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

)(A )1,0(N )(B )3(t )(C )9(t )(D )9,1(F
3、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)F
4、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 ∑
-=-1
1
1
1n i i X n )(B ∑=-n i i X n 111 )(C ∑=n i i X n 21 )(D ∑-=1
1
1n i i X n 5、设4321,,,X X X X 是总体2
(0,)N σ的样本,2
σ未知,则下列随机变量是统计量的是(B ).
(A )3/X σ; (B )
4
1
4
i
i X
=∑; (C )σ-1X ; (D )
4
2
21
/i
i X
σ=∑
6、设总体),(~2
σμN 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 2221
1
()
()~()n
i i C X n μχσ
=-∑
)
() ~()X D t n S
μ-
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 ) ()2
51X X -
8、设1,,n X X ⋅⋅⋅为来自正态总体2(,)N μσ的一个样本,μ,2
σ未知。

则2
σ的最大似然估计量为( B )。

(A )∑=-n i i X n 12)(1μ (B )()2
11∑=-n i i X X n (C )∑=--n i i X n 12)(11μ(D )()∑=--n i i
X X n 1
211。

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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.

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

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 ===+.。

数理统计第一次大作业——回归分析

北京市农业经济总产值的逐步回归分析姓名:学号:摘要:农业生产和农村经济是国民经济的基础,影响农村经济总产值的因素有多种,主要包括农林牧渔业。

本文以北京市农业生产和农村经济总产值为对象,首先分析了各种因素的线性相关性,建立回归模型,再利用逐步回归法进行回归分析,得到最符合实际情况的回归模型。

以SPSS 17.0为分析工具,给出了实验结果,并用预测值验证了结论的正确性。

关键词:农业生产和农村经济,线性回归模型,逐步回归分析,SPSS1.引言农林牧渔业统计范围包括辖区内全部农林牧渔业生产单位、非农行业单位附属的农林牧渔业生产活动单位以及农户的农业生产活动。

军委系统的农林牧渔业生产(除军马外)也应包括在内,但不包括农业科学试验机构进行的农业生产。

在近几年中国经济快速增长的带动下,各地区农林牧渔业也得到了突飞猛进的发展。

以北京地区为例,2005年的农业总产值为1993年的6倍。

因此用统计方法研究分析农业总产值对指导国民经济生产,合理有效的进行产业布局,提高生产力等有着重要意义。

表1 北京市农业经济产值及各产品产量统计数据本文以北京市农生产为对象,分析了农业经济总产值与粮食产量、棉花产量、油料产量、蔬菜产量、干鲜果品产量、猪牛羊肉产量、禽蛋产量、水产品产量的关系,并建立农业经济总产值的回归模型。

表1中列出了1999年至2008年间的统计数据(数据来源于北京统计信息网)。

2.线性回归模型的建立2.1 线性回归模型的假设为了研究农业经济总产值与各种农生产量的关系,必须要建立二者之间的数学模型。

数学模型可以有多种形式,比如线性模型,二次模型,指数模型,对数模型等等。

而实际生活中,影响农业经济总产值的因素很多,并且这些因素的影响不能简单的用某一种模型来描述,所以要建立农业经济总产值的数学模型往往是很难的。

但是为了便于研究,我们可以先假定一些前提条件,然后在这些条件下得到简化后的近似模型。

以下我们假定两个前提条件:1) 农产品的价格是不变的。

数理统计第一次大作业


2010 29723.12 27279.79 21870
70073 216961
39.46 27745.38
2011
39692
35239
24747
88604 230920
39.87
34552.1
2012
47339.6 42266
28344 109870 244395
39.87 41557.15
2013 56894.4 48966 32777.2 137239 261239 40.24 51043.71
中央政府为了缓解钢铁行业面临的巨大压力,将巨额“救市”资金投向钢铁 行业,另外政府还通过大力发展用钢量较大的行业 如铁路、房地产行业等 间接 拉动钢铁行业的“复苏”。基于目前特殊的经济背景和钢铁行业的重要地位,对 钢铁行业的发展水平、与其他产业的关联特征以及影响钢铁行业发展的因素进行 再认识具有重要的理论和实际意义。
X5
26.57372 92.71114 0.286629 0.7793
X6
0.015459 0.125003 0.123667 0.9036
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
《钢铁产业调整和振兴规划》阐明,我国是钢铁生产和消费大国,粗钢产量 连续 13 年居世界第一。进入 21 世纪以来,我国钢铁产业快速发展,粗钢产量年 均增长 21.1%。2008 年,粗钢产量达到 5 亿吨,占全球产量的 38%,国内粗钢表 观消费量 4.53 亿吨,直接出口折合粗钢 6000 万吨,占世界钢铁贸易量的 15%。 2007 年,规模以上钢铁企业完成工业增加值 9936 亿元,占全国 GDP 的 4%,实现 利润 2436 亿元,占工业企业利润总额的 9%,直接从事钢铁生产的就业人数 358 万。钢铁产品基本满足国内需要,部分关键品种达到国际先进水平。钢铁产业有 力支撑和带动了相关产业的发展,促进了社会就业,对保障国民经济又好又快发 展做出了重要贡献。

数理统计第一次作业

1、设总体服从泊松分布P (λ),1,,n X X L 是一样本:(1)写出1,,n X X L 的概率分布;(2)计算2,n EX DX ES 和;(3)设总体容量为10的一组样本观察值为(1,2,4,3,3,4,5,6,4,8)试计算样本均值, 样本方差和次序统计量的观察值。

解:由于),,2,1(/1,/12n i DX EX i i ===λλ,所以(2)λ1)(1)1(11===∑∑==n i i n i i X E n X n E X E ; 21211)(1)1(λn X D nX n D X D n i i n i i ===∑∑==; 221212)1(111)(11])(11[λλ-=⋅-=-=--=∑∑==n n n n X D n X X n E ES n i i n i i (3)2、设总体X 服从()0,1N ,样本16,,X X L 来自总体X, 令()()22123456Y X X X X X X =+++++, 求常数C ,使CY 服从2χ-分布。

解:因为样本独立同分布,所以服从,服从,同理服从, 因此服从,服从,且两者相互独立,由-分布的可加性,知Y/3服从,所以取C=1/3 。

3、已知随机变量X 服从t 分布,自由度为n ,证明随机变量F= 2X 服从F 分布,自由度为(1,n )。

证明:因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k ,其中A~N(0,1),B~X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则由定义可知Y~F(1,k)4、设总体X 服从()2,N μσ,X 和2S 为样本均值和样本修正方差,又有1n X +服从()2,N μσ,且与1,,n X X L()212 /1n X X Xn S n +-+服从什么分布。

解:由X 服从2,N n σμ⎛⎫ ⎪⎝⎭,1n X +服从()2,N μσ,1n X X +-服从210,n N n σ+⎛⎫ ⎪⎝⎭,X 服从()0,1N ,又由22n nS σ服从自由度为n-1的2χ-分布,由定理1.3.6知X 与22n nS σ相互独立,而1n X +与1,,n X X LX 与22n nS σ相互独立。

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