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数理统计习题

时间:2025-08-02 20:05:34 浏览次数:

 数理统计考试试卷

 一、填空题(本题15 分,每题 3 分)

 1、总体 ) 3 , 20 ( ~ N X 的容量分别为 10,15 的两独立样本均值差 ~ Y X  ________; 2、设16 2 1,..., , X X X 为取自总体 ) 5 . 0 , 0 ( ~2N X 的一个样本,若已知 0 . 32 ) 16 (201 . 0  ,则} 8 {1612iiX P =________; 3、设总体 ) , ( ~2  N X ,若  和2 均未知, n 为样本容量,总体均值  的置信水平为  1 的置信区间为 ) , (     X X ,则  的值为________;

 4、设nX X X ,..., ,2 1为取自总体 ) , ( ~2  N X 的一个样本,对于给定的显著性水平  ,已知关于2 检验的拒绝域为 2 ≤) 1 (21n ,则相应的备择假设1H 为________; 5 、 设 总 体 ) , ( ~2  N X ,2 已 知 , 在 显 著 性 水 平 0.05 下 , 检 验 假 设0 0 :   H ,0 1 :   H ,拒绝域是________。

 1、 )210 ( , N ; 2、0。01; 3、nSn t ) 1 (2; 4、202   ; 5、05 . 0z z   。

 二、选择题(本题 15 分,每题 3 分)

 ﻩ1、设3 2 1, , X X X 是取自总体 X 的一个样本,  是未知参数,以下函数是统计量的为(

 ). (A)

 ) (3 2 1X X X   

  (B)3 2 1X X X  

  (C)3 2 11X X X

  (D)231) (31 iiX

 2、设nX X X , . . . , ,2 1为取自总体 ) , ( ~2  N X 的样本, X 为样本均值,212) (1X XnSinin ,则服从自由度为 1  n 的 t 分布的统计量为(

 ). (A) )

  X n(

  (B)nSX n ) (  

 (C) )

   X n ( 1

  (D)nSX n ) ( 1    3、设nX X X , , ,2 1 是来自总体的样本,2) (   X D 存在, 212) (11X XnSini, 则(

 )。

 (A)2S 是2 的矩估计 ( ﻩ )Bﻩ2S 是2 的极大似然估计

 (C)2S 是2 的无偏估计和相合估计( )Dﻩ2S 作为2 的估计其优良性与分布有关 4、设总体 ) , ( ~ ), , ( ~22 221 1    N Y N X 相互独立,样本容量分别为2 1 ,nn ,样本方差分别为2221 ,SS ,在显著性水平  下,检验2221 12221 0: , :       H H 的拒绝域为(

 ). (A)

 ) 1 , 1 (1 22122   n n Fss

  (B)

 ) 1 , 1 (1 2212122  n n Fss (C)

 ) 1 , 1 (2 12122   n n Fss

  (D)

 ) 1 , 1 (2 1212122  n n Fss

  5、设总体 ) , ( ~2  N X ,2 已知,  未知,nx x x , , ,2 1 是来自总体的样本观察值,已知 的置信水平为 0.95 的置信区间为(4.71,5.69),则取显著性水平 05 . 0   时,检验假设0 . 5 : , 0 . 5 :1 0    H H 的结果是(

 )。

 (A)不能确定

  (B)接受0H

  (C)拒绝0H

  (D)条件不足无法检验

 1、B; 2、D; 3、C; 4、A; 5、B.

