统计学第六章假设习题检验答案
第六章 假设检验
A.μ1=μ2
B. =
C.μ1≠μ2
D.μ1>μ2
答案：A
14.设(X1,X2,…,Xn1)和(Y1,Y2,…,Yn2,)是分别来自正态总体X~N(μ1,σ21)和Y~N(μ2,σ22)的相互独立的样本。若原假设为H0:σ21=σ22,则选择的统计量 服从的分布是（）
A.增加样本含量B.减小容许误差C.减小总体标准差D.减少样本含量
E.以上都不对
答案：A
25.下列关于假设检验的结论哪项是正确的( )
A.检验中显著性水平α是犯“以真为假”的错误(即第一类错误)的概率
B.进行假设检验时,选取的检验统计量不能包含总体分布中的任何参数
C.用u检验法进行两个总体均值的比较检验时,要求方差相等
11.假设检验时应注意的主要问题是（）
A.资料来源必须随机化
B.检验方法应符合其适用条件
C.不要把“显著”当作相差很大
D.以上都对
答案：D
12.对于单个正态总体方差σ2的假设检验,备择假设为H1:σ2>σ20,进行了 单侧检验。那么,原假设Ho的拒绝域为（）
A. ≤ 或 ≥
B. ≤
C. ≥
D. ≥
答案：C
C.原假设Ho不成立,经检验不能拒绝的概率
D.原假设Ho不成立,经检验被拒绝的概率
答案：B
9.当方差σ2已知时,单个正态总体均值μ的假设检验选择的统计量是（）
A.
B.
C.
D.
答案：A
10.在假设检验中,未知方差σ2,单个正态总体均值μ的假设检验采用（）
A.u检验
B. 检验
C.t检验
D.F检验
答案：C
王孝玲《教育统计学》第六章课后练习题超详细解答步骤
15 答： 错误：拒绝了属于真实的零假设，犯这类错误的可能性的大小为α值的大小。通过选择 适当的显著性水平加以控制，加大保留区范围。 错误：保留了属于不真实的零假设，犯这类错误的可能性的大小为β值的大小。（1）利
用已知的实际总体参数值有假设参数之间的大小关系，合理安排拒绝区的位置，尽量减小 β值；（2）将样本容量增大，这样的话，形态高狭，两侧面积小，β值小。 16 答： 采用右侧检验，控制β 错误的发生。 H0：µ ≤ ，H1：µ > 3
7䁤 − 7 䁤 − 䁤 = =− 䁤 8 䁤4 䁤 4 − 朴− 根据假设，采用双侧检验 显著性水平临界值为 t(14)0.05=2.145, t(14)0.01=2.977
由于|t|= 䁤 8 < 2.145= t(14)0.05 ， P>0.05，因此保留 H0 假设，拒绝 H1 假设，即该校测验成绩与全 区之间没有显著差异。 20. 答： 由于总体标准差未知，且样本容量小 n<30，因此可按 t 分布计算 ≥ 朴 䁤8，H1： 提出假设 H0： 计算统计量 t = 49䁤朴， = 7䁤8，n= 28，μ = 朴 䁤8 < 朴 䁤8
由于总体标准差未知，且样本量小 n<30, 因此置信区间可按 t 分布计算
=(92+94+96+66+84+71+45+98+94+67)/10= 807/10=80.7
P 8 䁤7 −
P
−
t 䁤 朴
9 䁤 朴
7䁤
<μ<
< μ < 8 䁤7 + 4
+
t 䁤 朴 9 䁤 朴
7䁤
第六章假设检验
第六章假设检验第六章假设检验一、选择题1.当显著水平为0.05时，则置信度为（）A.99%B.5%C.2.5%D.95%答案：D2.单个正态总体均值的假设检验，方差σ2已知时，应选择（）A.u检验B.t检验C.2χ检验D.F检验答案：A3.单个正态总体均值的假设检验，方差σ2未知,样本容量较小时，应选择（）A.u检验B.t检验C.2χ检验D.F检验答案：B4.在假设检验中,如果待检验的原假设为Ho,那么犯第二类错误的是指（）A.H o成立,接受H oB.H o不成立,接受H oC.H o成立,拒绝H oD.H o不成立,拒绝H o答案：B5.配对比较两个正态总体均值的假设检验，应选择（）A.u检验B.t检验C.2χ检验D.F检验答案：B6.成组比较两个正态总体方差的假设检验，应选择（）A.u检验B.t检验C.2χ检验D.F检验答案：D7.单个正态总体方差的假设检验，应选择（）A.u检验B.t检验C.2χ检验答案：C8.在假设检验的问题中,显著性水平α的意义是（）A.原假设H o 成立,经检验不能拒绝的概率B.原假设H o 成立,经检验被拒绝的概率C.原假设H o 不成立,经检验不能拒绝的概率D.原假设H o 不成立,经检验被拒绝的概率答案：B9.当方差σ2已知时,单个正态总体均值μ的假设检验选择的统计量是（） A.n u /σμ-= B.n S X /t μ-= C.222)1σχS n -=（ D.22222121//σσS S F =答案：A10.在假设检验中,未知方差σ2,单个正态总体均值μ的假设检验采用（）A.u 检验B.2χ检验C.t 检验D.F 检验答案：C11.假设检验时应注意的主要问题是（）A.资料来源必须随机化B.检验方法应符合其适用条件C.不要把“显著”当作相差很大D.以上都对答案：D 12.对于单个正态总体方差σ2的假设检验,备择假设为H 1:σ2>σ20,进行了2χ单侧检验。
