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西南大学数理统计作业答案(2)

来源:网络收集 时间:2026-08-25
导读: 计算统计量的值 α=0.05,自由度为n+m-2=19,方差未知,查表得 ,故否定 不等。 7 两台车床生产同一种滚珠(滚珠直径按正态分布见下表),从中分别抽取8个和9个产品,比较两台车床生产的滚珠直径的方差是否相等(α=

计算统计量的值

α=0.05,自由度为n+m-2=19,方差未知,查表得

,故否定

不等。

7 两台车床生产同一种滚珠(滚珠直径按正态分布见下表),从中分别抽取8个和9个产品,比较两台车床生产的滚珠直径的方差是否相等(α=0.05)?

,因

,即在检验水平α=0.05下可以认为两种方法测得值(均值)

甲床 15.0 14.5 15.2 15.5 14.8 15.1 15.2 14.8 乙床 15.2 15.0 14.8 15.2 15.0 15.0 14.8 15.1 14.8 答:7 已知n=8,m=9,α=0.05,假设

α=0.05,α/2=0.025,第一自由度

n-1=7,第二自由度m-1=8,在 8的F分布

成立的条件下选取统计量

服从自由度分别为7,

查表: ,因为F=3.69<4.53,所以接受假设 产的滚珠直径的方差相等。

,即可以认为两台车床生

8 同一型号的两台车床加工同一规格的零件,在生产过程中分别抽取n=6个零件和m=9个零件,测得各零件的质量指标数值分别为

,并计算得到下列数据:

假定零件的质量指标服从正态分布,给定显著性水平α=0.05 ,试问两台车床加工的精度有无显著差异?

答:8 这是两个正态总体的方差是否相等的显著性检验,运用F统计量。用 车床加工的零件指标,设 服从

服从

;用

表示第一台

表示第二台车床加工的零件指标,设

假设

计算F统计量的观察值:

为真时,F服从F(5,8)分布,并有

,由于

0。21<1。03<3。69,所以接受

,即认为两台车床加工精度没有显著性差异。其中

9 在π的前800位小数的数字中,0,1,…,9分别出现了74,92,83,79,80,73,77,75,76,91次,能否断定这10个数字在π的小数中是均匀出现的?(α=0.05)

答:9 以X需要检验的假设为表示π的小数部分出现的数字,这就是总体,它的分布列为 样本

来自总体X,需要检验的假设为

检验法,以

表示

这是一个显著性假设检验问题,用

1,。。。,9 ,见下表: j 中j出现的个数,j=0,

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 74 92 83 79 80 73 77 75 76 91 6 12 3 1 0 7 3 5 4 11 0.4500 1.8000 0.1125 0.0125 0.0000 0.6125 0.1125 0.3125 0.2000 1.5125 在原假设成立时, 从均匀分布。

服从自由度为9的 -分布。故 =5.1250,而

。所以接受原假设,认为出现在的小数部分中的各数字个数服

10 为了研究患慢性支气管炎与吸烟量的关系,调查了272个人,结果如下表:

0—9 患者数 22 吸烟量(支/日) 10—19 20— 求和 98 25 145 非患者数 22 89 16 127 求和 44 187 41 272 试问患慢性支气管炎是否与吸烟量相互独立(显著水平α=0.05)?

答:10 令X=1表示被调查者患慢性气管炎,X=2表示被调查者不患慢性气管炎,Y表示被调查者每日的吸烟支数。 原假设 :X与Y相互独立。 根据所给数据,有

对于α=0.05,由自由度(r-1)(s-1)=(2-1)(3-1)=2,查 因为

=1.223<5.991,所以接受

-分布表

,即认为患慢性气管炎与吸烟量无关。

1、从一批机器零件毛坯中随机抽取8件,测得其重量(单位:kg)为:230,243,185,240,228,196,246,200。

(1)写出总体,样本,样本值,样本容量; (2)求样本的均值,方差及二阶原点距。

答:(1)总体为该批机器零件重量ξ,样本为 228,196,246,200,样本容量为n=8;

,样本值为230,243,185,240,

(2)

2、若样本观察值 里

)。

的频数分别为,试写出计算平均值和样本方差的公式(这

答:

3、设总体X服从两点分布B(1,p),其中p是未知参数, 是来自总体的简单随机样本。

指出什么?

之中哪些是统计量,哪些不是统计量,为

答:

X1?X2,参数。

max1?i?5因p是未知Xi,(X5?X1)2都是统计量,X5?2p,不是统计量,

4、设总体X服从正态分布本。

,其中已知,未知,是来自总体的简单随机样

(1)写出样本的联合密度函数;

(2)指出之中哪些是统计量,哪些不是统计量。

答:(1)因为X服从正态分布 Xi服从

,即

,而是取自总体X的样本,所以有

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