[学习]概率论与数理统计浙大四版第七章第七章3讲
概率论与数理统计课后习题答案浙江大学第四版完整版.pdf
完全版概率论与数理统计课后习题答案第四版盛骤(浙江大学)浙大第四版(高等教育出版社)第一章概率论的基本概念1.[一]写出下列随机试验的样本空间(1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(充以百分制记分)([一]1)nn n n o S1001, ,n 表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
([一]2)S={10,11,12,………,n ,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。
([一](3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二]设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。
(1)A 发生,B 与C 不发生。
表示为:C B A 或A -(AB+AC )或A -(B ∪C )(2)A ,B 都发生,而C 不发生。
表示为:C AB 或AB -ABC 或AB -C(3)A ,B ,C 中至少有一个发生表示为:A+B+C(4)A ,B ,C 都发生,表示为:ABC(5)A ,B ,C 都不发生,表示为:C B A 或S -(A+B+C)或CB A(6)A ,B ,C 中不多于一个发生,即A ,B ,C 中至少有两个同时不发生相当于C A C B B A ,,中至少有一个发生。
故表示为:C A C B B A 。
(7)A ,B ,C 中不多于二个发生。
相当于:C B A ,,中至少有一个发生。
故表示为:ABCC B A 或(8)A ,B ,C 中至少有二个发生。
相当于:AB ,BC ,AC 中至少有一个发生。
故表示为:AB +BC +AC6.[三]设A ,B 是两事件且P (A )=0.6,P (B )=0.7.问(1)在什么条件下P (AB )取到最大值,最大值是多少?(2)在什么条件下P (AB )取到最小值,最小值是多少?解:由P (A )=0.6,P (B )=0.7即知AB ≠φ,(否则AB =φ依互斥事件加法定理,P (A ∪B )=P (A )+P (B )=0.6+0.7=1.3>1与P (A ∪B )≤1矛盾).从而由加法定理得P (AB )=P (A )+P (B )-P (A ∪B )(*)(1)从0≤P (AB )≤P (A )知,当AB =A ,即A ∩B 时P (AB )取到最大值,最大值为P (AB )=P (A )=0.6,(2)从(*)式知,当A ∪B=S 时,P (AB )取最小值,最小值为P (AB )=0.6+0.7-1=0.3。
概率论和数理统计浙江大学第四版-课后习题答案解析[完全版]
概率论与数理统计习题答案 第四版 盛骤 (浙江大学)浙大第四版(高等教育出版社) 第一章 概率论的基本概念1.[一] 写出下列随机试验的样本空间(1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(充以百分制记分)([一] 1)⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn o S 1001, ,n 表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
([一] 2)S={10,11,12,………,n ,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。
([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。
(1)A 发生,B 与C 不发生。
表示为:C B A 或A - (AB+AC )或A - (B ∪C )(2)A ,B 都发生,而C 不发生。
表示为:C AB 或AB -ABC 或AB -C(3)A ,B ,C 中至少有一个发生表示为:A+B+C(4)A ,B ,C 都发生, 表示为:ABC(5)A ,B ,C 都不发生,表示为:C B A 或S - (A+B+C)或C B A ⋃⋃(6)A ,B ,C 中不多于一个发生,即A ,B ,C 中至少有两个同时不发生 相当于C A C B B A ,,中至少有一个发生。
故 表示为:C A C B B A ++。
(7)A ,B ,C 中不多于二个发生。
相当于:C B A ,,中至少有一个发生。
故 表示为:ABC C B A 或++ (8)A ,B ,C 中至少有二个发生。
相当于:AB ,BC ,AC 中至少有一个发生。
概率论与数理统计浙江大学第四版课后习题答案
法一:用组合做 在10只中任取两只来组合,每一个组合看作一个根本结果,每种取法等可能。
法二:用排列做 在10只中任取两个来排列,每一个排列看作一个根本结果,每个排列等可能。
法三:用事件的运算与概率计算法那么来作。
记A1,A2分别表第一、二次取得正品。
〔2〕二只都是次品〔记为事件B〕
〔4〕对某工厂出厂的产品进展检查,合格的盖上“正品〞,不合格的盖上“次品〞,如连续查出二个次品就停顿检查,或检查4个产品就停顿检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1〞,查出次品记为“0〞,连续出现两个“0〞就停顿检查,或查满4次才停顿检查。〔[一](3)〕
S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}
对E:铆法有 种,每种装法等可能
对A:三个次钉必须铆在一个部件上。这种铆法有〔 〕×10种
法二:用古典概率作
把试验E看作是在50个钉中任选30个钉排成一列,顺次钉下去,直到把部件铆完。〔铆钉要计先后次序〕
对E:铆法有 种,每种铆法等可能
对A:三支次钉必须铆在“1,2,3〞位置上或“4,5,6〞位置上,…或“28,29,30〞位置上。这种铆法有 种
26.[二十一]男人中有5%是色盲患者,女人中有0.25%是色盲患者。今从男女人数相等的人群中随机地挑选一人,恰好是色盲患者,问此人是男性的概率是多少?
解:A1={男人},A2={女人},B={色盲},显然A1∪A2=S,A1A2=φ
由条件知
由贝叶斯公式,有
[二十二] 一学生接连参加同一课程的两次考试。第一次及格的概率为P,假设第一次及格那么第二次及格的概率也为P;假设第一次不及格那么第二次及格的概率为 〔1〕假设至少有一次及格那么他能取得某种资格,求他取得该资格的概率。〔2〕假设他第二次已经及格,求他第一次及格的概率。
浙江大学概率论与数理统计第4版复习笔记详解
浙江大学概率论与数理统计第4版复习笔记详解|才聪学习网浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)笔记和课后习题(含考研真题)详解文章来源:才聪学习网/概率论与数理统计内容简介本书是浙江大学盛骤等主编的《概率论与数理统计》(第4版)的学习辅导书,主要包括以下内容:(1)梳理知识脉络,浓缩学科精华。
本书每章的复习笔记均对该章的重难点进行了整理,并参考了国内名校名师讲授该教材的课堂笔记。
因此,本书的内容几乎浓缩了该教材的知识精华。
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本书参考大量相关辅导资料,对盛骤主编的《概率论与数理统计》(第4版)的课后思考题进行了详细的分析和解答,并对相关重要知识点进行了延伸和归纳。
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本书从历年考研真题中挑选最具代表性的部分,并对之做了详尽的解析。
所选考研真题基本涵盖了每章的考点和难点,考生可以据此了解考研真题的命题风格和难易程度,并检验自己的复习效果。
目录第1章概率论的基本概念1.1 复习笔记1.2 课后习题详解1.3 考研真题详解第2章随机变量及其分布2.1 复习笔记2.2 课后习题详解2.3 考研真题详解第3章多维随机变量及其分布3.1 复习笔记3.2 课后习题详解3.3 考研真题详解第4章随机变量的数字特征4.1 复习笔记4.2 课后习题详解4.3 考研真题详解第5章大数定律及中心极限定理5.1 复习笔记5.2 课后习题详解5.3 考研真题详解第6章样本及抽样分布6.1 复习笔记6.2 课后习题详解6.3 考研真题详解第7章参数估计7.1 复习笔记7.2 课后习题详解7.3 考研真题详解第8章假设检验8.1 复习笔记8.2 课后习题详解8.3 考研真题详解第9章方差分析及回归分析9.1 复习笔记9.2 课后习题详解9.3 考研真题详解第10章bootstrap方法10.1 复习笔记10.2 课后习题详解10.3 考研真题详解第11章在数理统计中应用Excel软件11.1 复习笔记11.2 课后习题详解11.3 考研真题详解第12章随机过程及其统计描述12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 考研真题详解第13章马尔可夫链13.1 复习笔记13.2 课后习题详解13.3 考研真题详解第14章平稳随机过程14.1 复习笔记14.2 课后习题详解14.3 考研真题详解复习笔记详解第1章概率论的基本概念1.1 复习笔记在个别试验中其结果呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象.一、随机试验1.定义试验包括各种各样的科学实验,甚至对某一事物的某一特征的观察也认为是一种试验.2.试验的特点(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.在概率论中,将具有上述三个特点的试验称为随机试验.二、样本空间、随机事件1.样本空间随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间,记为S.样本空间的元素,即E的每个结果,称为样本点.2.随机事件一般地,称试验E的样本空间S的子集为E的随机事件,简称事件.在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点出现时,称这一事件发生.特别地,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间S包含所有的样本点,它是S自身的子集:(1)在每次试验中它总是发生的,S称为必然事件.(2)空集不包含任何样本点,也是样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件.3.事件间的关系与事件的运算事件间的关系与事件的运算按照集合论中集合之间的关系和集合运算来处理.设试验E的样本空间为S,而A,B,A k(k=1,2,…)是S的子集.(1)包含关系①若,则称事件B包含事件A,即事件A发生必导致事件B发生;②若且,即A=B,则称事件A与事件B相等.(2)和事件事件A∪B={x|x∈A或x∈B)称为事件A与事件B的和事件.当且仅当A,B 中至少有一个发生时,事件A B发生.称为n个事件A1,A2,…,A n的和事件;称为可列个事件A1,A2,…的和事件.(3)积事件事件A∩B={x|x∈A且x∈B)称为事件A与事件B的积事件.当且仅当A,B 同时发生时,事件A∩B发生.A∩B也记作AB.称为n个事件A1,A2,…,A n的积事件;称为可列个事件A1,A2,…的积事件.(4)差事件事件A-B={x|x∈A且x B)称为事件A与事件B的差事件.当且仅当A发生、B不发生时事件A-B发生.(5)互斥若,则称事件A与B是互不相容的,或互斥的.即事件A与事件B不能同时发生.基本事件是两两互不相容的.(6)逆事件若A∪B=S且,则称事件A与事件B互为逆事件,又称事件A与事件B互为对立事件.对每次试验而言,事件A、B中必有一个发生,且仅有一个发生.A的对立事件记为.(7)定律设A,B,C为事件,则有:①交换律:A∪B=B∪A;A∩B=B∩A;②结合律:A∪(B∪C)=(A∪B)∪C;A∩(B∩C)=(A∩B)∩C;③分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C);A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A ∩C);④德摩根律:;.。
概率论与数理统计浙大四版 第七章 第七章3讲2
X
Snt/2(n1).