 三、(本题 14分)

 设随机变量 X 的概率密度为: 其他xxx f0, 0,2) (2,其中未知 参数 0   ,nX X , ,1 是来自 X 的样本,求(1)

  的矩估计;(2)

  的极大似然估计。

 解:(1)

 32 2) ( ) (0 22     x dxx d x f x X E , 令 32)ˆ(   X X E ,得 X23ˆ  为参数  的矩估计量. (2)似然函数为: ) , , 2 , 1 ( , 02 2) , (1212n i x xxx Liniinnniii         , , 而 ) (  L 是  的单调减少函数,所以  的极大似然估计量为 } , , , max{ˆ2 1 nX X X    。

 四、(本题14分)设总体 ) , 0 ( ~2 N X ,且10 2 1 ,x x x  是样本观察值,样本方差 22 s , (1)求2 的置信水平为0.95 的置信区间;(2)已知 ) 1 ( ~222XY  ,求32XD 的置

 信水平为0。95的置信区间;( 70 . 2 ) 9 (2975 . 0  , 023 . 19 ) 9 (2025 . 0  ). 解: (1)2 的置信水平为 0。95 的置信区间为) 9 (18,) 9 (182975 . 02025 . 0 ,即为(0.9462,6.6667); (2)32XD =222 2222)] 1 ( [1 1   DXD ; 由于2 322  XD 是2 的单调减少函数,置信区间为2 22,2 , 即为(0。3000,2.1137)。

 五、(本题10 分)设总体 X 服从参数为  的指数分布,其中 0   未知,nX X , ,1 为取自总体 X 的样本, 若已知 ) 2 ( ~221n X Unii ,求: (1)

  的置信水平为   1 的单侧置信下限; (2)某种元件的寿命(单位:h)服从上述指数分布,现从中抽得容量为 16 的样本,测得样本均值为 5010(h),试求元件的平均寿命的置信水平为 0。90 的单侧置信下限。) 585 . 42 ) 32 ( , 985 . 44 ) 31 ( (210 . 0205 . 0    。

 解:(1)

 , 1) 2 (2, 1 ) 2 (222      nX nP nX nP 

 即  的单侧置信下限为) 2 (22nX n  ;(2) 706 . 3764585 . 425010 16 2   .

 六、(本题14 分)某工厂正常生产时,排出的污水中动植物油的浓度 ) 1 , 10 ( ~ N X ,今阶段性抽取 10 个水样,测得平均浓度为 10.8(mg/L),标准差为1。2(mg/L),问该工厂生产是否正常?(2 20.025 0.025 0.9750.05, (9) 2.2622, (9) 19.023, (9) 2.700 t        )

 解:

 (1)检验假设 H 0 :

 2 =1, H1 :

 2 ≠1; 取统计量:2022) 1 (s n  ;

 拒绝域为:

 2 ≤) 9 ( ) 1 (2975 . 0221  n =2。70 或 2 ≥ 2025 . 022) 1 (      n =19。023, 经计算:

 96 . 1212 . 1 9 ) 1 (22022s n,由于 ) 023 . 19 , 700 . 2 ( 96 . 122  2 , 故接受 H 0 ,即可以认为排出的污水中动植物油浓度的方差为 2 =1。

 (2)检验假设 10 101 0      :

 , :

 H H ;

 取统计量:10 /10SXt ~ ) 9 (2t ; 拒绝域为 2622 . 2 ) 9 (025 . 0 t t ; 1028 . 210 / 2 . 110 8 . 10 t  <2。2622 ,所以接受0H, 即可以认为排出的污水中动植物油的平均浓度是10(mg/L)。

 综上,认为工厂生产正常。

 七、(本题 10分)设4 3 2 1, , , X X X X 为取自总体 ) 4 , ( ~2 N X 的样本,对假设检验问题5 : , 5 :1 0    H H ,(1)在显著性水平 0。05下求拒绝域;(2)若  =6,求上述检验所犯的第二类错误的概率  .

 解:(1) 拒绝域为 96 . 1254 / 45025 . 0  zx xz ; (2)由(1)解得接受域为(1.08,8。92),当  =6时,接受0H 的概率为 921 . 026 08 . 126 92 . 8} 92 . 8 08 . 1 {           X P  .

