统计学第六章 参数估计和假设检验习题

第六章参数估计和假设检验一、填空题1、总体参数估计是指2、称为置信水平，表示为3、落在总体均值两个抽样标准差范围内的概率为4、影响样本的单位数目的因素有5、是研究者想收集证据予以反对的假设。

答案：1、就是以样本统计量来估计总体参数，总体参数是常数，而统计量是随机变量。

2、将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例，(1 -3、0.95454、总体变量的变异程度σ、允许的误差范围△、抽样的可靠程度1-α5、纯随机抽样、等距抽样（机械抽样）、类型抽样（分层抽样）和整群抽样二、单项选择题1、估计量的含义是指（A）A．用来估计总体参数的统计量的名称B．用来估计总体参数的统计量的具体数值C．总体参数的名称D．总体参数的具体数值2、一个95%的置信区间是指（ C ）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3、抽取一个容量为100的随机样本，其均值为x =81，标准着s=12。

总体均值μ的99%的置信区间为（ C ）81±1.9781±2.3581±3.1081±3.524．成数与成数方差的关系是(C )A.成数的数值越接近0，成数的方差越大B.成数的数值越接近0.3，成数的方差越大C.成数的数值越接近0.5，成数的方差越大D.成数的数值越接近l ，成数的方差越大5．纯随机重复抽样的条件下，若其他条件不变，要使抽样平均误差缩小为原来的1/3，则样本单位数必须（ B ）Ａ．增大到原来的３倍 Ｂ．增大到原来的９倍Ｃ．增大到原来的６倍 Ｄ．也是原来的1/36、对于非正态总体，使用统计量x z =D ） A ．小样本B ．总体方差已知C ．总体方差未知D ．大样本7、在假设检验中，原假设和备选假设（ C ）A. 都有可能成立B. 都有可能不成立C. 只有一个成立而且必有一个成立D. 原假设一定成立，备选假设不一定成立8．一种零件的标准长度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 ）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<9、若检验的假设为00:H μμ≥，10:H μμ<，则拒绝域为（ B ） A ．z z α> B ．z z α<- C ．/2z z α<-或/2z z α<- D ．z z α>或z z α<-10。

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。

假定这位经销商要检验假设0:24000H μ≤，1:24000H μ>，取显著水平为α＝0.01，并假设为大样本，则此项检验的拒绝域为（ A ）A ． 2.33z >B ． 2.33z <-C ． 2.33z >D ． 2.33z =三、计算题1 一种元件,要求其使用寿命不低于1000（小时）,现在从一批这种元件中随机抽取25件,测得其寿命平均值为950（小时）。

已知这种元件寿命服从标准差100σ=（小时）的正态分布，试在显著水平0.05下确定这批元件是否合格。

解：01000.050.05:1000, H :1000X Z=950 100 n=25 1000 Z= 2.50.05 Z 1.64H x Z Z μμσμα≥<-====-==>提出假设：构造统计量：此问题情形属于Z 检验，故用统计量：此题中：代入上式得：本题中：即，00.0H ∴拒绝原假设认为在置信水平5下这批元件不合格。

2某批矿砂的五个样品中镍含量经测定为（%）：3.25 3.27 3.24 3.26 3.24设测定值服从正态分布，问在0.01α=下能否接受假设，这批矿砂的镍含量为 解：001020.005: 3.25 H :t X t=3.252, S=0.0117, n=53.252-3.25 t= 0.34190.01,(4H x t μμμμσα==≠-===提出假设：构造统计量：本题属于未知的情形，可用检验，即取检验统计量为：本题中，代入上式得：本题中，20)4.6041, 3.25t t H α=<∴接受认为这批矿砂的镍含量为。

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.4.有一批产品，取50个样品，其中含有4个次品。

在这样情况下，判断假设H 0：p ≤0.05是否成立(α=0.05)?解: 01:0.05, :0.05,H p H p ≤>采用非正态大样本统计检验法,拒绝域为Z z α>,0.950.05, 1.65z α==,50,n =由检验统计量0.9733Z ===<1.65,接受H 0：p ≤0.05.即, 以95%的把握认为p ≤0.05是成立的.5.从某种试验物中取出24个样品，测量其发热量，计算得x =11958，样本标准差s =323，问以5％的显著水平是否可认为发热量的期望值是12100(假定发热量是服从正态分布的)?解: 01:12100, :12100,H H μμ=≠总体标准差σ未知,拒绝域为2(1)t t n α>-,24,n = x =11958, s =323,0.0250.05,(23) 2.0687t α==, 由检验统计量2.1537t ===>2.0687,拒绝0:12100H μ=,接受1:12100,H μ≠即, 以95%的把握认为试验物的发热量的期望值不是12100.6．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。

现抽得10罐，测得其重量为(单位：克):195，510，505，498，503，492，ii02，612，407，506.假定重量服从正态分布，试问以95％的显著性检验机器工作是否正常?解: 01:500 :500H vs H μμ=≠,总体标准差σ未知,拒绝域为2(1)t t n α>-,10,n =经计算得到x =502, s =6.4979,取0.0250.05,(9) 2.2622t α==,由检验统计量0.9733t ===<2.2622, 接受0:500 H μ= 即, 以95%的把握认为机器工作是正常的.7.有一种新安眠药，据说在一定剂量下，能比某种旧安眠药平均增加睡眠时间3小时，根据资料用某种旧安眠药时，平均睡眠时间为20.8小时。

标准差为1.6小时，为了检验这个说法是否正确，收集到一组使用新安眠药的睡眠时间为26.7，22.O ，24.1，21.O ，27 .2，25.0，23.4。

试问：从这组数据能否说明新安眠药已达到新的疗效(假定睡眠时间服从正态分布，α=0.05)。

解: 01:23.8 :23.8H vs H μμ≥<,已知总体标准差σ =1.6,拒绝域为Z z α<-,7,n =经计算得到x =24.2,取0.950.05, 1.65z α=-=-,由检验统计量0.6614x Z ===>-1.65, 接受0:23.8H μ≥ 即, 以95%的把握认为新安眠药已达到新的疗效.8．测定某种溶液中的水份是否为O.5％，它的l0个测定值给出x =0.452%,s =O.037%，设测定值总体服从正态分布,μ为总体均值,σ为总体的标准差,试在5％显著水平下进行检验解:(1)H 01: μ=O.5％,11:0.5%H μ≠, 总体标准差σ未知,拒绝域为2(1)t t n α>-,10,n =x =0.452%,s =O.037%,取0.0250.05,(9) 2.2622t α==,由检验统计量4.102t ===>2.2622,拒绝H 0: μ=O.5％,即, 以95%的把握认为甲、乙两台机床加工的精度结果之间无显著性的差异.。