例3 有一大批糖果,现从中随机地取16袋, 称得重 量(克)如下:
505604895905305414095712
515404594395605605204996
设袋装糖果的重量服从正态分布, 试求总体均值
的置信 0.度 9的 5为 置信 . 区间
XYz/2
n112n222.
(2) 12和22均为未 , 知
只 n 1 和 n 2 都 要 ( 实 很 5 即 用 0 大 )则 , 可 上 有
12的一个1 置 的信 近度 似为 置信
XYz/2
Sn112Sn222.
(3 )12222,但 2为,未知
于是 12 的 得一个 0 .9 的 置 5 置 信信 度
x1x2Swt0.02 (2 5)81 1 02 1 0(40.9)3, 即所求置信(区 3.0间 7, 4.为 93).
f (x)
X~2(n)
2 1
2(n)
2 2 (n)
x
我们可以得到未知参数的的任何置信水
平小于1的置信区间,并且置信水平越高,
相应的置信区间平均长度越长.
也就是说,要想得到的区间估计可靠 度高,区间长度就长,估计的精度就差. 这是一对矛盾.
实用中应在保证足够可靠的前提下, 尽量使得区间的长度短一些 .
区间.
a a
a
f (u)
0.95
bu
0.95
b
u
0.95
0
b
u
我们总是希望置信区间尽可能短.
在概率密度为单峰且对称的情形,当a =-b时 求得的置信区间的长度为最短.
概率论与数理统计浙大四版 第七章 第七章3讲
参数 (这样我们才能确定一个大概率区间).
而这与总体分布有关,所以,总体分布的 形式是否已知,是怎样的类型,至关重要.
这里,我们主要讨论总体分布为正态 的情形. 若样本容量很大,即使总体分布 未知,应用中心极限定理,可得总体的近 似分布,于是也可以近似求得参数的区间 估计.
第四节
区间估计
引言
前面,我们讨论了参数点估计. 它 是用样本算得的一个值去估计未知参数. 但是,点估计值仅仅是未知参数的一个 近似值,它没有反映出这个近似值的误 差范围,使用起来把握不大. 区间估计 正好弥补了点估计的这个缺陷 .
也就是说,我们希望确定一个区间,使我
们能以比较高的可靠程度相信它包含真参
内. 这里有两个要求:
1. 要求 以很大的可能被包含在区间[ˆ1,ˆ2]
内,就是说,概率P{ˆ1ˆ2}要尽可能大.
即要求估计尽量可靠.
2. 估计的精度要尽可能的高. 如要求区间 长度 ˆ2 ˆ1 尽可能短,或能体现该要求的其 它准则.
可靠度与精度是一对矛盾, 一般是在保证可靠度的条件下
尽可能提高精度.
P {ˆ1ˆ2}1
称区间 [ˆ1,ˆ2]为 的 置信水平为1 的
置信区间.
寻找置信区间的方法,一般是从确定 误差限入手.
我们选取未知参数的某个估计量 ˆ,根
据置信水平1 ,可以找到一个正数 ,
使得 P{ˆ||}1
称 为ˆ 与之间的误差限 .
只要知道 ˆ 的概率分布,确定误差限并不难.
由不等式 |ˆ | 可以解出 :
S(T, ),且其分布为已知.
称S(T, )为枢轴量.
浙江大学概率论与数理统计第七章
点估计
一、点估计问题的提法
二、估计量的求法 三、小结
一、点估计问题的提法
设总体 X 的分布函数形式已知, 但它的一个 或多个参数为未知, 借助于总体 X 的一个样本来 估计总体未知参数的值的问题称为点估计问题. 例1
在某炸药制造厂, 一天中发生着火现象的
次数 X 是一个随机变量 , 假设它服从以 0 为参 数的泊松分布, 参数 为未知, 设有以下的样本值 , 试估计参数 .
n
(二) 取对数
n i 1
ln L( ) ln p( xi ; ) 或 ln L( ) ln f ( xi ; );
i 1
n
d ln L( ) d ln L( ) 对数似 (三) 对 求导 , 并令 0,然方程 d d ˆ. 解方程即得未知参数 的最大似然估计值
a b 2 A1 , 即 2 b a 12( A2 A1 ) .
解方程组得到a, b的矩估计量分别为
3 n 2 ( X X ) , ˆ A1 3( A2 A1 ) X a i n i 1
2
n 3 2 2 ˆ X ( X X ) . b A1 3( A2 A1 ) i n i 1
i 1 n
L( ) L( x1 , x2 ,, xn ; ) f ( xi ; ),
n
L( )称为样本的似然函数 . ˆ ) max L( x1 , x2 , , xn ; ). 若 L( x1 , x2 , , xn ;
i 1
ˆ ( x1 , x2 ,, xn ) 参数 的最大似然估计值 , ˆ ( X 1 , X 2 ,, X n ) 参数 的最大似然估计量 .
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中,比较耗时耗力,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意就将我的答案整合、转换成pdf,放在文库里的,虽然是免费的,但是窃取了我的劳动成果,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7.1 假设检验的基本概念习题1样本容量n确定后,在一个假设检验中,给定显著水平为α,设此第二类错误的概率为β,则必有(). (A)α+β=1;(B)α+β>1;(C)α+β<1;(D)α+β<2.解答:应选(D).当样本容量n确定后,α,β不能同时都很小,即α变小时,β变大;而β变小时,α变大.理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小,但α,β的大小关系不能确定,并且这两类错误不能同时发生,即α=1且β=1不会发生,故选(D).习题2设总体X∼N(μ,σ2),其中σ2已知,若要检验μ,需用统计量U=X¯-μ0σ/n.(1)若对单边检验,统计假设为H0:μ=μ0(μ0已知),H1:μ>μ0,则拒绝区间为;(2)若单边假设为H0:μ=μ0,H1:μ<μ0,则拒绝区间为(给定显著性水平为α,样本均值为X¯,样本容量为n,且可记u1-α为标准正态分布的(1-α)分位数).解答:应填(1)U>u1-α;(2)U<uα.由单侧检验及拒绝的概念即可得到.习题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H0”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”,才能得出“拒绝H0”的结论,这是有说服力的,如果“推不出矛盾”,这时只能说“目前还找不到拒绝H0的充分理由”,因此“不拒绝H0”或“接受H0”,这并没有肯定H0一定成立. 由于样本观察值是随机的,因此拒绝H0,不意味着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,而作出了拒绝H0的判断,这类决策错误称为第一类错误,又叫弃真错误,显然犯这类错误的概率为前述的小概率α:α=P(拒绝H0|H0为真);而原假设H0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,它发生的概率β为β=P(接受H0|H0不真).习题4犯第一类错误的概率α与犯第二类错误的概率β之间有何关系?解答:一般来说,当样本容量固定时,若减少犯一类错误的概率,则犯另一类错误的概率往往会增大.要它们同时减少,只有增加样本容量n.在实际问题中,总是控制犯第一类错误的概率α而使犯第二类错误的概率尽可能小.α的大小视具体实际问题而定,通常取α=0.05,0.005等值.习题5在假设检验中,如何理解指定的显著水平α?解答:我们希望所作的检验犯两类错误的概率尽可能都小,但实际上这是不可能的. 当样本容量n固定时,一般地,减少犯其中一个错误的概率就会增加犯另一个错误的概率. 因此,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α,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,其原因是不知道犯第二类错误的概率β究竟有多少,且α小,β就大,所以通常用“H0相容”,“不拒绝H0”等词语来代替“接受H0”,而“不拒绝H0”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了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.习题7假设检验的基本步骤有哪些?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H1.(2)根据检验对象,构造检验统计量T(X1,X2,⋯,Xn),使当H0为真时,T有确定的分布.(3)由给定的显著水平α,查统计量T所服从的分布表,定出临界值λ,使P(∣T∣>λ)=α,或P(T>λ1)=P(T<λ2)=α/2,从而求出H0的拒绝域:∣T∣>λ或T>λ1,T<λ2.(4)由样本观察值计算统计量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t∈拒绝域量时,则拒绝H0,否则,不拒绝H0,即认为在显著水平α下,H0与实际情况差异不显著.习题8假设检验与区间估计有何异同?解答:假设检验与区间估计的提法虽不同,但解决问题的途径是相通的. 参数θ的置信水平为1-α的置信区间对应于双边假设检验在显著性水平α下的接受域;参数θ的置信水平为1-α的单侧置信区对应于单边假设检验在显著性水平α下的接受域.在总体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题. 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”(或范围),前者是定性的,后者是定量的.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,其装包的质量在正常情况下服从正态分布N(100,1.52)(单位:kg).现抽测了9包,其质量为:99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,99.5,102.0,100.5.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. 写出假设检验的步骤(α=0.05).解答:(1)提出假设检验问题H0:μ=100,H1:μ≠100;(2)选取检验统计量U:U=X¯-1001.59,H0成立时, U∼N(0,1);(3)α=0.05,uα/2=1.96,拒绝域W={∣u∣>1.96};(4)x¯≈99.97,∣u∣=0.06.