x (1) − b = a [x (n ) − x (1)] = a R A ; 当n 为奇数时,b am b ax y m A n n B +=+==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+5.021215.0,当n 为偶数时,b am b x x ab ax b ax y y m A n n n n n n B +=++=+++=+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛5.01221221225.0][2][21][21,故m B 0.5 = a m A 0.5 + b .7. 证明:容量为2的样本x 1 , x 2的方差为2212)(21x x s −=. 证:221212221221222112)(214)(4)(])2()2[(121x x x x x x x x x x x x s −=−+−=+−++−−=. 8. 设x 1 , …, x n 是来自U (−1, 1) 的样本,试求)(X E 和Var(X .解:因X i ~ U (−1, 1),有0211)(=+−=i X E ,3112)11()(Var 2=+=i X ,故0)(1)1()(11===∑∑==ni i n i i X E n X n E X E ,n n nXnX n X ni in i i 31311)(Var 11Var )(Var 2121=⋅⋅==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑==. 9. 设总体二阶矩存在,X 1 , …, X n 是样本,证明X X i −与)(j i X X j ≠−的相关系数为 − (n − 1) − 1.证:因X 1 , X 2 , …, X n 相互独立,有Cov (X l , X k ) = 0,(l ≠ k ), 则),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov X X X X X X X X X X X X j i j i j i +−−=−−)(Var ),1(Cov )1,(Cov 0X X X nX n X j j i i +−−= 22221111)(Var )(Var 1)(Var 1σσσσnn n n X X n X n j i −=+−−=+−−=,且)1,(Cov 21),(Cov 2)(Var )(Var )(Var 22i i i i i X nX n X X X X X X −+=−+=−σσ)(Var 1212222X X nn n n j −=−=−+=σσσσ,故11111)(Var )(Var ),(Cov ),(Corr 222−−=−⋅−−=−⋅−−−=−−n nn n n n X X X X X X X X X X X X j i j i j i σσσ. 10.设x 1 , x 2 ,…, x n 为一个样本,∑=−−=ni i x x n s 122)(11是样本方差,试证: 22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 证:因⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−=∑∑==21212211)(11x n x n x x n s n i i n i i , 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=−+=−=−∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑==========<n i n j j i n i n j j n i n j i n i n j j i j i n i n j j i j i j i x x x x x x x x x x x x 1111211211221122221)2(21)(21)( 221212111212)1(2221221s n n x n x n x n x n x n x x x n x n n i i n i i n i n j j i n j j n i i −=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=∑∑∑∑∑∑======, 故22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 11.设总体4阶中心矩ν4 = E [X − E (X )]4存在,试对样本方差∑=−−=ni i X X n S 122(11,有 2442442442)1(3)1()2(2)1()()Var(−−+−−−−−=n n n n n S σνσνσν,其中σ 2为总体X 的方差.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=∑=21222)()(Var )1(1)Var(µµX n X n S n i i⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=∑∑==])(Var[)(,)(Cov 2)(Var )1(12212122µµµµX n X n X X n n i i n i i ⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−−=∑∑==22122122)Var())(,)Cov((2)Var()1(1µµµµX n X X n X n n i i n i i , 因E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)4 = ν4,则)(})({}])([)({)Var(441224122412σνσνµµµ−=−=−−−=−∑∑∑===n X E X E X ni ni i i ni i ,因E (X i − µ) = 0,221)Var()(σµnX X E ==−,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立, 则∑∑==−−−−−=−−ni i i ni i X E X E X X E X X 12222122})()(])()[({))(,)Cov((µµµµµµ∑∑==⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⋅−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⋅−=ni nk k i n X n X E 1222121)(1)(σσµµ∑∑=≠⎭⎬⎫⎩⎨⎧−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⋅−+−=n i i k k i i n X E X E X E n1422421)()()(1σµµµ)(11])1([144142242σνσσσν−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅+=∑=n n n nni ,且224122421)(1])([)()Var(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−=−∑=σµµµµn X n E X E X E X n i i42221441)()(24)(1σµµµn X X X E n j i j i n i i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=∑∑<= 42221441)()(6)(1σµµµn X E X E X E n j i j i ni i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−+−=∑∑<= 42443424444222442)3(11])1(3[11261σσνσσνσσσνn n n n n n n n n n n +−=−−+=−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅+=, 故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+−+−⋅−−−=4244324444222)3(1)(12)()1(1)Var(σσνσνσνn n n n n n n S⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−+−−−−=444444422)3(1)(2)()1(1σσνσνσνn n n 2442442444444442)1(3)1()2(2)1()()3(1)2(2)()1(1−−+−−−−−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−=n n n n n n n n σνσνσνσνσνσν. 