数理统计第一次作业

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应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终教学提纲

应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终教学提纲

应用数理统计大作业1——逐步回归法分析终应用数理统计多元线性回归分析(第一次作业)学院:机械工程及自动化学院姓名:学号:2014年12月逐步回归法在AMHS物流仿真结果中的应用摘要:本文针对自动化物料搬运系统 (Automatic Material Handling System,AMHS)的仿真结果,根据逐步回归法,使用软件IBM SPSS Statistics 20,对仿真数据进行分析处理,得到多元线性回归方程,建立了工件年产量箱数与EMS 数量、周转箱交换周期以及AGC物料交换服务水平之间的数学模型,并对影响年产量箱数的显著性因素进行了分析,介绍了基本假设检验的情况。

关键词:逐步回归;残差;SPSS;AMHS;物流仿真目录1、引言 (1)2、逐步回归法原理 (4)3、模型建立 (6)3.1确定自变量和因变量 (6)3.2分析数据准备 (6)3.3逐步回归分析 (7)4、结果输出及分析 (9)4.1输入/移去的变量 (9)4.2模型汇总 (10)4.3方差分析 (10)4.4回归系数 (11)4.5已排除的变量 (12)4.6残差统计量 (13)4.7残差分布直方图和观测量累计概率P-P图 (14)5、异常情况说明 (15)5.1异方差检验 (15)5.2残差的独立性检验 (17)5.3多重共线性检验 (17)6、结论 (18)参考文献 (20)1、引言回归被用于研究可以测量的变量之间的关系,线性回归则被用于研究一类特殊的关系,即可用直线或多维的直线描述的关系。

这一技术被用于几乎所有的研究领域,包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学。

逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下,计算各个自变量x与因变量y之间的相关性,并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程。

SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一,目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution,意为“统计产品与服务解决方案”。

应用数理统计作业题及参考答案(第一章)

应用数理统计作业题及参考答案(第一章)

应⽤数理统计作业题及参考答案(第⼀章)第⼀章数理统计的基本概念P261.2 设总体X 的分布函数为()F x ,密度函数为()f x ,1X ,2X ,…,n X 为X 的⼦样,求最⼤顺序统计量()n X 与最⼩顺序统计量()1X 的分布函数与密度函数。

解:(){}{}()12nn i n F x P X x P X x X x X x F x =≤=≤≤≤= ,,,.()()()()1n n n f x F x n F x f x -'=??=.(){}{}1121i n F x P X x P X x X x X x =≤=->>> ,,,. {}{}{}121n P X x P X x P X x =->>>{}{}{}121111n P X x P X x P X x =-?-≤??-≤??-≤()11nF x =-?-()()()()1111n f x F x n F x f x -'=??=?-.1.3 设总体X 服从正态分布()124N ,,今抽取容量为5的⼦样1X ,2X ,…,5X ,试问:(i )⼦样的平均值X ⼤于13的概率为多少?(ii )⼦样的极⼩值(最⼩顺序统计量)⼩于10的概率为多少?(iii )⼦样的极⼤值(最⼤顺序统计量)⼤于15的概率为多少?解:()~124X N ,,5n =,4~125X N ??∴ ??,. (i ){}{}()13113111 1.1210.86860.1314P X P X P φφ>=-≤=-=-=-=-=. (ii )令{}min 12345min X X X X X X =,,,,,{}max 12345max X X X X X X =,,,,.{}{}{}min min 125101*********P X P X P X X X <=->=->>> ,,,{}{}{}5551111011101110i i i i P X P X P X ===->=-?-()12~012X Y N -=,, {}{}121012*********X X P X P P P Y ---∴<=<=<-=<-{}()111110.84130.1587P Y φ=-<=-=-=.{}[]5min 10110.158710.42150.5785P X ∴<=--≈-=.(iii ){}{}{}{}{}55max max 1251151151151515115115i i P X P X P X X X P X P X =>=-<=-<<<=-<=-? {}5max 1510.9331910.70770.2923P X ∴>=-≈-=.1.4 试证:(i )()()()22211nni i i i x a x x n x a ==-=-+-∑∑对任意实数a 成⽴。

北航数理统计第一次大作业

北航数理统计第一次大作业

数理统计第一次课程论文广州恒大队在2015赛季亚冠的进球数的多元线性回归模型学号: SY1527205姓名:郭谢有摘要本赛季亚洲冠军联赛,来自中国的球队广州恒大淘宝队最终在决赛中力克阿联酋的迪拜阿赫利队,三年之内第二次夺得亚冠冠军。

为了研究恒大的夺冠过程,本文选取了恒大该赛季亚冠总共15场比赛中的进球数为因变量,对可能影响进球数的射门数、射正数等7个自变量进行统计,并进一步利用统计软件SPSS对以上数据进行了多元逐步线性回归。