因∣u∣<uα/2=1.96,故接受H0,认为包装机工作正常.习题10设总体X∼N(μ,1),X1,X2,⋯,Xn是取自X的样本. 对于假设检验H0:μ=0,H1:μ≠0,取显著水平α,拒绝域为W={∣u∣>uα/2},其中u=nX¯,求:(1)当H0成立时, 犯第一类错误的概率α0;(2)当H0不成立时(若μ≠0),犯第二类错误的概率β.解答:(1)X∼N(μ,1),X¯∼N(μ,1/n),故nX¯=u∼N(0,1).α0=P{∣u∣>uα/2∣μ=0}=1-P{-uα/2≤u≤uα/2}=1-[Φ(uα/2)-Φ(-uα/2)]=1-[(1-α2)-α2]=α,即犯第一类错误的概率是显著水平α.(2)当H0不成立,即μ≠0时,犯第二类错误的概率为β=P{∣u∣≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2≤u≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2≤nX¯≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2-nμ≤n(X¯-μ)≤uα/2-nμ∣E(X)=μ}=Φ(uα/2-nμ)-Φ(-uα/2-nμ).注1当μ→+∞或μ→-∞时,β→0.由此可见,当实际均值μ偏离原假设较大时,犯第二类错误的概率很小,检验效果较好.注2当μ≠0但接近于0时,β≈1-α.因α很小,故犯第二类错误的概率很大,检验效果较差.7.2 单正态总体的假设检验习题1已知某炼铁厂铁水含碳量服从正态分布N(4.55,0.1082).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仍为4.55(α=0.05)?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:μ=4.55,H1:μ≠4.55.由于σ2=0.1082已知,所以可选取统计量U=X¯-4.550.108/9,在H0成立的条件下,U∼N(0,1),且此检验问题的拒绝域为∣U∣=∣X¯-4.550.108/9∣>uα/2,这里u=4.484-4.550.108/9≈-1.833,uα/2=1.96.显然∣u∣=1.833<1.96=uα/2.说明U没有落在拒绝域中,从而接受H0,即认为现在生产之铁水平均含碳量仍为4.55.习题2要求一种元件平均使用寿命不得低于1000小时,生产者从一批这种元件中随机抽取25件,测得其寿命的平均值为950小时. 已知该种元件寿命服从标准差为σ=100小时的正态分布,试在显著性水平α=0.05下确定这批元件是否合格?设总体均值为μ,μ未知,即需检验假设H0:μ≥1000,H1:μ<1000.解答:检验假设H0:μ≥1000,H1:μ<1000.这是单边假设检验问题. 由于方差σ2=0.05,故用u检验法. 对于显著性水平α=0.05,拒绝域为W={X¯-1000σ/n<-uα.查标准正态分布表,得u0.05=1.645.又知n=25,x¯=950,故可计算出x¯-1000σ/n=950-1000100/25=-2.5.因为-2.5<-1.645,故在α=0.05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.每天开工后,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,测得9包糖重如下(单位:kg):99.398.7100.5101.298.399.799.5102.1100.5打包机装糖的包得服从正态分布,问该天打包机工作是否正常(α=0.05)?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:μ=100,H1:μ≠100.由于σ2未知,所以可选取统计量T=X¯-100S/n,在H0成立的条件下,T∼t(n-1),且此检验问题的拒绝域为∣T∣=∣X¯-100S/n∣>tα/2(n-1),这里t=x¯-100s/n≈99.978-1001.2122/9≈-0.0544,t0.025(8)=2.306.显然∣t∣=0.0544<2.306=t0.025(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.习题4机器包装食盐,假设每袋盐的净重服从正态分布,规定每袋标准含量为500g,标准差不得超过10g.某天开工后,随机抽取9袋,测得净重如下(单位:g):497,507,510,475,515,484,488,524,491,试在显著性水平α=0.05下检验假设:H0:μ=500,H1:μ≠500.解答:x¯=499,s≈16.031,n=9,t=(x¯-μ0)sn=499-50016.0319=-0.1871,α=0.05,t0.025(8)=2.306.因∣t∣<t0.025(8),故接受H0,认为该天每袋平均质量可视为500g.习题5从清凉饮料自动售货机,随机抽样36杯,其平均含量为219(mL),标准差为14.2mL,在α=0.05的显著性水平下,试检验假设:H0:μ=μ0=222,H1:μ<μ0=222.解答:设总体X∼N(μ,σ2),X代表自动售货机售出的清凉饮料含量,检验假设H0:μ=μ0=222(mL),H1:μ<222(mL).由α=0.05,n=36,查表得t0.05(36-1)=1.6896,拒绝域为W={t=x¯-μ0s/n<-tα(n-1).计算t值并判断:t=219-22214.2/36≈-1.27>-1.6896,习题6某种导线的电阻服从正态分布N(μ,0.0052).今从新生产的一批导线中抽取9根,测其电阻,得s=0.008Ω,对于α=0.05,能否认为这批导线电阻的标准差仍为0.005?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:σ2=0.0052,H1:σ2≠0.0052.选取统计量χ2=n-1σ2S2,在H0成立的条件下,χ2∼χ2(n-1),且此检验问题的拒绝域为χ2>χα/22(n-1)或χ2<χ1-α/22(n-1).这里χ2=9-10.0052s2=80.0052×0.0082=20.48,χ0.9752(8)=2.18,χ0.0252(8)=17.5.显然χ2落在拒绝域中,从而拒绝H0,即不能认为这批导线电阻的标准差仍为0.005.习题7某厂生产的铜丝,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量为9的样本,测得其折断力如下(单位: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断力的方差是否符合标准(α=0.05)?解答:检验问题为H0:σ2≤16,H1:σ2>16,n=9,s2≈20.3611,χ2=8×s216≈10.181,α=0.05,χ0.052(8)=15.507.因χ2<χ0.052(8)=15.507,故接受H0,可认为铜丝的折断力的方差不超过16N2.习题8过去经验显示,高三学生完成标准考试的时间为一正态变量,其标准差为6min.若随机样本为20位学生,其标准差为s=4.51,试在显著性水平α=0.05下,检验假设:H0:σ≥6,H1:σ<6.解答:H0:σ≥6,H1:σ<6.α=0.05,n-1=19,s=4.51,χ0.952(19)=10.117.拒绝域为W={χ2<10.117}.计算χ2值χ2=(20-1)×4.51262≈10.74.因为10.74>10.117,故接受H0,认为σ≥6.习题9测定某种溶液中的水分,它的10个测定值给出s=0.037%,设测定值总体服从正态分布,σ2为总体方差,σ2未知,试在α=0.05水平下检验假设:H0:σ≥0.04%,H1:σ<0.04%.解答:在α=0.05下,拒绝域为W={(n-1)S2σ02<χ1-α2(9).查χ2分布表得χ0.952(9)=3.325.计算得(n-1)s2σ02=(10-1)×(0.037\per)2(0.04\per)2≈7.7006>3.325,未落入拒绝域,故接受H0.sw=(5-1)×(1.971)2+(4-1)×(1.167)25+4-2≈1.674.查表得t0.005(7)=1.895.算得t=2.86-2.075-01.67415+14≈0.699<1.895.因为0.699<1.895,故不拒绝H0,认为此药无效.习题3据现在的推测,矮个子的人比高个子的人寿命要长一些.下面给出美国31个自然死亡的总统的寿命,将他们分为矮个子与高个子2类,列表如下:矮个子总统8579679080高个子总统6853637088746466606078716790737177725778675663648365假设2个寿命总体均服从正态分布且方差相等,试问这些数据是否符合上述推陈出推测(α=0.05)?解答:设μ1,μ2分别为矮个子与高个子总统的平均寿命,则检验问题为H0:μ1≤μ2,H1:μ1>μ2,n1=5,x¯=80.2,s1≈8.585,n2=26,y¯≈69.15,s2≈9.315,sw=4×8.5852+9.315229≈9.218,n1n2n1+n2≈2.048,t=(80.2-69.15)9.218×2.048≈2.455,α=0.05,t0.05(29)=1.6991,因t>t0.05(29)=1.6991,故拒绝H0,认为矮个子总统的寿命比高个子总统寿命长.习题4在20世纪70年代后期人们发现,酿造啤酒时,在麦芽干燥过程中形成致癌物质亚硝基二甲胺(NDMA).到了20世纪80年代初期,人们开发了一种新的麦芽干燥过程,下面给出了分别在新、老两种过程中形成的NDMA含量(以10亿份中的份数计):故拒绝H0,认为新、老过程中形成的NDMA平均含量差大于2.习题5有两台车床生产同一种型号的滚珠. 根据过去的经验,可以认为这两台车床生产的滚珠的直径都服从正态分布. 现要比较两台车床所生产滚珠的直径的方差,分别抽出8个和9个样品,测得滚珠的直径如下(单位:mm).甲车床xi:15.014.515.215.514.815.115.214.8乙车床yi:15.215.014.815.215.015.014.815.114.8问乙车床产品的方差是否比甲车床的小(α=0.05)?解答:以X,Y分别表示甲,乙二车床产品直径.X∼N(μ1,σ12),Y∼N(μ2,σ22),X,Y独立. 检验假设H0:σ12=σ22,H1:σ22<σ22.用F检验法, 在H0成立时F=S12S22∼F(n1-1,n2-1).由已知数据算得x¯≈15.01,y¯≈14.99,s12≈0.0955,s22≈0.0261,n1=8,n2=9,α=0.05.