概率论与数理统计课后答案第7章
概率论与数理统计学1至7章课后答案

第二章作业题解:掷一颗匀称的骰子两次, 以X 表示前后两次出现的点数之和, 求X 的概率分布, 并验证其满足(2.2.2) 式.解:由表格知X 的可能取值为2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。
并且,361)12()2(====X P X P ;362)11()3(====X P X P ; 363)10()4(====X P X P ;364)9()5(====X P X P ; 365)8()6(====X P X P ;366)7(==X P 。
即 36|7|6)(k k X P --== (k =2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)设离散型随机变量的概率分布为,2,1,}{ ===-k ae k X P k 试确定常数a .解:根据1)(0==∑∞=k k X P ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---eae 。
故 1-=e a甲、乙两人投篮时, 命中率分别为 和 , 今甲、乙各投篮两次, 求下列事件的概率:(1) 两人投中的次数相同; (2) 甲比乙投中的次数多. 解:分别用)2,1(,=i B A i i 表示甲乙第一、二次投中,则12121212()()0.7,()()0.3,()()0.4,()()0.6,P A P A P A P A P B P B P B P B ========两人两次都未投中的概率为:0324.06.06.03.03.0)(2121=⨯⨯⨯=B B A A P , 两人各投中一次的概率为:2016.06.04.03.07.04)()()()(1221211212212121=⨯⨯⨯⨯=+++B B A A P B B A A P B B A A P B B A A P 两人各投中两次的概率为:0784.0)(2121=B B A A P 。
所以:(1)两人投中次数相同的概率为3124.00784.02016.00324.0=++ (2) 甲比乙投中的次数多的概率为:12121221121212121212()()()()()20.490.40.60.490.3620.210.360.5628P A A B B P A A B B P A A B B P A A B B P A A B B ++++=⨯⨯⨯+⨯+⨯⨯= 设离散型随机变量X 的概率分布为5,4,3,2,1,15}{===k kk X P ,求)31()1(≤≤X P )5.25.0()2(<<X P 解:(1)52153152151)31(=++=≤≤X P (2) )2()1()5.25.0(=+==<<X P X P X P 51152151=+= 设离散型随机变量X 的概率分布为,,3,2,1,21}{ ===k k X P k,求 };6,4,2{)1( =X P }3{)2(≥X P解:31)21211(21212121}6,4,2{)1(422642=++⨯=++== X P 41}2{}1{1}3{)2(==-=-=≥X P X P X P设事件A 在每次试验中发生的概率均为 , 当A 发生3 次或3 次以上时, 指示灯发出 信号, 求下列事件的概率:(1) 进行4 次独立试验, 指示灯发出信号; (2) 进行5 次独立试验, 指示灯发出信号.解:(1))4()3()3(=+==≥X P X P X P1792.04.06.04.04334=+⨯=C (2) )5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P31744.04.06.04.06.04.054452335=+⨯+⨯=C C .某城市在长度为t (单位:小时) 的时间间隔内发生火灾的次数X 服从参数为 的泊 松分布, 且与时间间隔的起点无关, 求下列事件的概率: (1) 某天中午12 时至下午15 时未发生火灾; (2) 某天中午12 时至下午16 时至少发生两次火灾. 解:(1) ()!kP X k e k λλ-==,由题意,0.53 1.5,0k λ=⨯==,所求事件的概率为 1.5e -.(2) 0(2)110!1!P X e e e e λλλλλλλ----≥=--=--, 由题意,0.54 1.5λ=⨯=,所求事件的概率为213e --.为保证设备的正常运行, 必须配备一定数量的设备维修人员. 现有同类设备180 台, 且各台设备工作相互独立, 任一时刻发生故障的概率都是,假设一台设备的故障由一人进行修理,问至少应配备多少名修理人员, 才能保证设备发生故障后能得到及时修理的概率不小于解:设应配备m 名设备维修人员。