最终确定了进球数与各因素之间关系的“最优”回归方程。

关键词:多元线性回归,逐步回归法,广州恒大,SPSS目录摘要 (1)1.引言 (3)2.符号说明 (3)3.数据的采集和整理 (3)3.1数据的采集 (3)3.2建模 (4)4.数据分析及计算 (4)4.结论 (9)参考文献 (10)致谢 (10)1.引言一场足球比赛的进球数说明了一支球队攻击力的强弱,也是决定比赛胜负的至关因素,综合反映出这支球队的实际水平。

而作为竞技体育,足球场上影响进球数的因素很多,为了研究本赛季恒大在亚冠夺冠过程中的14场比赛中进球数与其他一些因素的关系,本论文从搜达足球和新浪体育数据库中查找了进球数和其他7个主要影响因素的数据,包括射门次数、射正次数、传球次数、传中次数、角球次数、抢断次数。

并进一步采用多元逐步回归分析方法对以上因素进行了显著性分析,从而确定了关于恒大在本赛季亚冠中进球数的最优多元线型回归方程。

2.符号说明3.数据的采集和整理3.1数据的采集本文统计数据时,查阅了搜达足球数据库,确定恒大在亚冠14场比赛中的进球数为因变量,并初步选取这14场比赛中的射门次数、射正次数、传球次数、传中次数、角球次数、抢断次数7因素为自变量,具体数据见下表1。

3.2建模本文选取了恒大在亚冠比赛中的进球数作为因变量y,并选取可能对进球数造成影响的因素为自变量,其中对应关系在符号说明中已经列举。

这里构建模型如下:7⋅X i+εy=β0+∑βii=1其中,其中ε为随机误差项,β0为常数项,βi为待估计的参数。

新编概率论与数理统计(华东理工大学出版社)习题1答案

新编概率论与数理统计(华东理工大学出版社)习题1答案
解:设 分别表示甲、乙保险丝被熔断,则

3.设10件产品中有4件不及格,从中任取两件,已知两件中有一件是不合格品,则另一件也是不合格品的概率是多少?
解:设 =“有i件不合格品”,则
.
解:
(1)样本空间可以表示为 ;事件 。
(2)样本空间可以表示为 ;事件 , 。
(3)样本空间可以表示为 ;事件 。
2.如果事件 与事件 互为对立事件,证明:事件 与事件 也互为对立事件。
证:
由于A与B互为对立事件,故 ,因此就有 ,所以 与 也互为对立事件.
第二次作业
一.填空题:
1.把12本书任意地放在书架上,则其中指定的4本书放在一起的概率 。
2.设 、 、 表示三个随机事件,试将下列事件用 、 、 表示出来:
(1)事件ABC表示 、 、 都发生;
(2)事件 表示 、 、 都不发生;
(3)事件 表示 、 、 不都发生;
(4)事件 表示 、 、 中至少有一件事件发生;
(5)事件 或 表示 、 、 中最多有一事件发生。
二.选择题:
1.设 , , , ,则事件 (A)。
A. B. C. D.
2.箱子中装有5个白球和6个黑球,一次取出3只球,发现都是同一种颜色的,在此前提下得到的全是黑色概率为( A )
A. B. C. D.
三.计算题
1.设 , ,试就下列三种情况下分别求出 的值:
(1) 与 互不相容;
(2) ;
(3) 。
解:
(1) ;
(2) ;
(3) 。
2.某保险盒内装有甲、乙两根保险丝。根据以往的经验,当电流超过额定值10%时,甲、乙保险丝被熔断的概率分别是0.7,0.6,而两根保险丝同时被熔断的概率为0.5。试求至少有一根保险丝被熔断的概率。

概率论与数理统计配套习题

概率论与数理统计配套习题

Z
=
1, 0,
如果 X + Y 为零或偶数; 如果 X + Y 为奇数.
第三章 连续型随机变量及其分布 第五次作业
3.1 设随机变量 X 服从二项分布 B(2,0.4) .试求 X 的分布函数,并作出它的图像.
8
学号
专业
姓名
作业号
3.4
cx3, 已知随机变量 X 的密度函数为 f (x) =
0 < x < 1; 确定常数 c 的值,并求出 P(−1 < X < 0.5) 与分布函数.

数为 λ p 的泊松分布.[提示: P(Y= k=) ∑ P( X= n)P(Y= k X= n) .] n=k
7
学号
专业
姓名
作业号
2.26 已知 X 与Y 的联合概率函数如下.(1)分别求U = max{X ,Y},V = min{X ,Y}的概率函数;(2)试
求U 与V 的联合概率函数.
X
Y -2 -1 0 1 4
1.27 已知甲袋中装有 a 只红球, b 只白球;乙袋中装有 c 只红球, d 只白球.试求下列事件的概率:(1)合并 两只口袋,从中随机地取一只球,该球是红球;(2)随机地取一只袋,再从该袋中随机地取一只球,该球是红 球;(3)从甲袋中随机地取出一只球放人乙袋,再从乙袋中随机地取出一只球,该球是红球.
1.15 某商店出售晶体管,每盒装 100 只,且已知每盒混有 4 只不合格品.商店采用“缺一赔十”的销售方 式:顾客买一盒晶体管,如果随机地取 1 只发现是不合格品,商店要立刻把 10 只合格品的晶体管放在盒子 中,不合格的那只晶体管不再放回.顾客在一个盒子中随机地先后取 3 只进行测试,试求他发现全是不合格 品的概率.