拒绝域为Rα={F>Fα(n1-1,n2-1)}.查F分布表得F0.05(8-1,9-1)=3.50.计算F值F=s12/s22=0.0955/0.0261≈3.66.因为3.66>3.50,故应否定H0,即认为乙车床产品的直径的方差比甲车床的小.习题6某灯泡厂采用一项新工艺的前后,分别抽取10个灯泡进行寿命试验. 计算得到:采用新工艺前灯泡寿命的样本均值为2460小时. 样本标准差为56小时;采用新工艺后灯泡寿命的样本均值为2550小时,样本标准差为48小时. 设灯泡的寿命服从正态分布,是否可以认为采用新工艺后灯泡的平均寿命有显著提高(α=0.01)?解答:(1)检验假设H0:σ12=σ22,H1:σ12≠σ22.应选取检验统计量F=S12/S22,若H0真, 则F∼F(m-1,n-1);对于给定的检验水平α=0.01,查自由度为(9,9)的F分布表得F0.005(9,9)=6.54;已知m=n=10,s1=56,s2=48,由此得统计量F的观察值为F=562/482≈1.36;因为F<F0.005(9,9),所以接受原假设H0,即可认为这两个总体的方差无显著差异.(2)检验假设H0′:μ1=μ2,H1′:μ1<μ2.按上述关于双总体方差的假设检验的结论知这两个总体的方差未知但相等,σ12=σ22,所以应选取检验统计量:T=X¯-Y¯(m-1)S12+(n-1)S22m+n-2(1m+1n),若H0′真,则T∼t(m+n-2);对给定的检验水平α=0.01,查自由度为m+n-2=18的t分布表得临界值计算t值t=z¯-0sz/n=-0.1-00.141/5≈-1.59>-2.776,故接受H0:μz=0,即在α=0.05下,认为两种分析方法所得的均值结果相同.7.4 关于一般总体数学期望的假设检验习题1设两总体X,Y分别服从泊松分布P(λ1),P(λ2),给定显著性水平α,试设计一个检验统计量,使之能确定检验H0:λ1=λ2,H1:λ1≠λ2的拒绝域,并说明设计的理论依据.解答:因非正态总体,故宜用大样统计,设X¯=1n1∑i=1n1Xi,S12=1n1-1∑i=1n1(Xi-X¯)2;Y¯=1n2∑i=1n2Yi,S22=1n2-1∑i=1n2(Yi-Y¯)2.\because(X¯-Y¯)-(λ1-λ2)S12n1+S22n2→N(0,1)∴可选用样本函数u=(X¯-Y¯)-(λ1-λ2)S12n1+S22n2作为拒绝域的检验统计量.习题2设某段高速公路上汽车限制速度为104.6km/h,现检验n=85辆汽车的样本,测出平均车速为x¯=106.7km/h,已知总体标准差为σ=13.4km/h,但不知总体是否服从正态分布. 在显著性水平α=0.05下,试检验高速公路上的汽车是否比限制速度104.6km/h显著地快?解答:设高速公路上的车速为随机变量X,近似有X∼N(μ,σ2),σ=13.4km/h,要检验假设H0:μ=μ0=104.6,H1:μ>104.6.α=0.05,n=85,uα=u0.05=1.645.拒绝域W={u=x¯-μ0σ/n>uα.由x¯=106.7,σ=13.4,μ0=104.6,n=85得u=106.7-104.613.4/85≈1.44<1.645.因为1.44<1.645,所以接受H0,即要α=0.05显著性水平下,没有明显的证据说明汽车行驶快于限制速度.习题3某药品广告上声称该药品对某种疾病和治愈率为90%,一家医院对该种药品临床使用120例,治愈85人,问该药品广告是否真实(α=0.02)?解答:设该药品对某种疾病的治愈率为p,随机变量X为X={1,临床者使用该药品治愈0,反之则X∼b(1,p),问题该归结为检验假设:H0:p=0.9,H1:p≠0.9.由于n=120足够大,可以用u检验法,所给样值(x1,x2,⋯,x120)中有85个1,35个0,所以x¯=1120∑i=1120xi=1120∑i=1851=85120≈0.71,又p0=0.9,以之代入统计量U得U的观察值为∣u∣=∣0.71-0.9∣0.9×0.1120=6.94>u0.01=2.33,故拒绝H0,即认为该药品不真实.习题4一位中学校长在报纸上看到这样的报道:“这一城市的初中学生平均每周看8小时电视.”她认为她所领导的学校,学生看电视时间明显小于该数字. 为此,她向她的学校的100名初中学生作了调查,得知平均每周看电视的时间x¯=6.5小时,样本标准差为s=2小时,问是否可以认为这位校长的看法是对的(α=0.05)?解答:检验假设H0:μ=8,H1:μ<8.由于n=100,所以T=X¯-μS/n近似服从N(0,1)分布,α=0.05,u0.05=1.645.又知x¯=6.5,s=2,故计算得t=6.5-82/100=-7.5,否定域W={X¯-8S/n<-u0.05.因为-7.5<-1.645,故否定H0,认为这位校长的看法是对的.习题5已知某种电子元件的使用寿命X(h)服从指数分布e(λ),抽查100个元件,得样本均值x¯=950(h),能否认为参数λ=0.001(α=0.05)?解答:由题意知X∼e(λ),E(X)=1/λ,D(X)=1/λ2,故当n充分大时u=x¯-1/λ1nλ=(x¯-1λ)λn=(λx¯-1)n(0,1).现在检验问题为H0:λ=0.001,H1:λ≠0.001,样本值u=(0.001×950-1)×100=0.5,α=0.05,u0.025=1.96.因∣u∣<u0.025=1.96,故接受H0,即可认为参数λ=0.001(即元件平均合适用寿命为1000h).习题6某产品的次品率为0.17,现对此产品进行新工艺试验,从中抽取400检查,发现次品56件,能否认为这项新工艺显著地影响产品质量(α=0.05)?解答:检验问题为H0:p=0.17,H1:p≠0.17,由题意知⌢p=mn=56400=0.14,u=(⌢p-p0)p0q0n=0.14-0.170.17×0.83×400≈-1.597,α=0.05,u0.025=1.96.因∣u∣<u0.025=1.96,故接受H0,即认为新工艺没有显著地影响产品质量.习题7某厂生产了一大批产品,按规定次品率p≤0.05才能出厂,否则不能出厂,现从产品中随机抽查50件,发现有4件次品,问该批产品能否出厂(α=0.05)?解答:问题归结为在α=0.05下,检验假设H0:p≤0.05,H1:p>0.05.这是一个单侧检验问题,用u检验法,H0的拒绝域为U=X¯-p0p0(1-p0)n>uα.已知n=50,p0=0.05,x¯=450=0.08,代入U的表达式得u=0.08-0.050.05×0.9550≈0.97<uα=u0.05=1.645,故接受H0,即认为这批产品可以出厂.习题8从选区A中抽取300名选民的选票,从选区B中抽取200名选民的选票,在这两组选票中,分别有168票和96票支持所提候选人,试在显著水平α=0.05下,检验两个选区之间对候选人的支持是否存在差异. 解答:这是两个比率的比较问题,待检假设为H0:p1=p2,H1:p1≠p2.由题设知n=300,μn=168,m=200,μm=96,p1 =168320=0.56,p2 =96200=0.48,p=μn+μmm+n=264500=0.528.U0∼=p1 -p2 p(1-p)(1n+1m)=0.56-0.480.528×0.472×1120≈1.755,由P{∣U∼∣>1.96}=α=0.05,得拒绝域∣U∼∣>1.96,因为U0∼=1.755<1.96,故接受H0,即两个选区之间无显著差异.7.5 分布拟合检验Ai k概率pi npi频数fi(fi-npi)2(fi-npi)2npiA001/108085250.3125A111/108093169 2.1125A221/108084160.2A331/10807910.0125A441/10807840.05A551/108069121 1.5125A661/108074360.45A771/10807181 1.0125A881/108091121 1.5125A991/108076160.2∑18007.375由于当H0为真时,χ2=∑i=0k(fi-npi)2npi∼χ2(k-1-r),且此检验问题的拒绝域为χ2≥χα2(k-1-r).这里χ2=7.375,查表知χ0.052(10-1-0)=χ0.052(9)=16.9,显然χ2=7.375<16.9=χ0.052(9),即χ2未落在拒绝域中,所以接受H0,即认为这个正20面体是由均匀材料制面的.习题2根据观察到的数据疵点数0 1 2 3 4 5 6频数fi 14 27 26 20 7 3 3检验整批零件上的疵点数是否服从泊松分布(α=0.05).解答:设X表示整批零件上的疵点数,则本问题是在α=0.05下检验假设H0:P{X=i}=λie-λi!,i=0,1,2,⋯.由于在H0中参数λ未具体给出,所以先估计λ的值. 由极大似然估计法得λ =x¯=1100(0×14+1×27+2×26+3×20+4×7+5×3+6×3)=2.将试验的所有可能结果分为7个互不相容的事件A0,A1,⋯,A7, 当H0成立时,P{X=i}有估计值p0=P{X=0}=e-2≈0.135335,p1=P{X=1}=2e-2≈0.27067,p2=P{X=2}=2e2≈0.270671,p3=P{X=3}≈0.180447,p4=P{X=4}=2/3e-2≈0.090224,p5=P{X=5}=4/15e-2≈0.036089, p6=P{X=6}=4/45e-2≈0.0120298. 列表如下:Ai k 概率pi npi 频数fi (fi-npi)2 (fi-npi)2npiA0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 0 1 2 3 4 5 6 0.1353350.270671 0.270671 0.180447 0.090224 0.036089 0.0120298 13.5335 27.0671 27.0672 18.0447 9.02243.60891.2029813.83428 14 27 26 2073313 0.2176 0.0045 1.1387 3.8232 0.6960 0.01608 0.000166 0.04207 0.2118740.050310∑1000.3205当H0为真时,χ2=∑i=0k(fi-npi)2npi ∼χ2(k-1-r),且此检验问题的拒绝域为χ2≥χα2(k-1-r), 这里χ2=0.3205, 查表知χ0.052(5-1-1)=χ0.052(3)=7.815. 显然 χ2=0.3205<7.815=χ0.052(3).即χ2未落在拒绝域中,接受H0, 故可认为整批零件上的疵点数服从泊松分布.