统计学习题 第十章 双样本假设检验及区间估计
(完整版)统计学假设检验习题答案
1 •假设某产品的重量服从正态分布， 现在从一批产品中随机抽取 16件, 测得平均重量为 820克，标准差为60克，试以显著性水平 =0.01与=0.05， 分别检验这批产品的平均重量是否是 800克。
解：假设检验为 H 。
：800,H I : 0 800 （产品重量应该使用双侧检验）。
米用t 分布的检验统计量t -------- ---- 。
杳出/ Jnt <2.131<2.947，所以在两个水平下都接受原假设。
2 •某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时，厂家采取改进措施，现在从新批量彩电中抽取 100台，测得平均无故障时间为 10 150小时，标准差为500小时，能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加（=0.01） ?解：假设检验为H 0: 010000,H 1 : 010000（使用寿命有无显2.34之间（因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值， 因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2 ,再查到对应的临界值）。
计算统计量值z 10150 100003。
因为z=3>2.34（>2.32），所以拒绝原假设，无故障500M/100时间有显著增加。
3.设某产品的指标服从正态分布，它的标准差 b 已知为150,今抽了一个容量为26的样本，计算得平均值为1637。
问在5 %的显著水平下，能否认 为这批产品的指标的期望值 □为1600?解：H °:1600, H 1 : 1600,标准差 b 已知，拒绝域为 Z z ,=0.05和0.01两个水平下的临界值（df= n-1=15）为2.131和2.947。
t820 800 60/、161.667。
因为著增加，应该使用右侧检验）n=100可近似采用正态分布的检验统计量杳出 =0.01水平下的反查正态概率表得到临界值2.32 到取 0.05, n 26,, 由 检 验 统 计1.25 1.96,接受 H 。
： 1600,即，以 95%的把握认为这批产品的指标的期望值□为1600.4.某电器零件的平均电阻一直保持在2.64 Q,改变加工工艺后，测得100个零件的平均电阻为 2.62 Q,如改变工艺前后电阻的标准差保持在 0.06 Q,问新工艺对此零件的电阻有无显著影响（a =0.05）?解：H 0:2.64, H 1: 2.64,已知标准差（=0.16,拒绝域为Z z_,取0.05,z_Z 0.025 1.96 ,22接受比：2.64,即，以95%的把握认为新工艺对此零件的电阻有显著影响5 .某食品厂用自动装罐机装罐头食品，每罐标准重量为 500克，每隔一定时间需要检查机器工作情况。
生物统计学习题集答案
.. 生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为 连续 变量和 非连续 变量。
2 样本统计数是总体 参数 的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断 总体 的一门学科。
4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。
5 统计学的发展过程经历了 古典记录统计学、 近代描述统计学现代推断统计学 3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量 n大于等于 30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差 、系统误差 两类。
二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。
（-）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。
(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。
精确性：也称精确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。
第二章 试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 1 资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为_________数量性状资料数量性状资料数量性状资料__变量和变量和______变量性变量性状资料状资料__变量。
2 2 直方图适合于表示直方图适合于表示直方图适合于表示______计量计量计量 、、 连续变量连续变量__资料的次数分布。
3 3 变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即__集中性集中性__和____离散性离散性离散性__。
4 4 反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是______平均数平均数平均数______，反映变量离散性的特征，反映变量离散性的特征数是数是______变异数（标准差）变异数（标准差）变异数（标准差）__。
(完整版)统计学假设检验习题答案
1．假设某产品的重量服从正态分布，现在从一批产品中随机抽取16件，测得平均重量为820克，标准差为60克，试以显著性水平α=0.01与α=0.05，分别检验这批产品的平均重量是否是800克。
解：假设检验为800:,800:0100≠=μμH H (产品重量应该使用双侧 检验)。
采用t 分布的检验统计量nx t /0σμ-=。
查出α＝0.05和0.01两个水平下的临界值(df=n-1=15)为2.131和2.947。
667.116/60800820=-=t 。
因为t <2.131<2.947，所以在两个水平下都接受原假设。
2．某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时，厂家采取改进措施，现在从新批量彩电中抽取100台，测得平均无故障时间为10 150小时，标准差为500小时，能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加(α=0.01)？解：假设检验为10000:,10000:0100>=μμH H （使用寿命有无显著增加，应该使用右侧检验）。
n=100可近似采用正态分布的检验统计量nx z /0σμ-=。
查出α＝0.01水平下的反查正态概率表得到临界值2.32到2.34之间（因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值，因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2，再查到对应的临界值）。
计算统计量值3100/5001000010150=-=z 。
因为z=3>2.34(>2.32)，所以拒绝原假设，无故障时间有显著增加。
3.设某产品的指标服从正态分布，它的标准差σ已知为150，今抽了一个容量为26的样本，计算得平均值为1637。
问在5％的显著水平下，能否认为这批产品的指标的期望值μ为1600?解: 01:1600, :1600,H H μμ=≠标准差σ已知,拒绝域为2Z z α>,取0.05,α=26,n =0.0250.9752 1.96z z z α===,由检验统计量1.25 1.96Z ===<,接受0:1600H μ=, 即,以95%的把握认为这批产品的指标的期望值μ为1600.4.某电器零件的平均电阻一直保持在2.64Ω，改变加工工艺后，测得100个零件的平均电阻为2.62Ω，如改变工艺前后电阻的标准差保持在O.06Ω，问新工艺对此零件的电阻有无显著影响(α=0.05)?解: 01: 2.64, : 2.64,H H μμ=≠已知标准差σ=0.16,拒绝域为2Z z α>,取0.02520.05, 1.96z z αα===,100,n =由检验统计量3.33 1.96Z ===>,接受1: 2.64H μ≠, 即, 以95%的把握认为新工艺对此零件的电阻有显著影响.5．某食品厂用自动装罐机装罐头食品，每罐标准重量为500克，每隔一定时间需要检查机器工作情况。
第十部分双样本假设检验及区间估计
练习二：为了了解职工的企业认同感，根据 男性1000人的抽样调查，其中有52人希望调换工 作单位；而女性1000人的调查有23人希望调换工 作，能否说明男性比女性更期望职业流动？ （ 取α=0.05）
2024/5/13
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1．单一实验组的假设检验 对于单一实验组这种“前—后”对比型配对样
