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统计学课后答案第七八章.doc

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统计学课后答案第七八章.doc

1 6.1 调节一个装瓶机使其对每个瓶子的灌装量均值为 盎司,通过观察这台装瓶机对每  个瓶子的灌装量服从标准差 盎司的正态分布。随机抽取由这台机器灌装的 9 个瓶子 1.0   形成一个样本,并测定每个瓶子的灌装量。试确定样本均值偏离总体均值不超过 0.3 盎司 的概率。 解总体方差知道的情况下,均值的抽样分布服从 的正态分布,由正态分   2 , N n   布,标准化得到标准正态分布z ~ ,因此,样本均值不超过总体均值的 x n      0,1 N 概率 P 为   0.3 P x    0.3 x P n n            0.3 0.3 1 9 1 9 x P n             2 -1 ,查标准正态分布表得 0.8159   0.9 0.9 P z      0.9    0.9  因此, 0.6318   0.3 P x    6.2 在练习题 6.1 中,我们希望样本均值与总体均值 的偏差在 0.3 盎司之内的概率达到  0.95,应当抽取多大的样本 解   0.3 P x    0.3 x P n n            0.3 0.3 1 1 x P n n n             2 0.3 1 0.95 n    0.3 0.975 n    0.3 1.96 n   42.68288 43 n n     6.3 , ,, 表示从标准正态总体中随机抽取的容量,n6 的一个样本, 1 Z 2 Z 6 Z 试确定常数 b,使得 6 2 1 0.95 i i P Z b           解由于卡方分布是由标准正态分布的平方和构成的 设Z 1 ,Z 2 ,,Z n 是来自总体N0,1 的样本,则统计量 2 2 2 2 1 2       n Z Z Z 服从自由度为n 的 χ 2 分布,记为 χ 2~ χ 2 (n) 因此,令 ,则 ,那么由概率 ,可知 6 2 2 1 i i Z       6 2 2 2 1 6 i i Z      6 2 1 0.95 i i P Z b           b ,查概率表得b12.59   2 1 0.95 6  2 6.4 在习题 6.1 中,假定装瓶机对瓶子的灌装量服从方差 的标准正态分布。假定 2 1   我们计划随机抽取 10 个瓶子组成样本,观测每个瓶子的灌装量,得到 10 个观测值,用这 10 个观测值我们可以求出样本方差 ,确定一个合适的范围使得有 2 2 2 1 1 1 n i i S S Y Y n      较大的概率保证 S 2 落入其中是有用的,试求 b 1 ,b 2 ,使得 2 1 2 0.90 p b S b    解更加样本方差的抽样分布知识可知,样本统计量2 2 2 1 1 n s n     此处,n10, ,所以统计量 2 1   2 2 2 2 2 1 10 1 9 1 1 n s s s n        根据卡方分布的可知     2 2 1 2 1 2 9 9 9 0.90 P b S b P b S b       又因为       2 2 2 1 2 2 1 9 1 1 P n S n             因此         2 2 2 2 1 2 1 2 2 9 9 9 1 9 1 1 0.90 P b S b P n S n                         2 2 2 2 1 2 1 2 2 9 9 9 1 9 1 P b S b P n S n                    2 2 2 0.95 0.05 9 9 9 0.90 P S       则     2 2 1 0.95 2 0.05 9 9 ,9 9 b b          2 2 0.95 0.05 1 2 9 9 , 9 9 b b      查概率表 3.325, 19.919,则   2 0.95 9    2 0.05 9  0.369, 1.88   2 0.95 1 9 9 b     2 0.05 2 9 9 b  3 7.1 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容量为 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x n    5 0.79 40   (2)在 95的置信水平下,估计误差是多少/2 0.025 1.96 0.79 1.5495 x z z n        7.2 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。 2.143 x n    15 49  2在 95%的置信水平下,求边际误差。,由于是大样本抽样,因此样本均值服从正态分布,因此概率度 t x x t     2 z 因此, 1.962.1434.2 x x t     2 x z     0.025 x z    3如果样本均值为 120 元,求总体均值 的 95%的置信区间。置信区间为 (115.8,124.2)   , x x x x       120 4.2,120 4.2   7.4 从总体中抽取一个 n100 的简单随机样本,得到 81,s12。 x 要求 大样本,样本均值服从正态分布 或 2 , x N n         2 , s x N n        置信区间为 , 1.2 2 2 , s s x z x z n n             s n 12 100 1构建 的 90%的置信区间。  1.645,置信区间为 (79.03,82.97) 2 z  0.05 z   81 1.645 1.2,81 1.645 1.2     2构建 的 95%的置信区间。  1.96 ,置信区间为 (78.65,83.35) 2 z  0.025 z   81 1.96 1.2,81 1.96 1.2    

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