概率论与数理统计(经管类)第七章课后习题答案
概率论与数理统计 第七章习题附答案

习题7-11. 选择题(1) 设总体X 的均值μ与方差σ2都存在但未知, 而12,,,n X X X 为来自X的样本, 则均值μ与方差σ2的矩估计量分别是( ) .(A) X 和S 2. (B) X 和211()n i i X n μ=-∑. (C) μ和σ2.(D) X 和211()nii X X n=-∑.解 选(D).(2) 设[0,]X U θ, 其中θ>0为未知参数, 又12,,,n X X X 为来自总体X的样本, 则θ的矩估计量是( ) .(A) X . (B) 2X . (C) 1max{}i i nX ≤≤. (D) 1min{}i i nX ≤≤.解 选(B).3. 设总体X 的概率密度为(1),01,(;)0, x x f x θθθ+<<=⎧⎨⎩其它.其中θ>-1是未知参数, X 1,X 2,…,X n 是来自X 的容量为n 的简单随机样本, 求: (1) θ的矩估计量;(2) θ的极大似然估计量. 解 总体 X 的数学期望为1101()()d (1)d 2E X xf x x x x θθθθ+∞+-∞+==+=+⎰⎰. 令()E X X =, 即12X θθ+=+, 得参数θ的矩估计量为21ˆ1X X θ-=-. 设x 1, x 2,…, x n 是相应于样本X 1, X 2,… , X n 的一组观测值, 则似然函数为1(1),01,0,n n i i i x x L θθ=⎧⎛⎫+<<⎪ ⎪=⎨⎝⎭⎪⎩∏其它. 当0<x i <1(i =1,2,3,…,n )时, L >0且 ∑=++=ni ixn L 1ln )1ln(ln θθ,令1d ln ln d 1ni i L nx θθ==++∑=0, 得θ的极大似然估计值为 1ˆ1ln nii nxθ==--∑,而θ的极大似然估计量为 1ˆ1ln nii nXθ==--∑.4. 设总体X 服从参数为λ的指数分布, 即X 的概率密度为e ,0,(,)0,0,x x f x x λλλ->=⎧⎨⎩≤ 其中0λ>为未知参数, X 1, X 2, …, X n 为来自总体X 的样本, 试求未知参数λ的矩估计量与极大似然估计量.解 因为E (X )=1λ =X , 所以λ的矩估计量为1ˆXλ=. 设x 1, x 2,…, x n 是相应于样本X 1, X 2,… ,X n 的一组观测值, 则似然函数11nii inxx nni L eeλλλλ=--=∑==∏,取对数 1ln ln ()ni i L n x λλ==-∑.令1d ln 0,d ni i L n x λλ==-=∑ 得λ的极大似然估计值为1ˆxλ=,λ的极大似然估计量为1ˆXλ=. 习题7-22. 若1X ,2X ,3X 为来自总体2(,)XN μσ的样本, 且Y 1231134X X kX =++为μ的无偏估计量, 问k 等于多少?解 要求1231111()3434E X X kX k μμμμ++=++=, 解之, k =512.,习题7-31. 选择题(1) 总体未知参数θ的置信水平为0.95的置信区间的意义是指( ).(A) 区间平均含总体95%的值. (B) 区间平均含样本95%的值.(C) 未知参数θ有95%的可靠程度落入此区间. (D) 区间有95%的可靠程度含参数θ的真值. 解 选(D).(2) 对于置信水平1-α(0<α<1), 关于置信区间的可靠程度与精确程度, 下列说法不正确的是( ).(A) 若可靠程度越高, 则置信区间包含未知参数真值的可能性越大. (B) 如果α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (C) 如果1-α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (D) 若精确程度越高, 则可靠程度越低, 而1-α越小. 解 选(C )习题7-41. 某灯泡厂从当天生产的灯泡中随机抽取9只进行寿命测试, 取得数据如下(单位:小时):1050, 1100, 1080, 1120, 1250, 1040, 1130, 1300, 1200.设灯泡寿命服从正态分布N (μ, 902), 取置信度为0.95, 试求当天生产的全部灯泡的平均寿命的置信区间.解 计算得到1141.11,x = σ2 =902. 对于α = 0.05, 查表可得/20.025 1.96z z ==α.所求置信区间为/2/2(,)(1141.11 1.96,1141.11 1.96)(1082.31,1199.91).x x z z +=-=αα2. 为调查某地旅游者的平均消费水平, 随机访问了40名旅游者, 算得平均消费额为105=x 元, 样本标准差28=s 元. 设消费额服从正态分布. 取置信水平为0.95, 求该地旅游者的平均消费额的置信区间.解 计算可得105,x = s 2 =282.对于α = 0.05, 查表可得0.0252(1)(39) 2.0227t n t α-==.所求μ的置信区间为22((1),(1))(105 2.0227,105 2.0227)x n x n αα--+-=+=(96.045, 113.955).3. 假设某种香烟的尼古丁含量服从正态分布. 现随机抽取此种香烟8支为一组样本, 测得其尼古丁平均含量为18.6毫克, 样本标准差s =2.4毫克. 试求此种香烟尼古丁含量的总体方差的置信水平为0.99的置信区间.解 已知n =8, s 2 =2.42, α = 0.01, 查表可得220.0052(1)(7)20.278n αχχ-==,220.99512(1)(7)0.989n αχχ--==, 所以方差σ 2的置信区间为2222122(1)(1)(,)(1)(1)n S n S n n ααχχ---=--22(81) 2.4(81) 2.4(,)20.2780.989-⨯-⨯=(1.988, 40.768). 4. 某厂利用两条自动化流水线灌装番茄酱, 分别从两条流水线上抽取样本:X 1,X 2,…,X 12及Y 1,Y 2,…,Y 17, 算出221210.6g,9.5g, 2.4, 4.7x y s s ====. 假设这两条流水线上装的番茄酱的重量都服从正态分布, 且相互独立, 其均值分别为12,μμ. 又设两总体方差2212σσ=. 求12μμ-置信水平为0.95的置信区间, 并说明该置信区间的实际意义.解 由题设22121210.6,9.5, 2.4, 4.7,12,17,x y s s n n ======2222112212(1)(1)(121) 2.4(171) 4.71.94212172wn s n s s n n -+--⨯+-⨯===+-+-120.0252(2)(27) 2.05181,t n n t α+-==所求置信区间为122(()(2)((10.69.5) 2.05181 1.94x y t n n s α-±+-=-±⨯ =(-0.40,2.60).结论“21μμ-的置信水平为0.95 的置信区间是(-0.40,2.60)”的实际意义是:在两总体方差相等时, 第一个正态总体的均值1μ比第二个正态总体均值2μ大-0.40~2.60,此结论的可靠性达到95%.。
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似然函数为������(������) =
������
������ = ∏1������������
������������������(������) = (∑������������)������������������ ‒ ������������ ‒ ������������(������1!������2!⋯������������!)
