统计学假设检验作业答案
梁前德《统计学》(第二版)学习指导与习题训练答案:07第七章 假设检验与方差分析 习题答案
旗开得胜1第七章 假设检验与方差分析 习题答案一、名词解释用规范性的语言解释统计学中的名词。
1. 假设检验:对总体分布或参数做出某种假设,然后再依据抽取的样本信息,对假设是否正确做出统计判断,即是否拒绝这种假设。
2. 原假设:又叫零假设或无效假设,是待检验的假设,表示为 H 0,总是含有等号。
3. 备择假设:是零假设的对立,表示为 H 1,总是含有不等号。
4. 单侧检验:备择假设符号为大于或小于时的假设检验。
5. 显著性水平:原假设为真时,拒绝原假设的概率。
6. 方差分析:是检验多个总体均值是否相等的一种统计分析方法。
二、填空题根据下面提示的内容,将适宜的名词、词组或短语填入相应的空格之中。
1. u ,nx σμ0-,标准正态; ),(),(2/2/+∞--∞nz nz σσααY2. 参数检验,非参数检验3. 弃真,存伪4. 方差旗开得胜25. 卡方, F6. 方差分析7. t ,u8. nsx 0μ-,不拒绝9. 单侧,双侧10.新产品的废品率为5% ,0.01 11.相关,总变异,组间变异,组内变异12.总变差平方和=组间变差平方和+组内变差平方和 13.连续,离散 14.总体均值 15.因子,水平 16.组间,组内 17.r-1,n-r18. 正态,独立,方差齐三、单项选择从各题给出的四个备选答案中,选择一个最佳答案,填入相应的括号中。
1.B 2.B 3. B 4.A 5.C 6.B 7.C 8.A 9.D 10.A 11.D 12.C四、多项选择从各题给出的四个备选答案中,选择一个或多个正确的答案,填入相应的括号中。
1.AC 2.A 3.B 4.BD 5. AD五、判断改错对下列命题进行判断,在正确命题的括号内打“√”;在错误命题的括号内打“×”,并在错误的地方下划一横线,将改正后的内容写入题下空白处。
1. 在任何情况下,假设检验中的两类错误都不可能同时降低。
( ×)样本量一定时2. 对于两样本的均值检验问题,若方差均未知,则方差分析和t检验均可使用,且两者检验结果一致。
统计学部分课后答案
思考与练习(第五章) BY 缪嘉伦 思考题1. 解释原假设与备择假设的含义,并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则。
答:原假设(null hypothesis )通常是研究者想悼念证据予以反对的假设,也称零假设,用H 0表示。
备择假设(alternative hypothesis)通常是研究者想悼念证据予以支持的假设,也称研究假设,用H l 或 H a 表示。
几种常见的原则:第一, 原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互对立。
第二, 在建立原假设时,通常是先确定备择假设,然后再确定原假设。
第三, 在假设检验中,等号“=”总是放在原假设上。
第四, 在面对某一实际问题时,由于不同的研究者有不同的研究目的,即使对同一问题也可能提出截然相反的原假设和备择假设。
第五, 假设检验的目的主要是收集证据拒绝原假设。
3.什么是显著性水平?它对于假设检验决策的意义是什么?与置信水平的区别?答:显著性水平(level of significance )是指当原假设实际上是正确时,检验统计量落在拒绝域的概率,记为α。
它是人们事先指定的犯第I 类错误概率α的最大允许值。
显著性水平α越小,犯第I 类错误的可能性自然就越小,但犯第∏类错误的可能性随之增大。
置信水平是指变量落在置信区间的可能性,记为1-α。
4.什么是P 值?P 值检验和统计量检验有什么不同?答:P 值(P value )就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
如果P 值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P 值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。
总之,P 值越小,表明结果越显著。
但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P 值的大小和实际问题来解决。
区别:从显著性水平来比较,如果选择的α值相同,所有检验结论的可靠性都一样;通过计算P 值,可测量出样本观测数据与原假设的值0μ的偏离程度。
人大版统计学 习题加答案第四章 假设检验
