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대학 확률 및 수학 통계 최종 검토 문제 해결
다중 선택
(1), 그리고 반대의 이벤트이며, 성립되지 않습니다.
(a) 서로 호환되지 않는다. (b) 서로 독립적이다.
(c) 서로 독립적이지 않다. (d) 상호 배제
(2) 10 공 중 3 개, 흰 공 7 개, 10 명, 1 인당 1 개, 그럼 마지막 3 개 공을 받은 사람은 정확히 1 명이 빨간 공을 받을 확률은.
(a); (b) 와: (c) 와: (4)
(3) 설정 ~, 확률 밀도, 있습니다.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(4) 모든 무작위 변수가 존재하는 경우,
네, 있습니다.
독립적이어야 합니다. (b), 확실히 중요하지 않다;
(c) 및: (4)
(5) 샘플은 정규 분포의 전체, 알려진, 알 수 없는 것에서 가져온 것이므로 다음 무작위 변수는 통계량으로 사용할 수 없습니다.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(6) 무작위 변수의 밀도 함수가 ~, 둘 다 존재한다고 가정합니다. 한 개 더 표본을 취하면, 표본의 평균치가 있으면 있다.
(하나) ~; (b) ~;
(c) ~; (d)()~
(7) 각 테스트의 성공률은 10 까지 독립 테스트를 반복할 확률입니다. 아래에서 정답을 고르세요.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(8) 그렇다면 그렇습니다.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(9) 독립 무작위 변수 시퀀스로 설정하고 매개변수가 있는 지수 분포를 따르는 경우 다음 옵션이 정확합니다.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(10) 다음 결론이 정확하지 않습니다.
(a) 정규 무작위 변수의 선형 함수는 여전히 정규 분포에 복종한다.
(b) ~, 약 가장자리, 약 여전히 정규 분포;
(c) 정규 분포에 복종하면 정규 분포에 복종한다.
(d) ~ 인 경우 관련되지 않고 독립하는 것과 같습니다.
빈자리를 메우다
1. 인구 알려진 설정 D(2X-Y)= 1 인 경우 = _ _ _ _ _ _.
2. a 공장과 b 공장의 불량품이 각각 1% 와 2% 라고 가정합니다. 현재 A 공장과 B 공장에서 각각 60%, 40% 의 제품이 있는 제품 그룹에서 무작위로 한 가지 제품을 추출하면 결함이 발견되어 A 공장에서 생산할 확률에 속한다.
3. 무작위 변수가 (0, 2) 에서 균일 분포를 따르도록 설정한 다음 (0, 4) 에서의 밀도를 설정합니다
=.
4. 알려진 경우 =.
5. 그렇다면 =, =.
6. 그렇다면 =,
=.
7. 주어진 무작위 이벤트의 확률은 0.5, 무작위 이벤트의 확률은 0.6, 조건 확률 =0.8 이면 이벤트의 확률입니다.
세 개의 독립 실험에서 각 실험에서 무작위 사건이 발생할 확률은 0.4 이고, 적어도 한 번은 발생할 확률은 0 이다.
무작위 변수가 서로 독립적이도록 설정하고 무작위 변수의 분산은 = 입니다.
10. 무작위 변수의 가능한 값을-1 및 1 으로 설정합니다. 알려진 경우 =.
1 1. 알려진, 찾기 =.
12. 서로 독립적이라고 가정하면 적어도 한 번 발생할 확률은, 정확히 한 번 발생할 확률은.
13. 무작위 변수가 분포에 따르도록 설정합니다. 알려진 경우 = 1.6, = 1.28 이면 매개변수 =,
=.
14. 공동 분포 법칙이 다음과 같다고 가정하면 =.
1
2
셋；삼；3
-1
1/ 15
3/ 15
2/ 15
5/ 15
4/ 15
15. 무작위 변수가 매개변수 2 를 따르는 포아송 분포를 설정하여 체비셰프 부등식으로 추정한다.
。
16. 정규 분포의 샘플이라고 가정합니다.
=, 분포에 순종 할 때, =.
셋째, 계산 문제
1. 및 를 상수로 설정, 증명:.
설정 () 의 밀도는 q,.
3. 및 가 각각 확률 밀도가 있는 두 개의 독립 무작위 변수라고 가정합니다
그리고,
확률 밀도를 구하다.
4. 어느 해 열린 수능에서 수험생 한 과목의 합격률은 25%, 80 점 이상의 합격률은 3% 로 알려졌다. 이 과목 수험생의 평균 점수와 표준 편차를 구하다.
5. 무작위 변수가 지수 분포에 복종하도록 설정하여 간격 (0, 1) 내에서 균일 분포에 복종한다는 것을 증명합니다.
