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当前位置:首页 > 商业/管理/HR > 管理学资料 > 统计学人教版第五版7,8,10,11,13,14章课后题答案汇总
1统计学复习笔记第七章参数估计一、思考题1.解释估计量和估计值在参数估计中,用来估计总体参数的统计量称为估计量。估计量也是随机变量。如样本均值,样本比例、样本方差等。根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。2.简述评价估计量好坏的标准(1)无偏性:是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。(2)有效性:是指估计量的方差尽可能小。对同一总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。(3)一致性:是指随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估总体的参数。3.怎样理解置信区间在区间估计中,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差(即置信区间),并不说明置信度,也不给出被调查的人数,这是不负责的表现。因为降低置信度可以使置信区间变窄(显得“精确”),有误导读者之嫌。在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。这样则可以由此推算出置信度(由后面给出的公式),反之亦然。4.解释95%的置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。也就是说,无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%(的区间)包含参数。不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间,就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。5.简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。1.估计总体均值时样本量n为2.样本量n与置信水平1-α、总体方差、估计误差E之间的关系为其中:2222)(Ezn2222)(EznnzE2nzE22与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需要的样本量越大;与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大;与与总体方差成正比,样本量与估计误差的平方成反比,即可以接受的估计误差的平方越大,所需的样本量越小。二、练习题1.从一个标准差为5的总体中采用重复抽样方法抽出一个样本量为40的样本,样本均值为25。1)样本均值的抽样标准差等于多少?2)在95%的置信水平下,估计误差是多少?解:1)已知σ=5,n=40,=25∵∴=5/√40≈0.792)已知∵∴估计误差E=1.96×5÷√40≈1.552.某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额,在为期3周的时间里选取49名顾客组成了一个简单随机样本。1)假定总体标准差为15元,求样本均值的抽样标准误差。2)在95%的置信水平下,求估计误差。3)如果样本均值为120元,求总体均值µ的95%的置信区间。解:1)已知σ=15,n=49∵xxxxxxnxnxnzE2nzE2nxnxnxnx3∴=15÷√49=2.142)已知∵∴估计误差E=1.96×15÷√49≈4.23)已知=120∵置信区间为±E∴其置信区间=120±4.23.从一个总体中随机抽取n=100的随机样本,得到=104560,假定总体标准差σ=85414,试构建总体均值µ的95%的置信区间。解:已知n=100,=104560,σ=85414,1-=95%,由于是正态总体,且总体标准差已知。总体均值在1-置信水平下的置信区间为104560±1.96×85414÷√100=104560±16741.1444.从总体中抽取一个n=100的简单随机样本,得到=81,s=12。要求:1)构建µ的90%的置信区间。2)构建µ的95%的置信区间。3)构建µ的99%的置信区间。解:由于是正态总体,但总体标准差未知。总体均值在1-置信水xxnzE2nzE2xxxxxxxx28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzx28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzxxx4平下的置信区间公式为81±×12÷√100=81±×1.21)1-=90%,1.65其置信区间为81±1.982)1-=95%,其置信区间为81±2.3523)1-=99%,2.58其置信区间为81±3.0965.利用下面的信息,构建总体均值的置信区间。1)=25,σ=3.5,n=60,置信水平为95%2)=119,s=23.89,n=75,置信水平为98%3)=3.149,s=0.974,n=32,置信水平为90%解:∵∴1)1-=95%,其置信区间为:25±1.96×3.5÷√60=25±0.8852)1-=98%,则=0.02,/2=0.01,1-/2=0.99,查标准正态分布表,可知:2.33其置信区间为:119±2.33×23.89÷√75=119±6.345xxxxxx)(22未知或nszxnzx)(22未知或nszxnzx53)1-=90%,1.65其置信区间为:3.149±1.65×0.974÷√32=3.149±0.2846.利用下面的信息,构建总体均值µ的置信区间:1)总体服从正态分布,且已知σ=500,n=15,=8900,置信水平为95%。解:N=15,为小样本正态分布,但σ已知。则1-=95%,。其置信区间公式为∴置信区间为:8900±1.96×500÷√15=(8646.7,9153.2)2)总体不服从正态分布,且已知σ=500,n=35,=8900,置信水平为95%。解:为大样本总体非正态分布,但σ已知。则1-=95%,。