第四章 假设检验填空(5题/章),选择(5题/章),判断(5题/章),计算(3题/章) 一、填空1、在做假设检验时容易犯的两类错误是 和2、如果提出的原假设是总体参数等于某一数值,这种假设检验称为 ,若提出的原假设是总体参数大于或小于某一数值,这种假设检验称为3、假设检验有两类错误,分别是 也叫第一类错误,它是指原假设H0是 的,却由于样本缘故做出了 H0的错误;和 叫第二类错误,它是指原假设H0是 的, 却由于样本缘故做出 H0的错误。
4、在统计假设检验中,控制犯第一类错误的概率不超过某个规定值α,则α称为 。
5、 假设检验的统计思想是小概率事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的,该原理称为 。
6、从一批零件中抽取100个测其直径,测得平均直径为5.2cm ,标准差为1.6cm ,想知道这批零件的直径是否服从标准直径5cm ,在显著性水平α下,否定域为7、有一批电子零件,质量检查员必须判断是否合格,假设此电子零件的使用时间大于或等于1000,则为合格,小于1000小时,则为不合格,那么可以提出的假设为 。
(用H 0,H 1表示)8、一般在样本的容量被确定后,犯第一类错误的概率为α,犯第二类错误的概率为β,若减少α,则β9、某厂家想要调查职工的工作效率,用方差衡量工作效率差异,工厂预计的工作效率为至少制作零件20个/小时,随机抽样30位职工进行调查,得到样本方差为5,试在显著水平为0.05的要求下,问该工厂的职工的工作效率 (有,没有)达到该标准。
KEY: 1、弃真错误,纳伪错误 2、双边检验,单边检验3、拒真错误,真实的,拒绝,取伪错误,不真实的,接受4、显著性水平5、小概率事件6、1.25>21α-z7、H 0:t≥1000 H 1:t <1000 8、增大 9、有二、 选择1、假设检验中,犯了原假设H 0实际是不真实的,却由于样本的缘故而做出的接受H 0的错误,此类错误是( )A 、α类错误B 、第一类错误C 、取伪错误D 、弃真错误 2、一种零件的标准长度5cm ,要检验某天生产的零件是否符合标准要求,建立的原假设和备选假设就为( )A 、0:5H μ=,1:5H μ≠B 、0:5H μ≠,1:5H μ>C 、0:5H μ≤,1:5H μ>D 、0:5H μ≥,1:5H μ< 3、一个95%的置信区间是指( ) A 、总体参数有95%的概率落在这一区间内 B 、总体参数有5%的概率未落在这一区间内C 、在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间包含该总体参数D 、在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间不包含该总体参数4、假设检验中,如果增大样本容量,则犯两类错误的概率( ) A 、都增大 B 、都减小 C 、都不变 D 、一个增大一个减小5、一家汽车生产企业在广告中宣称“该公司的汽车可以保证在2年或24000公里内无事故”,但该汽车的一个经销商认为保证“2年”这一项是不必要的,因为汽车车主在2年内行驶的平均里程超过24000公里。
管理统计学习题参考答案第八章
第八章1. 解:(1)假设检验的基本思想是,样本平均数与总体平均数出现差异不外乎两种可能:一是改革后的总体平均长度不变,但由于抽样的随机性使样本平均数与总体平均数之间存在抽样误差;二是由于工艺条件的变化,使总体平均数发生了显著的变化。
因此,可以这样推断:如果样本平均数与总体平均数之间的差异不大,未超出抽样误差范围,则认为总体平均数不变;反之,如果样本平均数与总体平均数之间的差异超出了抽样误差范围,则认为总体平均数发生了显著的变化。
根据样本平均数的抽样分布定理,有x Z σx μ±=或Z /σμx x ≤-。
当0=Z 时,表明样本均值等于总体均值,即μx =;当Z 很大时,表明样本均值离总体均值很远,即∆很大。
后一种情况是小概率事件。
在正常情况下,小概率事件是不会发生的,那么在一次抽样中小概率事件居然发生了,我们就有理由认为样本均值是不正常的,它与原总体相比,性质已经发生变化,应该拒绝接受原假设。
(2)假设检验的一般步骤包括:① 提出原假设和备择假设;对每个假设检验问题,一般可同时提出两个相反的假设:原假设和备择假设。
原假设又称零假设,是正待检验的假设,记为H 0;备择假设是拒绝原假设后可供选择的假设,记为H 1。
原假设和备择假设是相互对立的,检验结果二者必取其一。
接受H 0,则必须拒绝H 1;反之,拒绝H 0则必须接受H 1。
② 选择适当的统计量,并确定其分布形式;不同的假设检验问题需要选择不同的统计量作为检验统计量。
在例中,我们所用的统计量是Z ,在H 0为真时,N Z ~(0,1)。
③选择显著性水平α,确定临界值;显著性水平表示H 0为真时拒绝H 0的概率,即拒绝原假设所冒的风险,用α表示。