12.设总体X 的3阶矩存在,设X 1 , X 2 ,…, X n 是取自该总体的简单随机样本,X 为样本均值,S 2为样本方差,试证:nS X 32),Cov(ν=,其中ν3 = E [X − E (X )]3.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−=−=∑=21222)()(11,Cov ),Cov(),Cov(µµµµX n X n X S X S X n i i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−−=∑=))(,Cov())(,Cov(11212µµµµX X n X X n n i i , 因0)()(=−=−µµi X E X E ,E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)3 = ν3,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立,则∑∑∑∑====−−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−n i i i ni i n k k ni i X X n X X n X X 1212112))(,Cov(1)(,)(1Cov ))(,Cov(µµµµµµ331231])()()([1ννµµµ=⋅=−−−−=∑=n nX E X E X E n n i i i i , 且31232)(1)()()())(,Cov(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−−=−−∑=n i i X n E X E X E X E X X µµµµµµ323313313311)(1)(1ννµµn n n X E n X E n n i i n i i =⋅=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=∑∑==,故n nn n n n n S X 333232111111),Cov(νννν=−⋅−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅−−=. 13.设1X 与2X 是从同一正态总体N (µ, σ 2)独立抽取的容量相同的两个样本均值.试确定样本容量n ,使得两样本均值的距离超过σ 的概率不超过0.01. 解:因µ==)()(21X E X E ,nX X 221)Var()Var(σ==,1X 与2X 相互独立,且总体分布为N (µ, σ 2),则0)(21=−=−µµX X E ,n n n X X 222212)Var(σσσ=+=−,即⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−n N X X 2212,0~σ, 因01.0222212}|{|21≤⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=>−n n X X P σσσ,有995.02≥⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φn ,5758.22≥n ,故n ≥ 13.2698,即n 至少14个.14.利用切比雪夫不等式求抛均匀硬币多少次才能使正面朝上的频率落在 (0.4, 0.6) 间的概率至少为0.9.如何才能更精确的计算这个次数?是多少?解:设⎩⎨⎧=,,0,,1次反面朝上第次正面朝上第i i X i 有X i ~ B (1, 0.5),且正面朝上的频率为∑==ni i X n X 11,则E (X i ) = 0.5,Var (X i ) = 0.25,且5.0(=X E ,n X 25.0)(Var =, 由切比雪夫不等式得n nX P X P 2511.025.01}1.0|5.0{|}6.04.0{2−=−≥<−=<<,故当9.0251≥−n时,即n ≥ 250时,9.0}6.04.0{≥<<X P ;利用中心极限定理更精确地计算,当n 很大时∑==ni i X n X 11的渐近分布为正态分布25.0,5.0(n N , 则)2.0()2.0()25.05.04.0(25.05.06.0()4.0()6.0(}6.04.0{n n nnF F X P −Φ−Φ=−Φ−−Φ=−=<<9.01)2.0(2≥−Φ=n ,即95.0)2.0(≥Φn ,64.12.0≥n ,故当n ≥ 67.24时,即n ≥ 68时,9.0}6.04.0{≥<<X P .15.从指数总体Exp (1/θ ) 抽取了40个样品,试求X 的渐近分布.解:因θ==)((X E X E ,2401)(Var )(Var θ==n X X ,故X 的渐近分布为)401,(2θθN .16.设X 1 , …, X 25是从均匀分布U (0, 5) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因25)()(==X E X E ,1211225)05()(Var )(Var 2=×−==n X X ,故X 的渐近分布为)121,25(N . 17.设X 1 , …, X 20是从二点分布b (1, p ) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因p X E X E ==)((,20)1()(Var )(Var p p n X X −==,故X 的渐近分布为20)1(,(p p p N −.18.设X 1 , …, X 8是从正态分布N (10, 9) 中抽取的样本,试求样本均值X 的标准差.解:因89)(Var )(Var ==n X X ,故X 的标准差为423)(Var =X . 19.切尾均值也是一个常用的反映样本数据的特征量,其想法是将数据的两端的值舍去,而用剩下的当中的值为计算样本均值,其计算公式是][2])[()2]([)1]([αααααn n X X X X n n n n −+++=−++L ,其中0 < α < 1/2是切尾系数,X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n ) 是有序样本.现我们在高校采访了16名大学生,了解他们平时的学习情况,以下数据是大学生每周用于看电视的时间:15 14 12 9 20 4 17 26 15 18 6 10 16 15 5 8 取α = 1/16,试计算其切尾均值.解:因n α = 1,且有序样本为4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 18, 20, 26,故切尾均值8571.12)20865(216116/1=++++−=L x . 20.有一个分组样本如下:区间 组中值 频数 (145,155) 150 4 (155,165) 160 8 (165,175) 170 6 (175,185) 180 2试求该分组样本的样本均值、样本标准差、样本偏度和样本峰度.