1、设为总体的样本。如果对未知参数p的假设。
h0的否定域为。
求犯两类错误的概率。
解: matlab命令:1-binocdf(4,10,0.2)+binocdf(1,10,0.2)
ans = 0.4086
matlab命令:
binocdf(4,10,0.5)-binocdf(1,10,0.5)
ans = 0.3662
2、设为总体的样本。对假设。
h0的否定域为。
1) 求犯两类错误的概率。
2) 如果=(1.8,1.7,1.4,1.5,1.9,2.0,1.7,1.7,1.6),问h0是否成立?
解:(1)matlab命令:
1-normcdf(1.5)
ans = 0.0668
matlab命令:
x=[1.8,1.7,1.4,1.5,1.9,2.0,1.7,1.7,1.6]
> mean(x)
ans = 1.7000
3、食品厂用自动装罐机装罐头食品,每罐标准重量为500g,每隔一定时间需要检查机器工作情况。现抽取10罐,测得重量为(单位:g):
495,510,505,498,503,492,502,512,497,506。假定重量服从正态分布,试问机器工作是否正常()?
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:不否定原假设,即认为机器工作正常。
matlab命令:
x=[495,510,505,498,503,492,502,512,497,506]
mean(x)
ans =502
std(x)
ans = 6.4979
t=(502-500)*sqrt(10)/std(x)
t = 0.9733
整体命令:x=[495,510,505,498,503,492,502,512,497,506]
h,sig,ci,zval]=ttest(x,500,0.05,0)
结果:h = 0
sig = 0.3558
ci = 497.3517 506.6483
zval =
tstat: 0.9733
df: 9sd: 6.4979
4、要求某种元件使用寿命(单位:小时)服从正态分布n(1000,1002)。现从某厂生产的这类原件中抽25件,测得其平均使用寿命为950小时,试问这个厂生产的这类元件是否合格()?
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:否定原假设,即认为这个厂生产的这类元件不合格。
5、某厂随机取20部机器,其装配时间(单位:分)为9.8,10.
4,10.6,9.6,9.
7,9.9,10.9,11.
1,9.6,10.2,10.
3,9.6,9.9,11.
2,10.6,9.8,10.
5,10.1,10.5,9.
7,设装配时间服从正态分布。问是否可以认为装配时间的均值显著地大于10()?
解:方差未知,用t检验法。
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:不否定原假设,即可以认为装配时间的均值显著地大于10。
matlab命令:
x=[9.8,10.4,10.
6,9.6,9.7,9.
9,10.9,11.1,9.
6,10.2,10.3,9.
6,9.9,11.2,10.
6,9.8,10.5,10.
1,10.5,9.7]
> [h,sig,ci,zval]=ttest(x,10,0.05,-1)
h = 0sig = 0.9522
ci = inf 10.3972
zval =
tstat: 1.7541
df: 19
sd: 0.5099
> std(x)
ans = 0.5099
> mean(x)
ans = 10.2000
或。假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:否定原假设,即可以认为装配时间的均值显著地大于10。
malab命令:
x=[9.8,10.4,10.
6,9.6,9.7,9.
9,10.9,11.1,9.
6,10.2,10.3,9.
6,9.9,11.2,10.
6,9.8,10.5,10.
1,10.5,9.7];
[h,sig,ci,zval]=ttest(x,10,0.05,1)
输出:h = 1
sig = 0.0478
ci = 10.0028 inf
zval =
tstat: 1.7541
df: 19
sd: 0.5099
6、下面是新、旧两种生产过程中某物质的含量:
新过程: 2,1,2,2,1,0,3,2,1,0,1,3
旧过程: 6,4,5,5,6,5,5,6,4,6,7,4
设上述两样本分别来自方差相等的两正态总体,且两样本独立,以a1,a2分别记对应新旧过程的均值,是否可以认为a2-a1<=2()?
解:设x1为新生产过程中某物质的含量;y1为旧生产过程中某物质的含量;
令y=y1-2,则。
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:否定原假设,即不认为a2-a1<=2。
x=[2,1,2,2,1,0,3,2,1,0,1,3];
> y=[6,4,5,5,6,5,5,6,4,6,7,4]-2;
> [h,sig,ci,zval]=ttest2(x,y,0.05,-1)
h = 1sig = 1.2472e-004
ci = inf -1.0610
zval =
tstat: -4.3616
df: 22
sd: 0.9828
7、为测定某种溶液中的水分,由其10个测定值算出s=0.037%,设测定值总体为正态分布的随机变量,为其方差,问在水平下能否认为?
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:接受原假设,即在水平下不否认为。
8、某种导线要求其电阻的标准差不得超过0.005(),今在生产的一批该种导线中取9根,测得s=0.007(),设总体服从正态分布,问这批导线是否合格()?
解:期望未知,方差的检验。
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:否定原假设,即这批导线不合格。
9、从两台机器所生产的部件中分别取容量为m=60,n=40的样本,测得部件重量的样本方差分别为。设两样本相互独立,且两总体分别服从正态分布,求在检验水平下,检验假设。
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:接受原假设。
10、甲、乙两台机床加工同样的产品。从这两台机床加工的产品中随机抽取产品测得它们的直径(单位:mm)为。
机床甲:20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.8
机床乙:19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2
试比较甲、乙两台机床加工的产品精度有无显著差异()?
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:拒绝原假设,认为甲、乙两台机床加工的产品精度无显著差异。
matlab实现:
> x=[20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.8];
> y=[19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2];
> var(x) %修正样本方差。
ans = 0.2184
> var(y)
ans = 0.3967
> [h,sig,ci,zval]=vartest2(x,y,0.05)
h = 0sig = 0.4528
ci = 0.0967 2.8181
zval =
fstat: 0.5506
df1: 7
df2: 6
11、在10块地同时试种甲、乙两种作物,其产量均服从正态分布,且方差相同。结果计算得。问这两种产品的产量有无显著的差异()?
解:(1)方差相同。
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:接受原假设,即这两种产品的产量无显著的差异。
2)容量相同m=n=10
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:接受原假设,即这两种产品的产量无显著的差异。
12、某厂生产的细纱支数的跟方差(标准差)为1.2,现从某日生产的一批产品中随机抽16缕进行支数测量,求的样本跟方差为2.1,问细纱的均匀度是否变劣()?假定服从正态分布。
解:假设:
统计量: 否定域:
计算: 判断:否定原假设,即细纱的均匀度严重变劣。
13、某化工原料在处理前后各取10个样品进行分析,考虑其含脂率,计算得处理前的样本均值、样本方差分别为;处理后的样本均值、样本方差分别为;假定处理前后的含脂率都服从正态分布,且方差不变,问处理前后含脂率的平均值有无显著变化()?
解:容量相同m=n=10
假设: 统计量:
否定域: 计算:
判断:接受原假设,即处理前后含脂率的平均值无显著变化。
14、某**站在一小时内接到用户呼叫次数按每分钟记录如下:
试问这个分布能否作为泊松分布()?
解:因为呼叫次数为5,6,7时,频数不足5,所以合并到4
假设: 其中为泊松分布的分布函数,为未知参数,其极大似然估计值为2,所以承认原假设h0,即这个分布服从泊松分布。
不合并时为。
数值计算matlab程序:
k=0:7;
v=[8 16 17 10 6 2 1 0];
n=sum(v);
lamda=sum(k.*v)/n;
v2=v.^2;
p=poisspdf([0:7],lamda);
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