茆诗松《概率论与数理统计教程》第3版笔记和课后习题含考研真题详解-第7~8章【圣才出品】

,xn;
)
0
2.分类数据的χ2 拟合优度检验
定理:在实际观测数与期望观测数相差不大的假定下,在 H0 成立时,对统计量
2
r i 1
(ni
npi0 )2 npi0
有 2
L 2 (r 1) 。
根据定理,采取显著性水平为α 的显著性检验:检验统计量为:
2
r i 1
(ni
npi0 )2 npi0
,拒绝域为W
{ 2
2 1
(r
1)} 。
五、正态性检验 1.W 检验 W 统计量
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W
n
(ai
i 1
a
)( x ( i )
x
)
2
n
n
(ai a )2 (x(i) x )2
i 1
i 1
拒绝域{W≤Wa}。
2.比率 p 的检验(见表 7-1-2)
表 7-1-2 比率 p 的检验
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四、似然比检验与分布拟合检验
1.似然比检验的思想
假设的似然比
sup p(x1,K ,xn; )
( x1,K
,xn
)
sup
p( x1,K
+(n)}。
7.2 课后习题详解
习题 7.1
1.设 x1,…,xn 是来自 N(μ,1)的样本,考虑如下假设检验问题
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H0:μ=2 vs H1:μ=3
若检验由拒绝域为 W {x 2.6}确定。
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

写在前面:由于答案是一个个复制到word rh,比校耗时耗力,故下载收取5分・希望需要的朋友给予理解和支持!PS网上有一些没经我同总就将我的答案整合、转换成pdf,放在文库里的.虽然是免费的.但是窃取f我的劳动成果,希望有心的朋友支持我一下.下载我的原版答案。
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。
智慧树知道网课《概率论与数理统计(概率论与数理统计)》课后章节测试答案

B.
C.
D.
6
【判断题】(10分)
设随机变量X的数学期望和方差都存在,则对任意的常数 ,有 .()
A.
对
B.
错
7
【判断题】(10分)
若随机变量X的方差存在,则 的充分必要条件是 几乎处处为某个常数 ,即 ()
A.
对
B.
错
8
【多选题】(10分)
设 , 是 的分布函数,则下列式子成立的是().
A.
B.
C.
依概率收敛于
D.
是一个统计量
3
【单选题】(20分)
设 为来自 的一个样本,其中 已知而 未知,则下列各选项中的量不是统计量的是().
A.
B.
C.
D.
4
【单选题】(20分)
设 和 分别来自两个正态总体 和 的样本,且相互独立, , 分别为两个样本的样本方差,则服从 的统计量是().
A.
B.
C.
D.
第一章测试
1
【单选题】(20分)
设为 , 两个独立事件, ,且 ,则()一定成立.
A.
B.
C.
D.
2
【单选题】(20分)
若 是两个相互独立的事件,且 , ,则()一定成立.
A.
B.
C.
D.
3
【单选题】(20分)
设 为两个事件,则 表示().
A.
不可能事件
B.
必然事件
C.
与 不同时发生
D.
与 恰有一个发生
A.
B.
C.
D.
5
第四章测试
1
【单选题】(20分)
设随机变量序列 相互独立, 服从参数为 的指数分布 ,则下列随机变量序列中不服从切比雪夫大数定律的是().
概率论与数理统计课后习题答案 第七章

习题 7.2 1. 证明样本均值 是总体均值
证:
的相合估计
由定理
知 是 的相合估计
2. 证明样本的 k 阶矩
是总体 阶矩
证:
的相合估计量
3. 设总体 (1)
(2)
是
的相合估计
为其样品 试证下述三个估计量
(3)
都是 的无偏估计,并求出每一估计量的方差,问哪个方差最小? 证:
都是 的无偏估计
故 的方差最小.
大?(附
)
解: (1) 的置信度为 的置信区间为
(2) 的置信度为 故区间长度为
的置信区间为
解得
四、某大学从来自 A,B 两市的新生中分别随机抽取 5 名与 6 名新生,测其身高(单位:厘米)后,算的
.假设两市新生身高分别服从正态分布:
,
其中 未知 试求
的置信度为 0.95 的置信区间.(附:
解:
.从该车床加工的零件中随机抽取
4 个,测得长度分别为:12.6,13.4,12.8,13.2.
试求: (1)样本方差 ;(2)总体方差 的置信度为 95%的置信区间.