解:163)2180617081604150(201=×+×+×+×=x ;2338.9]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(1912222=×−+×−+×−+×−=s ; 因81]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20122222=×−+×−+×−+×−=b , 144]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20133333=×−+×−+×−+×−=b ,14817]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20144444=×−+×−+×−+×−=b ,故样本偏度1975.02/3231==b b γ,样本峰度7417.032242−=−=b b γ.21.检查四批产品,其批次与不合格品率如下:批号批量不合格品率1 100 0.052 300 0.063 250 0.04 4 150 0.03试求这四批产品的总不合格品率.解:046875.0)03.015004.025006.030005.0100(8001=×+×+×+×=p . 22.设总体以等概率取1, 2, 3, 4, 5,现从中抽取一个容量为4的样本,试分别求X (1) 和X (4) 的分布. 解:因总体分布函数为⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,54,43,53,32,52,21,51,1,0)(x x x x x x x F则F (1) (x ) = P {X (1) ≤ x } = 1 − P {X (1) > x } = 1 − P {X 1 > x , X 2 > x , X 3 > x , X 4 > x } = 1 − [1 − F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625624,43,625609,32,625544,21,625369,1,0x x x x x x且F (4) (x ) = P {X (4) ≤ x } = P {X 1 ≤ x , X 2 ≤ x , X 3 ≤ x , X 4 ≤ x } = [F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625256,43,62581,32,62516,21,6251,1,0x x x x x x故X (1) 和X (4) 的分布为6251625156256562517562536954321)1(P X ; 6253696251756256562515625154321)4(PX . 23.设总体X 服从几何分布,即P {X = k } = pq k − 1,k = 1, 2, …,其中0 < p < 1,q = 1 − p ,X 1, X 2, …, X n 为该总体的样本.求X (n ) , X (1)的概率分布.解:因k k kj j q qq p pqk X P −=−−==≤∑=−11)1(}{11,k = 1, 2, …,故n k n k ni i ni i n n n q q k X P k X P k X P k X P k X P )1()1(}1{}{}1{}{}{111)()()(−==−−−=−≤−≤=−≤−≤==∏∏;且nk k n ni i ni i q q k X P k X P k X P k X P k X P −=>−−>=>−−>==−==∏∏)1(11)1()1()1(}{}1{}{}1{}{.24.设X 1 , …, X 16是来自N (8, 4) 的样本,试求下列概率(1)P {X (16) > 10}; (2)P {X (1) > 5}.解:(1)1616161)16()16()]2810([1)]10([1}10{1}10{1}10{−Φ−=−=≤−=≤−=>∏=F X P X P X P i i = 1 − [Φ(1)]16 = 1 − 0.841316 = 0.9370;(2)3308.09332.0)]5.1([285(1[)]5(1[}5{}5{16161616161)1(==Φ=−Φ−=−=>=>∏=F X P X P i i . 25.设总体为韦布尔分布,其密度函数为⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−mmm x mx m x p ηηηexp ),;(1,x > 0, m > 0, η > 0. 现从中得到样本X 1 , …, X n ,证明X (1) 仍服从韦布尔分布,并指出其参数. 解:总体分布函数mm mmx xt xmt xt mm xt t mtt t p x F ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===∫∫∫ηηηηηηe1e d ed ed )()(00010,x > 0,则X (1) 的密度函数为111(1)11()[1()]()eeemmmmx x x m m m n n n mmmxmnxp x n F x p x n ηηηηη⎛⎞⎛⎞⎛⎞⎛⎞−−−−−−−−⎜⎟⎜⎟⎜⎟−⎝⎠⎝⎠⎝⎠=−=⋅==,故X (1) 服从参数为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛m n m η,的韦布尔分布. 26.设总体密度函数为p (x ) = 6 x (1 − x ), 0 < x < 1,X 1 , …, X 9是来自该总体的样本,试求样本中位数的分布. 解:总体分布函数3203223)23(d )1(6d )()(x x t t t t t t t p x F xxx−=−=−==∫∫,0 < x < 1,因样本容量n = 9,有样本中位数)5(215.0x x m n ==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+,其密度函数为)1(6)231()23(!4!4!9)()](1[)]([!4!4!9)(432432445x x x x x x x p x F x F x p −⋅+−−⋅=−⋅=. 27.证明公式∫∑−−=−−−−=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛110)1()!1(!!)1(p r n r rk k n k dx x x r n r n p p k n ,其中0 ≤ p ≤ 1. 证:设总体X 服从区间(0, 1)上的均匀分布,X 1, X 2, …, X n 为样本,X (1), X (2), …, X (n )是顺序统计量,则样本观测值中不超过p 的样品个数服从二项分布b (n , p ),即最多有r 个样品不超过p 的概率为∑=−+−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=>rk kn k r p p k n p X P 0)1()1(}{,因总体X 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(x x x x x F则X (r + 1)的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−+.,0,10,)1()!1(!!)()](1[)]([)!1(!!)(111其他x x x r n r n x p x F x F r n r n x p r n r r n r r 故∫∑−−+=−−−−=>=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)1(0)1()!1(!!}{)1(p r n r r rk kn k dx x x r n r n p X P p p k n . 28.设总体X 的分布函数F (x )是连续的,X (1), …, X (n )为取自此总体的次序统计量,设ηi = F (X (i )),试证: (1)η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量;(2)1)(+=n iE i η,)2()1()1()Var(2++−+=n n i n i i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−2)1(2)1(2)1(2)1(22212111n a a n a a n a a n a a 其中11+=n i a ,12+=n j a . 