������������������
∑1
������ =
) = ������(������������),
������(������������)
������������ ������ ‒ ������������
=
������
1
(������������
������������������
∑1
������ =
������ = 1
令
������ ������������������(������) ������ ������
解得
=
∑ ������������
������ ������2 =‒ ������
∑ ������������
������ = 1
������
+
������
=
������������
1
3. 设总体������~������(������,1), ‒ ∞ < ������ < ∞,(������1,������2,������3)为其样品.试证下述三个估计量:
(1) ������1 = 15������1 + 130������2 + 12������3;
(2) ������2 = 13������1 + 14������2 + 152������3;
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
概率论与数理统计(理工类,第四版)吴赣昌主编课后习题答案第七章

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第七章假设检验假设检验的基本談念习题1 样木容fin确定后,在一个假设检验中•给定显著水平为*设此第一类错的概率为。
•则必有()•(A)a+p=l; (B)a+p>l; (C)a+p<l; {D)a+p<2.解答: 应选(D)・当样木容Sn确定后.aQ不能同时都很小.即a变小时,p变大:而P变小时• a变大.理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小・但a*的大小关系不能确定.并且这两类错谋不能同时发生,即a=l且p=l不会发生.故选(D).习題2设总休X^(g,a2b其中02已知,着要检验W需川统计a U=X"-gOa/n,(1)若对敢边检验,统计假设为则拒绝区间为(2)若肌边假设为H0:g=g0,Hl:n<^0,则拒绝区间为. (给定显着性水平为4样木均值为X•,样木容fi 为n,且可记ul・a为标准正态分布的(l・a)分位数).解答:由敢侧检验及拒绝的概念即可御到.习題3 如何理解假设检验所作出的〃拒绝原假设H0"和“接受原假设Hcr的判断解答:拒绝H0是有说服力的,接受H0是没有充分说服力的•因为假设检验的方法是概率性质的反证法.作为反证法就是必然要〃推出矛盾r才能得出"拒绝HO"的结论.这是有说服力的・如果“推不出矛盾化这时只能说〃目前还找不到拒绝H0的充分理由W此“不拒绝H0”或〃接受HCr\这并没有肯定H0—定成立•由于样木观察值是随机的• W此拒绝H0.不童味着H0是假的•接受H0也不意味着H0是真的•都存在着错误决策的可能.当原假设H0为真,而作出r拒绝H0的判断,这类决策错谋称为第一类错谋.又叫弃真错洪•显然犯这类错渓的概率为前述的小槪率a:a=P(拒绝HOIHO为真);而原假设HO不真•却作出接受H0的判断•称这类错误为第二类错误,又称取伪错误.它发生的槪率P为P二P(接受HO|H0不真).习題4 犯第一类错误的概率a与犯第二类错谋的概率P之间有何关系一般來说.当样木容g固定时,若减少犯一类错误的槪率.则犯另一类错渓的概率往往会增大•要它们同时减少,只有増加样木容a n.在实际问题中,总是控制犯節一类错误的概率a而使犯第二类错谋的概率尽可能小・a的大小视具体实际问题而定.通常取a弓等tfL 习題5 在假设检验中•如何理解指定的显著水平a 解答:我们希望所作的检验犯两类错谋的槪率尽可能都小・但实际上这是不可能的•当样木容Sn固定时,一般地•减少犯其中一个错谋的槪帑就会增加犯另一个错误的概率• W此,通常的作法是只要求犯第一类错误的概率不大于指定的显著水平6因而根据小概率原理,最终结论为拒绝H0较为可靠,而最终判断力接受H0则不大可靠,«原因是不知道犯第二类错误的概率P处竟有多少.且a小,P就大.所以通常用JW 相容r 〃不拒绝HO"等词语來代替“接受H0".而"不拒绝HO"还包含有再进一步作抽样检验的意思.习题6 在假设检验中•如何确定原假设H0和备择假设H1 解答: 在实际中・通常把那些需要着重考虑的假设视为原假设H0.而与之对应的假设视为备择假设H1.(1)如果问题是要决定新方案是否比原方案好,往往将原方案取假设.而将新方案取为备择假设:(2)若提出一个假设・检验的目的仅仅是为r判断这个假设是否成立.这时直接取此假设为原假设H0即可. 习題7 假设检验的基木步腺有哪些解答:根据反证法的思想和小概率原理•可将假设检验的步骤归纳如下:(1)根据问题的要求.提出原理假设H0和备择假设HL (2)根据检验对紀构造检验统计gT(Xl,X2宀Xn),使肖H0为真时汀有确定的分布.(3)由给定的显著水平6直统计址T所服从的分布表,定出临界值K使P{ 1 T I >A)=a,或P(T>M)=P(T<X2)=a/2,从而求出H0的拒绝域:I T I >入或T>MJ<X2,(4)由样木观察值计算统i|・fi T的观察值t(5)作出判断,将t的值与临界值比较大小作出结论:当tW拒绝域g时,则拒绝H0.否则,不拒绝H0.即认为在显著水平a下,H0与实际悄况差界不显著.习題8 假设检验与区间估il•有何异同解答:假设检验与区间估ii•的提法虽不同,但解决问题的途径是相通的.参数0的a信水平为i・a的a信区间对应于双边假设检验在駄着性水平a下的接受域:参数e的a信水平为1-a的爪侧置信区对应于爪边假设检验在显著性水平a下的接受域.在总休的分布已知的条件下•假设检验与区间估计是从不同的角度回答同一个问題•假设检验是判别原假设H0是否成立,而区间估计解决的是“多少"(或范前者是宦性的.后者是定fi的.习题9 某天开工时,需检验自动包装工作是否正常•根据以往的经验,其装包的质a在正常情况下服从正态分布N(100,仲位:kg).现抽测了9包,其质S为:问这天包装机工作是否正常将这一问题化为假设检验问题.写出假设检验的步驟(am 解答: ⑴提出假设检验问题H0:尸100, Hl:"100;(2)选取检验统il S U:U=X; HO成立时,UW((U);(3)a=,ua/2=,拒绝域W={ 1 u 1 >};(4))f勺I u I =. hM 1 u I <ua/2=,故接受HO,认为包装机.I:作正常.设总休X^(pJbXl,X2/7Xn是取自X的样木.对于假设检验HO:|i=O'Hl:pMO,取显著水平a,拒绝域为W={ i U i >ua/2b其中u=nX-,求:H0成立时,犯第一类错误的槪率aO;(2)十HO不成立时(若"0),犯第二类错的概率p.(l)X^(H4)/X'MM(g,l/n),故nX'=uMM(O,l). a0=P{ I u I >ua/2 I g=0}=l-P{-ua/2<u<ua/2}=1-[<D(ua/2)-(D(-ua/2)]=l-[(l-a2)-a2]=a,即犯第一类错误的概率是显著水平a.