《统计学》-第6章-习题答案
第六章课后题解答1.与参数检验相比，非参数检验有哪些优缺点？主要适用于那些场合？答：（1）非参数检验不需要严格假设条件，因而比参数检验有更广泛的适用面；非参数检验几乎可以处理包括定类数据和定序数据在内的所有类型的数据，而参数检验通常只能用于定量数据的分析；在参数检验和非参数检验都可以使用的情况下，非参数检验的功效（power）要低于参数检验方法。
（2）参数检验中的假设条件不满足；检验中涉及的数据为定类或定序数据；所涉及的问题中并不包含参数；对各种资料的初步分析。
2.使用“学生调查.sav”文件中的数据检验：（1）能否认为总体中学生的学习兴趣呈均匀分布？（2）能否认为总体中学生的身高服从正态分布？答：（1）利用2拟合优度检验，计算出的2统计量的值为2.000,自由度为4,相应的p值（渐近显著性）为0.736。
由于0.736大于0.05,所以在5% 的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非均匀的。
乱0伞单疋（0.0%）貝有型于5的期峑a单」T:晨小7.0（2）利用单样本K-S检验法，计算出的D max统计量的值为0.899,相应的p值（渐近显著性）为0.394。
由于0.394大于0.05,所以在5%的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非正态的。
单样進Kolmogor ov-Smirnov 攪腌亂检验分芜为正悲分布乱根据救摇计算得到*表2.23.某企业生产一种钢管，规定长度的中位数是10米。
现随机地从正在生产的生产线上选取10根进行测量，结果为：9.8，10.1，9.7，9.9, 9.8，10.0, 9.7, 10.0，9.9, 9.8。
问该企业的生产过程是否需要调整。
答：单样本中位数的符号检验法检验钢管长度的中位数是否为50,各个数值与中位数比较的结果，有7个值小于10, 1个值大于10, 2个等于10。
样本量较少，输出双侧检验的p值（精确显著性）为0.070。
统计学第六章课后题及答案解析
第六章一、单项选择题1．下面的函数关系是( )A现代化水平与劳动生产率 B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系 D亩产量与施肥量2．相关系数r的取值范围( )A -∞< r <+∞B -1≤r≤+1C -1< r < +1D 0≤r≤+13．年劳动生产率x(干元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均( )A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元4．若要证明两变量之间线性相关程度高，则计算出的相关系数应接近于( )A +1B -1C 0.5D 15．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( )A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程ŷ=a+bx。
经计算，方程为ŷ=200—0.8x，该方程参数的计算( )A a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的D a值和b值都是正确的7．在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量均方差为5，而相关系数为0.8时，则其回归系数为：( )A 8B 0.32C 2D 12．58．进行相关分析，要求相关的两个变量( )A都是随机的 B都不是随机的C一个是随机的，一个不是随机的 D随机或不随机都可以9．