本的假设检验，我们的做法是，不用均值差检验， 而是求出每一对观察数据的差，直接进行一对一的
比较。如果采用“前测”“后测”两个总体无差异 的零
假设，也就是等于假定实验刺激无效。于是，问题
就转化为每对观察数据差的均值μd ＝0的单样本假 设检验了。求每一对观察值的差，直接进行一对一
H0：μ1―μ2＝D0＝0 H1：μ1―μ2≠0 计算检验统计量
确定否定域 因α＝0.05，因而有t 0.025 (36)＝2.028＞1.24
故不能否定H0，即可认为男女儿童平均体重无显著性差异。
2024/5/13
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(3)
和 未知，但不能假定它们相等
如果不能假定σ1＝σ2 ，那么就不能引进共同的σ简
2024/5/13
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[解] 零 假 设H0：μd＝0 , 即“实验无效”
2024/5/13
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在一实验组与一控制组的实验设计之中，对前测后 测之间的变化，消除额外变量影响的基本做法如下：
(1)前测：对实验组与控制组分别度量； (2)实验刺激：只对实验组实行实验刺激； (3)后测：对实验组与控制组分别度量； (4)求算消除了额外变量影响之后的 d i
后测实验组―前测实验组＝前测后测差实验组 后测控制组―前测控制组＝前测后测差控制组
简述假设检验与区间估计之间的关系 统计学原理
假设检验与区间估计的关系假设检验和区间估计是统计学中两个重要的概念和方法。
它们在数据分析和推断中经常被使用，并且有密切的关联。
假设检验假设检验是统计学中一种通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
它的基本思想是，我们根据样本数据得到的统计量，与我们对总体参数的假设进行比较，从而判断这个假设是否合理。
在假设检验中，我们通常会提出一个原假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis）。
原假设是我们要进行推断的对象，备择假设则是原假设不成立时所代表的情况。
然后，我们根据样本数据计算得到一个统计量，并且利用该统计量对原假设进行检验。
这个统计量通常会服从某种已知或近似已知的概率分布。
最后，根据统计量在概率分布中所处位置的概率来决定是否拒绝原假设。
如果这个概率非常小（小于显著性水平），则我们有充分的证据拒绝原假设；反之，如果这个概率较大，则我们没有充分的证据拒绝原假设。
总结一下，假设检验的步骤如下：1.提出原假设和备择假设；2.根据样本数据计算得到一个统计量；3.假设这个统计量服从某种概率分布；4.利用概率分布来计算统计量在概率分布中所处位置的概率；5.根据这个概率来决定是否拒绝原假设。
区间估计区间估计是统计学中一种通过样本数据对总体参数进行估计的方法。
它的基本思想是，我们根据样本数据得到的统计量，以及该统计量的抽样分布特性，构建一个区间，这个区间可以包含真实总体参数的真值。
在区间估计中，我们通常会选择一个置信水平（confidence level），表示我们对该区间包含真实总体参数的程度的置信程度。
常用的置信水平有95%和99%。
然后，我们根据样本数据计算得到一个统计量，并且利用该统计量和抽样分布特性来构建一个置信区间。
这个置信区间具有以下特点：如果我们重复使用相同方法对不同样本进行估计，那么约有95%（或99%）的置信区间会包含真实总体参数的真值。
最后，我们根据置信区间来进行参数估计。
统计学习题 第十章 双样本假设检验及区间估计
第十章 双样本假设检验及区间估计第一节 两总体大样本假设检验两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验 第二节 两总体小样本假设检验两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验 第三节 配对样本的假设检验单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相关检验的评论第四节 双样本区间估计σ12和σ22已知，对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知，对对双样本均值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计一、填空1．所谓独立样本，是指双样本是在两个总体中相互（ ）地抽取的。
2．如果从N (μ1，σ12)和N (μ2，σ22)两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本，那么两个样本的均值差(1X ―2X )的抽样分布就是N ( )。
3．两个成数的差可以被看作两个（ ）差的特例来处理。
4．配对样本，是两个样本的单位两两匹配成对，它实际上只能算作（ ）样本，也称关联样本。
5．配对样本均值差的区间估计实质上是（ ）的单样本区间估计6．当n 1和n 2逐渐变大时，(1X ―2X )的抽样分布将接近（ ）分布。
7．使用配对样本相当于减小了( )的样本容量。
8. 在配对过程中，最好用（ ）的方式决定“对”中的哪一个归入实验组，哪一个归入控制组。
9. 单一实验组实验的逻辑，是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于（ ）。
10. 方差比检验，无论是单侧检验还是双侧检验，F 的临界值都只在（ ）侧。
二、单项选择1．抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是（ ）。
A N (μ1―μ2，121n σ―222n σ) B N (μ1―μ2，121n σ+222n σ)C N (μ1+μ2，121n σ―222n σ) D N (μ1+μ2，121n σ+222n σ)2．两个大样本成数之差的分布是（ ）。
生物统计学习题集答案
生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。
2 样本统计数是总体参数的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。
4 生物统计学的根本内容包括_试验设置、统计分析_两大局部。
5 统计学的开展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学现代推断统计学3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量n大于等于30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差、系统误差两类。
二、判断〔-〕1 对于有限总体不必用统计推断方法。
〔-〕2 资料的准确性高，其准确性也一定高。
(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
〔+〕4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的假设干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有一样的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量X围内可抽出某一X围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。
准确性：也称准确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。
第二章试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 资料按生物的性状特征可分为___数量性状资料_变量和__变量性状资料_变量。
2 直方图适合于表示__计量、连续变量_资料的次数分布。
3 变量的分布具有两个明显根本特征，即_集中性_和__离散性_。
4 反映变量集中性的特征数是__平均数__，反映变量离散性的特征数是__变异数〔标准差〕_。
5 样本标准差的计算公式s=√∑〔x-x横杆〕平方/(n-1)。
二、判断( - ) 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。
( - ) 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。
〔+〕3 离均差平方和为最小。
〔+ 〕4 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。
统计学习题区间估计与假设检验..
