数理统计教程课后重要答案习题(16页).doc

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1、-数理统计教程课后重要答案习题-第 16 页 第一章:统计量及其分布19.设母体服从正态分布N和分别为子样均值和子样方差,又设且与独立, 试求统计量的抽样分布.解: 因为服从分布. 所以 而且与独立, 所以分布.即服从分布.20. 是取自二元正态分布N的子样,设,和试求统计量的分布. 解: 由于所以服从分布 . 是正态变量,类似于一维正态变量的情况,可证与相互独立. , 所以 统计量 服从分布. 第二章：估计量1. 设是来自二点分布的一个子样,试求成功概率的矩法估计量. 解: 3. 对容量为的子样,求密度函数 中参数的矩法估计3. 对容量为的子样,求密度函数 中参数的矩法估计量. 解: 令 得

2、.4. 在密度函数 中参数的极大似然估计量是什么?矩法估计量是什么? 解: (1) 令， 得 。由于 故是极大似然估计.(2) 由 令 得 14. 设为取自参数为的普哇松分布的一个子样.试证子样平均和都是的无偏估计.并且对任一值也是的无偏估计.证: 对普哇松分布有, 从而故与都是的无偏估计. 又故也是的无偏估计.15. 设为取自正态母体的一个子样,试适当选择,使为的无偏估计. 解: 由 且相互独立可知, 从而取时, 为的无偏估计.17. 设随机变量服从二项分布,n试求无偏估计量. 解: 由于 故 从而当抽得容量为N的一个子样后,的无偏估计为:量. 解: 令 得.34. 设是取自正态母体的一个子

3、样,其中为已知,证明(i) 是的有效估计;(ii) 是的无偏估计,并求其有效率.证由知, , 又的密度函数为, 故对求导得： 从而， 故下界为 。 是的有效估计. 由于故， 即是的无偏估计. 又而故CR下界为， 的有效率为。30 .设是取自具有下列指数分布的一个子样. 证明是的无偏、一致、有效估计。证: 由于 是的无偏估计.又， 故从而， 而故下界为 因此是的有效估计.另外,由契比可夫不等式所以还是的一致估计.32. 设 是独立同分布随机变量, 都服从， 则是的充分统计量. 证: 由于的联合密度为 取 , 则由因子分解定理知, 是的充分统计量.33. 设是独立同分布随机变量,都服从具参数为的普

4、哇松分布,则是关于的充分统计量. 证: 由于的联合密度是 取, , 则由因子分解定理知 : 是充分统计量.第三章：假设检验 1设取自正态母体其中为未知参数,为子样均值，对检验问题取检验的拒绝域:,试决定常数c使检验的显著性水平为0.05.解:因为所以 在成立下, 所以 C=1.176.2设子样取自正态母体已知，对检验假设的问题，取临界域.（i）求此检验犯第一类错误的概率,犯第二类错误的概率,并讨论它们之间的关系.（ii）设,求时不犯第二类错误的概率. 解: (i).在成立下, 其中是N（0，1）分布的分位点。在H1成立下, 当增加时，减少，从而减少；反之当减少时，将导致增加。（ii）不犯第二类

5、错误的概率为1-。4，设某产品指标服从正态分布，它的根方差已知为150小时，今由一批产品中随机地抽查了26个，测得指标的平均值为1637小时，问在5%的显著性水平下，能否认为这批产品的指标为1600小时？解：母体， 对假设采用U检验法，在H0为真下，检验统计量观察值为时临界值。 由于， 所以接受，即不能否定这批产品指标为1600小时5某电器零件的平均电阻一直保持在2.64均方差保持在0.06.改变加工工艺后测的100个零件,其平均电阻为2.62,均方差不变.问新工艺对此零件的电阻有无显著差异?取显著性水平 。解：设改变工艺后，电器零件电阻为随机变量，则未知，。 检验假设。 从母体中取了容量为1

6、00子样，近似服从正态分布，即：。因而对假设可采用u检验计算检验统计量观察值， 。 由于。所以拒绝原假设即改革工艺后零件的电阻一有显著差异。6. 有一种新安眠剂,据说在一定剂量下能比某种就旧安眠剂平均增加睡眠时间3小时,根据资料用某种旧安眠剂时平均睡眠时间为20.8小时,均方差为1.8小时,为了检验新安眠剂的这种说法是否正确,收集到一种使用新安眠剂的睡眠时间(以小时为单位)为: 26.7, 22.0, 24.1, 21.0, 27.2, 25.0, 23.4试问这组数据能否说明新安眠剂已达到新的疗效? ( ) 解：设新安眠剂疗效为随机变量，则未知，。 检验假设， 从母体中取了容量为7子样，近似