数理统计第一次作业

数理统计第一次作业

数理统计第一次作业1、设总体X 服从正态分布),(2σμN ,其中μ已知,2σ未知,n X X X ,,,21 为其样本,2≥n ,则下列说法中正确的是(D )。

(A )∑=-ni iXn122)(μσ是统计量 (B )∑=ni iXn122σ是统计量(C )∑=--ni i X n 122)(1μσ是统计量 (D )∑=ni i X n12μ是统计量2、设两独立随机变量)1,0(~N X ,)9(~2χY ,则YX 3服从(C )。

)(A )1,0(N )(B )3(t )(C )9(t )(D )9,1(F3、设两独立随机变量)1,0(~N X ,2~(16)Y χ服从( C )。

)(A )1,0(N )(B (4)t )(C (16)t )(D (1,4)F4、设n X X ,,1 是来自总体X 的样本,且μ=EX ,则下列是μ的无偏估计的是( A ).)(A ∑-=-1111n i i X n )(B ∑=-n i i X n 111 )(C ∑=n i i X n 21 )(D ∑-=111n i i X n 5、设4321,,,X X X X 是总体2(0,)N σ的样本,2σ未知,则下列随机变量是统计量的是(B ).(A )3/X σ; (B )414ii X=∑; (C )σ-1X ; (D )4221/ii Xσ=∑6、设总体),(~2σμN X ,1,,n X X L 为样本,S X ,分别为样本均值和标准差,则下列正确的是( C ).2() ~(,)A X N μσ 2() ~(,)B n X N μσ 22211()()~()ni i C X n μχσ=-∑)() ~()X D t n Sμ-7、设总体X 服从两点分布B (1,p ),其中p 是未知参数,15,,X X ⋅⋅⋅是来自总体的简单随机样本,则下列随机变量不是统计量为( C )( A ) . 12X X +( B ){}max ,15i X i ≤≤( C ) 52X p +( D ) ()251X X -8、设1,,n X X ⋅⋅⋅为来自正态总体2(,)N μσ的一个样本,μ,2σ未知。

大学概率论与数理统计习题及参考答案

大学概率论与数理统计习题及参考答案

Ω 0 ,1,2. Ω 10,11,12.
(4)
3
五、电话号码由7个数字组成,每个数字可以是0、1、2、…、9中的任一个 (但第一个数字不能为0),求电话号码是由完全不相同的数字组成的概率。 解:
9 P96 P ( A) 0.0605. 6 9 10
六、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率。 解:
P( AB) 0.4; P( A B) 0.7.
5. 设 P( AB) P( AB), 且 P ( A) p, 则 P( B) 1 p.
8
二、
设P (A) > 0, P (B) > 0 ,将下列四个数: P (A) 、P (AB) 、P (A∪B) 、P (A) + P (B) 用“≤”连接它们,并指出在什么情况下等号成立.

P A B P( A) P( B) P( AB)
P A B P( A) P( B)
AB A ( A B)
P ( AB ) P ( A) P ( A B)
P ( AB ) P ( A) P ( A B) P ( A) P ( B)
十一、两封信随机地投入四个邮筒, 求前两个邮筒内没有信的概率以及第一个 邮筒内只有一封信的概率. 解: 设事件 A 表示“前两个邮筒内没有信”,设事件 B 表示“及第一个邮筒 内只有一封信”,则
22 P ( A) 2 0.25; 4 1 1 C2 C3 P( B) 0.375. 2 4
P( AB) P( BC ) 0, 则:
(1)A、B、C中至少有一个发生的概率为 0.625 (2)A、B、C中都发生的概率为 0 ; 。 (3)A、B、C都不发生的概率为 0.375 ;