下列关系中，属于正相关关系的有( )A合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系B产品产量与单位产品成本之间的关系C商品的流通费用与销售利润之间的关系D流通费用率与商品销售量之间的关系10．相关分析是研究( )A变量之间的数量关系 B变量之间的变动关系C变量之间的相互关系的密切程度 D变量之间的因果关系11．在回归直线y c=a+bx，b<0，则x与y之间的相关系数 ( )A r=0B r=lC 0< r<1D -1<r <012．当相关系数r=0时，表明( )A现象之间完全无关 B相关程度较小C现象之间完全相关 D无直线相关关系13．下列现象的相关密切程度最高的是( )A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0.87B流通费用水平与利润率之间的相关系数为-0.94C商品销售额与利润率之间的相关系数为0.51D商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0.8114．估计标准误差是反映( )A平均数代表性的指标 B相关关系的指标C回归直线方程的代表性指标 D序时平均数代表性指标二、多项选择题1．下列哪些现象之间的关系为相关关系( )A家庭收入与消费支出关系 B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D商品价格一定，商品销售与额商品销售量关系2．相关系数表明两个变量之间的( )A因果关系 C变异程度 D相关方向 E相关的密切程度3．对于一元线性回归分析来说( )A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号4．可用来判断现象线性相关方向的指标有( )A相关系数 B回归系数 C回归方程参数a D估计标准误5．单位成本(元)依产量(千件)变化的回归方程为y c=78- 2x，这表示( ) A产量为1000件时，单位成本76元B产量为1000件时，单位成本78元C产量每增加1000件时，单位成本下降2元D产量每增加1000件时，单位成本下降78元6．估计标准误的作用是表明( )A样本的变异程度 B回归方程的代表性C估计值与实际值的平均误差 D样本指标的代表性7．销售额与流通费用率，在一定条件下，存在相关关系，这种相关关系属于( ) A完全相关 B单相关 C负相关 D复相关8．在直线相关和回归分析中( )A据同一资料，相关系数只能计算一个B据同一资料，相关系数可以计算两个C据同一资料，回归方程只能配合一个D据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个9．相关系数r的数值( )A可为正值 B可为负值 C可大于1 D可等于-110．从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为( )A正相关 B负相关 C直线相关 D曲线相关11．确定直线回归方程必须满足的条件是( )A现象间确实存在数量上的相互依存关系B相关系数r必须等于1C y与x必须同方向变化D现象间存在着较密切的直线相关关系12．当两个现象完全相关时，下列统计指标值可能为( )A r=1B r=0C r=-1D S y=013．在直线回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是( )A一个自变量，一个因变量 B均为随机变量C对等关系 D一个是随机变量，一个是可控制变量14．配合直线回归方程是为了( )A确定两个变量之间的变动关系 B用因变量推算自变量C用自变量推算因变量 D两个变量都是随机的15．在直线回归方程中( )A在两个变量中须确定自变量和因变量 B一个回归方程只能作一种推算C要求自变量是给定的，而因变量是随机的。
统计学第六章假设检验
10
即 z 拒绝域，没有落入接受域，所以没有足够理由接受原假设H0, 同
时，说明该类型电子元件的使用寿命确实有了显著的提高。
第六章 假设检验
1. 正态总体均值的假设检验
(2) 总体方差 2 未知的情形
双侧举例：【例 6-6】某厂用生产线上自动包装的产品重量服从正态
分布，每包标准重量为1000克。现随机抽查9包，测得样本平均重量为
100个该类型的元件，测得平均寿命为102(小时), 给定显著水平α=0.05,
问，该类型的电子元件的使用寿命是否有明显的提高？
解：该检验的假设为右单侧检验 H0: u≤100, H1: u>100
已知 z z0.05 1.645