第五章【第六章抽样与参数估计一、单项选择题1、某品牌袋装糖果重量的标准是（500±5）克。
为了检验该产品的重量是否符合标准，现从某日生产的这种糖果中随机抽查10袋，测得平均每袋重量为498克。
下列说法中错误的是（ B ）A、样本容量为10B、抽样误差为2C、样本平均每袋重量是估计量D、498是估计值2、设总体均值为100，总体方差为25，在大样本情况下，无论总体的分布形式如何，样本平均数的分布都服从或近似服从趋近于（ D ）A、N（100，25）B、N（100，5/n）C、N（100/n，25）D、N（100，25/n）#3、在其他条件不变的情况下，要使置信区间的宽度缩小一半，样本量应增加（ C ）A、一半B、一倍C、三倍D、四倍4、在其他条件不变时，置信度（1–α）越大，则区间估计的（ A ）A、误差范围越大B、精确度越高C、置信区间越小D、可靠程度越低5、其他条件相同时，要使抽样误差减少1/4，样本量必须增加（ C ）A、1/4B、4倍C、7/9D、3倍6、在整群抽样中，影响抽样平均误差的一个重要因素是（ C ）'A、总方差B、群内方差C、群间方差D、各群方差平均数7、在等比例分层抽样中，为了缩小抽样误差，在对总体进行分层时，应使（ B ）尽可能小A、总体层数B、层内方差C、层间方差D、总体方差8、一般说来，使样本单位在总体中分布最不均匀的抽样组织方式是（ D ）A、简单随机抽样B、分层抽样C、等距抽样D、整群抽样9、为了了解某地区职工的劳动强度和收入状况，并对该地区各行业职工的劳动强度和收入情况进行对比分析，有关部门需要进行一次抽样调查，应该采用（ A ）A、分层抽样B、简单随机抽样C、等距（系统）抽样D、整群抽样10、某企业最近几批产品的优质品率分别为88%，85%，91%，为了对下一批产品的优质品率进行抽样检验，确定必要的抽样数目时，P应选（ A ）：A、85%B、%C、88%D、90%二、多项选择题1、影响抽样误差大小的因素有（ ADE ）A、总体各单位标志值的差异程度B、调查人员的素质C、样本各单位标志值的差异程度D、抽样组织方式E、样本容量2、某批产品共计有4000件，为了了解这批产品的质量，从中随机抽取200件进行质量检验，发现其中有30件不合格。
生物统计学习题集参考答案
生物统计学习题集参考答案生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。
2 样本统计数是总体参数的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。
4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。
5 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学现代推断统计学3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量n大于等于30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差、系统误差两类。
二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。
（-）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。
(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。
精确性：也称精确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。
第二章试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 资料按生物的性状特征可分为___数量性状资料_变量和__变量性状资料_变量。
2 直方图适合于表示__计量、连续变量_资料的次数分布。
3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_集中性_和__离散性_。
4 反映变量集中性的特征数是__平均数__，反映变量离散性的特征数是__变异数（标准差）_。
5 样本标准差的计算公式s= √∑（x-x横杆）平方/(n-1)。
二、判断( - ) 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。
( - ) 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。
（ +）3 离均差平方和为最小。
双样本假设检验与区间估计练习题
第十章双样本假设检验及区间估计第一节两总体大样本假设检验两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验第二节两总体小样本假设检验两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验第三节配对样本的假设检验单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相关检验的评论第四节双样本区间估计σ2和σ22已知，对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知，对对双样本均1值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计一、填空1．所谓独立样本，是指双样本是在两个总体中相互（）地抽取的。
2．如果从N(μ1，σ12)和N(μ2，σ22)两个总体中分别抽取容量为n1和n2的独立随机样本，那么两个样本的均值差(1X―2X)的抽样分布就是N（）。
3．两个成数的差可以被看作两个（）差的特例来处理。
4．配对样本，是两个样本的单位两两匹配成对，它实际上只能算作（）样本，也称关联样本。
5．配对样本均值差的区间估计实质上是（）的单样本区间估计6．当n1和n2逐渐变大时，(1X―2X)的抽样分布将接近（）分布。
7．使用配对样本相当于减小了（ ）的样本容量。
8. 在配对过程中，最好用（ ）的方式决定“对”中的哪一个归入实验组，哪一个归入控制组。