注:第(3)问应要求i < j . 解:(1)首先证明Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),因分布函数F (x )连续,对于任意的y ∈ (0, 1),存在x ,使得F (x ) = y , 则F Y ( y ) = P {Y = F (X ) ≤ y } = P {F (X ) ≤ F (x )} = P {X ≤ x } = F (x ) = y , 即Y = F (X )的分布函数是⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y可得Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),即F (X 1), F (X 2), …, F (X n )是均匀分布总体U (0, 1)的样本, 因分布函数F (x )单调不减,ηi = F (X (i )),且X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n )是总体X 的次序统计量, 故η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量; (2)因均匀分布U (0, 1) 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他y y p Y ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y则ηi = F (X (i ))的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−.,0,10,)1()!()!1(!)()](1[)]([)!()!1(!)(11其他y y y i n i n y p y F y F i n i n y p i n i Y in Y i Y i即ηi 服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即Be (a , b ),其中a = i ,b = n − i + 1,故1)(+=+=n i b a a E i η,)2()1()1()1()()Var(22++−+=+++=n n i n i b a b a ab i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)当i < j 时,(ηi , ηj )的联合密度函数为z y Y Y j n Y i j Y Y i Y ij z p y p z F y F z F y F j n i j i n z y p <−−−−−−−−−−=I )()()](1[)]()([)]([)!()!1()!1(!),(111011I )1()()!()!1()!1(!<<<−−−−−−−−−−=z y j n i j i z y z y j n i j i n , 则∫∫∫∫−−−+∞∞−+∞∞−−⋅−−−−−=⋅=1001)1()()!()!1()!1(!),()(z j n i j i ij j i dy z z y z y dz j n i j i n dydz z y p yz E ηη, 令y = zu ,有dy = zdu ,且当y = 0时,u = 0;当y = z 时,u = 1,则∫∫⋅−−=−⋅−−−−−−−1101)()()1()1()(zdu zu z zu z z dy z z y z y i j i j n zj n i j ij n j j n j i j i j j n z z j i j i i j i B z z du u u z z z −+−+−−−−−−=−+⋅−=−⋅−=∫)1(!)!1(!),1()1()1()1(1111,即∫−+−−−−−−−=101)1(!)!1(!)!()!1()!1(!)(dz z z j i j i j n i j i n E jn j j i ηη )1,2(!)!1(!)!()!1()!1(!+−+−−⋅−−−−=j n j B j i j i j n i j i n)2)(1()1()!2()!()!1(!)!1(!)!()!1()!1(!+++=+−+⋅−−⋅−−−−=n n j i n j n j j i j i j n i j i n , 可得)2()1()1(11)2)(1()1()()()(),Cov(2++−+=+⋅+−+++=−=n n j n i n j n i n n j i E E E j i j i j i ηηηηηη, 因11+=n i a ,12+=n j a , 则2)1()2()1()1(),Cov(212+−=++−+=n a a n n j n i j i ηη, 且2)1()2()1()1()Var(112+−=++−+=n a a n n i n i i η,2)1()2()1()1()Var(222+−=++−+=n a a n n j n j jη, 故ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛2)1(2)1(2)1(2)1()Var(),Cov(),Cov()Var(22212111n a a n a a n a a n a a j j i j i i ηηηηηη. 29.设总体X 服从N (0, 1),从此总体获得一组样本观测值x 1 = 0, x 2 = 0.2, x 3 = 0.25, x 4 = −0.3, x 5 = −0.1, x 6 = 2, x 7 = 0.15, x 8 = 1, x 9 = −0.7, x 10 = −1.(1)计算x = 0.15(即x (6))处的E [F (X (6))],Var[F (X (6))]; (2)计算F (X (6))在x = 0.15的分布函数值.解:(1)根据第28题的结论知1)]([)(+=n iX F E i ,)2()1()1()](Var[2)(++−+=n n i n i X F i ,且n = 10, 故116)]([)6(=X F E ,2425121156)](Var[2)6(=××=X F ; (2)因F (X (i ))服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即这里的F (X (6))服从贝塔分布Be (6, 5),则F (X (6))在x = 0.15的分布函数值为∫−⋅=15.00456)1(!4!5!10)15.0(dx x x F , 故根据第27题的结论知0014.085.015.0101)1(!4!5!10)15.0(501015.00456=××⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−⋅=∑∫=−k k k k dx x x F . 30.在下列密度函数下分别寻求容量为n 的样本中位数m 0.5的渐近分布.(1)p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1;(2)⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ; (3)⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p (4)||e 2)(x x p λλ−=.