(2)F H0不成立.即PMO时.犯第二类错误的概率为P=P{ I U I 30/2 I E(X)=n}=P{・uct/2<u<ua/2 I E(X)=A}=P{-ua/2<nX'<ua/2 I E(X)=|i}=P{-ua/2-nn<n(X'-n)<ua/2-nn I E(X)=n}=(I)(ua/2-niJi)-®(-ua/2-nn),注1 '^1 H T+8或时,PTO.由此可见.当实际均值H偏离原假设校大时,犯第二类错误的概率很小.检验效果较好.注2!勺卩工0但接近于0时.Pdw.Wa很小.故犯第一娄错误的概率很大.检验效果较差.单正态总体的假设检験习题1 已知某炼铁厂铁水含碳量服从正态分布N,・现在测定r 9炉铁水•其平均含碳虽为•如果估计方差没有变化.可否认为现在生产的饮水平均含碳fi仍为(a=解答^ 木问题是在a二下检验假设HO:ns由r a2=已知,所以可选取统计sU=X •在HO 成立的条件下• UW(OJ),且此检验问题的拒绝域为I U 1 = I X •这里 说明U 没有落在拒绝域中.从而接受H0.即认为现在生产之饮水平均含碳S 仍为•习題2要求一种元件平均便用寿命不斜低于1000小肘,生产者从一批这种元件中随机抽取25件,测御其寿命的 平均值为950小时.已知该种元件寿命服从标准差为0=100小时的正态分布,试在显著性水平(1=卜确定 这批元件是否合格设总体均值为卩川未知.即需检验假设H0:H >1000,H1:H <1000.解答:检验假设 HO :n>1000,Hl :n<1000.这是飛边假设检验问题.由于方差02二,故用U 检验法.对于显着性水平a 二,拒绝域为W={X"-1000a/n<-ua.査标准正态分布表•得 又知n=25X=950,故可计算出x'-1000a/n=950-1000100/25=,因为&故在a=下拒绝H0,认为这批元件不合格.习题3 打包机装糖入包,每包标准重为100kg.毎天开工后,要检验所装糖包的总体期望值是否合乎标准 (100kg)•某日开工后.测御9包糖重如下位:kg):打包机装糖的包得服从正态分布•问该天打包机1:作是否正常(a 二 解答: 木问题是在a 二下检验假设HO:p=100,Hl :"100・由于02未知.所以可选取统讣fi T=X--100S/n,在HO 成立的条件下.W(n-1K 且此检验问題的拒绝域为I T I = 1 X'-lOOS/n I >ta/2(n-l).I t 1 =<=(8),即t 未落在拒绝域中・从而接受H0,即可以认为该天打包工作正常.习題4机器包装食盐.假设毎袋盐的净重服从正态分布•规定毎俊标准含fi 为500g,标准差不斜趙过lOg •某天开 工后•随机抽取9袋.测得浄重如下仲位:g):497, 507, 510, 475, 515, 484, 488, 524, 491,I U I =<=ua/2・这里 t=x"-100s/ns :试在駄著性水平a二下检验假设:HO:n=500,Hl:n#500,解答:x'=499,ss:,n=9,t=(x~-|jiO)sn==,a=, (8)=.Will <(8b故接受HO,认为该天每袋平均质a可视为500g・习«5从清凉饮料自动售货机・随机抽样36杯,其平均含g为219(mL),标准差为/在a二的显I?性水平下・试检验假设S HO:A=|I O=222,H1:H<M=222・解答: 设总休X-W(g,a2bX代表自动售货机售出的清凉饮料含S・检验假设H0:n=n0=222(mL), Hl:n<222(mL),由asn=36,査表毎(36・1)弓拒绝域为W={t=x'-nOs/n<-ta(n-l).il•算t值并判断:t=36»习題6 某种寻线的电阻服从正态分布N(x・今从新生产的一批导线中抽取9根・测«电阻•得s=Q,对于a®能否认为这批导线电阴的标准差仍为解答:木问题是在a二下检验假设H0:a2=, Hl:o2匕选取统计fi x2=n-la2S2,在HO成立的条件下,X2^2(n-1),且此检验问題的拒绝域为X2>xa/22(n-l)或x2<xl-a/22(n-l).这里X2==x=,X(8)=,x(8)-落在拒绝域中,从而拒绝HO,即不能认为这批导线电阻的标准差仍为.习题7某厂生产的铜线,要求其折断力的方差不超过16N2.今从某日生产的铜丝中随机抽取容fi为9的样木•测得其折断力如下(飛位:N):289, 286, 285, 286, 285, 284, 285, 286, 298, 292设总体服从正态分布,问该日生产的铜线的折斷力的方差是否符合标准(a二解答: 检验问題为n=9, s2勺X2=8XS216勺am X(8)=・因X2<X(8)s故接受HO,可认为铜丝的折断力的方差不超过16N2.习题8过去经验示.商三学生完成标准考试的时间为一正态变其标准差为6min.若随机样木为20位学生, 其标准差为X,试在显着性水平a= b\检验假设:H0:a>6,Hl:a<6,解答:HO:a>6,Hl:a<6,a=,n-l=19,ssx(19)-拒绝域为W={x2<},i l•算X2值X2=(20-l)x^.因为>■故接受H0,认为a>6.习題9测定某种潯液中的水分・它的10个测定值给出*%,设测定值总体服从正态分布.02为总休方差.02未知,试在a二水平下检验假设:在a= b\拒绝域为W={(n-l)S2a02<xl-a2(9).查X2分布表得X(9)m讣算得(n-l)s2o02=(10-l)x\per)2\per)2^>,未落入拒绝域•故接受H0.取正态总体的假设检越习題1制造厂家宜称•线A的平均张力比线B至少强120N,为证实其说法.在同样情况下测试两种线各50条.线A的平均张力x-=867N,标准差为01=;而线B的平均张力为y・=778N,标准差为o2m在a二的显善性水平下,试检验此制造厂家的说法.解答:H0:nl4l2=120,Hl:pl 屮2<120・am=・W={u=x'-y~-120ol2nl+a22n2<-ua,拒绝域为由x'=867,y'=778,nl=n2=50, 012=2,o22=2,得□=867-778-120250+250^^^,因为&故拒绝H0,认为pl-rx2<120,即厂家的说法不对.习题2 欲知某新血清是否能抑制白血球过多症,选择已患该病的老畝9只•并将其中5只施予此种血清,另外4 只则不热•从实验开始.其存活年限表示如下假设两总体均服从方差相同的正态分布,试在显著性水平a二下检验此种血清是否有效解答^ 设pl- p2分别为老鼠接受和未接受血清的平均存活年限。
《概率论与数理统计》习题及答案 第七章