9. 单一实验组实验的逻辑，是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于（ ）。
10. 方差比检验，无论是单侧检验还是双侧检验，F 的临界值都只在（ ）侧。
二、单项选择1．抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是（ ）。
A N (μ1―μ2，121n σ―222n σ)B N (μ1―μ2，121n σ+222n σ)C N (μ1+μ2，121n σ―222n σ) D N (μ1+μ2，121n σ+222n σ)2．两个大样本成数之差的分布是（ ）。
A N (∧1p -∧2p ，111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ，111n q p +222n qp )C N (∧1p +∧2p ，111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ，111n q p +222n qp )3．为了检验两个总体的方差是否相等，所使用的变量抽样分布是（ ）。
区间估计与假设检验
实验2 区间估计与假设检验一、区间估计（一）命令1. 直接命令为：cii 样本量样本均数样本标准差, level(99)例如，变量wage的描述统计如下：Variable Obs Mean Std. Dev.wage 526 5.896103 3.693086则可以运用cii命令直接构建其置信区间：cii 526 5.9 3.7, level(99)注意：level(99)中的99表示置信概率为99%，该值可以根据需要改变。
2.原始数据的命令：ci 变量,level(99)如当前环境中有变量wage（直接建立或输入），则可以运用ci命令构造其置信区间：ci wage,level(99)（二）练习1. 某机场随机抽取50名旅客为该机场质量评级，等级从１到10 ，实际的评判结果为：6 4 6 87 7 6 3 38 10 4 88 7 5 9 5 8 4 3 8 5 5 4 44 8 4 4 6 25 9 9 8 4 8 99 5 9 7 8 3 10 8 9 6 6求：总体等级均值的99％置信区间，并解释该区间的经济意义。
ci grade,level(99)Variable Obs Mean Std. Err.[99% Conf.Interval]grade50 6.3.3080551 5.4744277.125573点开deta中的data editor下方第二个选项，然后找到相应文件，导入，然后ci grade,level(99)回车则区间为（5.474427,7.125573）经济意义：机场质量总体等级均值落在此区间的概率为99%2.某证券市场由10只股票组成的一个样本其市盈率分别为：5 7 9 10 14 23 20 15 3 26试求该市场全部股票总体市盈率均值的95％置信区间，并解释该区间的经济意义。
ci pe,level(95)Variable Obs Mean Std. Err.[95% Conf.Interval]pe1013.2 2.4666677.62001218.77999点开deta中的data editor下方第二个选项，然后找到相应文件，导入，然后ci pe,level(95)回车则区间为（7.620012, 18.77999）在这个区间内，有这些概率符合百分之95的原假设。
十章 双样本假设检验及区间估计
第十章 双样本假设检验及区间估计双样本统计，除了有大样本、小样本之分外，根据抽样之不同，还可分为独立样本与配对样本。
所谓独立样本，指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。
所谓配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。
配对样本就不是相互独立的了。
第一节 两总体大样本假设检验1． 大样本均值差检验为了把单样本检验推广到能够比较两个样本的均值的检验，必须再一次运用中心极限定理。
下面是一条由中心极限定理推广而来的重要定理：如果从N (μ1，σ12)和N (μ2，σ22)两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本，那么两个样本的均值差(1X ―2X )的抽样分布就是N (μ1―μ2，121n σ+232n σ)。
与单样本的情况相同，在大样本的情况下(两个样本的容量都超过50)，这个定理可以推广应用于任何具有均值μ1和μ2 以及方差σ12和σ22的两个总体。
当n 1和n 2逐渐变大时，(1X ―2X )的抽样分布像前面那样将接近正态分布。
大样本均值差检验的步骤有：(1) 零 假 设H 0：μ1―μ2＝D 0备择假设H 1：单侧 双侧H 1：μ1―μ2＞D 0 H 1：μ1―μ2≠D 0 或 H 1：μ1―μ2＜D 0(2)否定域：单侧Z α，双侧Z α/2。
(3)检验统计量 Z ＝）（）（21021X X D X X ---σ＝222121021n n D X X σσ+--）（如果σ12和σ22未知，可用S 12和S 22代替。
(4)判定2． 大样本成数差检验与单样本成数检验中的情况一样，两个成数的差可以被看作两个均值差的特例来处理(但它适用各种量度层次)。
于是，大样本成数检验的步骤有：(1) 零 假 设H 0：p 1―p 2＝D 0备择假设H 1：单侧 双侧 H 1：p 1―p 2＞D 0 H 1：p 1―p 2≠D 0 或 H 1：p 1―p 2＜D 0(2)否定域：单侧Z α，双侧Z α/2。
精选双样本置信区间和假设检验
举例: 比较固定架1和固定架2的方差s1 = .00110 固定架1的标准方差s2 = .000823 固定架2的标准方差每个样本的容量为10 --各自的自由度为9。计算的F = .001102 / .0008232 = 1.79分子的自由度为9、分母的自由度为9的F分布临界值为3.18 ，由F表格中得出。计算的F值比表格的F值小，因此，无法拒绝方差相等这个零假设。
为什么使用假设检验和
置信区间？
2.在一栏中进行叠加。 >Manip >Stack/Unstack > Stack 叠加c1-c8。 将叠加的数据保存在c9。 在10中存储下标。