解:样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅)(41,5.025.0x p n x N ,其中p (x )是总体密度函数,x 0.5是总体中位数, (1)因p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1,有35.025.003205.023)23()1(6)(5.05.05.0x x x x dx x x x F x x −=−=−==∫,则x 0.5 = 0.5,有nn p n 91)5.05.06(41)5.0(4122=×××=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 91,5.0;(2)因⎭⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ,有0.5 = F (x 0.5) = F (µ), 则x 0.5 = µ ,有n n p n 2ππ2141)(41222σσµ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛n N 2π,2σµ;(3)因⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p 有25.00205.05.05.02)(5.0x x xdx x F x x ====∫, 则215.0=x ,有n n p n 8121241214122=⎟⎠⎞⎜⎝⎛××=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 81,21; (4)因||e 2)(x x p λλ−=,有0.5 = F (x 0.5) = F (0),则x 0.5 = 0,有2221241)0(41λλn n p n =⎟⎠⎞⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛21,0λn N .31.设总体X 服从双参数指数分布,其分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤>⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=.,0;,exp 1)(µµσµx x x x F其中,−∞ < µ < +∞,σ > 0,X (1) ≤ … ≤ X (n )为样本的次序统计量.试证明)(2)1()1()(−−−−i i X X i n σ服从自由度为2的χ 2分布(i = 2, …, n ). 注:此题有误,讨论的随机变量应为)(2)1()1()(−−+−i i X X i n σ.证:因(X (i − 1), X (i ))的联合密度函数为z y i n i i i z p y p z F y F i n i n z y p <−−−−−−=I )()()](1[)]([)!()!2(!),(2)1( z y in i z y z y i n i n <<−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−−=µσµσσµσσµσµI exp 1exp 1exp exp 1)!()!2(!2z y i n i z y y i n i n <<+−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσI exp exp 1exp )!()!2(!122,则T = X (i ) − X (i − 1)的密度函数为∫+∞∞−−⋅⋅+=dy t y y p t p i i T 1),()()1(∫∞++−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσdy t y y y i n i n i n i 122exp exp 1exp )!()!2(!∫∞+−+−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=µσµσσµσµσσy d y y t i n i n i i n i n exp )(exp 1exp exp )!()!2(!2112∫−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=−+−+−012112)()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i i n i n σσσ∫−+−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=1021)1()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i n i i n σσ )1,2()1(exp )!()!2(!−+−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=i i n B t i n i n i n σσ⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−+−=−+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=σσσσt i n i n n i i n t i n i n i n )1(exp 1!)!2()!1()1(exp )!()!2(!,t > 0,可得T i n X X i n S i i σσ2)1()(2)1()1()(+−=−+−=−的密度函数为⎭⎬⎫⎩⎨⎧−=+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−=+−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=2exp 21)1(22exp 1)1(2)1(2)(s i n s i n i n s i n p s p T S σσσσ,s > 0, 故)(2)1()1()(−−+−=i i X X i n S σ服从参数为21的指数分布,也就是服从自由度为2的χ 2分布. 32.设总体X 的密度函数为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (5)为容量为5的取自此总体的次序统计量,试证)4()2(X X 与X (4)相互独立.z −证:因总体X 的密度函数和分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(3x x x x x F 则(X (2), X (4))的联合密度函数为)4()2(I )()()](1[)]()([)]([!1!1!1!5),()4()2(1)4(1)2()4(1)2()4()2(24x x x p x p x F x F x F x F x x p <−−⋅⋅=103)4(3)2(3)4(2)4(5)2(102)4(2)2(3)4(3)2(3)4(3)2()4()2()4()2(I )1)((1080I 33)1)((120<<<<<<−−=⋅⋅−−=x x x x x x x x x x x x x x x ,设)4()2(1X X Y =,Y 2 = X (4),有X (2) = Y 1Y 2,X (4) = Y 2,则(X (2), X (4))关于( Y 1 , Y 2 )的雅可比行列式为21221)4()2(1),(),(y y y y y x x J ==∂∂=,且0 < X (2) ≤ X (4) < 1对应于0 < Y 1 < 1, 0 < Y 2 < 1,可得(Y 1 , Y 2 )的联合密度函数为210,10323213222521221242121I )1]()([)(1080||),(),(y y y y y y y y J y y y p y y p y y ⋅−−=⋅=<<<<103211210315121I )1(I )1(1080<<<<−⋅−=y y y y y y ,由于(Y 1 , Y 2 , …, Y n )的联合密度函数p ( y 1 , y 2)可分离变量, 故)4()2(1X X Y =与Y 2 = X (4)相互独立.33.(1)设X (1)和X (n )分别为容量n 的最小和最大次序统计量,证明极差R n = X (n ) − X (1)的分布函数∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n x F n R n )()]()([)(1其中F ( y )与p ( y )分别为总体的分布函数与密度函数;(2)利用(1)的结论,求总体为指数分布Exp (λ)时,样本极差R n 的分布. 注:第(1)问应添上x > 0的要求. 