概率论与数理统计01-第一章作业及答案

概率论与数理统计01-第一章作业及答案

习题1-21. 选择题(1) 设随机事件A ,B 满足关系A B ⊃,则下列表述正确的是( ).(A) 若A 发生, 则B 必发生. (B) A , B 同时发生.(C) 若A 发生, 则B 必不发生. (D) 若A 不发生,则B 一定不发生.解 根据事件的包含关系, 考虑对立事件, 本题应选(D).(2) 设A 表示“甲种商品畅销, 乙种商品滞销”, 其对立事件A 表示( ).(A) 甲种商品滞销, 乙种商品畅销. (B) 甲种商品畅销, 乙种商品畅销.(C) 甲种商品滞销, 乙种商品滞销.(D) 甲种商品滞销, 或者乙种商品畅销.解 设B 表示“甲种商品畅销”,C 表示“乙种商品滞销”,根据公式B C B C = ,本题应选(D).2. 写出下列各题中随机事件的样本空间:(1) 一袋中有5只球, 其中有3只白球和2只黑球, 从袋中任意取一球, 观察其颜色;(2) 从(1)的袋中不放回任意取两次球, 每次取出一个, 观察其颜色;(3) 从(1)的袋中不放回任意取3只球, 记录取到的黑球个数;(4) 生产产品直到有10件正品为止, 记录生产产品的总件数.解 (1) {黑球,白球}; (2) {黑黑,黑白,白黑,白白}; (3) {0,1,2};(4) 设在生产第10件正品前共生产了n 件不合格品,则样本空间为{10|0,1,2,n n += }.3. 设A, B, C 是三个随机事件, 试以A, B, C 的运算关系来表示下列各事件:(1) 仅有A 发生;(2) A , B , C 中至少有一个发生;(3) A , B , C 中恰有一个发生;(4) A , B , C 中最多有一个发生;(5) A , B , C 都不发生;(6) A 不发生, B , C 中至少有一个发生.解 (1) ABC ; (2) A B C ; (3) ABC ABC ABC ; (4) ABC ABC ABC ABC ; (5) ABC ; (6) ()A B C .4. 事件A i 表示某射手第i 次(i =1, 2, 3)击中目标, 试用文字叙述下列事件:(1) A 1∪A 2; (2) A 1∪A 2∪A 3; (3)3A ; (4) A 2-A 3; (5)23A A ; (6)12A A .解 (1) 射手第一次或第二次击中目标;(2) 射手三次射击中至少击中目标;(3) 射手第三次没有击中目标;(4) 射手第二次击中目标,但是第三次没有击中目标;(5) 射手第二次和第三次都没有击中目标;(6) 射手第一次或第二次没有击中目标.习题1-31. 选择题(1) 设A, B 为任二事件, 则下列关系正确的是( ).(A)()()()P A B P A P B -=-. (B)()()()P A B P A P B =+ .(C)()()()P AB P A P B =. (D)()()()P A P AB P AB =+.解 由文氏图易知本题应选(D).(2) 若两个事件A 和B 同时出现的概率P (AB )=0, 则下列结论正确的是( ).(A) A 和B 互不相容. (B) AB 是不可能事件.(C) AB 未必是不可能事件. (D) P (A )=0或P (B )=0.解 本题答案应选(C).2. 设P (AB )=P (AB ), 且P (A )=p ,求P (B ).解 因 ()1()1()()()()P AB P A B P A P B P AB P AB =-=--+= ,故()()1P A P B +=. 于是()1.P B p =-3. 已知()0.4P A =,()0.3P B =,()0.4P A B = , 求()P AB .解 由公式()()()()P A B P A P B P AB =+- 知()0.3P AB =. 于是()()()0.1.P AB P A P AB =-=4. 设A , B 为随机事件,()0.7P A =,()0.3P A B -=, 求()P AB .解 由公式()()()P A B P A P AB -=-可知,()0.4P AB =. 于是()0.6P AB =.5. 已知1()()()4P A P B P C ===,()0P AB =, 1()()12P AC P BC ==, 求A , B , C 全不发生的概率.解 因为ABC AB ⊂,所以0()P ABC P AB ≤≤()=0, 即有()P ABC =0.由概率一般加法公式得()()()()()()()()7.12P A B C P A P B P C P AB P AC P BC P ABC =++---+= 由对立事件的概率性质知A ,B , C 全不发生的概率是5()()1()12P ABC P A B C P A B C ==-=.习题1-41. 选择题 在5件产品中, 有3件一等品和2件二等品. 若从中任取2件, 那么以0.7为概率的事件是( ).(A) 都不是一等品. (B) 恰有1件一等品.(C) 至少有1件一等品. (D) 至多有1件一等品.解 至多有一件一等品包括恰有一件一等品和没有一等品, 其中只含有一件一等品的概率为113225C C C ⨯, 没有一等品的概率为023225C C C ⨯, 将两者加起即为0.7.答案为(D ).2. 从由45件正品、5件次品组成的产品中任取3件. 求: (1) 恰有1件次品的概率; (2) 恰有2件次品的概率; (3) 至少有1件次品的概率; (4) 至多有1件次品的概率; (5) 至少有2件次品的概率.解 (1) 恰有1件次品的概率是12545350C C C ;(2) 恰有2件次品的概率是21545350C C C ; (3 )至少有1件次品的概率是1-03545350C C C ; (4) 至多有1件次品的概率是03545350C C C +12545350C C C ; (5) 至少有2件次品的概率是21545350C C C +30545350C C C . 