为什么使用假设检验和
置信区间？
3. 将数据制图，并寻找差异。 >Graph >Boxplot 制作c9 (Y)和c10 (X, 固定架)的对比图。
为什么使用假设检验和
置信区间？
4. 请注意，样本平均值和方差存在着差异，即使所有8组数据都取自同一总体也不例外。
有些统计程序的前提条件是方差相同，而大多数程序对这一假并不敏感，因此，它通常不是我们所关心的问题。如果您利用Minitab进行双样本t检验，它将问您是否假设方差相同。您可以使用方差检验来作出判断。
方框图可以提供设备间的差异图
设备3和5的
平均值明显不同
设备2的标准差
双样本假设检验
组别 测 查 成 果
1
78
2
80
1
71
2
76
1
75
2
85
1
85
组别 测 查 成 果
1
78
1
71
2
80
2
76
1
75
1
85
2
85
组别 测 查 成 果
1
78
1
75
1
86
1
71
1
85
1
90
1
78
经过分 组变量旳设 定决定数据 在统计过程 中旳所属。
事物前后变化情况有四种
变化前
— +
变化后
— A B
A：前后不具有某种属性或不产生某种行为 + B：前具有某种属性或有某种行为但变化后没有 C C：前无某属性或无某种行为但变化后有 D D：前后都具有某种属性或者产生某种行为
结论：假如A与D旳情况诸多，阐明事前事后没有变化，所施加旳促变条件不起作用。 假如C旳情况诸多，阐明变化原因产生了明显旳增进作用。 假如B旳情况诸多，阐明变化原因产生了明显旳克制作用。
等级差 +1 +2 -2 +6 +1 -3 +2 +2 -4 -3
Frequencies
AFTER - FIRST
Negative Differencesa Positive Differencesb Tiesc
Total
a. AFTER < FIRST
b. AFTER > FIRST
c. FIRST = AFTER
双侧检验例题
双侧检验例题1.什么是假设检验我们经常会遇到需要用数据来说服他人的时候，假设检验就是一种解读数据的方式。
首先它会有一个样本p，然后它会做出一个假设（零假设），做出假设的同时也就出现了假设的对立面，也就是备择假设。
检验的过程就是求出在零假设为真的情况下，得到样本p的概率。
如果得到样本p的概率高，我们就会倾向于认为这个事件发生是合理的，我们也就选择相信这个假设。
如果得到样本p的概率很低（一般不满足5%的显著性水平），我们就认为这个事情不太可能发生，我们就拒绝相信这个假设，而选择相信它的对立面备择假设。
2.假设检验是否准确由假设检验的定义可以知道，假设检验并非100%精确的。
主要存在着这么一种错误：如果我们这一次的抽样，恰好就是抽中了一个非常小的小概率事件。
由于我们抽中的是实际情况中的小概率事件，而在假设检验的检验步骤中被认为是不可信的而错过了正确的假设。
这种错误我们称作为第一型错误。
3.如何选择单侧还是双侧检验在实践中，我们会根据问题的性质来决定：1.双侧检验如果检验的目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），我们都会把风险分摊到左右两侧。
比如显著性水平为5%，则概率曲线的左右两侧各占2.5%，也就是95%的置信区间。
2.单侧检验如果检验的目的只是注重验证是否偏高，或者偏低，也就是说只注重验证单一方向，我们就检验单侧。
比如显著性水平为5%，概率曲线只需要关注某一侧占5%即可，即90%的置信区间。
举个例子，同样是检验中学生男女生身高是否有性别差异。
如果问题是：中学生中，男女生的身高是否存在性别差异，这个时候我们需要用双侧检验，因为实际的差异可能是男生平均身高比女生高，也可能是男生平均比女生矮。
这两种情况都属于存在性别差异。
而如果问题变为：中学生中，男生的身高是否比女生高，这个时候我们只需要检验单侧即可。
假设检验与样本数量分析②——双样本Z、双样本T、配对T检验
建立检验假设
H0：断裂韧性为□□□ （原假设μ = μ 0）
H1：断裂韧性不是□□□（备择假设μ ≠ μ 0）
或
H0：断裂韧性≥ □□□ 我们通过样本来了解总体 由样本信息作为总体信息估计值 <2> （原假设μ ≥ μ 0） H1：断裂韧性< □□□（备择假设μ <μ 0）
1 350℃：2# 样本电阻值（Ω）
52.8 53.5 45.8 46.6 53.0 53.7 53.6 49.3 37.3 49.2 46.8 58.1 52.8 57.0 40.5 54.6 52.5 42.4 58.5 47.6 38.1 52.6 49.5 40.8 52.8 55.2 52.7 59.7 50.3 44.4 50.8 54.5 45.3 43.1 48.6 54.4 63.0 59.3 51.7 47.1 46.4 60.3 46.6 58.9 54.4 47.5 43.5 49.2 43.6 48.9 57.8 41.7 53.0 59.2 61.8
0.06
0.07
0.08
0.09
4 计算样本均值 1# 样本均值：X1 = 49.49 2# 样本均值： 5 计算样本标准差
0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753
例如，我们想了解健身球的断裂韧性，通过对样本 的测量获得一批数据，然后对健身球断裂韧性的平均值 进行推断（或推断健身球的断裂韧性的单侧下限值）， 这是单样本检验的问题。
例题解答区间估计与假设检验
[例题]：在一项关于软塑料管的实用研究中，工程师们想估计软管所承受的平均压力。
他们随机抽取了9个压力读数，样本均值和标准差分别为3.62kg 和0.45。
假定压力读数近视服从正态分布，试求总体平均压力的置信度为0.99时的置信区间。