解:(1)方法一:增补变量法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 对于其函数R n = X (n ) − X (1),增补变量W = X (1),⎩⎨⎧−==.;y z r y w 反函数为⎩⎨⎧+==.;r w z w y 其雅可比行列式为11101==J ,则R n 的密度函数为∫+∞∞−>−+−+−=dw r w p w p w F r w F n n r p r n R n 02I )()()]()()[1()(,故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫∫∞−+∞∞−>−∞−+−+−==x r n x R R dw r w p w p w F r w F n n dr dr r p x F n n 02I )()()]()()[1()()(∫∫+∞∞−∞−>−+−+−=xr n dr r w p w p w F r w F n n dw 02I )()()]()()[1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn dr r w p w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn r w dF w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫+∞∞−−−+−⋅−=x n w F r w F n dw w p n n 01)]()([11)()1(∫+∞∞−−−+=dw w p w F x w F n n )()]()([1 ∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n n )()]()([1,x > 0;方法二:分布函数法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞∞−+∞−=≤−==xy n n n R dz z y p dy x X X R P x F n ),(}{)(1)1()(∫∫+∞∞−+−−−=xy yn dz z p y p y F z F dy n n )()()]()([)1(2∫∫+∞∞−+−−⋅−=xy yn z F d y F z F y p dy n n )]([)]()([)()1(2∫∫+∞∞−−+∞∞−+−−+=−−⋅⋅−=dy y p y F x y F n y F z F n y p dy n n n x y y n )()]()([)]()([11)()1(11,x > 0;(2)因指数分布Exp (λ)的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧≤>=−.0,0;0,e )(x x x p x λλ ⎩⎨⎧≤>−=−.0,0;0,e 1)(x x x F x λ故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞−−−+−+∞∞−−⋅−−−=−+=01)(1e )]e 1()e 1[()()]()([)(dy n dy y p y F x y F n x F y n y x y n R n λλλλ101011)e 1()(e 1)e 1(e )1()e 1()(e −−+∞−−−+∞−−−−−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅−=−⋅−=∫n x n y n x y n x n y n n d n λλλλλλ,x > 0.34.设X 1 , …, X n 是来自U (0, θ ) 的样本,X (1) ≤ … ≤ X (n ) 为次序统计量,令)1()(+=i i i X X Y ,i = 1, …, n − 1,Y n = X (n ) ,证明Y 1 , …, Y n 相互独立.。
统计学第五章练习题

第五章 统计推断一、填空题5.1.1 设样本n X X X ,,,21 来自总体)69.1,(μN ,则检验假设35:=μo H 时,使用的检验量是 。
5.1.2 设n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,又设μ=)(X E ,2)(σ=X D ,则总体均值μ的无偏估计为 ;总体方差σ2的无偏估计为 。
5.1.3 若检验统计量的观测值落在拒绝域内,则应 。
5.1.4 设∑==n i i X n X 11为来自正态总体),(2σμN 的样本均值,μ未知,欲检验假设22:σσ=o H ,需要使用的检验统计量为 。
5.1.5 其他条件不变时,置信度越高,则置信区间就越 。
☆5.1.6 检验两个正态总体均值的假设21:μμ=o H ,(已知2221σσ=)时,使用的检验量为 ,拒绝域为 。
二、单项选择题(在每小题的3个备选答案中选出1个正确答案,并将其字母填在题干后面的括号内。
)5.2.1 对总体参数进行抽样估计的首要前提是必须 ( ) A .事先对总体进行初步分析 B .按随机原则抽取样本C .保证调查数据的准确性、及时性5.2.2 若其它条件相同,则下列诸检验的P 值中拒绝原假设理由最充分的是 ( ) A .2% B .10% C .25%5.2.3 某校有学生8000人,随即抽查100人,其中有20人对学生管理有意见,则该校学生中对学校后勤管理有意见的人数的点估计值为 ( )A .20%B .20C .16005.2.4 如果总体服从正态分布,但总体均值和方差未知,样本量为n ,则用于构造总体方差置信区间的随机变量的分布是 ( )A .()0,1NB .),(2σμN C .χ2(n-1)5.2.5 其他条件相同时,要使抽样误差减少1/4,样本量必须增加 ( ) A .1/4 B .4倍 C .7/95.2.6 影响区间估计质量的因素不包括 ( ) A. 置信度 B. 总体参数 C. 样本量5.2.7 某企业最近几批产品的优质品率分别为88%,85%,91%,为了对下一批产品的优质品率进行抽样检验,确定必要的抽样数目时,P 应选 ( )A .85%B .87%C .90%5.2.8 设),(~2σμN X ,(n X X X ,,,21 )是X 的一个简单随机样本,则未知参数2σ的矩估计量为 ( )A .nX Xni i∑=-12)( B .∑=-ni iX X12)( C .1)(12--∑=n X Xni i三、多项选择题(在下列4个备选答案中,至少有二个是正确的,请将其全部选出,并把字母填在题干后面的括号内。
2021统计学原理-《统计学》第五章统计量及其抽样分布试题(精选试题)

统计学原理-《统计学》第五章统计量及其抽样分布试题1、智商的得分服从均值为100,标准差为16的正态分布。
从总体中抽取一个容量为n的样本,样本均值的标准差为2,样本容量为____________。
2、样本均值与总体均值之间的差被称作____________。
3、从均值为50,标准差为5的无限总体中抽取容量为30的样本,则抽样分布的超过51的概率为____________。
4、某校大学生中,外国留学生占10%。
随机从该校学生中抽取100名学生,则样本中外国留学生比例的标准差为____________。
5、假设总体服从均匀分布,从此总体中抽取容量为36的样本,则样本均值的抽样分布( )。
A.服从非正态分布B.近似正态分布C.服从均匀分布D.服从x²分布6、从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为4,16,36的样本,当样本容量增大时,样本均值的标准差( )。
A.保持不变B.增加C.减小D.无法确定7、总体均值为50,标准差为8,从此总体中随机抽取容量为64的样本,则样本均值的抽样分布的均值和标准误差分别为( )。
A.50,8B.50,1C.50,4D.8,88、某厂家生产的灯泡寿命的均值为60小时,标准差为4小时。
如果从中随机抽取30只灯泡进行检测,则样本均值( )。
A.抽样分布的标准差为4小时B.抽样分布近似等同于总体分布C.抽样分布的中位数为60小时D.抽样分布近似等同于正态分布,均值为60小时9、假设某学校学生的年龄分布是右偏的,均值为23岁,标准差为3岁。
如果随机抽取100名学生,下列关于样本均值抽样分布描述不正确的是( )。
