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文檔簡介
計(jì)算平均收益率(增長率)時間年數(shù)工業(yè)增加值的增長率1994~1997410.21998~200258.72003~200759.6合計(jì)14—某市從1994年以來的14年,各年的工業(yè)怎價值的增長率資料如下表,計(jì)算這14年的平均增長率。【解】根據(jù)幾何平均數(shù)的公式:平均增長率=平均發(fā)展速度-100%=109.45%-100%=9.45%2-3離散程度的相對指標(biāo):離散系數(shù)例:從學(xué)校大一學(xué)生中抽取100人,測得他們的身高和體重的平均值分別為168cm,52kg;相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為9cm,5kg。問身高和體重的差異哪一個大?離散系數(shù):把算術(shù)平均數(shù)與離散程度絕對指標(biāo)聯(lián)系起來的一個相對測度。身高的離散系數(shù)=9/168*100%=5.36%體重的離散系數(shù)=5/52*100%=9.62%例:某廠某月份生產(chǎn)了400件產(chǎn)品,其中合格品380件,不合格品20件。求產(chǎn)品質(zhì)量分布的集中趨勢與離散程度。是非標(biāo)志指標(biāo)的計(jì)算解:總體均值的區(qū)間估計(jì)(例題分析)解:已知X~N(,102),n=25,1-=95%,z/2=1.96。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得:。由于是正態(tài)總體,且方差已知??傮w均值在95%置信水平下的置信區(qū)間為總體均值的區(qū)間估計(jì)(例題分析)解:已知X~N(,2),n=16,1-=95%,t/2=2.131
根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得:,
總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為:該種燈泡平均使用壽命的置信區(qū)間為1476.8h~1503.2h兩個總體均值之差的估計(jì)(例題分析)
解:兩個總體均值之差在1-置信水平下的置信區(qū)間為兩所中學(xué)高考英語平均分?jǐn)?shù)之差的置信區(qū)間為5.03分~10.97分兩個總體均值之差的估計(jì)(例題分析)【例】為估計(jì)兩種方法組裝產(chǎn)品所需時間的差異,分別對兩種不同的組裝方法各隨機(jī)安排12名工人,每個工人組裝一件產(chǎn)品所需的時間(單位:min)下如表。假定兩種方法組裝產(chǎn)品的時間服從正態(tài)分布,且方差相等。試以95%的置信水平建立兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間差值的置信區(qū)間兩個方法組裝產(chǎn)品所需的時間方法1方法228.336.027.631.730.137.222.226.029.038.531.032.037.634.433.831.232.128.020.033.428.830.030.226.521兩個總體均值之差的估計(jì)(例題分析)
解:根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得合并估計(jì)量為兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間之差的置信區(qū)間為0.14min~7.26min總體均值的區(qū)間估計(jì)(例題分析)
【例】一家保險(xiǎn)公司收集到由36個投保人組成的隨機(jī)樣本,得到每個投保人的年齡(單位:周歲)數(shù)據(jù)如下表。試建立投保人年齡90%的置信區(qū)間36個投保人年齡的數(shù)據(jù)233539273644364246433133425345544724342839364440394938344850343945484532總體均值的區(qū)間估計(jì)(例題分析)解:已知n=36,1-=90%,z/2=1.645。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得:,
總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為投保人平均年齡的置信區(qū)間為37.37歲~41.63歲總體均值在90%置信水平下的置信區(qū)間為估計(jì)總體均值時樣本量的確定(例題分析)【例】擁有工商管理學(xué)士學(xué)位的大學(xué)畢業(yè)生年薪的標(biāo)準(zhǔn)差大約為2000元,假定想要估計(jì)年薪95%的置信區(qū)間,希望邊際誤差為400元,應(yīng)抽取多大的樣本量?估計(jì)總體均值時樣本量的確定(例題分析)解:已知=2000,
=400,1-=95%,z/2=1.96
應(yīng)抽取的樣本量為即應(yīng)抽取97人作為樣本2
已知均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某機(jī)床廠加工一種零件,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知道,該廠加工零件的橢圓度近似服從正態(tài)分布,其總體均值為0=0.081mm,總體標(biāo)準(zhǔn)差為=0.025。今換一種新機(jī)床進(jìn)行加工,抽取n=200個零件進(jìn)行檢驗(yàn),得到的橢圓度為0.076mm。試問新機(jī)床加工零件的橢圓度的均值與以前有無顯著差異?(=0.05)雙側(cè)檢驗(yàn)2
已知均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:=0.081H1:
0.081=0.05n=200臨界值:檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025決策:結(jié)論:
在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明新機(jī)床加工的零件的橢圓度與以前有顯著差異2
已知均值的檢驗(yàn)
(小樣本例題分析)【例】根據(jù)過去大量資料,某廠生產(chǎn)的燈泡的使用壽命服從正態(tài)分布N~(1020,1002)?,F(xiàn)從最近生產(chǎn)的一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取16只,測得樣本平均壽命為1080小時。試在0.05的顯著性水平下判斷這批產(chǎn)品的使用壽命是否有顯著提高?(=0.05)單側(cè)檢驗(yàn)2