解： 因为，)1(~--n t nS X μ， 所以，αμαα-=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-≤-≤--1)1()1(22n t n S X n t P 于是，总体平均压力μ的α-1置信区间为，⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+--)1(),1(22n t n s x n t n s x αα 由题意知，9=n，62.3=x ，45.01=-n s ，99.01=-α3554.3)8()1(005.02==-t n t α，代入上式，得总体平均压力μ的99%置信区间为⎥⎦⎤⎢⎣⎡⨯+⨯-3554.3945.062.3,3554.3945.062.3=[3.12, 4.12][例题]：一个银行负责人想知道储户存入两家银行的钱数，他从两家银行各抽取了一个由25个储户组成的随机样本。
样本均值如下：第一家4500；第二家3250元。
根据以往资料数据可知两个总体服从方差分别为2500和3600的正态分布。
试求总体均值之差的置信度为0.95时的置信区间。
解： 因为，)1,0(~)()(2221212121N n n X X σσμμ+---，所以，ασσμμαα-=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤+---≤-1)()(222212121212z n n X X z P 于是，21μμ-的α-1置信区间为，()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡++-+--222121221222121221,n n z x x n n z x x σσσσαα 由题意知，2521==n n ，45001=x ，32502=x ，250021=σ，360022=σ，95.01=-α96.1025.02==z z α，代入上式，得21μμ-的95%置信区间为[1219.4, 1280.6][例题]：某厂生产日光灯管。
两样本区间估计和检验
当σ2未知时，用σ2的某个估计，如S2 来代替， 得到
S S X n z 2，X n z 2 . (2)
只要n很大，(2)式所提供的置信区间在应用 上是令人满意的。 那么，n 究竟多大才算很 大呢？ 显然，对于相同的n, (2)式所给出的置 信区间的近似程度随总体分布与正态分布的 接近程度而变化，因此，理论上很难给出 n 很大的一个界限。
于是，评价新技术的效果问题，就归结 为研究两个正态总体均值之差 1-2 的问题。
定理1：设X1, X2, ·, Xm是抽自正态总体 · · X的简单样本，X～N(1, 12)，样本均值与样 本方差为
1 m 1 m 2 2 X X i， S1 (Xi X ) ； m i 1 m 1 i 1
例4：公共汽车站在一单位时间内 (如半小时, 或1小时, 或一天等) 到达的乘客数服从泊松分 布 P(λ), 对不同的车站, 所不同的仅仅是参数 λ 的取值不同。现对一城市某一公共汽车站进 行了100个单位时间的调查。这里单位时间是 20 分钟。计算得到每20分钟内来到该车站的 乘客数平均值为15.2人。试求参数λ的置信系 数为 95%的置信区间。 解: n=100, α =0.05, zα/2=1.96, X 15.2， 将这 些结果代入到 (5) 式, 得 λ 的置信系数为0.95 的近似置信区间为 [14.44, 15.96]。
X 和 S12 分别为 X 1 , X 2 ,, X m 的均值和方差；
2 Y 和 S2 分别为Y1 , Y2 ,, Yn 的均值和方差。
(4)式就是二项分布参数p的置信系数约 为1-α 的置信区间。 例2：商品检验部门随机抽查了某公司生产的 产品100件，发现其中合格产品为84件，试求 该产品合格率的置信系数为0.95的置信区间。 解：n=100, Yn=84, α =0.05, zα/2=1.96, 将这 些结果代入到(4)式，得 p 的置信系数为0.95 的近似置信区间为 [0.77, 0.91]。
区间估计的习题和答案
区间估计的习题和答案区间估计的习题和答案区间估计是统计学中一种常用的方法，用于估计总体参数的范围。
通过样本数据，我们可以根据一定的置信水平构建一个区间，该区间包含了总体参数的真实值的概率。
本文将介绍一些区间估计的习题，并提供相应的答案。
1. 问题：某电商平台声称其平均每日订单数超过10000，现从该平台随机抽取了100个订单进行统计，得到平均每日订单数为9800，标准差为2000。
请构建一个95%的置信区间。
解答：根据中心极限定理，样本均值服从正态分布，当样本容量大于30时，可以使用正态分布进行区间估计。
根据题目信息，样本容量为100，标准差为2000，所以我们可以使用正态分布进行估计。
置信水平为95%，对应的α为0.05。
查找标准正态分布表得到α/2对应的临界值为1.96。
计算得到置信区间为：9800 ± 1.96 * (2000 / √100) = 9800 ± 392因此，95%的置信区间为[9408, 10192]。
2. 问题：某服装品牌声称其销售额的年增长率不低于10%。
现从该品牌的10个门店中随机抽取了销售额的年增长率数据，得到样本均值为8%，样本标准差为2%。
请构建一个90%的置信区间。
解答：根据题目信息，样本容量为10，样本标准差为2%，样本均值为8%。
由于样本容量较小，无法使用正态分布进行区间估计，需要使用t分布。
置信水平为90%，对应的α为0.1。
查找t分布表得到自由度为9时，α/2对应的临界值为1.83。
计算得到置信区间为：8% ± 1.83 * (2% / √10) = 8% ± 1.16因此，90%的置信区间为[6.84%, 9.16%]。
3. 问题：某医院声称其糖尿病患者的平均住院天数不超过7天。
现从该医院随机选取了50名糖尿病患者，得到平均住院天数为8天，样本标准差为2天。
请构建一个99%的置信区间。
解答：根据题目信息，样本容量为50，样本标准差为2天，样本均值为8天。
统计学习题区间估计与假设检验
第五章抽样与参数估计一、单项选择题1、某品牌袋装糖果重量的标准是（500±5）克。
为了检验该产品的重量是否符合标准，现从某日生产的这种糖果中随机抽查10袋，测得平均每袋重量为498克。