A.抽样分布的标准差等于3B.抽样分布近似服从正态分布C.抽样分布的均值近似为23D.抽样分布为非正态分布10、从均值为200,标准差为50的总体中抽取容量为100的简单随机样本,样本均值的数学期望是( )。
A.150B.200C.100D.25011、从均值为200,标准差为50的总体中抽取容量为100的简单随机样本,样本均值的标准差是( )。
统计量及其分布练习题答案

统计量及其分布练习题答案统计量及其分布练习题答案统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,统计量是统计学中的重要概念。
统计量是根据样本数据计算出来的数值,用于描述总体或样本的特征。
在统计学中,我们经常使用统计量来推断总体的特征,并进行假设检验。
下面是一些统计量及其分布的练习题及其答案,希望对你的学习有所帮助。
1. 设X1, X2, ..., Xn是来自总体X的一个样本,其均值为μ,方差为σ²。
证明样本均值X̄和样本方差S²是总体均值μ和总体方差σ²的无偏估计。
答案:首先,样本均值X̄的期望值为E(X̄) = μ。
这是因为样本均值是所有样本观测值的总和除以样本容量n,而总体均值μ是所有总体观测值的总和除以总体容量N。
由于样本是从总体中随机抽取的,每个样本观测值都有相同的机会被选中,所以样本均值的期望值等于总体均值。
其次,样本方差S²的期望值为E(S²) = σ²。
这是因为样本方差是每个样本观测值与样本均值之差的平方和的平均值。
由于样本是从总体中随机抽取的,每个样本观测值都有相同的机会被选中,所以样本方差的期望值等于总体方差。
综上所述,样本均值X̄和样本方差S²是总体均值μ和总体方差σ²的无偏估计。
2. 在一个制药公司的质量控制部门,每天从生产线上随机抽取10个药片进行检验,得到的药片重量(单位:克)如下:12.1, 11.9, 12.5, 12.3, 12.2, 12.0, 11.8, 12.4, 12.1, 12.3计算样本均值、样本方差和样本标准差。
答案:样本均值的计算公式为X̄ = (12.1 + 11.9 + 12.5 + 12.3 + 12.2 + 12.0 + 11.8 + 12.4 + 12.1 + 12.3) / 10 = 12.2克。
样本方差的计算公式为S² = [(12.1 - 12.2)² + (11.9 - 12.2)² + (12.5 - 12.2)² + (12.3 - 12.2)² + (12.2 - 12.2)² + (12.0 - 12.2)² + (11.8 - 12.2)² + (12.4 - 12.2)² + (12.1 - 12.2)² + (12.3 - 12.2)²] / (10 - 1) ≈ 0.032克²。
(概率论与数理统计 茆诗松) 第5章 统计量及其分布(5.4)

当随机变量 2 2(n) 时,对给定 (01), 称满足 P(2 12(n)) 的 12(n) 是自由度为 n1的卡方分布的 1 分位数. 分位数 12(n) 可以从附表3 中查到。
P{ X
2 1
(n)} ,
该密度函 数的图像 是一只取 非负值的 偏态分布
特别,若12 =22 ,则
F=sx2/sy2 F(m1,n1)
推论5.4.2 设 x1, x2,…, xn 是来自N(, 2) 的 样本,则有
n(x ) t ~ t (n 1) s
习题5.4:Q5
推论5.4.3
在推论5.4.1的记号下,设 12 =22 = 2 ,
前缀“p”
正态分布:pnorm(x,mean,sd)
t 分布: pt(x,df) 卡方分布:pchisq(x,df) F分布: pf(x,df1,df2)
Q13
Q5
R软件: 转换概率为分位数, 即:找到x值,使得P(X≤x)=p 前缀“q” 正态分布:qnorm(p,mean,sd)
5.4.4 一些重要结论
正态总体的抽样分布定理 设 x1, x2,…, xn 是来自N(, 2) 的样本
定理5.4.1 设 x1, x2,…, xn 是来自N(, 2) 的 样本,其样本均值和样本方差分别为 x = xi/n 和 s2= (xix)2/(n1) 则有 (1) x 与 s2 相互独立; (2) x N(, 2/n) ;
(3) (n1) s2/2 2(n1)。
习题5.4:Q1~Q3
推论5.4.1 设 x1, x2,…, xn 是来自N(1, 12) 的 样本,y1, y2,…, yn 是来自N(2, 22) 的样本, 且此两样本相互独立,则有
概率论与数理统计第五章测试题

第5章 数理统计的一些基本概念一、选择题1.设随机变量X 服从n 个自由度的t 分布,定义t α满足P(X ≤t α)=1-α,0<α<1。
若已知 P(|X|>x)=b ,b>0,则x 等于(A )t 1-b (B ) t 1-b/2 (C )t b (D )t b/22.设n X X X ,...,,21是来自标准正态总体的简单随机样本,X 和S 2为样本均值和样本方差,则(A )X 服从标准正态分布 (B )∑=ni iX12服从自由度为n-1的χ2分布(C )X n 服从标准正态分布 (D )2)1(S n -服从自由度为n-1的χ2分布 3.设n X X X ,...,,21是来自正态总体N(μ,σ2) 的简单随机样本,X 为其均值,记∑=-=n i i X n S 1221)(1μ,∑=-=n i i X X n S 1222)(1,∑=--=n i i X n S 1223)(11μ, ∑=--=ni i X X n S 1224)(11,服从自由度为n-1的t 分布的随机变量是 (A )1/1--=n S X T μ (B )1/2--=n S X T μ(C )1/3--=n S X T μ (D )1/4--=n S X T μ4.设21,X X 是来自正态总体N(μ,σ2) 的简单随机样本,则21X X +与21X X -必 (A )不相关 (B )线性相关 (C )相关但非线性相关 (D )不独立 5.设n X X X ,...,,21是来自正态总体N(μ,σ2) 的简单随机样本,统计量2⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=S X n Y μ,则 (A )Y~χ2(n-1) (B )Y~t(n-1) (C )Y~F(n-1,1) (D )Y~F(1,n-1) 6.设随机变量X~N(0,1),Y~N(0,2),且X 与Y 相互独立,则(A )223231Y X +服从χ2分布 (B )2)(31Y X +服从χ2分布 (C )222121Y X +服从χ2分布 (D )2)(21Y X +服从χ2分布7.设X , 1021,...,,X X X 是来自正态总体N(0,σ2) 的简单随机样本,∑==ni i X Y 122101,则 (A )X 2~χ2(1) (B )Y 2~χ2(10) (C )X/Y~t(10) (D )X 2/Y 2 ~F(10,1)8.设总体X 与Y 相互独立且都服从正态分布N(μ,σ2) ,X ,Y 分别为来自总体X,Y 的容量为n 的样本均值,则当n 固定时,概率)|(|σ>-Y X P 的值随σ的增大而 (A )单调增大 (B )单调减小 (C )保持不变 (D )增减不定 9设随机变量X 和Y 都服从标准正态分布,则 (A )X+Y 服从正态分布 (B )22Y X+服从χ2分布(C )X 2和Y 2都服从χ2分布 (D )22/Y X 服从F 分布 填空题1.已知随机变量 X ,Y 的联合概率密度为)}4849(721exp{121),(22+-+-=y y x y x f π, 则22)1(49-Y X 服从参数为 的 分布。
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∑ xi
n
n− ∑ x i
i =1
n
; p , 5、
p(1 − p) , p(1 − p ) 。 n
0.95 。 6、 F (1, n ) 。
2 (5) = 1.1455 。 4、 χ 0.05
三、计算题 1、解: X 1 , X 2 , X 3 独立且都服从 N (1, 4) ,得 E ( X i ) = 1 ,
)。
X −µ s1 s3 n−1
;
;
(B) t=
X −µ s2 s4 n−1
。
;
(C) t=
X −µ n
(D) t=
X −µ n