《概率论与数理统计》习题及答案第 七 章1.对某一距离进行5次测量,结果如下:2781,2836,2807,2765,2858(米). 已知测量结果服从2(,)N μσ,求参数μ和2σ的矩估计.解 μ的矩估计为ˆX μ=,2σ的矩估计为22*211ˆ()ni i X X S n σ==-=∑ 1(27812836280727652858)2809.05X =++++=,*215854.01170.845S =⨯=所以2ˆ2809,1170.8μσ== 2.设12,,,n X X X 是来自对数级数分布1(),(01,1,2,)(1)kp P X k p k lu p k==-<<=-的一个样本,求p 的矩估计.解 111111ln(1)ln(1)ln(1)1k kk k p p p p p p p μ∞∞==-==-=-⋅----∑∑ (1) 因为p 很难解出来,所以再求总体的二阶原点矩121111ln(1)ln(1)ln(1)kk k x pk k k p p kp kp x p p p μ∞∞∞-===='-⎛⎫==-=- ⎪---⎝⎭∑∑∑ 21ln(1)1ln(1)(1)x pp x p p x p p ='⎡⎤=-=-⋅⎢⎥----⎣⎦ (2) (1)÷(2)得 121p μμ=- 所以 212p μμμ-= 所以得p 的矩估计21221111n i i n i i X X X n p X n α==-==-∑∑3.设总体X 服从参数为N 和p 的二项分布,12,,,n X X X 为取自X 的样本,试求参数N 和p 的矩估计 解 122,(1)()Np Np p Np μμ⎧=⎪⎨=-+⎪⎩ 解之得1/N p μ=, 21(1)p Np μμ-+=, 即1N pμ=,22111p μμμ-=-,所以 N 和p 的矩估计为ˆX N p=,*21S p X =-. 4.设总体X 具有密度11(1)1,,(;)0,.Cx x C f x θθθθ-+⎧>⎪=⎨⎪⎩其他其中参数01,C θ<<为已知常数,且0C >,从中抽得一个样本,12,,,n X X X ,求θ的矩估计解11111111111CCEX C x dx C xθθθθμθθθ+∞--+∞===-⎰111()11C C C C θθθθ-=-⋅=--, 解出θ得11,Cθμ=-92 于是θ的矩估计为 1C Xθ=-. 5.设总体的密度为(1),01,(;)0,.x x f x ααα⎧+<<⎪=⎨⎪⎩其他试用样本12,,,n X X X 求参数α的矩估计和极大似然估计.解 先求矩估计:111210011(1),22EX x dx x ααααμααα++++==+==++⎰解出α得 1112,1μαμ-=- 所以α的矩估计为 121XX α-=-. 再求极大似然估计: 1121(,,;)(1)(1)()nn n i n i L X X x x x x ααααα==+=+∏,1ln ln(1)ln nii L n xαα==++∑,1ln ln 01nii d L nx d αα==++∑,解得α的极大似然估计: 1(1)ln nii nxα==-+∑.6.已知总体X 在12[,]θθ上服从均匀分布,1n X X 是取自X 的样本,求12,θθ的矩估计和极大似然估计.解 先求矩估计: 1212EX θθμ+==,22222211211222()()1243EX θθθθθθθθμ-+++==+=解方程组121221122223θθμθθθθμ⎧+=⎪⎪⎨++⎪=⎪⎩得11θμ=±2123(θμμμ=-注意到12θθ<,得12,θθ的矩估计为*1X θ=-,*2X θ=.再求极大似然估计 1121212111(,,;,)()nn ni L X X θθθθθθ===--∏,1122,,,n x x x θθ≤≤,由极大似然估计的定义知,12,θθ的极大似然估计为11(1)min(,,)n X X X θ==;21()max(,,)n n X X X θ==.7.设总体的密度函数如下,试利用样本12,,,n x x x ,求参数θ的极大似然估计.(1)1(),0,(;)0,.x x e x f x αθαθαθα--⎧>⎪=⎨⎪⎩其它;已知(2)||1(;),,2x f x e x θθθ--=-∞<<+∞-∞<<+∞. 解 (1)111111(,,;)()()ni i i nx x n nn i n i L X X x ex x eααθθααθθαθα=----=∑==∏111ln (;)ln ln (1)ln nnn i i i i L X X n n x x αθθααθ===++--∑∑1ln 0ni i d L nx d αθθ==-∑解似然方程1ni i nx αθ==∑,得θ的极大似然估计94 1.ni i nx αθ==∑(2)1||||1111(;)22ni i i n x x n n i L X X e eθθθ=----=∑==∏由极大似然估计的定义得θ的极大似然估计为样本中位数,即1()2()(1)22,1(),.2n n n X n X X n θ++⎧⎪⎪=⎨⎪+⎪⎩为奇数,为偶数8.设总体X 服从指数分布(),,(;)0,.x ex f x θθθ--⎧≥⎪=⎨⎪⎩其他试利用样本12,,,n X X X 求参数θ的极大似然估计.解 1()11(,,;),,1,2,,.ni i i nx n x n i i L X X eex i n θθθθ=-+--=∑==≥=∏1ln nii L n Xθ==-∑ln 0d Ln d θ=≠ 由极大似然估计的定义,θ的极大似然估计为(1)x θ= 9.设12,,,n X X X 来自几何分布1()(1),1,2,,01k P X k p p k p -==-=<<,试求未知参数p 的极大似然估计. 解 1111(,,;)(1)(1)ni i i nx nx n n i L x x p p p p p =--=∑=-=-∏,1ln ln ()ln(1),nii L n p Xn p ==+--∑1ln 0,1ni i X nd L n dp p p=-=--∑解似然方程11nii n X n p p=-+=-∑, 得p 的极大似然估计1p X=。
概率论与数理统计第七章练习题与答案详解

概率论与数理统计 第七章 参数估计练习题与答案(答案在最后)1.设总体X 的二阶矩存在,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,则2EX 的矩估计是( ).(A) X (B) ()∑=-n i i X X n 121 (C) ∑=n i i X n 121 (D) 2S2.矩估计必然是( ).(A) 总体矩的函数 (B) 样本矩的函数 (C) 无偏估计 (D) 最大似然估计3.某钢珠直径X 服从()1,μN ,从刚生产出的一批钢珠中随机抽取9个,求得样本均值06.31=X ,样本标准差98.0=S ,则μ的最大似然估计是 .4.设θˆ是未知参数θ的一个估计量,若θθ≠ˆE ,则θˆ是θ的( ) (A) 最大似然估计 (B) 矩估计 (C) 有效估计 (D) 有偏估计5.设21,X X 是()1,μN 的一个样本,下面四个关于μ估计量中,只有( )才是μ的无偏估计.(A) 213432X X + (B) 214241X X + (C)215352X X + (D) 214143X X - 6.设总体X 服从参数为λ的Poisson 分布,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,则下列说法中错误的是( ).