7、服从正态分布，即：。因而对假设可采用u检验计算检验统计量观察值， 。 由于。所以接收原假设，即新安眠剂未达到新的疗效。15设 X1,X2,- ,Xn为取自总体X 的简单随机样本，其中0为已知常数，选择统计量U = ，求的1-的置信区间。解：由于U = 服从(n)， 于是故 的1-的置信区间 。16在某校的一个班体检记录中，随意抄录 25 名男生的身高数据，测得平均高为170厘米，（修正）标准差为12厘米，试求该班男生的平均身高和身高标准差的 0 .95置信区间（假设身高近似服从正态分布）。解：由题设 身高XN（），n=25，。（1） 先求的置信区间（未知）取故置信区间为：(170)=(170-

8、4.94, 170+4.94)=(165.06, 174.94) (2). 的置信区间（未知）取故的0.95置信区间为 的0.95置信区间为 .14在测量反应时间中，一心理学家估计的标准差为 0.05 秒，为了以 95% 的置信度使他对平均反应时间的估计误差不超过0.01秒，应取多大的样本容量n?解：以X表示反应时间，则为平均反应时间，由条件知，样本标准差S=0.05, 用样本均值估计 当n充分大时，统计量近似服从标准正态分布N（0，1），根据条件，要求样本容量满足. 即即应取样本容量n为96或97。8在某年级学生中抽测9名跳远年成绩，得样本均值= 4.38 m . 假设跳远绩X服从正态分布，

9、且= 03, 问是否可认为该年级学生跳远平均成绩为= 4.40 m ( = 0.10).解：(1) (2) 选统计量 （3）查标准正态分布表，得出临界值拒绝域(4)算得,显然0.2不在拒绝域内，因此H0被接收，即可认为该年级学生跳远平均成绩为4.40米。9设某次考试的考生成绩服从正态分布，从中随机地抽取 36位考生的成绩，算得平均成绩为66.5分，标准差 Sn*为15分，问在显著水平0.05下，是否可认为这次考试全体考生的平均成绩为 70 分？并给出检验过程。解：（1）待检假设备择假设 （2）在H0成立条件下选择统计量 （3）在显著性水平0.05下，查t分布表，找出临界值 拒绝域 （4）计算，

10、故接受H0,，因此可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分。11某厂生产的电子仪表的寿命服从正态分布，其标准差为= 1.6, 改进新工艺后，从新的产品抽出9件，测得平均寿命= 52.8, S*n2 = 1.19 ，问用新工艺后仪表的寿命方差是否发生了变化？（取显著性水平 = 0.05）解：（！）待检假设，备择假设 （2）选取统计量 （3）查分布表，找出临界值 拒绝域为（4）计算，接受H0，即改进工艺后仪表寿命的方差没有显著变化。12电工器材厂生产一批保险丝，抽取10根试验其熔断时间，结果为 ： 42, 65, 75, 78, 71, 59, 57, 68, 54, 55. 问是否可认为整批保

11、险丝的熔断时间的方差不大于 80 ？（熔断时间服从正态分布，显著性水平 = 0.05）.解：（1）待检假设备择假设 （2）选取统计量 （3）由查分布表 (4)。故接受假设H0，即在下，可认为整批保险丝的熔断时间的方差不大于80.10某校从经常参加体育锻炼的男生中随机地选出50名,测得平均身高174.34 厘米从不经常参加体育锻炼的男生中随机地选50名，测得平均身高172.42 厘米，统计资料表明两种男生的身高都服从正态分布，其标准差分别为5.35和6.11厘米，问该校经常参加锻炼的男生是否比不常参加体育锻炼的男生平均身高高些？ 解： X, Y分别表常锻炼和不常锻炼男生的身高，由题设(1) 待检