假设检验就是应用了小概率事件实际不发生的原理。
这里的小概率就是指α。
但是要小到什么程度才算小概率? 对此并没有统一的标准。
通常取α=0.1,0.05,0.01。
给定了显著性水平α,就可由有关的概率分布表查得临界值,从而确定H 0的接受区域和拒绝区域。
统计学第五版第八章课后习题答案
决策: ∵Z值落入接受域, ∴在α=0.05的显著水平上接受 H 0 。
结论:有证据表明现在生产的铁水平均含碳量与以前没有显著差 异,可以认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55。
8.2 一种元件,要求其使用寿命不得低于700小时。现从一批这种 元件中随机抽取36件,测得其平均寿命为680小时。已知该元件寿 命服从正态分布,σ=60小时,试在显著性水平0.05下确定这批元 件是否合格。
甲法:31 34 29 32 35 38 34 30 29 32 31 26 乙法:26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 两总体为正态总体,且方差相同。问两种方法的装配时 间有无显著差别(α =0.05)? 解: 正态总体,小样本,σ²未知但相同,独立样本t检验 H 0 : 甲 -乙 = 0 H1 : 甲 - 乙 ≠ 0
由Excel制表得:
由图可知:
已知:α = 0.05,n1 = n2=12 2 2 x甲 =31.75 x乙 =28.67 S甲=10.20 S乙 =6.06 t=1.72 t∈(-1.72,1.72)接受,否则拒绝。 t=(31.75-28.67)/(8.08* 0.41)=0.93 0.93∈(-1.72,1.72) 决策:在α = 0.05的水平上接受H 0 。 结论: 两种方法的装配时间无显著不同。
σ²≤100 H 1 : σ²>100 α= 0.05,n=9,自由度= 9 - 1 = 8, S² =215.75, x =63 采用χ²检验 临界值(s): χ² =15.5 )S 2 (9 - 1) * 215.75 2 (n - 1 17.26 15.5 检验统计量: 2 100 决策:在 a = 0.05的水平上拒绝 H 0 结论: σ²>100
统计学:假设检验习题与答案
一、单选题1、在假设检验中,我们认为()。
A.原假设是不容置疑的B.拒绝域总是位于检验统计量分布的两边C.小概率事件在一次抽样中实际上不会发生D.检验统计量落入拒绝域是不可能的正确答案:C2、在假设检验中,显著性水平确定后()。
A.双边检验的拒绝域小于单边检验的拒绝域B.双边检验的拒绝域大于单边检验的拒绝域C.双边检验的拒绝域与单边检验的拒绝域不可简单直接对比D.双边检验的拒绝域等于单边检验的拒绝域正确答案:C3、单个正态总体均值的检验时若总体方差已知,()。
A.设计的检验统计量服从卡方分布B.设计的检验统计量服从F分布C.设计的检验统计量服从标准正态分布D.设计的检验统计量服从t分布正确答案:C4、总体成数的假设检验()。
A.设计的检验统计量服从标准正态分布B.设计的检验统计量服从卡方分布C.设计的检验统计量近似服从卡方分布D.设计的检验统计量近似服从标准正态分布正确答案:D5、两个正态总体均值之差的检验中,如果两个总体方差未知但相等,检验统计量t的自由度是()。
A.两样本容量之和B.两样本容量之和减2C.两样本容量之积D.两样本容量之和减1正确答案:B6、假设检验是检验()的假设值是否成立。
A.总体均值B.总体指标C.样本方差D.样本指标正确答案:B7、在大样本条件下,样本成数的抽样分布近似为()。
A.均匀分布B.卡方分布C.二项分布D.正态分布正确答案:D8、下列关于假设检验的说法,不正确的是()。
A.作出“拒绝原假设”决策时可能会犯第一类错误B.作出“不能拒绝原假设”决策时意味着原假设正确C.作出“不能拒绝原假设”决策时可能会犯第二类错误D.作出“接受原假设”决策时意味着没有充分的理由认为原假设是错误的正确答案:B9、将由显著性水平所规定的拒绝域平分为两部分,置于概率分布的两,每边占显著性水平的二分之一,这是()。
A.右侧检验B.单侧检验C.左侧检验D.双侧检验正确答案:D10、如果使用者偏重于担心出现纳伪错误而造成的损失,则应把显著性水平定得()。
(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。
统计学假设检验习题
一、单选1、如果检验的假设为0010:,:H H μμμμ≥<,则拒绝域为( )A 、 z z α>B 、z z α<-C 、A 或BD 、/2z z α<-二、多选1.下列关于假设检验的陈述正确的是( )。