(A) X 是EX 的无偏估计量 (B) X 是DX 的无偏估计量 (C) X 是EX 的矩估计量 (D) 2X 是2λ的无偏估计量 7.设321,,X X X 是()1,μN 的一个样本,下面四个关于μ无偏估计量中,根据有效性这个标准来衡量,最好的是( ).(A) 321313131X X X ++ (B) 213132X X + (C)321412141X X X ++ (D) 216561X X + 8.设n X X X ,,,21 是来自总体()2,σμN 的一个样本,其中μ未知,而σ已知,则⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-n U X n U X σσ025.0025.0,作为μ的置信区间,其置信水平是( ).(A) 0.9 (B) 0.95 (C) 0.975 (D) 0.05 9.设n X X X ,,,21 是来自总体()2,σμN 的一个样本,其中μ未知,而σ已知,μ的置信水平为α-1的置信区间⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-n U X n U X σσαα22 ,的长度是α的减函数,对吗?10.总体X 的密度函数为()⎪⎩⎪⎨⎧<<=-其它101x x x f θθ,其中θ是未知参数,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,求参数θ的矩估计量和最大似然估计量.11.总体X 的密度函数为()⎪⎩⎪⎨⎧>=-其它002222x ex x f x θθ, 其中θ是未知参数,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,求参数θ的矩估计量和最大似然估计量.12.设总体X 服从几何分布:()()11--==x p p x X P ,() ,2,1=x ,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,求参数p 的最大似然估计. 13.设n X X X ,,,21 是来自总体()2,0σN 的一个样本,求参数2σ的最大似然估计.14.设n X X X ,,,21 是来自总体()2,7t a n σμ+N 的一个样本,其中22πμπ<<-,求参数2,σμ的最大似然估计.15.设n X X X ,,,21 是来自总体()2,~σμN X 的一个样本,对给定t ,求()t X P ≤的最大似然估计.16.一个罐子里装有黑球和白球,有放回地抽取一个容量为n 的样本,发现其中有k 个白球,求罐中黑球数和白球数之比R 的最大似然估计. 17.总体X 的分布律是:()()()θθθ312,0,21-=====-=X P X P X P ,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,求参数θ的矩估计和最大似然估计. 18.设总体X 服从二项分布()p N B ,,N 为正整数,10<<p ,n X X X ,,,21 是来自总体X 的大样本,求参数p N ,的矩估计量.19.设μ=EX ,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,证明:()∑=-=n i i X n T 121μ是总体方差的无偏估计.20.总体X 服从()θθ2,上均匀分布,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,证明X 32ˆ=θ是参数θ的无偏估计.21.设总体X 服从二项分布()p m B ,,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,证明∑==ni i X n m p 11ˆ是参数θ的无偏估计. 22.设n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,且X 服从参数为λ的Poisson 分布,对任意()1,0∈α,证明()21S X αα-+是λ的无偏估计,其中2,S X 分别是样本均值和样本方差.23.设02>=σDX ,n X X X ,,,21 是来自总体X 的一个样本,问2X 是否是()2EX 的无偏估计.24.设321,,X X X 是来自总体()2,σμN 的一个样本,试验证:32112110351ˆX X X ++=μ,32121254131ˆX X X ++=μ,都是参数μ的无偏估计,并指出哪个更有效.25.从总体()1,1μN 抽取一个容量为1n 的样本:1,,,21n X X X ,从总体()4,2μN 抽取一个容量为2n 的样本:2,,,21n Y Y Y ,求21μμα-=的最大似然估计αˆ.假定总的样本容量21n n n +=不变时,求21,n n 使αˆ的方差最小. 26.为了测量一台机床的椭圆度,从全部产品中随机抽取100件进行测量,求得样本均值为mm X 081.0=,样本标准差为mm S 025.0=,求平均椭圆度μ的置信水平为0.95的置信区间.27.自动机床加工的同类零件中,随机抽取9件,测得长度如下:21.1,21.3,21.4,21.5,21.3,21.7,21.4,21.3,21.6,已知零件长度X 服从()2,σμN ,置信水平为0.95,(1) 若15.0=σ,求μ置信区间; (2) 若σ未知,求μ置信区间; (3) 若4.21=μ,求σ置信区间; (4) 若μ未知,求σ置信区间. 28.设总体X 服从()23,μN ,如果希望μ的置信水平为0.9的置信区间长度不超过2,则需要抽取的样本容量至少是多少?29.某厂利用两条自动化流水线灌装面粉,分别从两条流水线上抽取12和17的两个独立样本,其样本均值和样本方差分别为:6.10=X ,4.221=S ,5.9=Y ,7.422=S ,假设两条生产线上灌装面粉的重量都服从正态分布,其均值分别为21,μμ,方差相等,求21μμ-的置信水平为0.9的置信区间. 30.设两位化验员独立对某种聚合物含氯量用相同方法各作10次测定,其测定值的样本方差分别为:5419.021=S ,6065.022=S ,设2221,σσ分别为两位化验员所测定值总体的方差,设两位化验员的测定值都服从正态分布,求方差比2221σσ的置信水平为0.9的置信区间.31.从一批产品中抽取100个产品,发现其中有9个次品,求这批产品的次品率p 的置信水平为0.9的置信区间.答案详解1.C 2.B 3.31.064.D 5.C 6.D 7.A 8.B 9.对10.(1) 矩估计因为()⎰∞+∞-=dx x xf EX 11+==⎰θθθθdx x ,所以21⎪⎭⎫⎝⎛-=EX EX θ,而X EX =∧,由此得参数θ的矩估计量为21ˆ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=X X θ (2) 最大似然估计似然函数为:()()∏==ni i x f L 1θ()()121-=θθnnx x x ,两边取对数, ()θL ln ()()nx x x n21ln 1ln 2-+=θθ,令()θθd L d ln ()0ln 21221=+=n x x x n θθ, 得参数θ的最大似然估计为:212ln ˆ⎪⎭⎫⎝⎛=∑=ni i x n θ11.(1) 矩估计因为()⎰∞+∞-=dx x xf EX ⎰∞+-=022222dx exx θθ⎰∞+∞--=dx e xx 2222221θθ⎰∞+∞--=dx exx 2222222θθπθπθπ22=, 所以EX πθ2=,而X EX =∧,由此得参数θ的矩估计量为X πθ2ˆ=。