zˆ x u0 n 100 (102 100 ) 2 1.645
986克，样本标准差是24克。问在α=0.05的显著水平下,能否认为生产线
工作正常？ 解：该检验的假设为双侧检验 H0: u=0.5, H1: u≠0.5
已知 t /2 (n 1) t0.025 (9 1) 2.306， 而 tˆ x u 986 1000 1.75 可见 tˆ 1.75 2.306
设H0, 同时，说明该包装机生产正常。
其中 P( Z 1.8) 1 P( Z 1.8) 1 0.9281 0.0719 0.05。
第六章 假设检验
单侧举例：【例 6-4】某电子产品的平均寿命达到5000小时才算合格，
现从一批产品中随机抽出12件进行试验，产品的寿命分别为
5059, 3897, 3631, 5050, 7474, 5077, 4545, 6279, 3532, 2773, 7419, 5116
的显著性水平=0.05，试测算该日生产的螺丝钉的方差是否正常？
统计学第六章作业参考答案
第六章抽样调查一、单项选择1、在抽样调查中，必须遵循（B ）抽取样本A、随意原则B、随机原则C、可比原则D、对等原则2、抽样调查的主要目的在于（C ）A、计算和控制抽样误差B、了解全及总体单位的情况C、用样本指标推断总体指标D、对调查单位作深入的研究3、在抽样调查中，无法避免的误差是（D ）A、登记误差B、计算误差C、记录误差D、抽样误差4、样本指标和总体指标（B ）A、前者是个确定值，后者是个随机变量B、前者是个随机变量，后者是个确定值C、两者均是确定值D、两者均是随机变量5、抽样平均误差反映了样本指标与总体指标之间的（B ）A、可能误差范围B、平均误差程度C、实际误差D、实际误差的绝对值6、抽样平均误差是（C ）A、全部样本指标的平均数B、全部样本指标的平均差C、全部样本指标的标准差D、全部样本指标的标志变异系数7、在其他条件保持不变的情况下，抽样平均误差（A ）A、随着总体标志变动程度的增加而加大B、随着总体标志变动度的增加而减少C、随着总体标志变动度的减少而加大D、不随总体标志变动度的改变而改变8、在其他条件保持不变的情况下，抽样平均误差（B ）A、随着抽样数目的增加而加大B、随着抽样数目的增加而减少C、随着抽样数目的减少而减少D、不会随着抽样数目的改变而改变9、在同等条件下，重复抽样和不重复抽样相比较，其抽样平均误差（B ）A、前者小于后者B、前者大于后者C、两者相等D、无法确定哪一个大10、从2000名学生中按不重复抽样方法抽取了100名进行调查，其中有女生45名，则样本成数的抽样平均误差为（ B ）A、0.24%B、4.85%C、4.97%D、以上都不对11、抽样极限误差反映了样本指标与总体指标之间的（D ）A、抽样误差的平均数B、抽样误差的标准差C、抽样误差的可靠程度D、抽样误差的可能范围12、若总体平均数X=50，在一次抽样调查中测得x=48，则以下说法正确的是（ C ）A、抽样极限误差为2 B、抽样平均误差为2C、抽样实际误差为2D、以上都不对13、计算必要抽样数目时，若总体方差已知，应当从几个可供选择的样本方差中挑选出数值（ C ）A、最小的B、任意的C、最大的D、适中的14、在简单重复随机抽样条件下，欲使误差范围缩小一半，其他要求不变，则样本容量必须（ B ）A、增加2倍B、增加3倍C、减少2倍D、减少3倍二、多项选择1、从一个全及总体可以抽取一系列样本，因此（BCE）A、总体指标是个随机变量B、抽样指标是个随机变量C、抽样指标的数值不是唯一的D、抽样指标总是小于总体指标E、抽样指标可能大于、等于或小于总体指标2、抽样平均误差是（ABD）A、反映样本指标与总体指标的平均误差程度B、样本指标的标准差C、总体指标的标准差D、衡量抽样指标对于全及指标代表程度的尺度E、样本指标的平均数3、采用类型抽样的组织形式（ACE）A、需要对总体各单位进行分组B、组内是进行全面调查C、抽样误差较其它几种组织形式要小D、最符合随机原则E、适用于总体各单位标志值差异较大的总体4、在其它条件不变的情况下，抽样极限误差的大小和推断的可靠程度的关系是（CD）A、允许误差范围越大，推断的可靠程度越低B、允许误差范围越小，推断的可靠程度越高C、扩大极限误差的范围，可以提高推断的可靠程度D、缩小极限误差的范围，只能降低推断的可靠程度E、扩大或缩小极限误差范围与推断的可靠程度无关5、影响样本容量大小的因素有（ACDE）A、总体标准差的大小B、样本各单位标志差异程度的大小C、抽样估计的可靠程度D、允许误差的大小E、抽样的方法和组织形式三、计算1、某工厂有1500名职工，从中随机抽取50名职工作为样本，调查其工资水平，调查结果如下表：②以95.45%的可靠性估计该厂职工的月平均工资和工资总额的区间。