(附:
解: (1)
(2) 置信度 的置信区间为
三、设总体
抽取样本
为样本均值
(1) 已知
求 的置信度为 的置信区间
(2) 已知
问 要使 的置信度为 的置信区间长度不超过 ,样本容量 n 至少应取多
施磷肥的
620 570 650 600 630 580 570 600 600 580
设不施磷肥亩产和施磷肥亩产均服从正态分布,其方差相同.试对施磷肥平均亩产与不施磷肥平均
亩产之差作区间估计(
).
解:
查表知
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.。
概率论与数理统计第四版课后习题答案

概率论与数理统计课后习题答案第七章 参数估计1.[一] 随机地取8只活塞环,测得它们的直径为(以mm 计)求总体均值μ及方差σ2的矩估计,并求样本方差S 2。
解:μ,σ2的矩估计是6122106)(1ˆ,002.74ˆ-=⨯=-===∑ni i x X n X σμ621086.6-⨯=S 。
2.[二]设X 1,X 1,…,X n 为准总体的一个样本。
求下列各总体的密度函数或分布律中的未知参数的矩估计量。
(1)⎩⎨⎧>=+-其它,0,)()1(cx x c θx f θθ 其中c >0为已知,θ>1,θ为未知参数。
(2)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=-.,010,)(1其它x x θx f θ 其中θ>0,θ为未知参数。
(5)()p p m x p p x X P xm x m x ,10,,,2,1,0,)1()(<<=-==- 为未知参数。
解:(1)Xθcθθc θc θc θdx x c θdx x xf X E θθcθθ=--=-===+-∞+-∞+∞-⎰⎰1,11)()(1令,得cX X θ-=(2),1)()(10+===⎰⎰∞+∞-θθdx xθdx x xf X E θ2)1(,1X X θX θθ-==+得令(5)E (X ) = mp 令mp =X, 解得mX p=ˆ3.[三]求上题中各未知参数的极大似然估计值和估计量。
解:(1)似然函数1211)()()(+-===∏θn θn n ni ix x x cθx f θL0ln ln )(ln ,ln )1(ln )ln()(ln 11=-+=-++=∑∑==ni ini i xc n n θθd θL d x θc θn θn θL∑=-=ni icn xnθ1ln ln ˆ (解唯一故为极大似然估计量)(2)∑∏=--=-+-===ni iθn nni ix θθnθL x x x θx f θL 112121ln )1()ln(2)(ln ,)()()(∑∑====+⋅-=ni ini ix n θxθθn θd θL d 121)ln (ˆ,0ln 2112)(ln 。
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第7章 假设检验7.1 设总体2(,)N ξμσ~,其中参数μ,2σ为未知,试指出下面统计假设中哪些是简单假设,哪些是复合假设: (1)0:0,1H μσ==; (2)0:0,1H μσ=>; (3)0:3,1H μσ<=; (4)0:03H μ<<; (5)0:0H μ=.解:(1)是简单假设,其余位复合假设7.2 设1225,,,ξξξ 取自正态总体(,9)N μ,其中参数μ未知,x 是子样均值,如对检验问题0010:,:H H μμμμ=≠取检验的拒绝域:12250{(,,,):||}c x x x x c μ=-≥ ,试决定常数c,使检验的显著性水平为0.05解:因为(,9)N ξμ~,故9(,)25N ξμ~在0H 成立的条件下,00053(||)(||)53521()0.053c P c P c ξμξμ-≥=-≥⎡⎤=-Φ=⎢⎥⎣⎦55()0.975,1.9633c c Φ==,所以c =1.176。
7.3 设子样1225,,,ξξξ 取自正态总体20(,)N μσ,2σ已知,对假设检验0010:,:H Hμμμμ=>,取临界域12n 0{(,,,):|}c x x x c ξ=> ,(1)求此检验犯第一类错误概率为α时,犯第二类错误的概率β,并讨论它们之间的关系;(2)设0μ=0.05,20σ=0.004,α=0.05,n=9,求μ=0.65时不犯第二类错误的概率。