3. 袋中有9个球, 其中有4个白球和5个黑球. 现从中任取两个球. 求:(1) 两个球均为白球的概率;(2) 两个球中一个是白的, 另一个是黑的概率;(3)至少有一个黑球的概率.解 从9个球中取出2个球的取法有29C 种,两个球都是白球的取法有24C 种,一黑一白的取法有1154C C 种,由古典概率的公式知道 (1) 两球都是白球的概率是2924C C ; (2) 两球中一黑一白的概率是115429C C C ; (3) 至少有一个黑球的概率是12924C C -. 习题1-51. 选择题(1) 设随机事件A , B 满足P (A |B )=1, 则下列结论正确的是( )(A) A 是必然事件. (B) B 是必然事件.(C) AB B =. (D)()()P AB P B =.解 由条件概率定义可知选(D).(2) 设A , B 为两个随机事件, 且0()1P A <<, 则下列命题正确的是( ).(A) 若()()P AB P A =, 则A , B 互斥.(B) 若()1P B A =, 则()0P AB =.(C) 若()()1P AB P AB +=, 则A , B 为对立事件.(D) 若(|)1P B A =, 则B 为必然事件.解 由条件概率的定义知选(B ).2. 从1,2,3,4中任取一个数, 记为X , 再从1,2,…,X 中任取一个数, 记为Y ,求P {Y =2}.解 解 P {Y =2}=P {X =1}P {Y =2|X =1}+P {X =2}P {Y =2|X =2}+P {X =3}P {Y =2|X =3}+P {X =4}P {Y =2|X =4}=41×(0+21+31+41)=4813. 3. 甲、乙、丙三人同时对某飞机进行射击, 三人击中的概率分别为0.4, 0.5, 0.7. 飞机被一人击中而被击落的概率为0.2, 被两人击中而被击落的概率为0.6, 若三人都击中, 飞机必定被击落. 求该飞机被击落的概率.解 目标被击落是由于三人射击的结果, 但它显然不能看作三人射击的和事件. 因此这属于全概率类型. 设A 表示“飞机在一次三人射击中被击落”, 则(0,1,2,3)i B i =表示“恰有i 发击中目标”. i B 为互斥的完备事件组. 于是没有击中目标概率为0()0.60.50.30.09P B =⨯⨯=,恰有一发击中目标概率为1()0.40.50.30.60.50.30.60.50.70.36P B =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=,恰有两发击中目标概率为2()0.40.50.30.60.50.70.40.50.70.41P B =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=,恰有三发击中目标概率为3()0.40.50.70.14P B =⨯⨯=.又已知 0123(|)0,(|)0.2,(|)0.6,(|)1P A B P A B P A B P A B ====, 所以由全概率公式得到30()()(|)0.360.20.410.60.1410.458.i i i P A P B P A B ===⨯+⨯+⨯=∑4. 在三个箱子中, 第一箱装有4个黑球, 1个白球; 第二箱装有3个黑球, 3个白球; 第三箱装有3个黑球, 5个白球. 现任取一箱, 再从该箱中任取一球.(1) 求取出的球是白球的概率;(2) 若取出的为白球, 求该球属于第二箱的概率.解 (1)以A 表示“取得球是白球”,i H 表示“取得球来至第i 个箱子”,i =1,2,3. 则P (i H )=13, i =1,2,3, 123115(|),(|),(|)528P A H P A H P A H ===. 由全概率公式知P (A )=112233()(|)()(|)()(|)P H P A H P H P A H P H P A H ++=12053. (2) 由贝叶斯公式知 P (2|H A )=222()()(|)20()()53P AH P H P A H P A P A == 5. 某厂甲、乙、丙三个车间生产同一种产品, 其产量分别占全厂总产量的40%, 38%, 22%, 经检验知各车间的次品率分别为0.04, 0.03, 0.05. 现从该种产品中任意取一件进行检查.(1) 求这件产品是次品的概率;(2) 已知抽得的一件是次品, 问此产品来自甲、乙、丙各车间的概率分别是多少?解 设A 表示“取到的是一件次品”, i B (i =1, 2, 3)分别表示“所取到的产品来自甲、乙、丙工厂”. 易知, 123,,B B B 是样本空间S 的一个划分, 且122()0.4,()0.38,()0.22P B P B P B ===,12(|)0.04,(|)0.03P A B P A B ==,3(|)0.05P A B =.(1) 由全概率公式可得112233()(|)()(|)()(|)()P A P A B P B P A B P B P A B P B =++0.40.040.380.030.20.0384.=⨯+⨯+⨯=. (2) 由贝叶斯公式可得111(|)()0.40.045(|)()0.038412P A B P B P B A P A ⨯===, 222(|)()0.380.0319(|)()0.038464P A B P B P B A P A ⨯===, 333(|)()0.220.0555(|)()0.0384192P A B P B P B A P A ⨯===. 习题1-61. 选择题(1) 设随机事件A 与B 互不相容, 且有P (A )>0, P (B )>0, 则下列关系成立的是( ).(A) A , B 相互独立. (B) A , B 不相互独立.(C) A , B 互为对立事件. (D) A , B 不互为对立事件.