6、设随机变量 X ~ N (0,1) ,而 uα 满足 P { X ≤ uα } = α ,若 P{ X < x } = 1 − α ,则 x = (A) uα 2 ; (B) u1−α 2 ; (C) u1− 2α ; (D) u(1−α ) 2 。
4、设 X ~ χ 2 (5 ) ,则 λ =
5、设 X ~ F ( n, n ) ,若 P { X > λ } = 0.05 ,则 P{ X > 1 λ } = 6、设 T ~ t ( n ) ,则 T 2 ~ 三、计算题 1、设总体 X 。
2 2 X3 ), D( X 1 X 2 X 3 ) 。 ~ N (1, 4) , X 1 , X 2 , X 3 是 X 的样本,试求 E ( X 12 X 2
第五章 统计量及其分布 复习自测题
一、单项选择题 1、设总体 X ~ N ( µ , σ 2 ) , µ 未知,而 σ 2 已知, X 1 , X 2 ," , X n 为一样本,
X=
__
__ 1 n 1 n 2 , X S = X − X ( )2 ,则以下样本的函数为统计量的是( ∑ ∑ i i n i =1 n − 1 i =1
1
二、填空题 1、 X 1 , X 2 ," , X n 是总体 X 的简单随机样本的条件是:
__
。
2、设 X 1 , X 2 ," , X n 是取自于 0—1 分布b(1, p) 的样本, X 为样本均值, S 2 为样本方 差,则X1 , X2 ,…, Xn的概率分布为 ; E( X ) =
2
__
(2)若 σ 2 未知,而 S = 2.5 ,求 P{ X > 6.569} 。 若已知 σ 2 = 4 ,求 P { S > 2.908} ; 6、分别从方差为 36 和 16 的两个正态总体中抽取容量为 10 和 8 的两个独立样本,求 第一个样本方差不大于第二个样本方差的 8.28 倍的概率。 试给出一 7、 设 x1 , x 2 ," , x n 是取自几何分布 P ( X = x ) = θ (1 − θ ) x , x = 0,1, 2," 的样本, 个充分统计量。
__
__
欲使 2Φ(0.05 n ) − 1 ≥ 0.95 ,则 Φ(0.05 n ) ≥ 0.975 , 0.05 n ≥ 1.96 ⇒ n ≥ 1536.64 , 得 n 至少为 1537。 5、解: (1)因为
( n − 1) S 2
σ2
=
9S 2 9S 2 ~ χ 2 (9) ,所以 P { S > 2.908} = P { > 19.027} , 4 4
2
第五章 统计量及其分布 复习自测题解答
一、单项选择题 1、 (B) ; 二、填空题 1、 X 1 , X 2 ," , X n 相互独立且与X 同分布。 2、 P ( X 1 = x1 ," , X n = x n ) = p i =1 (1 − p ) 3、4 , 16 。 2、 (C) ; 3、 (B) ; 4、 (C) ; 5、 ( B ) ; 6、 (B) 。
T=
4X
∑ Yi2
i =1
4
,试确定 t 0 使 P {| T |> t0 } = 0.01 。
4、设总体 X 服从方差为 4 的正态分布, X 1 , X 2 ," , X n 是一样本,求 n 使样本均值与 总体均值之差的绝对值不超过 0.1 的概率不小于 0.95。 5、设 X 1 , X 2 ," , X 10 为总体 N (4, σ ) 的样本, X 为样本均值, S 2 为样本方差,试(1)
x 7、解:样本的联合概率分布为 p( x1 ," , xn ;θ ) = ∏ θ (1 − θ ) i = θ n (1 − θ ) i =1 , i =1
n
∑ xi
n
取 T = ∑ xi ,并令 g (T ,θ ) = θ n (1 − θ ) T , h( x1 ," , xn ) = 1 ,则
1
3、设 X 1 , X 2 ," , X n 是总体 N ( µ , σ 2 ) 的一样本,则 (A) χ 2 ( n − 1) ; (B) χ 2 ( n ) ;
σ
2
∑ ( X i − µ )2 ~ (
i =1
n
)
(C) N ( µ , σ 2 ) ; )
(D) N ( µ , σ 2 n ) 。
2、解:令 5 个元件的失效时间为 x1 ," , x 5 ,则 x1 ," , x 5 独立且都服从均值为 2000/3 小时的指数分布,其概率密度为 p( x ) =
3 3x exp{− }, x > 0; 从而所求概率x(1) ≥ 800} = P{ x1 ≥ 800," , x5 ≥ 800} = ∏ P { xi ≥ 800}
__
, D( X ) =
16
__
, E(S 2 ) =
。 时,
3、设 X 1 , X 2 ," , X 17 是取自总体 N (2,1) 的样本,而 Y = ∑ ( X i − 2)2 ,则当 C =
i =1
C ( X 17 − 2)
Y 服从自由度为
的 t 分布。 时 P { X ≤ λ } = 0.05 。 。
2 s1 n n 1 n 1 n 2 2 1 2 2 2 2 1 2 = X i − X ) , s2 = ∑ ( X i − X ) , s3 = X i − µ ) , s4 = ∑ ( X i − µ ) ( ( ∑ ∑ n − 1 i =1 n i =1 n − 1 i =1 n i =1
则服从自由度为 n − 1 的 t 分布的随机变量是 ( (A) t =
t0 = t0.995 (4) = 4.6041
3
4 X −µ 4、解: 样本均值 X ~ N ( µ , ) , ~ N (0, 1) , n 2 n
__
__
X −µ 从而 P {| X − µ |≤ 0.1} = P {| |≤ 0.05 n } = 2Φ(0.05 n ) − 1 , 2 n
i =1
=∏∫
i =1
5
+∞
800
3 3x exp{ − }dx = e −6 2000 2000
4 2
⎛Y ⎞ 3、解:由条件得 ∑ ⎜ i ⎟ ~ χ 2 (4) 且与 X 独立,从而 T ~ t (4) ; i =1 ⎝ 2 ⎠
而由 P{| T |> t0 } = 2 P {T > t0 } = 2 − 2 P{T ≤ t0 } 得 P{T ≤ t 0 } = 0.995 ,因此
2、 设电子元件的失效时间服从均值为 2000/3 小时的指数分布, 今独立测试了 5 个元件, 记录它们的失效时间,求没有元件在 800 小时前失效的概率。 3、设 X ~ N (0,1) ,而 Y1 , Y2 , Y3 , Y4 都服从 N (0, 4) ,且 X , Y1 , Y2 , Y3 , Y4 相互独立,
i =1
n
p( x1 ," , xn ;θ ) = g (T ,θ )h( x1 ," , xn ) ,所以 T = ∑ xi 为充分统计量。
i =1
n
4
)
(A)
1
σ
2
∑ ( Xi − µ)
i =1
n
2
; (B)
1
σ
2
∑ ( X i − X )2 ;
i =1
n
(C)
X −µ
σ2 n
; (D ) )
X −µ S2 n
。
2、设随机变量 X ~ N (1, 4) , X 1 , X 2 ," , X n 为 (A)
的样本,则 (
X −1 X −1 X −1 X −1 ~ N (0,1) (B) ~ N (0,1) (C) ~ N (0,1) (D) ~ N (0,1) 2 4 2 n 2
E ( X i2 ) = D( X i2 ) + [ E ( X i )]2 = 5 , i = 1, 2, 3 ;
2 2 2 2 2 2 X2 X3 ) = E( X 1 )E( X 2 )E( X 3 ) = 125 , 从而 E ( X 1 2 2 2 D( X 1 X 2 X 3 ) = E ( X 1 X2 X3 ) − [ E ( X 1 X 2 X 3 )] 2 = 2 2 2 E( X 1 )E( X 2 )E( X 3 ) − [ E ( X 1 ) E ( X 2 ) E ( X 3 )]2 = 124
4、设随机变量 X 与 Y 都服从标准正态分布,则( (A) X + Y 服从正态分布; (C) X 2 , Y 2 都服从 χ 2 分布;
(B) X 2 + Y 2 服从 χ 2 分布; (D) X 2 Y 2 服从 F 分布。
__
5、设 X 1 , X 2 ," , X n 是总体 N ( µ , σ 2 ) 的一样本, X 为样本均值, 记