习题3检查了一本书的100页,记录各页中印刷错误的个数,其结果为错误个数fi123456 ≥7含fi 个错误的页数 36 4019221问能否认为一页的印刷错误个数服从泊松分布(取α=0.05)? 解答:检验假设H0: 一页的印刷错误个数X 服从泊松分布, P{X=i}=λie -λi!,i=0,1,2,⋯.H0 不成立. 先估计未知参数λλ =x¯=1/100(0×36+1×40+2×19+3×2+4×0+5×2+6×1)=1. 在H0成立下p =P{X=i}=(λ )ie -λ i !=e-1i!,i=0,1,2,⋯. 用χ2检验法χ2=∑i=1k(fi -np )2np ∼χ2(k -r-1). 本题中r=1, 其中fi 为频数. H0的拒绝域为 Rα={χ2>χα2(k -r-1)}. 列表计算如下:n=100, 对每个{X=i}计算 p ,np ,fi -np ,(fi -np )2/(np )(i=1,2,⋯,7). 要求每一个np ≥5.计算χ2值χ2=0.0170+0.2801+0.0202+1.1423=1.4596.习题6下表记录了2880个婴儿的出生时刻:试问婴儿的出生时刻是否服从均匀分布U[0,24](显著性水平α=0.05)?解答:原假设H0:F0(x), 由F0(x)算得pi=F0(i)-F0(i-1)=124,npi=2880×124=120 (i=1,2,⋯,24),于是χ2=∑i=124(fi-npi)2npi≈40.47,对α=0.05, 自由度n-1=23, 查χ2-分布表,得χα2(n-1)=35.17,因为χ2=40.47>35.17, 所以拒绝H0, 即可以认为婴儿出生时刻不服从均匀分布U[0,24].总习题解答习题1下面列出的是某工厂随机选取的20只部件的装配时间(min):9.8,10.4,10.6,9.6,9.7,9.9,10.9,11.1,9.6,10.2,10.3,9.6,9.9,11.2,10.6,9.8,10.5,10.1,10.5,9.7.设装配时间的总体服从正态分布N(μ,σ2),μ,σ2均未知,是否可以认为装配时间的均值显著地大于10(取α=0.05)?解答:检验假设H0:μ≤μ0=10,H1:μ>10.已知n=20,α=0.05,由数据算得x¯=10.2,s≈0.5099.因σ2未知,故用t检验法,拒绝域为W={X¯-μ0S/n>tα(n-1).计算得x¯-μ0s/n=10.2-100.5099/20≈1.7541.查t分布表得t0.05(19)=1.7291.因为1.7541>1.7291,故拒绝H0,可以认为装配时间的均值显著地大于10.习题2某地早稻收割根据长势估计平均亩产为310kg,收割时,随机抽取了10块,测出每块的实际亩产量为x1,x2,⋯,x10,计算得x¯=110∑i=110xi=320.如果已知早稻亩产量X服从正态分布N(μ,144),显著性水平α=0.05,试问所估产量是否正确?解答:这是一个正态分布总体,方差已知,对期望的假设检验问题,如果估计正确,则应有μ=310,因此我们先将问题表示成两个假设:①H0:μ=310,H1:μ≠310.接下来就要分析样本值来确定是接受H0,还是接受H1.当H0为真时,统计量②U=X¯-31012/10∼N(0,1),从而有③P{∣U∣>1.96}=0.05,拒绝域为(-∞,-1.96)∪(1.96,+∞).④计算U0=∣320-310∣12/n≈2.64>1.96,即拒绝H0,也就是有理由不相信H0是真的,故认为估产310kg不正确.习题3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,样本标准差为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.(1)设这次考试全体考生的平均成绩X∼N(μ,σ2),则待检验假设H0:μ=70,备择假设H1:μ≠70;(2)在H0成立条件下选择统计量T=X¯-μ0S/n∼t(n-1);(3)在显著性水平0.05下,查t分布表,找出临界值tα/2(n-1)=t0.025(35)=2.0301,则拒绝域为(-∞,-2.0301)∪(2.0301,+∞);(4)计算t=∣66.5-70∣15/36=1.4∈(-2.0301,2.0301),故接受H0,因此可认为这次考试全体考生的平均成绩为70分.习题4设有来自正态总体的容量为100的样本,样本均值x¯=2.7,μ,σ2均未知,而∑i=1n(xi-x¯)2=225,在α=0.05水平下,检验下列假设(1)H0:μ=3,H1:μ≠3;(2)H0:σ2=2.5,H1:σ2≠2.5.解答:(1)由题意知n=100,x¯=2.7,s=199×225≈1.508,t=(2.7-3)1.508×100≈-1.9894,α=0.05,t0.025(99)≈t0.025(100)=1.984.因∣t∣=1.9894>t0.025(99)=1.984,故拒绝H0,即认为μ≠3.(2)由题意知χ2=∑i=1n(x1-x¯)22.5=2252.5=90,α=0.05,χ0.0252(99)≈χ0.0252(100)=129.56,χ0.9752(99)≈χ0.9752(100)=74.22,因χ0.9752(99)<χ2=90<χ0.0252(99),故接受H0,即可以认为σ2=2.5.习题5设某大学的男生体重X为正态总体,X∼N(μ,σ2),欲检验假设:H0:μ=68kg,H1:μ>68kg.已知σ=5,取显著性水平α=0.05,若当真正均值为69kg时,犯第二类错误的概率不超过β=0.05,求所需样本大小.解答:由第一类、第二类错误及分位数的定义,易于证明:对于某个给定的δ>0(∣μ-μ0∣≥δ),样本容量n应满足:n≥(uα+uβ)2σ2δ2.因为α=β=0.05,故uα=uβ=1.645,对其对立假设μ=69而言,取δ=1,则n=(uα+uβ)2σ2δ2=(1.645+1.645)2×251≈270.6,故取n=271.某装置的平均工作温度据制造厂家称不高于190∘C.今从一个由16台装置构成的随机样本测得工作温度的平均值和标准差分别为195∘C和8∘C,根据这些数据能否说明平均工作温度比制造厂所说的要高?(设α=0.05,并假设工作温度近似服从正态分布.)解答:设X为工作温度,则X∼N(μ,σ2).①待检假设H0:μ≤190,备择假设H1:μ>190;②在H0成立条件下,选择统计量T=X¯-μ0S/n≈t(n-1);③在显著性水平0.05下,查t分布表,找出临界值tα(n-1)=t0.05(15)=1.75,拒绝域为(1.75,+∞);④计算t=X¯-μ0S/n=195-1908/16=2.5>1.75,所以否定原假设H0,说明平均工作温度比制造厂所说的要高.习题7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42657578715957685455假设熔断时间服从正态分布,能否认为整批保险丝的熔断时间的方差不大于80(α=0.05)?解答:①待检假设H0:σ2≤80,备择假设H1:σ2>80;②在H0成立时,选取统计量χ2=(n-1)S2σ02∼χ2(n-1);③由α=0.05,n-1=9,查χ2分布表,χα2(n-1)=χ0.052(9)=16.919;④计算样本值:x¯=110(42+65+75+78+71+59+57+68+54+55)=62.4,s2=19∑i=110(xi-x¯)2≈121.8,χ2=9×121.880≈13.7∈(0,16.919).故接受原假设H0即在α=0.05下,可认为整批保险丝的熔断时间的方差不大于80.习题8某系学生可以被允许选修3学分有实验物理课和4学分无实验物理课,11名学生选3学分的课,考试平均分数为85分,标准差为4.7分;17名学生选4学分的课,考试平均分数为79分,标准差为6.1分. 假定两总体近似服从方差相同的正态分布,试在显著性水平α=0.05下检验实验课程是否能使平均分数增加8分?解答:设有实验的课程考分X1∼N(μ1,σ12),无实验的课程考分X2∼N(μ2-σ22).假定σ12=σ22=σ2未知,检验假设H0:μ1-μ2=8,H1:μ1-μ2≠8.由题意知,选用t检验统计量,则拒绝域为W={∣x1¯-x2¯-(μ1-μ2)sw1n1+1n2∣>tα/2(n1+n2-2),其中sw2=(n1-1)s12+(n2-1)s22n1+n2-2.由x1¯=85,x2¯=79,n1=11,n2=17,s1=4.7,s2=6.1,算出sw=(11-1)×4.72+(17-1)×6.1211+17-2≈5.603.从而算出t值为t=85-79-85.603111+117≈-0.92,由α=0.05,查表得t0.025(11+17-2)=t0.025(25)=2.056,因为∣t∣=0.92<2.056,故接受H0,认为μ1-μ2=8.习题9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厘米和6.11厘米,问该校经常参加锻炼的男生是否比不常参加锻炼的男生平均身高要高些(α=0.05)?解答:设X,Y分别表示常锻炼和不常锻炼男生的身高,由题设X∼N(μ1,5.352),Y∼N(μ2,6.112).①待检假设H0:μ1≤μ2,备择假设H1:μ1>μ2;②选取统计量U=X¯-Y¯σ12n+σ22m∼(H0成立)N(0,1);③对于α=0.05,查标准正态分布表,uα=u0.05=1.64;则拒绝域为(1.64,+∞);④计算u=174.34-172.425.35250+6.11250≈1.67>1.64,故否定原假设H0,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.习题10在漂白工艺中要改变温度对针织品断裂强力的影响,在两种不同温度下分别作了8次试验,测得断裂强力的数据如下(单位:kg):70∘C:20.818.819.820.921.519.521.021.280∘C:17.720.320.018.819.020.120.219.1判断两种温度下的强力有无差别(断裂强力可认为服从正态分布α=0.05)?解答:(1)本问题是在α=0.05下检验假设μ1=μ2,为此需要先检验σ12=σ22是否成立.H01:σ12=σ22,H11:σ12≠σ22.选取统计量F=S12S22,在H01成立的条件下,F∼F(n1-1,n2-1),且此检验问题的拒绝域为F>Fα/2(n1-1,n2-1)或F<F1-α/2(n1-1,n2-1).这里F=s12s22≈0.90550.8286≈1.0928,F0.025(7,7)=4.99,F0.975(7,7)=1F0.025(7,7)=14.99≈0.2004.