下列说法中错误的是（ B ）A、样本容量为10B、抽样误差为2C、样本平均每袋重量是估计量D、498是估计值2、设总体均值为100，总体方差为25，在大样本情况下，无论总体的分布形式如何，样本平均数的分布都服从或近似服从趋近于（ D ）A、N（100，25）B、N（100，5/n）C、N（100/n，25）D、N（100，25/n）3、在其他条件不变的情况下，要使置信区间的宽度缩小一半，样本量应增加（ C ）A、一半B、一倍C、三倍D、四倍4、在其他条件不变时，置信度（1–α）越大，则区间估计的（ A ）A、误差范围越大B、精确度越高C、置信区间越小D、可靠程度越低5、其他条件相同时，要使抽样误差减少1/4，样本量必须增加（ C ）A、1/4B、4倍C、7/9D、3倍6、在整群抽样中，影响抽样平均误差的一个重要因素是（ C ）A、总方差B、群内方差C、群间方差D、各群方差平均数7、在等比例分层抽样中，为了缩小抽样误差，在对总体进行分层时，应使（ B ）尽可能小A、总体层数B、层内方差C、层间方差D、总体方差8、一般说来，使样本单位在总体中分布最不均匀的抽样组织方式是（ D ）A、简单随机抽样B、分层抽样C、等距抽样D、整群抽样9、为了了解某地区职工的劳动强度和收入状况，并对该地区各行业职工的劳动强度和收入情况进行对比分析，有关部门需要进行一次抽样调查，应该采用（ A ）A、分层抽样B、简单随机抽样C、等距（系统）抽样D、整群抽样10、某企业最近几批产品的优质品率分别为88%，85%，91%，为了对下一批产品的优质品率进行抽样检验，确定必要的抽样数目时，P 应选（ A ）A、85%B、87.7%C、88%D、90%二、多项选择题1、影响抽样误差大小的因素有（ ADE ）A 、总体各单位标志值的差异程度B 、调查人员的素质C 、样本各单位标志值的差异程度D 、抽样组织方式E 、样本容量2、某批产品共计有4000件，为了了解这批产品的质量，从中随机抽取200件进行质量检验，发现其中有30件不合格。
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第十章 双样本假设检验及区间估计第一节 两总体大样本假设检验两总体大样本均值差的检验·两总体大样本成数差的检验 第二节 两总体小样本假设检验两总体小样本均值差的检验·两总体小样本方差比的检验 第三节 配对样本的假设检验单一试验组的假设检验·一试验组与一控制组的假设检验·对实验设计与相关检验的评论第四节 双样本区间估计σ12和σ22已知，对双样本均数差的区间估计·σ12和σ22未知，对对双样本均值差的区间估计·大样本成数差的区间估计·配对样本均值差的区间信计一、填空1．所谓独立样本，是指双样本是在两个总体中相互（ ）地抽取的。
2．如果从N (μ1，σ12)和N (μ2，σ22)两个总体中分别抽取容量为n 1和n 2的独立随机样本，那么两个样本的均值差(1X ―2X )的抽样分布就是N ( )。
3．两个成数的差可以被看作两个（ ）差的特例来处理。
4．配对样本，是两个样本的单位两两匹配成对，它实际上只能算作（ ）样本，也称关联样本。
5．配对样本均值差的区间估计实质上是（ ）的单样本区间估计6．当n 1和n 2逐渐变大时，(1X ―2X )的抽样分布将接近（ ）分布。
7．使用配对样本相当于减小了( )的样本容量。
8. 在配对过程中，最好用（ ）的方式决定“对”中的哪一个归入实验组，哪一个归入控制组。
9. 单一实验组实验的逻辑，是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于（ ）。
10. 方差比检验，无论是单侧检验还是双侧检验，F 的临界值都只在（ ）侧。
二、单项选择1．抽自两个独立正态总体样本均值差(1X ―2X )的抽样分布是（ ）。
A N (μ1―μ2，121n σ―222n σ) B N (μ1―μ2，121n σ+222n σ)C N (μ1+μ2，121n σ―222n σ) D N (μ1+μ2，121n σ+222n σ)2．两个大样本成数之差的分布是（ ）。
A N (∧1p -∧2p ，111n q p ―222n q p ) B N (∧1p -∧2p ，111n q p +222n qp )C N (∧1p +∧2p ，111n q p ―222n q p ) D N (∧1p +∧2p ，111n q p +222n qp )3．为了检验两个总体的方差是否相等，所使用的变量抽样分布是（ ）。
A F 分布B Z 分布C t 分布D 2χ分布 4．配对小样本的均值d 的抽样分布是（ ）A Z 分布B 自由度为n 的t 分布C 自由度为(n —1)的t 分布D 自由度为(n —1)的2χ分布5．若零假设中两总体成数的关系为p 1＝p 2，这时两总体可看作成数p 相同的总体，它们的点估计值是（ ）A p 1 + p 2B p 1p 2C p 1 -p 2 D212211n n p n p n ++∧∧6．在σ12和σ22未知，但可假定它们相等的情况下，σ的无偏估计量∧S 是（ ）A22122211-++n n nS S n B22122211-++n n nS S n •2121n n n n +C 2121n n n n +σ D222121n n σσ+三、多项选择1．两个成数之差的假设检验所使用的测量尺度包括（ ）。
A 定类尺度B 定序尺度C 定距尺度D 定比尺度2．在单一实验组与一控制组的实验设计之中，对前测后测之间的变化，消除额外变量影响的基本做法包括（ ）。
A 前测B 试验刺激C 中测D 计算试验效应E 后侧3．下列关于配对样本假设检验的陈述正确的是（ ）。
A 两个样本在其他方面相同，经检验后测不同于前测的变化，是由于实验刺激所造成。
B 对于 “前—后”对比型配对样本的假设检验，是用均值差检验的。
C 单一实验组实验的逻辑，是把实验对象前测后测之间的变化全部归因于实验刺激D 配对样本的一实验组与一控制组之假设检验，要设法把实验变量的作用和额外变量的作用区分开来E 否定零假设，即说明该实验刺激有效 4．下列关于配对的陈述正确的是（ ）A 配对的目的在于减小无关变量引起的差异B 使用配对样本相当于减小了一半样本容量C 与损失的样本容量比较，S d 减小得更多D 在配对过程中，最好用掷硬币的方式决定“对”中的哪一个归入实验组，哪一个归入控制组E 对许多未知的变量，依赖于匹配过程“对”的内随机化，期望未被控制的变量的作用被中和。