概率论与数理统计教程第七章答案

.第七章假设检验7.1设总体J〜N(4Q2),其中参数4, /为未知,试指出下面统计假设中哪些是简洁假设,哪些是复合假设:(1) W o: // = 0, σ = 1 ;(2) W o√∕ = O, σ>l5(3) ∕70:// <3, σ = 1 ;(4) % :0< 〃 <3 ;(5)W o :// = 0.解:(1)是简洁假设,其余位复合假设7.2设配么,…,25取自正态总体息(19),其中参数〃未知,无是子样均值,如对检验问题“0 :〃 = 〃o, M :4工从)取检验的拒绝域:c = {(x1,x2,∙∙∙,x25)r∣x-χ∕0∖≥c},试打算常数c ,使检验的显著性水平为0. 05_ Q解:由于J〜N(〃,9),故J~N(",二)在打。
成立的条件下,一/3 5cP o(∖ξ-^∖≥c) = P(∖ξ-μJ^∖≥-)=2 1-Φ(y) =0.05Φ(-) = 0.975,-= 1.96,所以c=L176°3 37. 3 设子样。
,乙,…,25取自正态总体,cr:已知,对假设检验%邛=μ0, H2> /J。
,取临界域c = {(X[,w,…,4):片>9)},(1)求此检验犯第一类错误概率为α时,犯其次类错误的概率夕,并争论它们之间的关系;(2)设〃o=0∙05, σ~=0. 004, a =0.05, n=9,求"=0.65 时不犯其次类错误的概率。
解:(1)在儿成立的条件下,F~N(∕o,军),此时a = P^ξ≥c^ = P0< σo σo )所以,包二为册=4_,,由此式解出c°=窄4f+为% ∖∣n在H∣成立的条件下,W ~ N",啊 ,此时nS = %<c°) = AI。
气L =①(^^~品)二①匹%=①(2δξ^历σoA∣-σ+A)-A-------------- y∕n)。
概率论与数理统计习题及答案第七章

习题7-11. 选择题(1) 设总体X 的均值μ与方差σ2都存在但未知, 而12,,,n X X X L 为来自X 的样本, 则均值μ与方差σ2的矩估计量分别是( ) .(A) X 和S 2. (B) X 和211()nii X nμ=-∑. (C) μ和σ2. (D) X 和211()nii X X n=-∑.解 选(D).(2) 设[0,]X U θ:, 其中θ>0为未知参数, 又12,,,n X X X L 为来自总体X 的样本, 则θ的矩估计量是( ) .(A) X . (B) 2X . (C) 1max{}i i nX ≤≤. (D) 1min{}i i nX ≤≤.解 选(B).2. 设总体X 的分布律为其中0<θ<12n , 试求θ的矩估计量.解 因为E (X )=(-2)×3θ+1×(1-4θ)+5×θ=1-5θ, 令15X θ-=得到θ的矩估计量为ˆ15X θ-=. 3. 设总体X 的概率密度为(1),01,(;)0, x x f x θθθ+<<=⎧⎨⎩其它.其中θ>-1是未知参数, X 1,X 2,…,X n 是来自X 的容量为n 的简单随机样本, 求: (1) θ的矩估计量;(2) θ的极大似然估计量. 解 总体 X 的数学期望为1101()()d (1)d 2E X xf x x x x θθθθ+∞+-∞+==+=+⎰⎰. 令()E X X =, 即12X θθ+=+, 得参数θ的矩估计量为21ˆ1X X θ-=-. 设x 1, x 2,…, x n 是相应于样本X 1, X 2,… , X n 的一组观测值, 则似然函数为1(1),01,0,n n i i i x x L θθ=⎧⎛⎫+<<⎪ ⎪=⎨⎝⎭⎪⎩∏其它. 当0<x i <1(i =1,2,3,…,n )时, L >0且 ∑=++=ni ixn L 1ln )1ln(ln θθ,令1d ln ln d 1ni i L nx θθ==++∑=0, 得θ的极大似然估计值为 1ˆ1ln nii nxθ==--∑,而θ的极大似然估计量为 1ˆ1ln nii nXθ==--∑.4. 设总体X 服从参数为λ的指数分布, 即X 的概率密度为e ,0,(,)0,0,x x f x x λλλ->=⎧⎨⎩≤ 其中0λ>为未知参数, X 1, X 2, …, X n 为来自总体X 的样本, 试求未知参数λ的矩估计量与极大似然估计量.解 因为E (X )=1λ =X , 所以λ的矩估计量为1ˆXλ=. 设x 1, x 2,…, x n 是相应于样本X 1, X 2,… ,X n 的一组观测值, 则似然函数11nii inxx nni L eeλλλλ=--=∑==∏,取对数 1ln ln ()ni i L n x λλ==-∑.令1d ln 0,d ni i L n x λλ==-=∑ 得λ的极大似然估计值为1ˆxλ=,λ的极大似然估计量为1ˆXλ=. 5. 设总体X 的概率密度为,01(,)1,120,x f x x θθθ<<=-⎧⎪⎨⎪⎩,≤≤,其它,其中θ(0<θ<1)是未知参数. X 1, X 2, …, X n 为来自总体的简单随机样本, 记N 为样本值12,,,n x x x L 中小于1的个数. 求: (1) θ的矩估计量; (2) θ的极大似然估计量.解 (1) 1213()d (1)d 2X E X x x x x θθθ==+-=-⎰⎰, 所以32X θ=-矩.(2) 设样本12,,n x x x L 按照从小到大为序(即顺序统计量的观测值)有如下关系:x (1) ≤ x (2) ≤…≤ x (N ) <1≤ x (N +1)≤ x (N +2)≤…≤x (n ) .似然函数为(1)(2)()(1)(2)(1),1()0,,N n N N N N n x x x x x x L θθθ-++-<=⎧⎨⎩L L ≤≤≤≤≤≤≤其它.考虑似然函数非零部分, 得到ln L (θ ) = N ln θ + (n − N ) ln(1−θ ),令d ln ()0d 1L N n N θθθθ-=-=-, 解得θ的极大似然估计值为ˆN nθ=. 习题7-21. 选择题: 设总体X 的均值μ与方差2σ都存在但未知, 而12,,,n X X X L 为X 的样本, 则无论总体X 服从什么分布, ( )是μ和2σ的无偏估计量.(A) 11nii X n=∑和211()nii X X n=-∑. (B)111nii X n =-∑和211()1nii X X n =--∑.(C)111nii X n =-∑和211()1nii X n μ=--∑. (D)11nii X n=∑和211()nii X nμ=-∑.解 选(D).2. 