解 用反证法, 本题应选(B).(2) 设事件A 与B 独立, 则下面的说法中错误的是( ).(A) A 与B 独立. (B) A 与B 独立. (C) ()()()P AB P A P B =. (D) A 与B 一定互斥.解 因事件A 与B 独立, 故A B 与,A 与B 及A 与B 也相互独立. 因此本题应选(D).(3) 设事件A 与 B 相互独立, 且0<P (B )<1, 则下列说法错误的是( ).(A) (|)()P A B P A =. (B) ()()()P AB P A P B =.(C) A 与B 一定互斥. (D)()()()()()P A B P A P B P A P B =+- .解 因事件A 与B 独立, 故A B 与也相互独立, 于是(B)是正确的. 再由条件概率及一般加法概率公式可知(A)和(D)也是正确的. 从而本题应选(C).2. 设三事件A , B 和C 两两独立, 满足条件:,ABC =∅1()()()2P A P B P C ==<, 且9()16P A B C = , 求()P A .解 根据一般加法公式有()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AC P AB P BC P ABC =++---+ . 由题设可知 A , B 和C 两两相互独立, ,ABC =∅ 1()()()2P A P B P C ==<, 因此有 2()()()[()],()()0,P A B P A C P B C P A P A B C P ====∅= 从而 29()3()3[()]16P A B C P A P A =-=, 于是3()4P A =或1()4P A =, 再根据题设1()2P A <, 故1()4P A =. 3. 甲、乙两人各自向同一目标射击, 已知甲命中目标的概率为 0.7, 乙命中目标的概率为0.8. 求:(1) 甲、乙两人同时命中目标的概率;(2) 恰有一人命中目标的概率;(3) 目标被命中的概率.解 甲、乙两人各自向同一目标射击应看作相互独立事件. 于是(1) ()()()0.70.80.56;P AB P A P B ==⨯= (2) ()()0.70.20.30.80.38;P AB P AB +=⨯+⨯=(3) ()()()()()0.70.80.560.94.P A B P A P B P A P B =+-=+-=总 习 题 一1. 选择题:设,,A B C 是三个相互独立的随机事件, 且0()1P C <<, 则在下列给定的四对事件中不相互独立的是( ).(A)A B 与C . (B)AC 与C .(C) A B -与C . (D) AB 与C .解 由于A , B , C 是三个相互独立的随机事件, 故其中任意两个事件的和、差、交、并与另一个事件或其逆是相互独立的, 根据这一性质知(A), (C), (D)三项中的两事件是相互独立的, 因而均为干扰项, 只有选项(B)正确..2. 一批产品由95件正品和5件次品组成, 先后从中抽取两件, 第一次取出后不再放回.求: (1) 第一次抽得正品且第二次抽得次品的概率; (2) 抽得一件为正品, 一件为次品的概率.解 (1) 第一次抽得正品且第二次抽得次品的概率为9551910099396⨯=⨯. (1) 抽得一件为正品,一件为次品的概率为95559519.10099198⨯+⨯=⨯ 3. 设有一箱同类型的产品是由三家工厂生产的. 已知其中有21的产品是第一家工厂生产的, 其它二厂各生产41. 又知第一、第二家工厂生产的产品中有2%是次品, 第三家工厂生产的产品中有4%是次品. 现从此箱中任取一件 产品, 求取到的是次品的概率.解 从此箱中任取一件产品, 必然是这三个厂中某一家工厂的产品. 设 A ={取到的产品是次品}, B i ={取到的产品属于第i 家工厂生产}, i =1, 2, 3. 由于B i B j =∅(i ≠j, i , j =1, 2, 3)且B 1∪B 2∪B 3=S , 所以B 1, B 2, B 3是S 的一个划分. 又 P (B 1)=21, P (B 2) =41, P (B 3)=41, P (A | B 1)=1002, P (A | B 2)=1002, P (A | B 3)=1004, 由全概率公式得P (A )=P (B 1)P (A |B 1)+P (B 2)P (A |B 2)+P (B 3)P (A | B 3)=100441100241100221⨯+⨯+⨯=0.025. 4. 某厂自动生产设备在生产前须进行调整. 假定调整良好时, 合格品为90%; 如果调整不成功, 则合格品有30%. 若调整成功的概率为75%, 某日调整后试生产, 发现第一个产品合格. 问设备被调整好的概率是多少?解 设A ={设备调整成功}, B ={产品合格}. 则全概率公式得到()()(|)()(|)0.750.90.250.30.75P B P A P B A P A P B A =+=⨯+⨯=.由贝叶斯公式可得()0.750.9(|)0.9()0.75()(|)()P AB P A B P B P A P B A P B ⨯====. 5. 将两份信息分别编码为A 和B 传递出去. 接收站收到时, A 被误收作B 的概率为0.02, 而B 被误收作A 的概率为0.01, 信息A 与信息B 传送的频繁程度为2:1. 若接收站收到的信息是A , 问原发信息是A 的概率是多少?解 以D 表示事件“将信息A 传递出去”,以D 表示事件“将信息B 传递出去”,以R 表示事件“接收到信息A ”,以R 表示事件“接收到信息B ”.已知21()0.02,()0.01,(),()33P R D P R D P D P D ====. 由贝叶斯公式知()()()196()()197()()()()P R D P D P DR P D R P R P R D P D P R D P D ===+.。