显然F0.975(7,7)=0.2004<1.0928<4.99=F0.025(7,7).说明F未落在拒绝域中,从而接受H01,即认为两温度下的强力的方差没有显著变化,亦即σ12=σ22. (2)再检验假设H0ʹ:μ1=μ2,H0ʹ:μ1≠μ2,在H0ʹ成立的条件下,T=X1¯-X2¯(n1-1)S12+(n2-1)S22n1+n2-21n1+1n2∼t(n1+n2-2),且此检验问题的拒绝域为∣T∣>tα/2(n1+n2-2),这里T≈20.4-19.47×0.9055+7×0.82868+8-218+18≈2.148,显然∣T∣=2.148>2.145=t0.025(14).说明T落在拒绝域中,从而拒绝H0,即认为两种温度下的断裂强力有显著差别.习题11一出租车公司欲检验装配哪一种轮胎省油,以12部装有Ⅰ型轮胎的车辆进行预定的测试. 在不变换驾驶员的情况下,将这12部车辆换装Ⅱ型轮并重复测试,其汽油耗量如下表所示(单位:km/L).汽车编号i123456789101112Ⅰ型胎(xi)4.24.76.67.06.74.55.76.07.44.96.15.2Ⅱ型胎(yi)4.14.96.26.96.84.45.75.86.94.76.04.9假定两总体均服从正态分布,试在α=0.025的显著性水平下,检验安装Ⅰ型轮胎是否要双安装Ⅱ型轮胎省油?解答:设两种轮胎汽油消耗量之差为随机变量D,则取值为zi=xi-yi=0.1,-0.2,0.4,0.1,-0.1,0.1,0,0.2,0.5,0.2,0.1,0.3.设Z∼N(μz,σz2),σz2未知. 若消耗油相同,则μz=0;若Ⅰ型比Ⅱ型轮胎省油,则μz>0,于是检验假设H0:μz=0,H1:μz>0.由题意知z¯≈0.142,s≈0.198,n-1=12-1=11.α=0.025,查t分布表得t0.025(11)=2.201.所以,拒绝域为W={t>2.201}.由于样本值t=z¯-0s/n=0.142-00.198/12≈2.48>2.201,故拒绝H0:μz=0,即说明Ⅰ型轮胎省油.习题12有两台机器生产金属部件,分别在两台机器所生产的部件中各取一容量n1=60,n2=40的样本,测得部件重量(以kg计)的样本方差分别为s12=15.46,s22=9.66. 设两样本相互独立,两总体分别服从分布N(μ1,σ12),N(μ2,σ22).μi,σi2(i=1,2)均未知,试在α=0.05水平下检验假设H0:σ12≤σ22,H1:σ12>σ22.解答:在α=0.05下,检验假设H0:σ12≤σ22,H1:σ12>σ22,经计算p=1100×10(45+2×17+3×4+4×1+5×1)=1/10,故检验假设为H0:X∼B(10,1/10),即p =P{X=i}=C10i(1/10)i(9/10)10-i,i=0,1,2,⋯,10.为了使np ≥5,将xi≥3合并,于是k=4,r=1.计算χ2的观察值,计算结果如下表:[200,300) [300,+∞)435843.466.9-0.4-8.90.0041.184∑300300 1.8631其中理论概率pi=p{ti≤T≤ti+1}=∫titi+1f(t)dt(i=1,2,3),p4=1-∑i=13pi,例如p1=P{T<100}=∫01000.005e-0.005tdt=1-e-0.5≈0.393.由k=4,未知参数个数r=0,查表知χα2(k-r-1)=χ0.052(3)=7.815.因χ2=1.8631<χ0.052(3)=7.815.故接受H0,即可认为灯泡的寿命服从该指数分布.习题16关于正态总体X∼N(μ,1)的数学期望有如下二者必居其一的假设,H0:μ=0,H1:μ=1.考虑检验规则:当X¯≥0.98时否定假设H0接受H1,其中X¯=(X1+⋯+X4)/4,而X1,⋯,X4是来自总体X的简单随机样本,试求检验的两类错误概率α和β.解答:易见,在假设“H0:μ=0”成立的条件下,X¯∼N(0,1/4),2X¯∼N(0,1);在假设“H1:μ=1”成立的条件下,X¯∼N(1,1/4),2(X¯-1)∼N(0,1).因此,由定义得α=P{X¯≥0.98∣μ=0}=P{2X¯≥1.96∣μ=0}=0.025,β=P{X¯<0.98∣μ=1}=P{2(X¯-1)<-0.04∣μ=1}=0.4840.习题17考察某城市购买A公司牛奶的比例,作假设H0:p=0.6,H1:p<0.6,随机抽取50个家属,设x为其中购买A公司牛奶的家庭数,拒绝域W={x≤24}.(1)H0成立时,求第一类错误的α;(2)H1成立且p=0.4时,求第二类错误的β(0.4);又当p=0.5时,求第二类错误的β(0.5).解答:由定义知(1)α=P{x≤24∣p=0.6}=Φ(24-50×0.650×0.6×0.4)≈Φ(-1.73)=1-Φ(1.73)=1-0.9528=0.0418.(2)β(0.4)=P{x>24∣p=0.4}=1-Φ(24-50×0.450×0.4×0.6)≈1-Φ(1.15)=1-0.8749=0.1251;。
(浙大第四版)概率论与数理统计知识点总结
2° P(Ω) =1
3° 对于两两互不相容的事件 , ,…有
常称为可列(完全)可加性。
则称P(A)为事件 的概率。
(8)古典概型
1° ,
2° 。
设任一事件 ,它是由 组成的,则有
P(A)= =
(9)几何概型
若随机试验的结果为无限不可数并且每个结果出现的可能性均匀,同时样本空间中的每一个基本事件可以使用一个有界区域来描述,则称此随机试验为几何概型。对任一事件A,
(4)
(5)对于
.
(4)离散型与连续型的关系
(5)边缘分布
离散型
X的边缘分布为
;
Y的边缘分布为
。
连续型
X的边缘分布密度为
Y的边缘分布密度为
(6)条件分布
离散型
在已知X=xi的条件下,Y取值的条件分布为
在已知Y=yj的条件下,X取值的条件分布为
连续型
在已知Y=y的条件下,X的条件分布密度为
;
在已知X=x的条件下,Y的条件分布密度为
Z=X+Y
根据定义计算:
对于连续型,fZ(z)=
两个独立的正态分布的和仍为正态分布( )。
n个相互独立的正态分布的线性组合,仍服从正态分布。
,
Z=max,min(X1,X2,…Xn)
若 相互独立,其分布函数分别为 ,则Z=max,min(X1,X2,…Xn)的分布函数为:
分布
设n个随机变量 相互独立,且服从标准正态分布,可以证明它们的平方和
条件概率是概率的一种,所有概率的性质都适合于条件概率。
例如P(Ω/B)=1 P( /A)=1-P(B/A)
(13)乘法公式
乘法公式:
概率论与数理统计浙江大学第四版盛骤概率论部分1-精选
----------与k无关
27
解2:
视哪几次摸到红球为一样本点
, ,,, 12 k n
总样本点数为 C
a n
,每点出现的概率相等,而其中有 C
a 1 n 1
个
样本点使 A k 发生, P(Ak)Cna 11/Cnaaa b
解3:
原 来
将第k次摸到的球号作为一样本点:
4040
2048
12000
6019
24000
12019
fn(H) 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
18
** 频率的性质:
1。 0fn(A)1
2。 fn(S)1
k
k
3。若 A1,A2,… ,Ak两 两 互 不 相 容 , 则fn( Ai) fn(Ai)
i1
i1
且 f n ( A ) 随n的增大渐趋稳定,记稳定值为p.
试验 序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
n =5
nH fn(H)
2
0.4
3
0.6
1
0.2
5
1.0
1
0.2
2
0.4
4
0.8
2
0.4
3
0.6
3
0.6
表1
n =50
nH fn(H)
22
0.44
25
0.50
21
0.42
25
0.50
24
0.48
21
0.42
18
0.36
24
0.48
27
0.54
31
0.62
概率。 解:将5为员工看成5个不同的球,
浙江大学概率论与数理统计(盛骤第四版)——概率论部分1-90页精品文档
# 频率 反映了事件A发生的频繁程度。
15
n
Ai Ai A1 A2
n
n
An; Ai Ai=A1A2 An;
i1
i1
i1
i1
例:设A={ 甲来听课 },B={ 乙来听课 } ,则:
A B {甲、乙至少有一人来}
都不来}
A BAB{甲、乙至少有一人不来}
14
§3 频率与概率
例:
称S中的元素e为基本事件或样本点.
一枚硬币抛一次 S={正面,反面}; 记录一城市一日中发生交通事故次数
S={0,1,2,…}; 记录某地一昼夜最高温度x,最低温度y
S={(x,y)|T0≤y≤x≤T1}; 记录一批产品的寿命x S={ x|a≤x≤b }
10
(二) 随机事件
一般我们称S的子集A为E的随机事件A,当且 仅当A所包含的一个样本点发生称事件A发生。 例:观察89路公交车浙大站候车人数,S={0,1,2,…};
概率论与数理统计是研究随机现象 数量规律的一门学科。
1
第一章 概率论的基本概念
• 1.1 随机试验 • 1.2 样本空间 • 1.3 概率和频率 • 1.4 等可能概型(古典概型) • 1.5 条件概率 • 1.6 独立性
第二章 随机变量及其分布
• 2.1 随机变量 • 2.2 离散型随机变量及其分布 • 2.3 随机变量的分布函数 • 2.4 连续型随机变量及其概率密度 • 2.5 随机变量的函数的分布
记 A={至少有10人候车}={10,11,12,…} S, A为随机事件,A可能发生,也可能不发生。
如果将S亦视作事件,则每次试验S总是发生, 故又称S为必然事件。 为方便起见,记Φ 为不可能事件,Φ 不包含
概率论与数理统计第七章-精品
湖南商学院信息系 数学教研室
第七章 参数估计
第一节 第二节
第三节 第四节 第五节
矩估计 极大似然估计
估计量的优良性准则 正态总体的区间估计(一) 正态总体的区间估计(二)
总体是由总体分布来刻画的.
总体分布类型的判断──在实际问题中, 我们根据问题本身的专业知识或以往的经验 或适当的统计方法,有时可以判断总体分布 的类型.
即
uX
2 2
1 n n i1
Xl2
求解得
u ˆˆ2 Xn 1i n1Xl2X2n 1i n1( XiX)2
∴均值,方差2的矩估计是:
uˆˆ 2Xn1
n
(Xi
i1
,2)两个未知参
两点说明:
1、求似然函数L( ) 的最大值点,可以应
用微积分中的技巧。由于ln(x)是x的增函
数,lnL( )与L( )在 的同一值处达到 它的最大值,假定是一实数,且lnL( ) 是 的一个可微函数。通过求解所谓“似 然方程”: dlnL() 0
d
可以得到 的MLE .