 八、(本题 8 分)设随机变量 X 服从自由度为 ) , ( n m 的 F 分布,(1)证明:随机变量X1服从 自由度为 ) , ( m n 的 F 分布;(2)若 n m  ,且 05 . 0 } {    X P ,求 }1{ X P 的值。

 证明:因为 ) , ( ~ n m F X ,由 F 分布的定义可令n Vm UX// ,其中 ) ( ~ ), ( ~2 2n V m U   , U 与V 相互独立,所以 ) , ( ~// 1m n Fm Un VX 。

 当 n m  时, X 与X1服从自由度为 ) , ( n n 的 F 分布,故有   } {  X P }1{ X P , 从而

 95 . 0 05 . 0 1 } { 1 }1{ 1 }1{ }1{               X PXPXP X P

 。

 数理统计试卷参考答案

 一、填空题(本题 15分,每题 3 分)

 1、 )210 ( , N ; 2、0。01; 3、nSn t ) 1 (2; 4、202   ; 5、05 . 0z z   . 二、选择题(本题15 分,每题 3 分) 1、B; 2、D; 3、C; 4、A; 5、B。

 三、(本题 14 分)解:(1) 32 2) ( ) (0 22     x dxx d x f x X E , 令 32)ˆ(   X X E ,得 X23ˆ  为参数  的矩估计量。

 (2)似然函数为:

 ) , , 2 , 1 ( , 02 2) , (1212n i x xxx Liniinnniii         , ,

 而 ) (  L 是  的单调减少函数,所以  的极大似然估计量为 } , , , max{ˆ2 1 nX X X    。

 四、(本题 14分)解:

 (1)2 的置信水平为 0.95 的置信区间为) 9 (18,) 9 (182975 . 02025 . 0 ,即为(0.9462,6。6667); (2)32XD =222 2222)] 1 ( [1 1   DXD ; 由于2 322  XD 是2 的单调减少函数,置信区间为2 22,2 , 即为(0。3000,2.1137)。

  五、(本题10分)解:(1)

 , 1) 2 (2, 1 ) 2 (222      nX nP nX nP 

 即  的单侧置信下限为) 2 (22nX n  ;(2)

 706 . 3764585 . 425010 16 2   。

  六、(本题14 分)解:

 (1)检验假设 H 0 :

 2 =1, H1 :

 2 ≠1; 取统计量:2022) 1 (s n  ;

  拒绝域为:

 2 ≤) 9 ( ) 1 (2975 . 0221  n =2。70 或 2 ≥ 2025 . 022) 1 (      n =19.023, 经计算:

 96 . 1212 . 1 9 ) 1 (22022s n,由于 ) 023 . 19 , 700 . 2 ( 96 . 122  2 , 故接受 H 0 ,即可以认为排出的污水中动植物油浓度的方差为 2 =1。

 (2)检验假设 10 101 0      :

 , :

 H H ;

 取统计量:10 /10SXt ~ ) 9 (2t ; 拒绝域为 2622 . 2 ) 9 (025 . 0 t t ; 1028 . 210 / 2 . 110 8 . 10 t  〈2.2622 ,所以接受0H, 即可以认为排出的污水中动植物油的平均浓度是 10(mg/L)。

 综上,认为工厂生产正常。

 七、(本题 10 分)解:(1)

 拒绝域为 96 . 1254 / 45025 . 0  zx xz ; (2)由(1)解得接受域为(1.08,8.92),当  =6 时,接受0H 的概率为 921 . 026 08 . 126 92 . 8} 92 . 8 08 . 1 {           X P  。

 八、(本题 8 分)证明:因为 ) , ( ~ n m F X ,由 F 分布的定义可令n Vm UX// ,其中) ( ~ ), ( ~2 2n V m U   , U 与 V 相互独立,所以 ) , ( ~// 1m n Fm Un VX . 当 n m  时, X 与X1服从自由度为 ) , ( n n 的 F 分布,故有   } {  X P }1{ X P , 从而

 95 . 0 05 . 0 1 } { 1 }1{ 1 }1{ }1{               X PXPXP X P

 。

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