12、假设，备择假设(2) 选取统计量(3) 对于 查正态分布表，(4) 计算故否定假设即表明经常体育锻炼的男生平均身高比不经常体育锻炼的男生平均身高高些。7.14 假设六个整数1，2，3，4，5，6被随机地选择，重复60次独立实验中出现1，2，3，4，5，6的次数分别为13，19，11，8，5，4。问在5%的显著性水平下是否可以认为下列假设成立：解：用拟合优度检验，如果成立列表计算的观察值：组数i频数123456131911854101010101010391-2-5-60.98.10.10.42.53.6， =11.07由于，所以拒绝。即等概率的假设不成立。7.15 对某型号电缆进行耐压测试实验

13、，记录43根电缆的最低击穿电压，数据列表如下：测试电压 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8击穿频数 1 1 1 2 7 8 8 4 6 4 1试对电缆耐压数据作分析检验（用概率图纸法和拟合优度检验）。解：用正态概率纸检验出数据基本上服从正态分布，下面拟合优度检验假设其中为和的极大似然估计，其观察值所以要检验的假设分组列表计算统计量的观察值。组 距 频数标准化区间 4.14.1 4.24.2 4.34.3 4.54.5 4.64.6 5781265 -1.25-1.25 -0.79-0.79 -0.34-0.34 0.570.57 1.030.

14、31 0.10560.10870.15260.34880.13280.15154.54084.67416.561814.99845.71046.51450.04641.15740.21520.59940.01470.3521用查表由于，所以不能否定正态分布的假设。7.16 用手枪对100个靶各打10发，只记录命中或不命中，射击结果列表如下 命中数：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 频 数： 0 2 4 10 22 26 18 12 4 2 0在显著水平下用拟合优度检验法检验射击结果所服从的分布。解 对每一靶打一发，只记录命中或不命中可用二点分布描述，而对一个靶打十发，其射击结果可用

15、二项分布来描述，其中未知，可求其极大似然估计为设是十发射击中射中靶的个数，建立假设用拟合优度检验法列表如下：01234567891002410222618124200.0009770.0097650.0439450.1171880.2052120.2460940.2052120.1171880.0439450.0097650.0009770.0980.9764.39511.71920.52124.60920.52111.7194.3950.9760.0980.0981.0740.0360.2520.1070.0790.3100.0070.0361.0740.098取 ，=由于，所以接受。7.1

16、7 在某细纱机上进行断头率测定，试验锭子总数为440，测得断头总次数为292次只锭子的断头次数纪律于下表。问每只锭子的纺纱条件是否相同？每锭断头数 0 1 2 3 4 5 6 7 9锭数（实测） 263 112 38 19 3 1 1 0 3 解：如果各个锭子的纺纱条件元差异，则所有锭子断头次数服从同一个普哇松分布，所以问题是要检验每只锭子的断头数。其中未知，求其极大似然估计为，建立假设，由拟合优度检验。列表断头数1234501234-8268112381980.51690.34110.11260.02470.0047227.41150.0949.5310.8972.0685.5689.668

17、2.6846.02617.016取，=，取 ，=由于，所以拒绝。即认为每只锭子纺纱条件不相同。 第四、五章：线性回归与方差分析1. 若一元线性回归的模型为:试求参数的最小二乘估计，其中不全相同。 解：由最小二乘法知要最小化函数 得正规方程组为:解之得参数的最小二乘估计为：2. 设有四个物体A、B、C、D，其重量分别为、，四次在天平上秤重得： y1=+； y2=+-+; Y3=-+-+; y4=-+.其中、分别表示秤重时发生的随机误差。求、最小二乘估计。 解： Y=3.为研究三种不同教材的质量，抽取三个实验班分别使用其中一种教材，而对其他因素加以控制，现每班随机抽取五人，测得平均分为71，75，

18、70，求得总偏差平方和SST=192，试分析三种教材质量有没有显著性差异。（已知F0.05（2，12）=3.88）.解：（1） （2）确定自由度：dfA=3-1=2; dfT=15-1=14; dfE=15-3=12. （3）求均方： MSE= （4）进行F-检验： 故 不能拒绝H0，即三种教材质量无显著性差异。4. 随机抽取20名学生进行测试，将其随机分成4组，每组5人，各组分别随机地接受一种自学辅导方案，结果如下表。问四种自学辅导方案的效果是否一致？（已知）自学辅导方案 A B C D每组人数 5 5 5 5每组平均数 79 75.4 81 77.2每组方差 4 2.8 3 3.5 解：建立原假设H0： 由 故 故 拒绝H0，即四种自学辅导方案存在显著差异。