6. 무작위 변수의 확률 밀도를 무작위 변수의 분포 함수를 찾아 그래프를 그리도록 설정합니다.
7. 갑점은 갑공장에서 생산한 제품 30 상자, 을공장에서 생산한 같은 제품 20 상자를 받았다. 갑공장 포장당 100 개, 폐품률 0.06 개, 을공장 포장당 120 개, 폐품률 0.05 개.
(1) 상자에서 폐기물을 꺼낼 확률
(2) 모든 제품이 포장을 풀고 섞이면 어느 것이든 폐품으로 삼을 확률을 구합니다.
8. 10 트랜지스터에 결함이 있는 트랜지스터 2 개가 있는 것으로 알려져 있습니다. 트랜지스터를 두 번 가져 가라. 샘플을 다시 넣지 마라. 다음 사건의 확률을 구하다.
둘 다 정품이다. (2) 둘 다 결함 제품이다. (3) 하나는 정품이고 다른 하나는 불량품이다.
(4) 두 번째 제품에 결함이 있습니다.
9. 6 가지 다른 수학 참고서, 4 가지 다른 물리적 참고서, 3 가지 다른 화학 참고서가 있습니다. 서로 다른 학과의 참고서 두 권이 대출될 확률을 시험해 보다.
10. 갑, 을, C 세 학생이 동시에 외국어 시험을 독립적으로 치르며 실패 확률은 각각 0.4, 0.3, 0.5 였다.
(1) 마침 두 학생이 불합격할 확률을 구하다.
(2) 만약 세 학생 중 두 명이 불합격한 것으로 알려져 있다면, 그 중 한 명은 B 생의 확률이다.
1 1. 무작위 변수를 설정하고 다음을 찾습니다.
(1)(2)
12. 무작위 변수가 세계의 균일 분포에 복종하도록 하고, 이제 세 번의 독립 관찰을 진행한다.
관측이 3 보다 클 확률을 찾으십시오.
무작위 변수를 설정하여 세 번의 독립 관찰에서 관찰이 3 보다 큰 횟수를 나타냅니다.
같은 종류의 부품은 두 상자가 있는데, 첫 번째 상자는 50 개, 그 중 10 은 1 등품이고, 두 번째 상자는 30 개, 그 중 18 개는 1 등품이다. 이제 두 상자 중 하나를 임의로 꺼내고 선택한 상자에서 두 개의 부품을 꺼내십시오 (꺼낸 후 다시 넣지 마십시오). 찾기:
가장 먼저 꺼낸 부품은 일등품의 확률이다.
먼저 꺼낸 부품은 일등품이라는 조건 하에, 나중에 꺼낸 부품도 일등품의 확률이다.
무작위 변수 () 의 결합 밀도 함수를 다음과 같이 설정합니다.
요구하다
15. 복잡한 시스템이 각 부품의 신뢰성 (즉, 부품이 제대로 작동할 확률) 이 0 인 두 개의 개별 부품으로 구성되어 있다고 가정합니다. 전체 시스템이 제대로 작동하려면 최소한 일부 부품이 작동해야 합니다. 시스템 신뢰성을 높이기 위한 최소값은 무엇입니까?
16. 알려진 무작위 변수의 확률 밀도는 ，
샘플로 설정하고 모멘트 추정치 (4 점) 와 최대 우도 추정치를 구합니다.
17. 무작위 변수가 간격 내의 균일 분포에 복종하도록 설정합니다. 여기서 알 수 없는 것입니다. 샘플로 설정하면 최대 우도 추정치는 다음과 같습니다. 결정된 편향되지 않은 추정치를 시험해 보다.
18.( 1) 이론적 분석을 통해 압축기 냉각수의 평균 온도 상승이 초과하지 않음을 알 수 있습니다. 이제 압축기 냉각수의 상승 온도는 다음과 같이 측정됩니다.
= 인 경우, 이 데이터 세트는 이론적 분석과 일치합니까?
(2) 섬유의 크기는 알려져 있습니다. 이제 뿌리 섬유를 추출하여 치수를 다음과 같이 측정합니다
단닐의 전체 분산이 정상인지 여부를 구하다 (take =).
19. 방송사는 한 프로그램의 시청률을 조사한 뒤 무작위로 현지 주민들에게 전화를 걸어 방송할 때 매일 텔레비전을 보고 있는지 물었다. 만약 그들이 텔레비전을 보고 있다면, 그들은 그들에게 텔레비전 프로그램을 보고 있는지 물어볼 것이다. 질문에 답한 가구의 수가 n:n 이라고 가정하면 95% 확률의 조사 오차가 1% 이내임을 보장하기 위해 얼마나 취해야 합니까?
