数理统计期末复习题1

数理统计期末复习题1

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1、2009期末复习题注:这份答案是在2009年最后一晚做出来的,时间比较紧,所以可能有些地方不严谨,有什么错误还请各位多包涵。处理一个问题有很多合理的办法,这份答案所列出的只不过代表个人的想法,仅供参考。这份答案算是送大家的新年礼物吧,预祝大家期末考试顺利,一年都有好运孟帅1.设随机变量和相互独立,且都服从正态分布N(0,3),而和分别是来自总体和的样本,则统计量U=服从什么分布?为什么?解:分子分母同除以9得到服从N(0,1),服从X²(9)分布,因此U服从t(9)分布(课本92页)2.某大学来自A,B两市的新生中分别抽取10名和11名男生调查身高,测得他们的身高分别

2、为,,样本方差分别为,。不妨设两个城市的男生的身高分别服从正态分布和,求的95%的置信区间,并请在0.05水平下判断两个城市的男生身高是否相等?解:但是未知,构造T=(111页)=。=10,=11,=11.3,=9.1,=176,=172。代入T表达式得到T=。T服从t(+-2)查附表7得到=2.093得到的置信区间为:(1.088,6.912)这个区间不包含0,可以直接判定在0.05水平下两城市男生身高不相等。如果想严谨一点就在进行假设检验:原假设:两城市男生身高相等;备择:两城市男生身高不等。检验统计量T=,和比较。如果T大于,拒绝原假设,否则接受。3.随机调查了

3、某校200名沙眼患者,经用某种疗法治疗一定时期后治愈168人,试求总体治愈率的95%置信区间。解:样本率p=0.84,用大样本正态近似法求解,置信区间为:(,)(课本115页)n=200,查附表4得=1.96095%置信区间为(0.789,0.891)4.假设从两个总体和等概率地抽取样本并进行分类,分类过程如下:如果样本值大于则判定为总体,否则就判断为总体,试问:将总体错判为总体的概率是多少?将总体错判为总体的概率是多少?解:P(总体X错判为总体Y)=P(X>1.96),查附表4,=1.96故P(X>1.96)=0.025P(总体Y错判为总体X)=P(Y≤1.96)=

4、P(Y-1≤0.96),而Y-1服从N(0,1)查附表3得到Φ(0.96)=0.8315,故P(Y≤1.96)=0.83155.为测定某药的剂量x与血药浓度γ之间的关系,测得如下数据:剂量51015202530血药浓度15.231.746.758.976.982.8求γ关于x的回归方程,并检验方程的显著性()。解:求回归方程:可以用公式手算,当然,考试时允许用计算器的,把上面的数据直接键入,很快便出结果了。回归方程:检验方程的显著性:原假设:无线性关系;备择:回归效果显著计算统计量,,(课本229-230页)剩下的就是狂按计算器。。F=343.88,查附表8得到=21

5、.2,所以拒绝原假设,方程回归效果显著。当然,用r检验也可以,二者本质上是一样的,在此不再赘述。6.在诱发大白鼠鼻咽癌的试验中,一组用亚硝酸向鼻腔滴注(鼻注组),另一组在鼻注的基础上加维生素B12肌注(鼻注+B12),试验数据如下:发癌鼠数未发癌鼠数鼻注5219鼻注+B12393试问”鼻注”与”鼻注+B12”对大鼠诱发癌的作用是否有关联?用什么方法检验?假如上述数据列表中的第二格的数据变为6,该方法是否还适用?为什么?解:用X²检验。原假设:无关联;备择:有关联a=52,b=19,c=39,d=3,n=113计算统计量=5.287(课本166页)查附表6得到所以拒绝原

6、假设。数据列表中的第二格的数据变为6,这个时候用X²检验就有点勉强了,四格表的数据画成柱形图时,成对角线斜坡状是最理想的,而此时出现了6和3两个很小的状态,正态性很差,因而不适合。此时应当用精确概率检验:a=52,b=6,c=39,d=3,n=100代入得P=0.244>0.05,故不拒绝原假设,既无关。7:随机抽取8名健康者的血液,将其的血滤液放置不同时间(0,45m,90m,135m),测定血糖浓度,每个受试者有4个测定值。请问,应该用什么方法分析血糖在不同放置时间的变化?假如要分析各个时间点的差异,应该如何判定?为什么?放置时间(分)受试者编号014529031

7、354(1)95958983(2)95948884(3)1061059790(4)98979590(5)102989788(6)11211210194(7)1051039788(8)95929080解:时间为单因素,不同时间为不同水平。原假设:;备择:不全相等。=1833.96875,=890.38,=943.59=9.89,F服从于F(3,28)分布查附表8得到=2.95,因此拒绝原假设,即时间对血糖浓度有影响。既然时间对血糖浓度有影响,那么就要进行两两比较,以分析各个时间点的差异。本题中只有四个水平,用单纯的t检验当然是可以的,但不推荐。下面将以

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