已知均值的檢驗(yàn)
(小樣本例題分析)H0:
1020H1:>1020=0.05n=16臨界值:檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明這批燈泡的使用壽命有顯著提高決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.6452
未知大樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某電子元件批量生產(chǎn)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為平均使用壽命1200小時。某廠宣稱他們采用一種新工藝生產(chǎn)的元件質(zhì)量大大超過規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)。為了進(jìn)行驗(yàn)證,隨機(jī)抽取了100件作為樣本,測得平均使用壽命1245小時,標(biāo)準(zhǔn)差300小時。能否說該廠生產(chǎn)的電子元件質(zhì)量顯著地高于規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)?(=0.05)單側(cè)檢驗(yàn)2
未知大樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:1200H1:>1200=0.05n=100臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上不拒絕H0不能認(rèn)為該廠生產(chǎn)的元件壽命顯著地高于1200小時決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.6452
未知小樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某機(jī)器制造出的肥皂厚度為5cm,今欲了解機(jī)器性能是否良好,隨機(jī)抽取10塊肥皂為樣本,測得平均厚度為5.3cm,標(biāo)準(zhǔn)差為0.3cm,試以0.05的顯著性水平檢驗(yàn)機(jī)器性能良好的假設(shè)。雙側(cè)檢驗(yàn)2
未知小樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:=5H1:
5=0.05df=10-1=9臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0說明該機(jī)器的性能不好
決策:結(jié)論:t02.262-2.262.025拒絕H0拒絕H0.025兩個總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
雙側(cè)檢驗(yàn)!【例】有兩種方法可用于制造某種以抗拉強(qiáng)度為重要特征的產(chǎn)品。根據(jù)以往的資料得知,第一種方法生產(chǎn)出的產(chǎn)品其抗拉強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為8公斤,第二種方法的標(biāo)準(zhǔn)差為10公斤。從兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品中各抽取一個隨機(jī)樣本,樣本量分別為n1=32,n2=40,測得x1=50公斤,x2=44公斤。問這兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品平均抗拉強(qiáng)度是否有顯著差別?(=0.05)兩個總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:1-2=0H1:1-2
0=0.05n1=32,n2
=40臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品其抗拉強(qiáng)度有顯著差異Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025P-值=?兩個總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)單側(cè)檢驗(yàn)【例】“多吃谷物,將有助于減肥?!睘榱蓑?yàn)證這個假設(shè),隨機(jī)抽取了35人,詢問他們早餐和午餐的通常食譜,根據(jù)他們的食譜,將其分為二類,一類為經(jīng)常的谷類食用者(總體1),一類為非經(jīng)常谷類食用者(總體2)。然后測度每人午餐的大卡攝取量。經(jīng)過一段時間的實(shí)驗(yàn),得到如下結(jié)果:檢驗(yàn)該假設(shè)(=0.05)兩個總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析—用統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn))H0:1-2
0H1:1-2<0=0.05n1=15,n2
=20臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
在
=0.05的水平上拒絕H0沒有證據(jù)表明多吃谷物將有助于減肥-1.694t0拒絕域.05【例7.1】某公司采用四種方式推銷其產(chǎn)品。為檢驗(yàn)不同方式推銷產(chǎn)品的效果,隨機(jī)抽樣得下表:
序號銷售方式12345水平均值方式一778681888383方式二959278968990方式三717668817474方式四808479708279總均值81.5估計(jì)方程的求法
(例題分析)【例】求人均消費(fèi)與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的回歸方程回歸方程為:y=181.5830+0.4414
x回歸系數(shù)=0.4414表示,人均國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加1元,人均消費(fèi)平均增加0.4414元
^置信區(qū)間估計(jì)
(例題分析)【例】求出貸款余額為100億元時,不良貸款95%置信水平下的置信區(qū)間解:根據(jù)前面的計(jì)算結(jié)果,已知n=25,
se=1.9799,t(25-2)=2.069
置信區(qū)間為當(dāng)貸款余額為100億元時,不良貸款的平均值在2.114
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