5． 对于大样本，σ12和σ22未知，对均数和的估计区间是（ ）A 上限 (1X +2X )―Z α/2222121n n σσ+B 下限(1X +2X ) + Z α/2222121n n σσ+C 上限 (1X +2X )―t α/2(n 1+ n 2 ―2))(21X X -σ D 下限（1X +2X ) + t α/2(n 1+ n 2 ―2))(21X X-σE [(1X ―2X )―t α/2(n 1+ n 2 ―2))(21X X-σ，(1X ―2X ) + t α/2(n 1+ n 2 ―2))(21X X-σ]6．进行方差比检验时，（ ）A 计算F 值时，21∧S 、22∧S 大者在分母上 B 计算F 值时，21∧S 、22∧S 小者在分母上C 双侧检验，F 的临界值在右侧D 单侧检验，F 的临界值在左侧E 单侧检验，F 的临界值在右侧四、名词解释1．独立双样本 2．配对样本3．单一试验组的试验4．一试验组与一控制组的试验五、判断题1．均值差的抽样误差比各个均值的抽样误差大，是因为它多了一个误差来源。
（ ）2．对于小样本，σ12和σ22未知，两样本均值差的抽样服从Z 分布。
（ ）3．匹配的目的就在于尽可能对实验变量以外的其他独立变量进行控制。
（ ）4．σ12和σ22未知时，可以利用样本的信息检验他们是否可能相等。
（ ）5．把22∧S 和21∧S 中的较大者放在分子上，那么无论是单侧检验还是双侧检验，F 的临界值都只在右侧，这样就可以统一使用右侧检验的方法得出检验的结论。
（ ）6. 两个样本在其他方面相同，经检验后测不同于前测的变化，是由于实验刺激所造成。
（ ）7. 配对样本的一实验组与一控制组之假设检验，要设法把实验变量的作用和额外变量的作用区分开来（ ）8. 两个成数的差的检验适用于各种量度层次的数据。
（ ） 9. 配对样本均值差的区间估计是两个的单样本区间估计。
（ ） 10.配对样本是由两个样本中的个体按序组合而成的。
（ ）六、计算题1．独立随机样本取自均值未知，标准差已知的两个正态总体。
如果第一个总体的标准差为0.73，抽出的样本容量为25，样本均值为6.9；第二个总体的标准差为0.89，抽出的样本容量为20，样本均值为6.7。
试问，两个总体的均值是否显著相等（α＝0．05）？2．对两所学校学生组织的社会活动获奖情况进行调查，发现甲校共组织60次，有18次获奖；乙校共组织40次，有14次获奖。
据此，能否认为乙校获奖次数的比例高于甲校（α＝0．05）？3．为研究睡眠对记忆的影响，在两种条件下对人群进行了试验。
（1）在早7点放电影，被测者晚上睡眠正常，第二天晚上就电影的50项内容进行测试；（2）在早7点放电影，被测者白天情况正常，同一天晚7点就电影的50项内容进行测试。
样本是独立的，每组人数15人，测试结果为：1X ＝37.2个正确， S 1＝3．33，n 1＝15；2X ＝35.6个正确， S 2＝3．24，n 2＝15。
假定两种条件下总体均服从正态分布，且方差相等，是否认为睡眠对记忆有显著影响（α＝0．05）？4．某公司调查了甲居民区的网民（21户）和乙居民区的网民（16户）的平均上网小时数。
对这两个独立样本得到的数据是：1X ＝16.5小时， S 1＝3.7小时；2X ＝19.5小时， S 2＝4.5小时。
要求（α＝0．10)：（1）两个居民区网民每天上网时间的方差是否相等？（2）是否认为甲居民区的网民（21户）比乙居民区的网民（16户）的平均上网小时数少。
5．某项研究对10名高血压患者进行心理治疗。
下表中给出了每人在治疗前后的血压数量，试判断这种疗效是否显著（α＝0．01)？6．一个研究小组想知道城市家庭和农村家庭每月购物次数是否不同。
假定两个总体的购物次数服从正态分布，调查员选取了城市家庭（1X ＝8.6次/月， σ1＝2.3次/月，n 1＝50）和农村家庭（2X ＝7.4次/月，σ2＝2.8次/月，n 2＝50）的独立样本。
试求城市家庭每月购物次数和农村家庭每月购物次数之差的置信区间（α＝0.05）。
试问此项培训是否有效？（α=0.05）8．在第1题中，试求两个总体均值之差的范围（α＝0．05）。
9．在第3题中，试求μ1―μ2的95%的置信区间。
10．在第4题中，试求μ1―μ2的95%的置信区间。
11．在第5题中，试求μd 的95%的置信区间。
12．在第6题中，试以95%的置信水平检验城市家庭是否显著地多于农村家庭每月购物次数？13．在第7题中，试求μd 的95%的置信区间。
14．为了了解居民对银行加息的看法。
对200名城市居民的抽样调查，有90人赞成；对200名农村居民年的抽样调查，有126人反对。
问城市居民和农村居民对加息赞成的比例是否存在显著差异？七、问答题1、什么是配对样本？配对的目的是什么？2、简述配对样本的一试验组与一控制组的实验设计中消除额外变量影响的基本方法。
参考答案一、填空1．独立 2．（μ1―μ2，121n σ+222n σ） 3．均值 4．一个 5．μd 6．正态 7．一半8．掷硬币9．实验刺激10．右二、单项选择1．B 2．B 3．A 4．C 5. D 6.A三、多项选择1． ABCD 2．ABDE 3．ACDE 4．ACBDE 5. CD 6. ACE四、名词解释1．独立双样本：所谓独立样本，指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。
2．配对样本：所谓配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。
3．单一试验组的试验：单一实验组实验是对同一对象在某种措施实行前后进行观察比较的一种简单实验，它只有实验组而没有控制组。
或者说，同一个组在实施实验刺激之前是实验中的“控制组”，在实施实验刺激之后就成了“实验组”。
4．一试验组与一控制组的试验：配对样本的一实验组与一控制组之假设检验，要设法把实验变量的作用和额外变量的作用区分开来，然后就像对待单一实验组实验一样，把问题转化为零假设μd ＝0的单样本检验来处理。
五、判断题1．（ √ ）2．（ × ）3．（ √ ） 4．（ √ ）5．（ √ ）6．（ √ ）7．（ √ ）8．（ √ ）9．（ × ）10．（ × ）六、计算题1．Z=0.81<1.96, 不能否定H 0：μ1―μ2＝0 2．Z= —0.5253<1.96, 不能否定H 0：μ1―μ2＝03．)(21X X -∧σ=0.6618，t=2.4176>2.048,拒绝H 0：μ1―μ2＝0 ，认为平均的睡眠组的得分较高。