(1) 由总体分布导出样本的联合概率函数 (或联合密度);
(2) 把样本联合概率函数(或联合密度)中自变
量看成已知常数,而把参数 看作自变量, 得到似然函数L( ); (3) 求似然函数L( ) 的最大值点(常常转化 为求ln L()的最大值点) ,即 的MLE;
(4) 在最大值点的表达式中, 用样本值代入 就得参数的极大似然估计值 .
Var(X-)= 2
即 E(X)=
Var(X)= 2
即 E(X)=
Var(X)= 2
令 X
2
概率论与数理统计浙大四版习题答案第七章
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) 74.001 74.005 74.003 74.001 74.000 73.998 74.006 74.002 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 px X P x m xmx,10,,,2,1,0,)1()(<<=-==- 为未知参数。
解:(1)X θcθθc θc θc θdx x c θdx x xf X E θθcθθ=--=-===+-∞+-∞+∞-⎰⎰1,11)()(1令,得cX Xθ-=(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mXp=ˆ 3.[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 nni ix x x c θx 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 i θn nni ix θθnθL x x x θx f θL 112121ln )1()ln(2)(ln ,)()()(∑∑====+⋅-=ni ini i x nθx θθn θd θL d 121)ln (ˆ,0ln 2112)(ln 。
《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案-概率论第四版
概率论与数理统计习题答案第四版盛骤 (浙江大学)之阿布丰王创作浙大第四版(高等教育出版社)第一章概率论的基本概念1.[一] 写出下列随机试验的样本空间(1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(充以百分制记分)([一] 1)n表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
([一] 2)S={10,11,12,………,n,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,分歧格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。
([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A,B,C为三事件,用A,B,C的运算关系暗示下列事件。
(1)A发生,B与C不发生。
A-(AB+AC)或A-(B∪C)(2)A,B都发生,而C不发生。
AB-ABC或AB-C(3)A,B,C中至少有一个发生暗示为:A+B+C(4)A,B,C都发生,暗示为:ABC(5)A,B,C S-(A+B+C)(6)A,B,C中未几于一个发生,即A,B,C中至少有两个同时不发生(7)A,B,C中未几于二个发生。
(8)A,B,C中至少有二个发生。
相当于:AB,BC,AC中至少有一个发生。
故暗示为:AB+BC+AC6.[三] 设A,B是两事件且P (A,P (B)=0.7. 问(1)在什么条件下P (AB)取到最大值,最大值是多少?(2)在什么条件下P (AB)取到最小值,最小值是多少?解:由P(A,P (B即知AB≠φ,(否则AB=φ依互斥事件加法定理,P(A∪B)=P (A)+P (B)=0.6+0.7=1.3>1与P (A∪B)≤1矛盾).从而由加法定理得P (AB)=P (A)+P (B)-P (A∪B)(*)(1)从0≤P(AB)≤P(A)知,当AB=A,即A∩B时P(AB)取到最大值,最大值为P(AB)=P(A,(2)从(*)式知,当A∪B=S时,P(AB)取最小值,最小值为P(AB-。
《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案概率论第四版
概率论与数理统计习题答案 第四版 盛骤 (浙江大学)浙大第四版(高等教育出版社) 第一章 概率论的基本概念1.[一] 写出下列随机试验的样本空间(1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(充以百分制记分)([一] 1)⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn o S 1001, ,n 表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
([一] 2)S ={10,11,12,………,n ,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。
([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。
(1)A 发生,B 与C 不发生。
表示为:C B A ﻩ或A- (A B+AC )或A- (B ∪C ) (2)A ,B都发生,而C不发生。
表示为:C AB ﻩ或AB -ABC 或AB-C(3)A,B,C 中至少有一个发生ﻩﻩ表示为:A+B+C (4)A ,B ,C 都发生,ﻩ表示为:A BC(5)A,B ,C 都不发生,ﻩﻩ表示为:C B A 或S- (A+B+C)或C B A ⋃⋃ (6)A ,B,C中不多于一个发生,即A ,B ,C 中至少有两个同时不发生 相当于C A C B B A ,,中至少有一个发生。
故 表示为:C A C B B A ++。
(7)A ,B,C 中不多于二个发生。
相当于:C B A ,,中至少有一个发生。
故 表示为:ABC C B A 或++ (8)A,B,C中至少有二个发生。
相当于:AB ,BC ,AC 中至少有一个发生。
《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案-概率论第四版
概率论与数理统计习题答案第四版盛骤(浙江大学)之司秆蘸矗创作浙大第四版(高等教育出版社)第一章概率论的基本概念1.[一] 写出下列随机试验的样本空间(1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(充以百分制记分)([一] 1)n表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。
([一] 2)S={10,11,12,………,n,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,分歧格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。
([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A,B,C为三事件,用A,B,C的运算关系暗示下列事件。
(1)A发生,B与C不发生。
A-(AB+AC)或A-(B∪C)(2)A,B都发生,而C不发生。
AB-ABC或AB-C(3)A,B,C中至少有一个发生暗示为:A+B+C(4)A,B,C都发生,暗示为:ABC(5)A,B,C S-(A+B+C)(6)A,B,C中未几于一个发生,即A,B,C中至少有两个同时不发生(7)A,B,C中未几于二个发生。
(8)A,B,C中至少有二个发生。
相当于:AB,BC,AC中至少有一个发生。
故暗示为:AB+BC+AC6.[三] 设A,B是两事件且P (A,P (B)=0.7. 问(1)在什么条件下P (AB)取到最大值,最大值是多少?(2)在什么条件下P (AB)取到最小值,最小值是多少?解:由P(A,P (B即知AB≠φ,(否则AB=φ依互斥事件加法定理,P(A∪B)=P (A)+P (B)=0.6+0.7=1.3>1与P (A∪B)≤1矛盾).从而由加法定理得P (AB)=P (A)+P (B)-P (A∪B)(*)(1)从0≤P(AB)≤P(A)知,当AB=A,即A∩B时P(AB)取到最大值,最大值为P(AB)=P(A,(2)从(*)式知,当A∪B=S时,P(AB)取最小值,最小值为P(AB-。
浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)【名校笔记+课后习题+考研真题】第7章 参数估计【圣才出品】
各总体的概率密度或分布律中的未知参数的矩估计量和矩估计值:
(1)
f
x
c
x 1
xc
,其中 c>0 为已知,θ>1,θ为未知参数;
0
其他
(2)
f
x
x 1
0 x 1
,其中θ>0,θ为未知参数;
0
其他
(3) PX
x
m x
p
x
1
p mx , x
0,1, 2,...m
,其中 0<p<1,p 为未知参数。
X
r i
替换总体矩
A1
1 (ˆ1 ,ˆ2
, ,ˆk
)
A2 2 (ˆ1,ˆ2 ,,ˆk )
Ak
k (ˆ1,ˆ2,,ˆk
)
③解方程组,得到 k 个参数的矩估计
未知参数的矩估计量为
i i ( A1, A2 , Ak )
矩估计量的观察值称为矩估计值。
2.最大似然估计法 (1)似然函数
1 / 40
3.求上题中各未知参数的最大似然估计值和估计量。
解:(1)由题意知,似然函数为
L L
x1, x2,..., xn;
n c xi 1 = c
i 1
n n
1
i1 xi
对似然函数两边同时取对数得
n
ln L n ln ln c 1 ln xi i 1
令
d
d
ln L
n
1
然估计,则
u
u(
)
是
u(
)
的最大似然估计。
二、估计量的评选标准
1.无偏性
若
E
(
)
存在,且∀
有
浙江大学概率论与数理统计第4版复习笔记详解
浙江大学概率论与数理统计第4版复习笔记详解|才聪学习网浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)笔记和课后习题(含考研真题)详解文章来源:才聪学习网/概率论与数理统计内容简介本书是浙江大学盛骤等主编的《概率论与数理统计》(第4版)的学习辅导书,主要包括以下内容:(1)梳理知识脉络,浓缩学科精华。
本书每章的复习笔记均对该章的重难点进行了整理,并参考了国内名校名师讲授该教材的课堂笔记。
因此,本书的内容几乎浓缩了该教材的知识精华。
(2)详解课后习题,巩固重点难点。
本书参考大量相关辅导资料,对盛骤主编的《概率论与数理统计》(第4版)的课后思考题进行了详细的分析和解答,并对相关重要知识点进行了延伸和归纳。
(3)精选考研真题,培养解题思路。
本书从历年考研真题中挑选最具代表性的部分,并对之做了详尽的解析。
所选考研真题基本涵盖了每章的考点和难点,考生可以据此了解考研真题的命题风格和难易程度,并检验自己的复习效果。