A 、假设检验实质上是对原假设进行检验B 、假设检验实质上是对备选假设进行检验C 、当拒绝原假设时,只能认为肯定它的根据尚不充分,而不是认为它绝对错误D 、假设检验并不是根据样本结果简单地或直接地判断原假设和备选假设哪一个更有可能正确E 、当接受原假设时,只能认为否定它的根据尚不充分,而不是认为它绝对正确2、在假设检验中, α与β的关系是( )。
A 、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会减少βB 、α和β不可能同时减少C 、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会增大βD 、只能控制α不能控制βE 、增加样本容量可以同时减少α和β3、设总体为正态总体,总体方差未知,在小样本条件下,对总体均值进行如下的假设检验:01000:);(:μμμμμ≠=H H 为一已知数,1.0=α,则下列说法正确的有 ( )。
A 、),(1.0Z --∞和),(1.0+∞Z 为原假设的拒绝区域B 、),(05.0Z --∞和),(05.0+∞Z 为原假设的拒绝区域C 、),(1.0t --∞和),(1.0+∞t 为原假设的拒绝区域D 、),(05.0t --∞和),(05.0+∞t 为原假设的拒绝区域E 、若检验统计量的绝对值越大,则原假设越容易被拒绝4.某一批原材料的质量实际上是不符合生产标准,检验部门抽取1%的原材料检验,得出结论是该批原材料的质量符合生产标准,说明( ).A 、检验部门犯了第一类错误B 、检验部门犯了第二类错误C 、犯这种错误的概率是αD 、犯这种错误的概率是βE 、犯这种错误的原因是检验部门没有遵循随机原则三、判断1.假设检验是一种科学的统计决策方法,因此使用它不会犯错误.( )四、简答1.简述参数估计和假设检验的联系和区别.五、计算1、从某批食品中随机抽取12袋,测定其蛋白质的含量(%),测定结果如下:24,26,27,23,20,28,23,24,27,25,26,23假定该食品每袋蛋白质的含量X 服从正态分布),(2σμN ,包装袋上表明蛋白质的含量为26%。
统计学第六章 假设检验课后答案
第六章假设检验一、单项选择题二、多项选择题三、判断题四、填空题1、原假设(零假设)备择假设(对立假设)2、双侧检验Z Z =xn︱Z︱<︱︱(或1-α)23、左单侧检验Z <-(或α)4、右单侧检验Z Z =xnZ >(或α)5、t t =︱t︱>︱︱(或α)sx2n6、弃真错误(或第一类错误)存伪错误(或第二类错误)7、越大越小8、临界值五、简答题(略)六、计算题1、已知:σx = 12 n = 400 x= 21 建立假设H0:X≤20H1:X>20右单侧检验,当α= 0.05时,Z0.05 = 1.645 构造统计量ZxZ =1.667>Z0.05 = 1.645,所以拒绝原假设,说明总体平均数会超过20。
2、已知:P0 = 2% n = 500 p = 建立假设H0:P ≥ 2%H1:P <2%左单侧检验,当α= 0.05时,Z0.05 = -1.645 构造统计量Z-1.597∣Z∣=1.597<∣Z0.05∣= 1.645,所以接受原假设,说明该产品不合格率没有明显降低。
3、已知:σx = 2.5 cm n = 100 X0 =12 cm x= 11.3 cm 建立假设H0:X≥12H1:X<12左单侧检验,当α= 0.01时,Z0.01 = -2.33 构造统计量Zx-2.8 2.5 ∣Z∣= 2.8>∣Z0.01∣= 2.33,所以拒绝原假设,说明所伐木头违反规定。
4、已知:P0 = 40% n = 60 p = 建立假设H0:P ≥ 40%H1:P <40% 21= 35% 60左单侧检验,当α= 0.05时,Z0.05 = -1.645 构造统计量Z-0.791∣Z∣= 0.791<∣Z0.05∣= 1.645,所以接受原假设,说明学生的近视率没有明显降低。
5、已知:X0 =5600 kg/cm2 σx = 280 kg/cm2 n = 100 x= 5570 kg/cm2 建立假设H0:X= 5600 H1:X≠5600双侧检验,当α= 0.05时,∣Z0.025∣= 1.96 构造统计量Z∣Z∣∣Z∣=1.07<∣Z0.025∣= 1.96,所以接受原假设,说明这批车轴符合要求。
医学统计学课后案例分析答案:第5章 假设检验
第5章 假设检验案例辨析及参考答案案例5-1 为了比较一种新药与常规药治疗高血压的疗效,以血压下降值为疗效指标,有人作了单组设计定量资料均数比较的t 检验,随机抽取25名患者服用了新药,以常规药的疗效均值为0μ,进行t 检验,无效假设是0μμ=,对立假设是0μμ≠,检验水平α=1%。
结果t 值很大,拒绝了无效假设。