若1X ,2X ,3X 为来自总体2(,)X N μσ:的样本, 且Y 1231134X X kX =++为μ的无偏估计量, 问k 等于多少?解 要求1231111()3434E X X kX k μμμμ++=++=, 解之, k =512.3. 设总体X 的均值为0, 方差2σ存在但未知, 又12,X X 为来自总体X的样本, 试证:2121()2X X -为2σ的无偏估计.证 因为22212112211[()][(2)]22E X X E X X X X -=-+2222112212[()2()()]22E X E X X E X σσ=-+==,所以2121()2X X -为2σ的无偏估计.习题7-31. 选择题(1) 总体未知参数θ的置信水平为0.95的置信区间的意义是指( ). (A) 区间平均含总体95%的值. (B) 区间平均含样本95%的值.(C) 未知参数θ有95%的可靠程度落入此区间. (D) 区间有95%的可靠程度含参数θ的真值. 解 选(D).(2) 对于置信水平1-α(0<α<1), 关于置信区间的可靠程度与精确程度, 下列说法不正确的是( ).(A) 若可靠程度越高, 则置信区间包含未知参数真值的可能性越大. (B) 如果α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (C) 如果1-α越小, 则可靠程度越高, 精确程度越低. (D) 若精确程度越高, 则可靠程度越低, 而1-α越小. 解 选(C )习题7-41. 某灯泡厂从当天生产的灯泡中随机抽取9只进行寿命测试, 取得数据如下(单位:小时):1050, 1100, 1080, 1120, 1250, 1040, 1130, 1300, 1200. 设灯泡寿命服从正态分布N (μ, 902), 取置信度为0.95, 试求当天生产的全部灯泡的平均寿命的置信区间.解 计算得到1141.11,x = σ2 =902. 对于α = 0.05, 查表可得/20.025 1.96z z ==α.所求置信区间为/2/2(,)(1141.11 1.96,1141.11 1.96)(1082.31,1199.91).x x z +=-=αα2. 为调查某地旅游者的平均消费水平, 随机访问了40名旅游者, 算得平均消费额为105=x 元, 样本标准差28=s 元. 设消费额服从正态分布. 取置信水平为0.95, 求该地旅游者的平均消费额的置信区间.解 计算可得105,x = s 2 =282.对于α = 0.05, 查表可得0.0252(1)(39) 2.0227t n t α-==.所求μ的置信区间为22((1),(1))(105 2.0227,105 2.0227)x n x n αα--+-=+=(96.045, 113.955).3. 假设某种香烟的尼古丁含量服从正态分布. 现随机抽取此种香烟8支为一组样本, 测得其尼古丁平均含量为18.6毫克, 样本标准差s =2.4毫克. 试求此种香烟尼古丁含量的总体方差的置信水平为0.99的置信区间.解 已知n =8, s 2 =2.42, α = 0.01, 查表可得220.0052(1)(7)20.278n αχχ-==, 220.99512(1)(7)0.989n αχχ--==, 所以方差σ 2的置信区间为2222122(1)(1)(,)(1)(1)n S n S n n ααχχ---=--22(81) 2.4(81) 2.4(,)20.2780.989-⨯-⨯=(1.988, 40.768). 4. 某厂利用两条自动化流水线灌装番茄酱, 分别从两条流水线上抽取样本:X 1,X 2,…,X 12及Y 1,Y 2,…,Y 17, 算出221210.6g,9.5g, 2.4, 4.7x y s s ====.假设这两条流水线上装的番茄酱的重量都服从正态分布, 且相互独立, 其均值分别为12,μμ. 又设两总体方差2212σσ=. 求12μμ-置信水平为0.95的置信区间, 并说明该置信区间的实际意义.解 由题设22121210.6,9.5, 2.4, 4.7,12,17,x y s s n n ======2222112212(1)(1)(121) 2.4(171) 4.71.94212172wn s n s s n n -+--⨯+-⨯===+-+-120.0252(2)(27) 2.05181,t n n t α+-==所求置信区间为122(()(2)((10.69.5) 2.05181 1.94x y t n n s α-±+-=-±⨯ =(-0.40,2.60).结论“21μμ-的置信水平为0.95 的置信区间是(-0.40,2.60)”的实际意义是:在两总体方差相等时, 第一个正态总体的均值1μ比第二个正态总体均值2μ大-0.40~2.60,此结论的可靠性达到95%.5. 某商场为了了解居民对某种商品的需求, 调查了100户, 得出每户月平均需求量为10公斤, 方差为9 . 如果这种商品供应10000户, 取置信水平为0.99.(1) 取置信度为0.99,试对居民对此种商品的平均月需求量进行区间估计; (2) 问最少要准备多少这种商品才能以99%的概率满足需要? 解 (1) 每户居民的需求量的置信区间为2222((1),(1))()(10 2.575,10 2.575)(9.2275,10.7725).,x n x n x z x αααα-+-≈+=-=10000户居民对此种商品月需求量的置信度为0.99的置信区间为(92275,107725);(2)最少要准备92275公斤商品才能以99%的概率满足需要.。
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(2) 求θ 的极大似然估计. (1) 证:
22
23
Eθ E x Ex
θθ
33
32
θ
2 3
x是参数
θ
的无偏估计
又
θ
Dθ
2 D 3x
4 9D x
4 12 9n
θ 27n
0n
∞
θ
2 3
x是参数
θ
的相合估计.
(2) X~u θ, 2θ 故其分布密度为
1 , 0 x 2θ θ 0
fx θ 0, 其他
似然函数
0.295,2.81
自测题 7
一、填空题
设总体X~N µ, σ x , x , x 是来自 X 的样本, 则当常数 a 时, µ x ax
的无偏估计. 解: µ x ax
x 是未知参数µ的无偏估计
x 是未知参数µ
则E µ E x aE x
Ex
µ aµ µ
1 a
2
二、一台自动车床加工零件长度 X(单位:厘米)服从正态分布N µ, σ .从该车床加工的零件中随机抽取
n 1s n 1s ,
χn 1χ n 1
15 1038.5 15 1038.5
,
27.488
6.262
27.488, χ . 15 6.262 566.702,2487.624
7. 某厂生产一批金属材料,其抗弯强度服从正态分布.现从这批金属材料中随机抽取 11 个试件,测得它 们的抗弯强度为(单位:公斤): 42.5 42.7 43.0 42.3 43.4 44.5 44.0 43.8 44.1 43.9 43.7
解: (1) x 14.91, α 1 0.95 0.05, u .