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1.收集到26家保险公司人员构成的数据,现希望对目前保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行推断,具体来说就是推断具有高等教育水平的员工平均比例是否低于80%,35岁以下的年轻人的平均比例是否为0.5。

(数据见练习2数据.xls—练习2.1)解:提出假设H0:具有高等教育水平的员工平均比例大于等于80%,即μ≥0.8H1:具有高等教育水平的员工比例小于80%,即μ<0.8对高等教育人数所占比例和35岁以下年轻人所占比例进行加权的单样本T 检验,加权量为总人数 结果如下单个样本统计量N均值标准差均值的标准误高等教育人数所占比例 480243.35279847910329.250418704198497.000361356808829由上表可以看出,μ的均值是0.35279847910329,标准差为0.250418704198497,双侧检验P 值为0.00<0.05,因此拒绝原假设,且从差分的95%的置信区间不包含0也可以看出,应拒绝原假设。

所以足够的理由说明具有高等教育的员工的比例低于80%。

同样的,对35岁以下的年轻人的平均比例是否为0.5进行加权的单样本T 检验,加权量为总人数提出假设H0:35岁以下的年轻人的平均比例为0.5,即μ=0.5H1:35岁以下的年轻人的平均比例不等于0.5,即μ≠0.5利用SPSS 对35岁以下的年轻人的平均比例进行单样本T 检验,结果如下由上表可以看出,μ的均值为0.54024733312094,样本标准差为0.071212767572642,双侧检验的P值为0.00<0.05,且从差分的95%的置信区间不包含0也可看出,拒绝原假设H0。

所以,有足够的证据表明35岁以下的年轻人的平均比例不等于0.5.2. 练习1中保险公司的类别分为:1. 全国性公司;2. 区域性公司;3. 外资和中外合资公司。

试分析公司类别1与3的人员构成中,具有高等教育水平的员工比例的均值是否存在显著性的差异。

(数据见练习2数据.xls—练习2.1)解提出假设H0:公司类别1与3的人员构成中,具有高等教育水平的员工比例的均值相等,即μ1=μ2H1:公司类别1与3的人员构成中,具有高等教育水平的员工比例的均值不相等,即μ1≠μ2利用SPSS对公司类别1与3的人员构成中,具有高等教育水平的员工比例的均值进行加权的独立样本T检验,加权量为总人数,结果如下组统计量公司类别N 均值标准差均值的标准误高等教育人数所占比例 1 476143 .34980457551618 .249145201038893.0003610636967503 3039 .75518262586377 .0898********792.001628968358469从组统计量表中可以看出,在全国性公司(公司类别1)中,高等教育人数所占比例的均值为0.34980457551618,样本标准差为0.249145201038893.在外资和中外合资公司(公司类别3)中,高等教育人数所占比例的均值为0.75518262586377,样本标准差为0.001628968358469.可以看出两类不同的公司员工受高等教育人数所占比例的均值存在较大差异。

从独立样本检验表中可以看出F检验的P值为26710.867>0.05,认为总体的方差相等,接下来的t检验使用方差相等的检验结果。

由于均值的t检验的P值为0.000<0.05,且差分的95% 置信区间不包含0,因此拒绝H0,即有做够的证据表明全国性保险公司和外资与中外合资保险公司中,员工受高等教育比例的均值存在显著性差异。

3. 欲研究不同收入群体对某种特定商品是否有相同的购买习惯,市场研究人员调查了4个不同收入组的消费者共527人,购买习惯分别为:经常购买,不购买,有时购买。

要求:(1)提出假设;(2)计算x2值;(3)以99%的显著性水平进行检验。

(数据见练习2数据.xls—练习2.3)解(1)提出假设H0:不同收入人群对某种商品具有相同的购买习惯H1:不同收入人群对某种商品具有不同的购买习惯(2)求得χ2=17.62584(3)α=0.01,自由度df=(3-1)*(4-1)=62=16.8χ2=17.62584>χ0.01因此拒绝H0,即有足够的证据表明,不同收入人群对某种商品具有不同的购买习惯。

4. 由我国某年沿海和非沿海省市自治区的人均国内生产总值(GDP)的抽样数据,采用各种非参数检验方法进行检验,判断它们的分布是否存在显著性差异,并进行评价。

(数据见练习2数据.xls—练习2.4)解:采用最小显著差数法对数据进行检验2代表非沿海地区。

ANOVAGDP平方和df 均方 F 显著性组间 2.213E8 1 2.213E8 21.012 .000组内 2.949E8 28 10532396.122总数 5.162E8 29从描述表中可以看出,组1(沿海地区)的人均GDP的均值是9552.58,而组2(非沿海地区)的人均GDP的均值是4008.50,存在较大差距。