“拒绝了无效假设”意味着什么?下面的说法你认为对吗?(1)你绝对否定了总体均数相等的无效假设。
(2)你得到了无效假设为真的概率是1%。
(3)你绝对证明了总体均数不等的备择假设。
(4)你能够推论备择假设为真的概率是99%。
(5)如果你决定拒绝无效假设,你知道你将犯错误的概率是1%。
(6)你得到了一个可靠的发现,假定重复这个实验许多次,你将有99%的机会得到具有统计学意义的结果。
提示:就类似的问题,Haller 和Kruss (2002)在德国的6个心理系问了30位统计学老师、44位统计学学生和39位心理学家。
结果所有的统计学学生、35位心理学家和24位统计学老师认为其中至少有一条是正确的;10位统计学老师、13位心理学家和26位统计学学生认为第4题是正确的。
(见Statistical Science, 2005, 20(3):223-230.) 案例辨析 6个选择均不正确。
(1)可能犯Ⅰ类错误。
(2)α=1%是表示在无效假设成立的条件下,犯Ⅰ类错误的概率。
(3)可能犯Ⅰ类错误。
(4)α=1%是表示在无效假设成立的条件下,犯Ⅰ类错误的概率,而不是推论备择假设为真的概率是99%。
(5)在无效假设成立的条件下,就该例拒绝无效假设犯错误的概率是P 。
(6)在无效假设成立的条件下,还可能犯错误,并不是完全“可靠”的发现;1-α=99%是指无效假设成立的条件下不犯错误的概率是99%。
正确做法“拒绝了无效假设”意味着在无效假设成立的条件下,推断犯错误的概率为P。
案例5-2 某工厂生产的某医疗器械的合格率多年来一直是80.0%。
统计学第五版第八章课后习题答案王永
n1 n2 11000
合并比例 x1 x 2 293 p 0.0133 n1 n2 22000
p1=0.95%, p2=1.72% 临界值(s):
Z =) ( 1 2 ) 1 1) P (1 P ) n n 2 1
解:已知μ =250,σ =30,N=25, x =270,α =0.05 右侧检验 ∵小样本,σ 已知 ∴采用Z统计量 Z ∵α =0.05,∴ =1.645 H 0 :μ ≤250 H1 :μ >250 计算统计量:
x / n
Z
=(270-250)/(30/5)=3.33
结论: Z统计量落入拒绝域,在α=0.05的显著性水平上,拒绝 H 0 ,接 受 H1 。
决策:有证据表明,这种化肥可以使小麦明显增产。
8.4 糖厂用自动打包机打包,每包标准重量是100千克。每天开工后需要检验 一次打包机工作是否正常。某日开工后测得9包重量(单位:千克)如下: 99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,99.5,102.1,100.5 已知包重服从正态分布,试检验该日打包机工作是否正常 (α=0.05) 。
甲法: 31 34 29 32 35 38 34 30 29 32 31 26 乙法: 26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 两总体为正态总体,且方差相同。问两种方法的装配时 间有无显著差别(α =0.05)? 解: 正态总体,小样本,σ²未知但相同,独立样本t检验 0 : 甲 - = 0 H 乙 甲 H1 : - 乙≠ 0
2 2
5 1.96
nB
决策:在α = 0.05的水平上拒绝 H 0 。 结论:可以认为A、B两厂生产的材料平均抗压强度不相同。
统计学习题区间估计与假设检验
统计学习题区间估计与假设检验第五章一、单项选择题抽样与参数估计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。
应用统计学——假设检验书面作业和答案
假设检验作业1. 一种罐装饮料采用自动生产线生产,每罐的容量是255ml (总体的均值 ),标准差为5ml (总体的标准差)。
为检验每罐容量是否符合要求,质检人员在某天生产的饮料中随机抽取了40罐进行检验,测得每罐平均容量为255.8ml (样本的均值)。
取显著性水平=0.05 ,检验该天生产的饮料容量是否符合标准要求? 解:正态,总体方差已经,大样本,Z 检验统计量,双侧检验 96.105.040/52558.255)1,0(~n /2552552010==-=-=≠=αασμμμZ N X Z H H :: 若计算的Z 值在(-1.96,1.96)之间,不能拒绝原假设,认为符合标准;反之,拒绝原假设,即产品不符合标准。
2. 某一小麦品种的平均产量为5200kg/hm2 。
一家研究机构对小麦品种进行了改良以期提高产量。
为检验改良后的新品种产量是否有显著提高,随机抽取了36个地块进行试种,得到的样本平均产量为5275kg/hm2,标准差为120/hm2 。