目录第1章概率论的基本概念1.1 复习笔记1.2 课后习题详解1.3 考研真题详解第2章随机变量及其分布2.1 复习笔记2.2 课后习题详解2.3 考研真题详解第3章多维随机变量及其分布3.1 复习笔记3.2 课后习题详解3.3 考研真题详解第4章随机变量的数字特征4.1 复习笔记4.2 课后习题详解4.3 考研真题详解第5章大数定律及中心极限定理5.1 复习笔记5.2 课后习题详解5.3 考研真题详解第6章样本及抽样分布6.1 复习笔记6.2 课后习题详解6.3 考研真题详解第7章参数估计7.1 复习笔记7.2 课后习题详解7.3 考研真题详解第8章假设检验8.1 复习笔记8.2 课后习题详解8.3 考研真题详解第9章方差分析及回归分析9.1 复习笔记9.2 课后习题详解9.3 考研真题详解第10章bootstrap方法10.1 复习笔记10.2 课后习题详解10.3 考研真题详解第11章在数理统计中应用Excel软件11.1 复习笔记11.2 课后习题详解11.3 考研真题详解第12章随机过程及其统计描述12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 考研真题详解第13章马尔可夫链13.1 复习笔记13.2 课后习题详解13.3 考研真题详解第14章平稳随机过程14.1 复习笔记14.2 课后习题详解14.3 考研真题详解复习笔记详解第1章概率论的基本概念1.1 复习笔记在个别试验中其结果呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象.一、随机试验1.定义试验包括各种各样的科学实验,甚至对某一事物的某一特征的观察也认为是一种试验.2.试验的特点(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.在概率论中,将具有上述三个特点的试验称为随机试验.二、样本空间、随机事件1.样本空间随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间,记为S.样本空间的元素,即E的每个结果,称为样本点.2.随机事件一般地,称试验E的样本空间S的子集为E的随机事件,简称事件.在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点出现时,称这一事件发生.特别地,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间S包含所有的样本点,它是S自身的子集:(1)在每次试验中它总是发生的,S称为必然事件.(2)空集不包含任何样本点,也是样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件.3.事件间的关系与事件的运算事件间的关系与事件的运算按照集合论中集合之间的关系和集合运算来处理.设试验E的样本空间为S,而A,B,A k(k=1,2,…)是S的子集.(1)包含关系①若,则称事件B包含事件A,即事件A发生必导致事件B发生;②若且,即A=B,则称事件A与事件B相等.(2)和事件事件A∪B={x|x∈A或x∈B)称为事件A与事件B的和事件.当且仅当A,B 中至少有一个发生时,事件A B发生.称为n个事件A1,A2,…,A n的和事件;称为可列个事件A1,A2,…的和事件.(3)积事件事件A∩B={x|x∈A且x∈B)称为事件A与事件B的积事件.当且仅当A,B 同时发生时,事件A∩B发生.A∩B也记作AB.称为n个事件A1,A2,…,A n的积事件;称为可列个事件A1,A2,…的积事件.(4)差事件事件A-B={x|x∈A且x B)称为事件A与事件B的差事件.当且仅当A发生、B不发生时事件A-B发生.(5)互斥若,则称事件A与B是互不相容的,或互斥的.即事件A与事件B不能同时发生.基本事件是两两互不相容的.(6)逆事件若A∪B=S且,则称事件A与事件B互为逆事件,又称事件A与事件B互为对立事件.对每次试验而言,事件A、B中必有一个发生,且仅有一个发生.A的对立事件记为.(7)定律设A,B,C为事件,则有:①交换律:A∪B=B∪A;A∩B=B∩A;②结合律:A∪(B∪C)=(A∪B)∪C;A∩(B∩C)=(A∩B)∩C;③分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C);A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A ∩C);④德摩根律:;.。
浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)教材的配套题库(第7章 参数估计)【圣才出品】
2
,所以
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ˆ 2
1 n
n i 1
Xi2
是 σ2 的无偏估计。
二、填空题
f
x;
ex ,
x
1.设总体 X 的概率密度为
0, x
,其中 λ>0 为已知,θ>0
∧
是未知参数,x1,x2,…,xn 是取自总体 X 的样本观察值,则 θ 的最大似然估计值θ=______。
D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)=1+4-2×1=3
由切比雪夫不等式有:P{|X-Y|>6}=P{|X-Y-E(X-Y|≥6}≤D(X-Y)/62=3/36=1/12。
_
B.(1-X )/5
_
C.1/5- X
_
D.1-X /5
【答案】B
_
【解析】由已知得一阶矩估计为 A1=X ,令期望值等于一阶矩估计值,即 EX=(-1)(2θ)
_
∧
_
+0•θ+1•(1-3θ)=1-5θ=X ,解得θ=1-X /5。
5.设 X1,X2,…,Xn 为来自总体 X~N(0,σ2)的简单随机样本,则 σ2 的无偏估计量为
【解析】把 X-Y 看成是一个新的随机变量,则根据切比雪夫不等式需要求出其期望和方差。
根据期望的性质,有 E(X-Y)=E(X)-E(Y)=2-2=0。
XY
因为
Cov(X ,Y ) D( X ) D(Y ) ,所以
Cov(X ,Y ) XY D(X ) D(Y ) 0.5 1 4 1;
D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)=1+4-2×1=3。
( )。
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•长度 它准则.
尽可能短,或能体现该要求的其
•可靠度与精度是一对矛盾, •一般是在保证可靠度的条件下
•尽可能提高精度.
•关于定义的说明
•若反复抽样多次(各次得到的样本容量相等,都是n) •按伯努利大数定理, 在这样多的区间中,
•例如
•二、置信区间的求法 • 例1 设X1,…Xn是取自
•求参数 的置信度为
•的点 为X的概率分布的上 分位数.
• 设0< <1, 对随机变量X,称满足
•的点
为X的概率分布的上 分位数.
•标准正态分布的 •上 分位数
•例如:
• 设0< <1, 对随机变量X,称满足
•的点
为X的概率分布的上 分位数. •自由度为n的 • 分布的上 分位数
•例如:
• 设0< <1, 对随机变量X,称满足
•设袋装糖果的重量服从正态分布, 试求总体均值
•解
•附表3-1
•就是说估计袋装糖果重量的均值在500.4克与 507.1克之间, 这个估计的可信程度为95%.
•这个误差的可信度为95%.
•推导过程如下: •根据第六章第二节定理二知
•进一步可得:
•注意: 在密度函数不对称时, •习惯上仍取对称的分位点 来确定置信区间(如图).
•1.
•由例1可知:
••例2 包糖机某日开工包了12包糖,称得质量( 单位:克)分别为 5•50163,,550201,,459250,,485182,5,4084,5.48假6,设50重5,量服从正态分布,
•解
•..\新建文件夹4\2-1.ppt2-1
•查表得
•附表2-2
•推导过程如下:
••例3 有一大批糖果,现从中随机地取16袋, 称得 重量(克)如下:
[学习]概率论与数理统计浙 大四版第七章第七章3讲
• 引言
• 前面,我们讨论了参数点估计. 它 是用样本算得的一个值去估计未知参数. 但是,点估计值仅仅是未知参数的一个 近似值,它没有反映出这个近似值的误 差范围,使用起来把握不大. 区间估计 正好弥补了点估计的这个缺陷 .
•也就是说,我们希望确定一个区间,使
•们求出一个尽可能•小的区间
,使
•称区间 •置信区间.
为 的•置信水平为 •的
• 寻找置信区间的方法,一般是从确定 误差限入手. • 我们选取未知参数的某个估计量 ,根 据置信水平 ,可以找到一个正数 , •使得
•称 为 与 之间的误差限 . •只要知道 的概率分布,确定误差限并不难.
•由不等式
•的点 为X的概率分布的上 分位数. •自由度为n1,n2的 •F分布的上 分位数
• 书末附有 分布、t 分布、F分布的上 侧分位数表,供使用. 需要注意的事项在 教材上有说明.
• 至于如何由标准正态分布函数表查表 求得分位数,若你对分布函数定义熟悉的 话,这个问题不难解决.
一、单个总体 的情况
• 3. 寻找一个待估参数 和估计量T的函 数 S(T, ),且其分布为已知.
•称S(T, )为枢轴量.
•4. 对于给定的置信水平 ,根据S(T, ) 的分布,确定常数a, b,使得
•P(a ≤S(T, )≤b)=
• 5. 对“a≤S(T, )≤b”作等价变形,得到如下 •形式:
•则
就是 的100( )%的置信区间.
我们能以比较高的可靠程度相信它包含真
参数值.
•湖中鱼数的真值
•[ ]
•这里所说的“可靠程度”是用概率来度量的, 称为置信概率,置信度或置信水平.
• 习惯上把置信水平记作 • ,这里 是一个 •很小的正数.
•置信水平的大小是根据实际需要选定的.
•例如,通常可取置信水平 =0.95或0.9等. •根据一个实际样本,由给定的置信水平,我
•可见, • 对参数 作区间估计,就是要设法找 出两个只依赖于样本的界限(构造统计量)
•(X1,…Xn) •(X1,…Xn)
• 一旦有了样本,就把 估计在区间
•内. •这里有两个要求:
•1. 要求 以很大的可能被包含在区间
•内,就是说,概率
要尽可能大.
•即要求估计尽量可靠.
•2.定区间估计很关键的是要寻 找一个待估参数 和估计量T 的函数S(T, ), 且S(T, )的分布为已知, 不依赖于任何未 知参数•(这样我们才能确定一个大概率区间).
•而这与总体分布有关,所以,总体分布的 形式是否已知,是怎样的类型,至关重要.
• 这里,我们主要讨论总体分布为正态 的情形. 若样本容量很大,即使总体分布 未知,应用中心极限定理,可得总体的近 似分布,于是也可以近似求得参数的区间 估计.
•对给定的置信水平 •查正态分布表得
•为什么 •这样取?
•使
•对给定的置信水平 •查正态分布表得
•使
•从中解得
•于是所求 的 置信区间为 •也可简记为
• 从例1解题的过程,我们归纳出求置 信区间的一般步骤如下:
•1. 明确问题, 是求什么参数的置信区间? • 置信水平 是多少?
•2. 寻找参数 的一个良好的点估计 T (X1,X2,…Xn)
•可以解出 :
•这个不等式就是我们所求的置信区间.
• 下面我们就来正式给出置信区间的定义, 并通过例子说明求置信区间的方法.
• 一、 置信区间定义: •设 是 一个待估参数,给定
•若由样本X1,X2,…Xn确定的两个统计量
•满足
•则称区间 、
是 的置信水平(置信度
•置信概率•分)别为称为置的信置下信限区和间置.信上限.
•教材上讨论了以下几种情形:
•单个正态总体均值 和方差 的区间估计.
•两个正态总体均值差 •的区间估计.
和方差比
•比例 p 的区间估计.
•在求置信区间时,要查表求分位数. •教材180页已经给出了概率分布的上侧分位数 (分位点)的定义,为便于应用,这里我们 再简要介绍一下. • 设0< <1, 对随机变量X,称满足
的样本, 的置信区间.
•解:••选明确的问题点,估是求计什为么参数•的寻置找信未区知间参? 数的
•置信水平是多少•?一个良好估计.
•~N(0, 1)
• 寻找一个待估参数和 •估计量的函数 ,要求 •其分布为已知.
•有了分布,就可以求出 •U取值于任意区间的概率.
•对于给定的置信水平(大概率), 根据U的分布, •确定一个区间, 使得U取值于该区间的概率为 •置信水平.