由ANOVA表可以看出,组间P值小于0.05,说明在5%的显著性水平下,沿海地区和非沿海地区的GDP有显著性的差异。

这反映了我国区域发展不平衡的现状,东部和中西部差异巨大。

5.某企业在制定某商品的广告策略时,收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据,希望对广告形式和地区是否对商品销售额产生影响进行分析,以商品销售额为因变量,广告形式和地区为自变量,通过单因素方差分析方法分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析;试进一步分析,究竟哪种广告形式的作用较明显,哪种不明显,以及销售额和地区之间的关系等。

试分析广告形式、地区以及两者的交互作用是否对商品销售额产生影响。

(数据见练习2数据.xls—练习2.5,其中广告形式为:1. 报纸; 2. 广播; 3. 宣传品;4. 体验)解(1)先分析广告形式对销售额的影响ANOVA 销售额平方和df 均方 F 显著性组间5866.083 3 1955.361 13.483.000组内20303.222 140 145.023总数26169.306 143从上表可以看出,组间显著性P值<0.05,说明不同广告形式对销售额有显著性差异从上图可以看出,总体来说,广告形式1(报纸)对销售额增加最多,广告形式3(宣传品)对销售额的增加最少。

再分析地区差异对销售额的影响在SPSS中分析,结果如下:描述销售额N均值标准差标准误均值的95% 置信区间极小值极大值下限上限1 8 60.00 10.981 3.882 50.82 69.18 41 752 8 64.38 13.501 4.773 53.09 75.66 44 823 8 81.00 10.981 3.882 71.82 90.18 61 1004 8 79.25 7.555 2.671 72.93 85.57 66 905 8 72.63 8.733 3.088 65.32 79.93 57 876 8 66.38 8.634 3.053 59.16 73.59 52 777 8 58.75 17.294 6.114 44.29 73.21 33 768 8 73.38 9.102 3.218 65.77 80.98 61 869 8 57.63 11.186 3.955 48.27 66.98 40 7310 8 77.75 14.509 5.130 65.62 89.88 61 10011 8 52.25 10.498 3.712 43.47 61.03 40 7012 8 69.75 10.025 3.544 61.37 78.13 51 8613 8 67.00 15.892 5.619 53.71 80.29 42 8714 8 64.13 7.680 2.715 57.70 70.55 52 7715 8 67.00 11.250 3.978 57.59 76.41 50 8316 8 69.25 14.310 5.059 57.29 81.21 44 8117 8 53.88 11.740 4.151 44.06 63.69 37 7318 8 68.38 8.634 3.053 61.16 75.59 58 83 总数144 66.82 13.528 1.127 64.59 69.05 33 100从上表可以看出,组间显著性P值<0.05,说明地区差异对销售额具有显著性差异从上图可以看出,地区差异对销售额的影响显著,地区3的销售额均值最大,地区11的销售额均值最小。

(b)对广告形式进行多重比较,结果如下第1种广告形式和第2种广告形式的销量没有显著差异第1种广告形式和第3种广告形式的销量有显著差异第1种广告形式和第4种广告形式的销量有显著差异第2种广告形式和第3种广告形式的销量有显著差异第2种广告形式和第4种广告形式的销量没有显著差异第3种广告形式和第4种广告形式的销量有显著差异可以得到,广告形式3对销售量的影响较显著,广告形式2对销售量的影响较不显著。

10 -23.875* 5.791 .000 -35.34 -12.4111 1.625 5.791 .779 -9.84 13.0912 -15.875* 5.791 .007 -27.34 -4.4113 -13.125* 5.791 .025 -24.59 -1.6614 -10.250 5.791 .079 -21.71 1.2115 -13.125* 5.791 .025 -24.59 -1.6616 -15.375* 5.791 .009 -26.84 -3.9118 -14.500* 5.791 .014 -25.96 -3.04 18 1 8.375 5.791 .151 -3.09 19.842 4.000 5.791 .491 -7.46 15.463 -12.625* 5.791 .031 -24.09 -1.164 -10.875 5.791 .063 -22.34 .595 -4.250 5.791 .464 -15.71 7.216 2.000 5.791 .730 -9.46 13.467 9.625 5.791 .099 -1.84 21.098 -5.000 5.791 .390 -16.46 6.469 10.750 5.791 .066 -.71 22.2110 -9.375 5.791 .108 -20.84 2.0911 16.125* 5.791 .006 4.66 27.5912 -1.375 5.791 .813 -12.84 10.0913 1.375 5.791 .813 -10.09 12.8414 4.250 5.791 .464 -7.21 15.7115 1.375 5.791 .813 -10.09 12.8416 -.875 5.791 .880 -12.34 10.5917 14.500* 5.791 .014 3.04 25.96 *. 均值差的显著性水平为 0.05。

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