《统计学》-第6章-习题答案
第六章课后题解答1. 与参数检验相比，非参数检验有哪些优缺点？主要适用于那些场合？答：（1）非参数检验不需要严格假设条件，因而比参数检验有更广泛的适用面；非参数检验几乎可以处理包括定类数据和定序数据在内的所有类型的数据，而参数检验通常只能用于定量数据的分析；在参数检验和非参数检验都可以使用的情况下，非参数检验的功效（power）要低于参数检验方法。
（2）参数检验中的假设条件不满足；检验中涉及的数据为定类或定序数据；所涉及的问题中并不包含参数；对各种资料的初步分析。
2. 使用“学生调查.sav”文件中的数据检验：（1）能否认为总体中学生的学习兴趣呈均匀分布？（2）能否认为总体中学生的身高服从正态分布？χ拟合优度检验，计算出的2χ统计量的值为2.000，自由答：（1）利用2度为4，相应的p值（渐近显著性）为0.736。
由于0.736大于0.05，所以在5%的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非均匀的。
表2.1（2）利用单样本K-S检验法，计算出的D统计量的值为0.899，相应的pmax值（渐近显著性）为0.394。
由于0.394大于0.05，所以在5%的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非正态的。
表2.23. 某企业生产一种钢管，规定长度的中位数是l0米。
现随机地从正在生产的生产线上选取10根进行测量，结果为：9.8，10.1，9.7，9.9，9.8，10.0，9.7，10.0，9.9，9.8。
问该企业的生产过程是否需要调整。
答：单样本中位数的符号检验法检验钢管长度的中位数是否为50，各个数值与中位数比较的结果，有7个值小于10，1个值大于10，2个等于10。
样本量较少，输出双侧检验的p值（精确显著性）为0.070。
显然，这里我们的结论是不能拒绝原假设。
表3.14. 从上海证券交易所的上市公司随机抽取10家，观察其2008年年终财务报告公布前后三日的平均股价（如表6-15），试用参数和非参数方法检验：我国上市公司年报对股价是否有显著性影响？表6-15 10家公司年终财务报告公布前后三日的平均股价序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 年报公布前15 21 18 13 35 10 17 23 14 25年报公布后17 18 25 16 40 8 21 31 22 25答：表4.1是Wilcoxon符号秩检验的计算结果。
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二 单选
1-5ABABC 6-10 ACDAB 11-15 BABBD 16-20 DBDAD 21-25CCCAA 26-30 BABAD 31-35 CBADA 36-40DADAC
三 计算分析
6.1 解：建立原假设与备择假设为：5:0=μH ，5:1≠μH
（1）检验统计量18.350/2.05
91.4-=-=z <58.2005.02-==-z z α，所以拒绝原假设，
认为该批元件的厚度不符合规定的要求。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出18.3-=z 的P 值为0.00146<α=0.01，所以拒绝原假设，认为该批元件的厚度不符合规定的要求，与统计量决策结果一致。
6.2解：（1）70:0=μH ，70:1≠μH 。
（2）样本数据表明应该拒绝原假设时，意味着该生产线生产的玻璃纸平均横向延伸率不符合规格，必须对生产线进行调整。
（3）样本数据无法支持拒绝原假设时意味着质量控制监督人员没有充分的理由认为该生产线所处状态不正常，无需停产调整。
6.3解：（1）发生第一类错误指的是实际上奖励计划并未提高销售人员的平均销售额，而公
司董事长却认为它提高了销售人员的平均销售额，这将导致公司错误的推行新的奖
励计划，却无法获得更高的销售额。
（2）发生第二类错误指的是实际上奖励计划提高了销售人员的平均销售额，公司董事
长却没有意识到，这将使公司错过推行新的奖励计划的机会，也就无法进一步提高
销售额。