解:(1)在0H 成立的条件下,200(,)nN σξμ~,此时0000000()c P c P n n ξμμαξσσ⎛⎫--=≥=≥⎪⎝⎭所以,0010c n αμμσ--=,由此式解出0010c nασμμ-=+在1H 成立的条件下,20(,)nN σξμ~,此时010101000010()()()()c P c P n n c nn n n ααμξμβξσσσμμμμσσμμμσ--⎛⎫--=<=<⎪⎝⎭+--=Φ=Φ-=Φ-由此可知,当α增加时,1αμ-减小,从而β减小;反之当α减少时,则β增加。
(2)不犯第二类错误的概率为0100.9511()0.650.51(3)0.21(0.605)(0.605)0.7274n αμμβμσμ---=-Φ--=-Φ-=-Φ-=Φ=7.4 设一个单一观测的ξ子样取自分布密度函数为()f x 的母体,对()f x 考虑统计假设:0011101201:():()00x x x H f x H f x ≤≤≤≤⎧⎧==⎨⎨⎩⎩其他其他试求一个检验函数使犯第一,二类错误的概率满足2m inαβ+=,并求其最小值。
解 设检验函数为1()0x c x φ∈⎧=⎨⎩其他(c 为检验的拒绝域)0101011112()2()()2[1()]()2[1()]()2(12())2(14)()P x c P x c P x c P x c E x E x x d x x x d x x x d xαβφφφφφ+=∈+∈=∈+-∈=+-=+-=+-⎰⎰⎰要使2m inαβ+=,当140x-≥时,()0x φ=当140x-<时,()1x φ=所以检验函数应取114()104x x x φ⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩,此时,1722(14)8x d x αβ+=+-=⎰。
7.5 设某产品指标服从正态分布,它的根方差σ已知为150小时。
今由一批产品中随机抽取了26个,测得指标的平均值为1637小时,问在5%的显著性水平下,能否认为该批产品指标为1600小时? 解 总体2(,150)N ξμ~,对假设,0:1600H μ=,采用U 检验法,在0H 为真时,检验统计量- 1.2578x u n μσ==临界值1/20.975 1.96u u α-==1/2||u u α-<,故接受0H 。
7.6 某电器零件的平均电阻一直保持在2.64Ω,根方差保持在0.06Ω,改变加工工艺后,测得100个零件,其平均电阻为2.62Ω,根方差不变,问新工艺对此零件的电阻有无显著差异?去显著性水平α=0.01。
解 设改变工艺后电器的电阻为随机变量ξ,则E ξμ=未知,2(0.06)D ξ=,假设为 0: 2.64H μ=,统计量- 3.33un ξμσ==-由于1-/20.995 2.10||u u u α==<,故拒绝原假设。
即新工艺对电阻有显著差异。
7.7有甲乙两个检验员,对同样的试样进行分析,各人实验分析的结果如下: 实验号 1 2 3 4 5 6 7 8 甲 4.3 3.2 8 3.5 3.5 4.8 3.3 3.9 乙3.74.1 3.8 3.8 4.6 3.9 2.8 4.4试问甲乙两人的实验分析之间有无显著差异? 解 此问题可以归结为判断12x x ξ=-是否服从正态分布2(0,)N σ,其中2σ未知,即要检验假设0:0H μ=。
由t 检验的统计量 0*0.1080.3890.727ntn s ξμ--===-取α=0.10,又由于,0.95(7) 1.8946||t t =>,故接受0H7.8 某纺织厂在正常工作条件下,平均每台布机每小时经纱断头率为0.973根,每台布机的平均断头率的根方差为0.162根,该厂作轻浆试验,将轻纱上浆率减低20%,在200台布机上进行实验,结果平均每台每小时轻纱断头次数为0.994根,根方差为0.16,问新的上浆率能否推广?取显著性水平0.05。
解 设减低上浆率后的每台布机断头率为随机变量η,有子样试验可得其均值和方差的无偏估计为0.994及()2*2ns 0.16=,问新上浆率能否推广就要分析每台布机的平均断头率是否增大,即要检验01:0.973:0.973H E H E ηη=↔>由于D η未知,且n 较大,用t 检验,统计量为*0.9940.973200 1.8560.16nt n s ημ--===查表知0.95t (199) 1.645=,故拒绝原假设,不能推广。