试检验改良后的新品种产量是否有显著提高? (a=0.05)解:不知是否正态总体,总体标准差未知,但因是大样本,可用Z 分布检验统计量,右侧检验(注意临界值或拒绝域的确定,用图形表示更清楚)645.105.036/12052005275)1,0(~n /52005200010==-=-=≤ααμμμZ N s X Z H H ::计算出的Z 值,若Z 值大于1.645则拒绝原假设;反之,不能拒绝原假设。
3. 一种以休闲和娱乐为主题的杂志,声称其读者群中有80%为女性。
为验证这一说法是否属实,某研究部门抽取了由200人组成的一个随机样本,发现有146个女性经常阅读该杂志。
分别取显著性水平 a=0.05和a=0.01 ,检验该杂志读者群中女性的比率是否为80%?注意:(1)有些书,用大写的π表示总体比例。
(2) 不同的显著性水平,可能得出不同的结论。
统计学 第五章 假设检验习题五
第五章 假设检验一、单项选择题1、假设检验是检验( )的假设是否成立:A 、样本指标B 、总体指标C 、样本容量D 、总体单位数 2、第二类错误是指总体的:A 、真实状况B 、真实状况检验为非真实状况C 、非真实状况D 、非真实状况检验为真实状况 3、假设检验中的临界区域是:A 、接受域B 、拒绝域C 、置信区域D 、检验域 4、在显著性水平α下,经过检验而原假设0H 没有被拒绝:A 、原假设0H 一定是正确的B 、备选假设1H 一定是错误的C 、0H 是正确的可能性为α-1D 、原假设0H 可能是正确的 5、经过显著性检验,原假设0H 被拒绝了,则:A 、原假设0H 一定是错误的B 、备选假设1H 一定是正确的C 、0H 是正确的可能性为αD 、原假设0H 可能是正确的 6、在假设检验中,一般情况下,( )错误。
A 、只犯第1类错误B 、只犯第2类错误C 、不犯第1、2类错误D 、可能犯第1、2类错误 7、双侧检验的原假设通常是:A 、0H :0X X =B 、0H :0X X ≥C 、0H :0X X ≤D 、0H :0X X ≠ 8、下列说法正确的是:A 、若备选假设是正确的,作出的决策是拒绝备选假设,则犯了弃真错误B 、若备选假设是错误的,作出的决策是接受备选假设,则犯了纳伪错误C 、若原假设是正确的,作出的决策是接受备选假设,则犯了弃真错误D 、若原假设是错误的,作出的决策是接受备选假设,则犯了纳伪错误 9、假设检验时,若增大样本容量,则犯两类错误的可能性:A 、都增大B 、都缩小C 、都不变D 、一个增大,一个缩小 10、若总体为非正态分布,则在( )情况下,也可选用z 统计量: A 、样本容量大于或等于30 B 、样本容量小于30 C 、任意的样本容量 D 、总体单位数很大 11、在假设检验中,显著性水平α表示:A 、{}α=假接受00/H H P B 、{}α=真拒绝00/H H P C 、{}α=真接受00/H H P D 、{}α=假拒绝00/H H P 12、在一项假设中,显著性水平05.0=α,下面表述正确的是:A 、接受0H 的可靠性为95%B 、接受1H 的可靠性为95%C 、0H 为假被接受的概率为5%D 、1H 为真时被拒绝的概率为5% 13、下列结论中,不正确的是:A 、假设检验的依据是小概率原理B 、若{}α=真拒绝00/H H P ,则α为犯第1类错误的概率 C 、α小则β也小 D 、尽量增大样本容量可以减小αβ 14、设X ~()2,σX N ,且2σ已知,从中抽取一样本,检验假设0H :0X X =采用z 检验法,则其拒绝域与( )有关。
医学统计学假设检验
I类错误 (α)
推断正确
推断正确
II类错误 (β)
10
五、双侧检验与单侧检验 1. 同一组数据,采用单侧与双侧检验,可能导致不同的结论。 如下图
2.对于一个实际问题,究竟应采用双侧还是单侧检验,需要 根据问题本身的专业意义来确定,并且应在设计阶段就事 先确定。
11
样本均数的假设检验
一、一个样本均数的假设检验 设有两个正态总体N(μ0,σ2) 、N(μ,σ2) ,其总
的心率相同。 H1:μ≠μ0 即假设常年参加锻炼的中ห้องสมุดไป่ตู้男生与一般中学男
生的心率不同。 确定检验水准α=0.05。
2).选择统计量并计算其值:
uX0 6574 16.67 n 5.4 100
3).根据检验统计量的性质,选择适当的统计表,查出相应的 界值 u0.05/2 1.96。现经计算所得的
u16.671.96
,
2 2
已知时,用u (z)检验,其统计量为
: u X1 X2
X1X2
其中:
X1X2
12 22
n1 n2
15
2.总体方差
2 1
,
2 2
未知时,分大、小样本两种情况。
1)对于大样本,用u (z)检验,其统计量为:
其中:
u X1 X2 S X1X2