6.4 解： 建立原假设与备择假设为：12:0≥μH ，12:1<μH ；
（1）检验统计量83.1253.012
89.11-=-=z <65.105.0-==-z z α，在5%的显著性水平
下，拒绝原假设，既有足够的证据认为新的教学方法使100米成绩有所提高。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出83.1-=z 的P 值为0. 0337<α=0.05， 拒绝原假设，有足够的证据认为新的教学方法使100米成绩有所提高，与统计量决策结果一致。
6.5 解： 建立原假设与备择假设为： 400:0≤μH ；400:1>μH
（1）检验的临界值是645.105.0=z ，检验统计量645.133.325/130400
420=>=-=αz ，所以
拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该化肥能够使小麦增产。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出33.3=z 的P 值为0.0004＜α=0.05，所以拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该化肥能够使小麦增产，与统计量决策结果一致。
6.6 建立原假设与备择假设为： 400:0≤μH ；400:1>μH
33.325/30400
420)24(=-=αt ，由Excel 中的【TINV 】函数得71.1)24()1(05.0==-∂t n t 因为71.1)24(33.305.0=>=t t ，所以拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该化肥能够使小麦增产。
（2）利用P 值决策。
用【TDIST 】计算出33.3=T 的P 值为0.0014＜α=0.05，所以拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该化肥能够使小麦增产，与统计量决策结果一致。
6.7 建立原假设与备择假设为：8.3:0≥μH ，8.3:1<μH
（1）检验统计量645.196.3400/01.18
.36.305.0-=-<-=-=z z ，所以拒绝原假设，认为
该城市平均人口有所下降。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出33.3=Z 的P 值为0.0000374749＜α=0.05，所以拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该城市平均人口有所下降，与统计量决策结果一致。
6.8 建立原假设与备择假设为：100:0≥μH ，100:1<μH
（1）检验统计量32.239/25100
7501.0-=-<-=-=z z ，所以拒绝原假设，认为该厂的
平均成本有所下降。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出3-=Z 的P 值为0.001＜α=0.01，所以拒绝原假设，即在5%的显著性水平下，认为该厂的平均成本有所下降，与统计量决策结果一致。
6.9 建立原假设与备择假设为：%96:0≤πH ；%96:1>πH
（1）检验统计量444.045
)
96.01(96.096.04543=--=z <65.105.0=z ，不能拒绝原假设，因此没有充分的理由认为该批皮鞋优质率达到96%，所以不接受该批订货。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出444.0=Z 的P 值为0.671＞α=0.05，所以不能拒绝原假设，没有充分的理由认为该批皮鞋优质率达到96%，不接受该批订货，与统计量决策结果一致。
6.10 建立原假设与备择假设为：%80:0≤πH ；%80:1>πH
（1）检验统计量2475.0200)
8.01(8.08
.073.0-=--=z <65.105.0=z ，同时也小于
32.201.0=z ，所以不拒绝原假设，因此没有充分的理由认为超过80%的行人有违章行为。
（2）利用P 值决策。
用【NORMSDIST 】计算出2475.0-=Z 的P 值为0.4022>α=0.05或α=0.01，所以不拒绝原假设，没有充分的理由认为超过80%的行人有违章行为，与统计量决策结果一致。