7.9在十块土地上试种甲乙两种作物,所得产量分别为1210(,,,)x x x ,1210(,,,)y y y ,假设作物产量服从正态分布,并计算得30.97x=,21.79y=,*26.7x s =,*12.1ys =取显著性水平0.01,问是否可认为两个品种的产量没有显著性差别? 解 甲作物产量211(,)N ξμσ~,乙作物产量222(,)N ημσ~,即要检验012:H μμ≠由于21σ,22σ未知,要用两子样t 检验来检验假设'22012:H σσ=,由F 检验,统计量为2*2*22120.99526.74.869(9,9) 6.5412.1F s s F ===<=(取显著性水平0.01)故接受假设'22012:H σσ=,于是对于要检验的假设012:H μμ≠取统计量1212*2*2121122(2)0.99(1)(1)n n n n x yt n n n s n s +--==+-+-又0.01α=时,0.995(18) 2.878||t t =>,所以接受原假设,即两品种的产量没有显著性差别。
7.10有甲取若干产品,测得产品直径为(单位:mm ):甲 20.5 ,19.8 ,19.7 ,20.4 ,20.1 ,20.0 。
19.6 ,19.9 乙 19.7 ,20.8 ,20.5 ,19.8 ,19.4 ,20.6 ,19.2 。
试比较甲乙两台机床加工的精度有无显著差异?显著性水平为0.05α=。
解:假定甲产品直径服从211(,)N μσ,由子样观察值计算得20.00x =,1*22(0.3207)0.1029n s ==。
乙产品直径服从222(,)N μσ,由子样观察值计算得20.00y =,2*20.3967ns =。
要比较两台机床加工的精度,既要检验 22012:H σσ=由 F-检验 12*2*20.10290.25940.3967n Fns s ===0.05α=时查表得:0.975(7.6) 5.70F =,0.0250.97511(7.6)0.1953(6.7)5.12F F ===由于0.0250.975(7.6)(7.6)F F F <<,所以接受0H,即不能认为两台机床的加工精度有显著差异。
7.11 随机从一批钉子中抽取16枚,测得其长度为(cm ) 2.14 2.10 2.13 2.15 2.13 2.12 2.13 2.10 2.15 2.12 2.14 2.10 2.13 2.11 2.14 2.11设钉长服从正态分布,分别对下面两个情况求出总体均值μ的90%的置信区间 (1)0.01cmσ=;(2)σ未知 解 (1)由子样函数(0,1)U n N ξμσ-=,0.95(||)0.90p Uu <=,可求μ的置信区间 置信下限 0.95 2.121u n σξ-= 置信上限 0.95 2.129u nσξ+=(2)在σ未知时,由子样函数*(1)nt n t n s ξμ-=- ,0.95(||(1))0.90p t t n <-=可求得μ置信区间为 置信下限 *0.95(15) 2.1175nt s n ξ-=置信上限 *0.95(15) 2.1325nt s nξ+=7.12 包糖机某日开工包糖,抽取12包糖,称得重量为9.9 10.1 10.3 10.4 10.5 10.2 9.7 9.8 10.1 10.0 9.8 10.3 假定重量服从正态分布,试由此数据对该机器所包糖的平均重量 求置信水平为95%的区间估计。
解 由于σ未知,用统计量*(1)ntn t n s ξμ-=- ,计算各数据值后可以得到均值的置信区间,置信上限为*0.975(11)10.2556nt s nξ+=,下限为*0.975(11)9.9284nt s nξ-=7.13 随机取9发炮弹做实验,得炮口速度的方差的无偏估计*211ns =(米/秒)2,设炮口速度服从正态分布,分别求出炮口速度的标准差σ和方差2σ的置信水平为90%的置信区间。
解 选取统计量*222(1)(1)nn s n χσ-- , 可得2σ的置信区间为:*2*2221/2/2(1)(1)(,)(5.6749,32.199)(1)(1)nnn s n s n n ααχχ---=--因为***2*2222221/2/21/2/2(1)(1)(1)(1)()()(1)(1)(1)(1)1nnnnn s n s n s n s p p n n n n αααασσχχχχα------<<=<<----=-故,标准差的置信区间取方差的根方即可。