其置信区间公式为∴置信区间为:8900±1.96×500÷√35=(8733.99066.1)3)总体不服从正态分布,σ未知,n=35,=8900,s=500,置信水平为90%。解:为大样本总体非正态分布,且σ未知,1-=90%,1.65。其置信区间为:8900±1.65×500÷√35=(87619039)4)总体不服从正态分布,σ未知,n=35,=8900,s=500,置信水平为99%。28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzx28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzxxxxx28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzx28.109,44.10192.336.105251096.136.1052nzxxxxx6解:为大样本总体非正态分布,且σ未知,1-=99%,2.58。其置信区间为:8900±2.58×500÷√35=(8681.99118.1)7.某大学为了解学生每天上网的时间,在全校7500名学生中采取重复抽样方法随机抽取36人,调查他们每天上网的时间,得到下面的数据(单位:小时)(略)。求该校大学生平均上网时间的置信区间,置信水平分别为90%解:先求样本均值:=3.32再求样本标准差:置信区间公式:8.从一个正态总体中随机抽取样本量为8的样本,各样本值分别为:10,8,12,15,6,13,5,11。求总体均值µ的95%置信区间。解:本题为一个小样本正态分布,σ未知。先求样本均值:=80÷8=10再求样本标准差:=√84/7=3.46417于是,的置信水平为的置信区间是,已知,n=8,则,α/2=0.025,查自由度为n-1=7的分布表得临界值2.45所以,置信区间为:10±2.45×3.4641÷√79.某居民小区为研究职工上班从家里到单位的距离,抽取了由16个人组成的一个随机样本,他们到单位的距离分别是:10,3,14,8,6,9,12,11,7,5,10,15,9,16,13,2。假设总体服从正态分布,求职工上班从家里到单位平均距离的95%的置信区间。解:小样本正态分布,σ未知。已知,n=16,,则,α/2=0.025,查自由度为n-1=15的分布表得临界值2.14样本均值=150/16=9.375再求样本标准差:=√253.75/15≈4.11于是,的置信水平为的置信区间是,9.375±2.14×4.11÷√16810.从一批零件是随机抽取36个,测得其平均长度是149.5,标准差是1.93。1)求确定该种零件平均长度的95%的置信区间。2)在上面估计中,你使用了统计中的哪一个重要定理?请解释。解:1)这是一个大样本分布。已知N=36,=149.5,S=1.93,1-α=0.95,。其置信区间为:149.5±1.96×1.93÷√362)中心极限定理论证:如果总体变量存在有限的平均数和方差,那么,不论这个总体的分布如何,随着样本容量的增加,样本均值的分布便趋近正态分布。在现实生活中,一个随机变量服从正态分布未必很多,但是多个随机变量和的分布趋于正态分布则是普遍存在的。样本均值也是一种随机变量和的分布,因此在样本容量充分大的条件下,样本均值也趋近于正态分布,这为抽样误差的概率估计理论提供了理论基础。11.某企业生产的袋装食品采用自动打包机包装,每袋标准重量为100克,现从某天生产的一批产品中按重复抽样随机抽取50包进行检查,测得每包重量如下:(略)已知食品包重服从正态分布,要求:1)确定该种食品平均重量的95%的置信区间。2)如果规定食品重量低于100克属于不合格,确定该批食品合格率的95%的置信区间。xx9解:1)本题为一个大样本正态分布,σ未知。已知N=50,µ=100,1-α=0.95,。①每组组中值分别为97、99、101、103、105,即此50包样本平均值=(97+99+101+103+105)/5=101②样本标准差为:=√{(97-101)²×2+(99-101)²×3+(101-101)²×34+(103-101)²×7+(105-101)²×4}÷(50-1)≈1.666③其置信区间为:101±1.96×1.666÷√502)∵不合格包数(<100克)为2+3=5包,5/50=10%(不合格率),即P=90%。∴该批食品合格率的95%置信区间为:=0.9±1.96×√(0.9×0.1)÷50=0.9±1.96×0.04212.假设总体服从正态分布,利用下面的数据构建总体均值μ的99%的置信区间。(略)解:样本均值样本标准差:尽管总体服从正态分布,但是样本n=25是小样本,且总体标10准差未知,应该用T统计量估计。1-α=0.99,则α=0.01,α/2=0.005,查自由度为n-1=24的分布表得临界值2.8的置信水平为的置信区间是,13.一家研究机构想估计在网络公司工作的员工每周加班的平均时间,为此随机抽取了18个员工,得到他们每周加班的时间数据如下(单位:小时):(略)假定员工每周加班的时间服从正态分布,估计网络公司员工平均每周加班时间的90%的置信区间。解:①N=18<30,为小样本正态分布,σ未知。②样本均值=244/18=13.56样本标准差:=③1-α=90%,α=0.1,α/2=0.05,则查自由度为n-1=17的分布表得临界值1.74④的置信水平为的置信区间是,1114.利用下面的样本数据构建总体比例丌的置信区间:1)n=44,p=0.51,置信水平为99%2)n=300,p=0.82,置信水平为95%3)n=1150,p=0.48,置信水平为90%解:1)1-α=99%,α=0.01,α/2=0.005,1-α/2=0.995,查标准正态分布表,则2.582)1-=95%,3)1-=90%,1.65分别代入15.在一项家电市场调查中,随机抽取了200个居民户,调查他们是否拥有某一品牌的电视机,其中拥有该品牌电视机的家庭占23%。求总体比例的置信区间,置信水平分别为90%和95%。解:1)置信水平90%,1-=90%,1.65,N=200,P=23%。代入2)置信水平95%,1-=95%,,N=200,P=23%。代入16.一位银行的管理人员想估计每位顾客在该银行的月平均存款额。他假设所有顾客月
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