S X1X2
S12 S22 n1 n2
26
t X0 n1
Sn
例1 例2
13
二、两个样本均数的假设检验
设有两个正态总体 ,已知两个样本均数和样 本标准差
N
(
1
,
2 1
)
μ1未知
从中抽取一个 含量为n1的样本
统计学课后答案
第四章 抽样分布与参数估计3.某地区粮食播种面积5000亩,按不重复抽样方法随机抽取了100亩进行实测,调查结果,平均亩产450公斤,亩产量标准差为52公斤。
试以95%的置信度估计该地区粮食平均亩产量和总产量的置信区间。
解:已知X =450公斤,n =100(大样本),n/N=1/50,11≈-Nn,不考虑抽样方式的影响,用重复抽样计算。
s =52公斤,1-α=95%,α=5%。
这时查标准正态分布表,可得临界值:96.1025.02/==z z α该地区粮食平均亩产量的置信区间是:1005296.14502⨯±=±nsz x α=[439.808,460.192] (公斤) 总产量的置信区间是:[439.808⨯5000,460.192⨯5000] (公斤) =[2199040,2300960](公斤)4.已知某种电子管使用寿命服从正态分布。
从一批电子管中随机抽取16只,检测结果,样本平均寿命为1490小时,标准差为24.77小时。
试以95%的置信度估计这批电子管的平均寿命的置信区间。
解:(1)已知X =1490小时,n =16,s =24.77小时,1-α=95%,α=5%。
这时查t 分布表,可得 2.13145)1(2/=-n t α该批电子管的平均寿命的置信区间是:1677.2413145.214902⨯±=±nst x α=[ 1476.801,1503.199](小时)因此,这批电子管的平均寿命的置信区间在1476.801小时与1503.199小时之间。
6.采用简单随机重复抽样的方法,从2 000件产品中抽查200件,其中合格品190件。
要求:(1)计算合格品率及其抽样平均误差。
(2)以95.45%的置信度,对合格品率和合格品数量进行区间估计。
(3)如果极限误差为2.31%,则其置信度是多少? 解:(1)合格品率:P=190/200⨯100%=95% 抽样平均误差:np p p )1()(-=σ=0.015(2)%3%95%100015.02%95)(22/02275.02/±=⨯⨯±=±==p Z P Z Z σαα]19601840[]2000%982000%92[(%]98%92[,,的置信区为:件合格品数量,:合格品率的置信区间为=⨯⨯)(3)%64.87)(8764.01,54.1%31.2%100015.0%31.2)(2/2/2/==-==⨯⨯==∆z F Z Z p Z ασααα查表得7.从某企业工人中随机抽选部分进行调查,所得工资分布数列如下:试求:(1)以95.45%的置信度估计该企业工人平均工资的置信区间,以及该企业工人中工资不少于800元的工人所占比重的置信区间;(2)如果要求估计平均工资的允许误差范围不超过30元,估计工资不少于800元的工人所占比重的允许误差范围不超过10%,置信度仍为95.45%,试问至少应抽多少工人? 解(1)通过EXCEL 计算可得: X =816元,n =50人,s =113.77元。
统计学习题及答案
统计学习题及答案第五章假设检验一、填空题:1. 就是事先对总体参数作出一个假设,然后利用样本信息判断该假设是否合理。
2.原假设和备择假设的关系是。
3.假设检验最常用的有三种情况:双侧检验、和。
4. 当总体方差已知,正态总体时,样本均值服从正态分布,选择的统计量为统计量。
5. 左侧检验的拒绝区域位于统计量分布的,右侧检验的拒绝区域位于统计量分布的。
6(假设检验中的两类错误是和。
二、单项选择题:1. 在假设检验中,原假设H,备择假设H,则称( )为犯第一类错误 01A、H为真,接受HB、H为真,拒绝H 0000C、H不真,接受HD、H不真,拒绝H 01002. 按设计标准,某自动食品包装及所包装食品的平均每袋中量应为500克。
若要检验该机实际运行状况是否符合设计标准,应该采用( )。
A、左侧检验B、右侧检验C、双侧检验D、左侧检验或右侧检验3. 当样本统计量的观察值未落入原假设的拒绝域时,表示( )。
A、可以放心地接受原假设B、没有充足的理由否定与原假设C、没有充足的理由否定备择假设D、备择假设是错误的4(进行假设检验时,在其它条件不变的情况下,增加样本量,检验结论犯两类错误的概率会( )。
A、都减少B、都增大C、都不变D、一个增大一个减小三、多项选择题:1. 关于原假设的建立,下列叙述中正确的有( )。