1.96
直径均值µ 的置信度 0.95 的置信区间为:
σ
σ
x u ,x u
√n
√n
0.15
0.15
14.91 1.96
, 14.91 1.96
√9
√9
14.812,15.008
(2)x 14.91, S 0.041, α 1 0.95 0.05, t . 8 置信度 0.95 的置信区间为:
450,
520,
620,
190,
210,
800,
1100.
求λ的估计值.
解:
似然函数为 L λ
λe
λe ∑
lnL λ nlnλ λ x
令
d lnL λ n dλ λ
x0
得
n1
1
1
λ∑x
x
1 18
16
19 ,
,1100
318
2. 设总体 X 的概率密度为
θx , 0
fx
0, 其他.
试求(1) θ 的矩估计θ ;
d lnL λ ∑ x
n0
dλ
λ
解得λ 的极大似然估计为
1
λ
xX
n
习题 7.2 1. 证明样本均值x是总体均值 µ 的相合估计.
证:
σ
E x µ, D x
0n ∞
n
由定理 7 1 知x是 µ 的相合估计.
2. 证明样本的 k 阶矩A ∑ x 是总体 k 阶矩 E x 的相合估计量.
证:
1
EA E
x
n
1603 1540
15 2.1315
2.1315 √1038.5
1509.5
, 1509.5
√16
1492.328 , 1526.672
2.1315 √1038.5 √16
1480
1532
6. 求上题灯泡寿命方差 的置信度 0.95 的置信区间. 解: S 1038.5, α 1 0.95 0.05, 查表知χ . 15 置信度 0.95 的置信区间为:
1
1
25
1 1 25 25
Dµ
Dx
Dx
Dx
9
16
144
9 16 144 72
1
1
D µ 9 D x 36 D x
故µ 的方差最小.
4. 设总体X~u θ, 2θ , 其中 θ
1 4D x
111 7 9 36 4 18
0 是未知参数, 又x , x , x 为取自该总体的样品, x为样品均值.
(1) 证明θ x是参数 θ 的无偏估计和相合估计;
解:
1; θ0
2 θ 的极大似然估计θ .
(1)
EX
xf x dx x · θx dx θx dx
θ EX x θ 1
θ 的矩估计θ
x 1x
(2)
θ θ1
似然函数为 L θ
θx
θ x ,x , x
lnL θ nlnθ θ 1 lnx lnx , lnx nlnθ θ 1 lnx
令
d lnL θ n dθ θ
x
,x
√n
√n
2.2281 √0.5207
2.2281 √0.5207
43.4
, 43.4
√11
√11
42.915,43.885
(2) S 0.5207, α 1 0.90 0.1, 查表知χ . 10 σ 置信度 0.90 的置信区间为:
18.307, χ . 10
3.940
n 1s n 1s ,
1502
1480
1485
1511
1514
1508
1490
1470
1520
1505
求该批灯泡平均寿命µ 的置信度 0.95 的置信区间. 解: x 1509.5, S 1038.5, α 1 0.95 0.05, t . 置信度 0.95 的置信区间为:
t n 1s t n 1s
x
,x
√n
√n
1527 1485
求两总体方差比σ /σ 的置信度 0.90 的置信区间.
解:此处n 25, n 15, s 6.38, s 5.15, α 1 0.90 0.1, 0.05
σ /σ 的置信度 0.90 的置信区间为:
s
1
s
1
·
,·
s F n 1, n 1 s F n 1, n 1
6.38
1
6.38
1
·
,·
5.15 F . 24,14 5.15 F . 24,14
1
3
1
131
E µ 5 E x 10 E x 2 E x 5 µ 10 µ 2 µ µ
1
1
5
11 5
Eµ
Ex
Ex
Ex
µ µ µµ
3
4
12
3 4 12
1
1
1
E µ 3E x 6E x 2E x
µ , µ , µ 都是 µ 的无偏估计.
111 3µ 6µ 2µ µ
1
9
1
1 9 1 19
D µ 25 D x 100 D x 4 D x 25 100 4 50
n 1 s n 1 s 9 25 11 36
S
5.572
nn2
10 12 2
α 1 0.95 0.05, 查表知t . 20 2.086 故µ µ 的置信度 0.95 的置信区间为:
11
11
x y tn n 2
S ,x y t n n 2
S
nn
nn
11
11
20 24 2.086
5.572, 20 24 2.086
1 , 0 x 2θ i 1,2, n
Lθ θ 0, 其他
因对所有x 有 0 x 2θ i 1,2, n
0 max x , x , x 2θ
习题 7.3 1. 土木结构实验室对一批建筑材料进行抗断强度试验.已知这批材料的抗断强度X~N µ, 0.2 .现从中
抽取容量为 6 的样本测得样本观测值并算的x 解:α 1 0.9 0.1, u . 1.64 置信度为 0.9 的置信区间是
试求平均寿命µ 的 0.95 的置信区间.(例 7‐21, σ 未知时 µ 的置信区间) 解: x 4.7092, S 0.0615. α 1 0.95 0.05, 查 t 分布表知t . 11 平均寿命µ 的 0.95 的置信区间为:
2.2010
t n 1s t n 1s
x
,x
√n
√n
2.2010 √0.0615
注意这里是求 的置信
பைடு நூலகம்
求(1)平均抗弯强度µ 的置信度 0.95 的置信区间.
区间,结果要开方.
(2)抗弯强度标准差 的置信度 0.90 的置信区间.
解: (1) x 43.4, S 0.5207, α 1 0.95 0.05, 查表知t . 10 2.2281 置信度 0.95 的置信区间为:
t n 1s t n 1s
习题 7.1 1. 设总体 X 服从指数分布
f x; λ
λe , x 0, λ 0; 0, x 0.
试求λ的极大似然估计.若某电子元件的使用寿命服从该指数分布,现随机抽取 18 个电子元件,测得 寿命数据如下(单位:小时):
16,
19,
50,
68,
100,
130,
140,
270,
280,
340,
410,
t n 1s t n 1s
x
,x
√n
√n
2.306 √0.041
14.91
, 14.91
√9
14.754 , 15.066
2.306 √0.041 √9
2.306
5. 设灯泡厂生产的一大批灯泡的寿命 X 服从正态分布N µ, σ , 其中 µ, σ 未知. 令随机地抽取 16 个灯 泡进行寿命试验,测得寿命数据如下(单位:小时):