A、若不希望否定某一命题,就将此命题作为原假设B、尽量使后果严重的错误成为第二类错误C、质量检验中若对产品质量一直很放心,原假设为“产品合格(达标)”D、若想利用样本作为对某一命题强有力的支持,应将此命题的对立命题作为原假设E、可以随时根据检验结果改换原假设,以期达到决策者希望的结论2. 在假设检验中,α与β的关系是( )。
A、α和β绝对不可能同时减少B、只能控制α,不能控制βC、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会减少βD、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会增大βE、增大样本容量可以同时减少α和β四、计算题:,(某种感冒冲剂的生产线规定每包重量为,,克,超重或过轻都是严重的问题。
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假设检验作业答案
一、单项选择题
1.在假设检验中,第一类错误是指(A )
A.当原假设正确时拒绝原假设
B.当原假设错误时拒绝原假设
C.当备择假设正确时拒绝备择假设
D.当备择假设不正确时拒绝备择假设
2.对于给定的显著性水平α,根据P 值拒绝原假设的准则是(B )
A.P=α
B.P<α
C.P>α
D.P=α=0
3.在大样本情况下,当总体方差已知时,检验总体均值所使用的统计量是(B )A.0/x z n µσ−=B.
x z =C.
x t =D.
x z =
4.检验一个正态总体的方差时所使用的分布是(D )
A.正态分布
B.t 分布
C.F 分布
D.2
χ分布二、简答题
简述:假设检验依据的基本原理是什么?
三、计算题
1.已知某炼铁厂的产品含碳量服从正态分布N(4.55,0.108),现在测定了9炉铁水,其平均含碳量为4.484。
如果估计方差没有变化,可否认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55(α=0.05)。
解:正态分布总体,方差已知,因此用Z 检验。
α=0.05时,临界值为±1.96
01: 4.55, : 4.55
H H µµ=≠0.602
x z ===−1.96 1.96
z −<<所以不拒绝原假设。
结论:样本提供的信息不足以推翻“铁水平均含碳量为4.55”的说法。
2.某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤,其标准差为30公斤。
现用一种化肥进行试验,从35个小区抽样结果,平均产量为270公斤。
问这种化肥是否使小麦明显增产?(α=0.05)
解:大样本,方差已知,用Z 检验。
0.05 1.645
z =01:250, :250
H H µµ≤>
0.053.94x z z ===>所以拒绝原假设。
结论:这种化肥使小麦明显增产
3.某种大量生产的袋装食品,按规定不得少于250克。
今从一批该食品中任意抽取50袋,发现有6袋低于250克。
若规定不符合标准的比例超过5%就不得出厂。
问该批食品能否出厂?(α=0.05)
解:大样本的总体比例检验,用Z 检验。
0.05 1.645
z =01:5%, :5%
H H ππ≤>
0.0560.05 2.27z z −===>所以拒绝原假设。
结论:该批食品不能出厂。
4.为了控制贷款规模,某商业银行有个内部要求,平均每项贷款数额不能超过60万元。
随着经济的发展,贷款规模有增大的趋势。
银行经理想了解在同样项目条件下,贷款的平均规模是否明显地超过60万元。
一个n=144的随机样本被抽出,测得平均值为68.1万元,标准差为45万元。
在α=0.01的显著性水平下,对贷款平均规模进行检验。
解:大样本的总体均值检验,用Z 检验。
0.01 2.33
z =01:60, :60
H H µµ≤
>0.012.16x z z ===<所以不拒绝原假设。
结论:样本提供的信息不足以推翻“贷款平均规模不超过60万元”的说法。
5.某工厂制造螺栓,规定螺栓口径为7.0cm ,方差为0.03cm 。
今从一批螺栓中抽取80个测量其口径,得平均值为
6.97cm ,方差为0.0375cm 。
假定螺栓口径为正态分布,问这批螺栓是否达到规定的要求?(α=0.05)
解:总体正态分布,大样本。
分别用2
χ检验和Z 检验对方差和均值进行检验。
(1)2201:0.03, :0.03H H σσ≤>22
20(1)790.037598.750.03n s χσ−×===()20.0579100.75χ=,
2100.75
χ<所以不拒绝原假设。
(2)α=0.05时,Z 检验临界值为±1.96
01:7.0, :7.0
H H µµ=≠ 1.549
x z ===−1.96 1.96
z −<<所以不拒绝原假设。
结论:这批螺栓口径的均值和方差均达到了规定的要求。