20. 오랫동안 공장에서 생산된 배터리의 수명은 분산 (시간 제곱) 의 정규 분포에 복종했다. 이러한 배터리의 수명 변동이 과거에 비해 변경되었는지 여부를 판단하기 위해 n=26 용량의 샘플을 무작위로 추출하여 해당 수명의 샘플 분산 (시간) 을 측정하여 다음 배터리 배치의 수명 변동이 과거에 비해 현저하게 변경되었는지 확인합니다.
상하이 교통대학 확률론과 수리통계복습 (B) 04- 12
옳고 그름의 문제
1., 가 무작위 이벤트인 경우 및 는 상호 호환되지 않습니다. ()
2. 정규 무작위 변수의 분포 함수입니다. ()
3. 무작위 변수가 독립적이면 1 의 합을 취할 확률이 0 이면. ()
4. 등변 삼각형 영역에서 2 차원 균일하게 분포된 가장자리 분포는 여전히 균일하게 분포됩니다. ()
5. 샘플 평균의 제곱은 전체 예상 제곱의 편향되지 않은 추정치가 아닙니다. ()
6. 주어진 신뢰 수준 1- 에서 예상 매개 변수의 신뢰 구간이 반드시 고유한 것은 아닙니다. ()
7. 매개 변수의 가설 검사에서 거부 필드의 형태는 대체 가정에 따라 결정됩니다. ()
다중 선택
(1), 다음 올바른 방정식은 다음과 같습니다.
(a); (b) 및:
(c) 및: (4)
(2) 이산 무작위 변수의 확률 분포가 () 인 경우에만
(a) 및 (b) 및
그리고; (d) 그리고.
(3) 전자관 수명 () 은 독립적으로 분포되어 있고, () 는 전자관 평균 수명의 분산이다.
(a); (b) 와: (c) 와: (4) 가 있습니다.
(4) 전체 샘플을 샘플 평균과 샘플 분산으로 설정하면 있습니다.
(a); (b) 및:
(c) 와: (4).
(5) 전체 샘플을 전체 분산에 있는 샘플 평균으로 설정합니다.
다음 추정치에서 편향되지 않은 추정치는 다음과 같습니다.
(a); (b) 및:
(c) 와: (4).
빈자리를 메우다
(1) 임의 이벤트가 서로 호환되지 않도록 설정하고
(2) 무작위 변수가 무작위 변수의 확률 밀도 함수 (-2,2) 의 균일 분포에 복종한다고 가정합니다
왜냐하면.
(3) 무작위 변수를 설정하면 확률 =.
(4) 무작위 변수의 공동 분포 법칙을 다음과 같이 설정합니다
그렇다면.
(5) 설정 () 은 정규 분포의 샘플이며,
=, 분포에 순종 할 때, =.
(6) 바니시의 건조 시간 (단위: 시간) 이 설정되어 있고 샘플의 평균과 분산이 각각 인 경우 95% 신뢰도의 일방적 신뢰 구간의 상한선은 다음과 같습니다.
계산 및 적용 문제
1. 공장 트럭 한 대가 사스 방지 물자를 실어 시골에 내려갔고, 꼭대기층에는 10 종이 상자가 들어 있는데, 그 중 민용 마스크 5 상자, 의료용 마스크 2 상자, 소독면 3 상자가 들어 있다. 목적지에 도착해서 1 종이 상자를 잃어버렸어요. 어느 것을 잃어버렸는지 모르겠어요. 이제 우리는 나머지 9 상자 중 2 상자를 마음대로 열었고, 결과는 모두 민간용 마스크였다. 잃어버린 상자도 민간용 가면이다.
2. 무작위 변수의 결합 밀도 함수를 설정합니다.
상수 a (1) 를 구합니다. (2) 조건부 밀도 함수; (3) 토론과 의 관련성과 독립성.
3. 무작위 변수 (균일 분포) 와 (지수 분포) 를 서로 독립적으로 설정합니다.
찾을 수 있는 밀도 함수입니다.
4. 한 컬러텔레비전 회사는 매달 20 만 대의 백투텔레비전을 생산하는데, 불량품률은 0.0005 이다. 각 결함 제품이 검사 과정에서 검출되지 않을 확률은 0.0 1 입니다. 컬러텔레비전의 검사 후 불량품 수가 3 개를 넘을 확률을 찾아내다.
전체 확률 분포 목록을 다음과 같이 설정하십시오.
0 1 2 3
P2 2 p( 1-p) p2 1-2p
여기서 () 는 알 수 없는 매개변수입니다. 다음과 같은 전체 샘플 값을 사용합니다.
1, 3, 0, 2, 3, 3, 1, 3
(1) p 의 모멘트 추정을 구하십시오. (2)p 의 최대 우도 추정.
6. 야금 실험실에서 망간의 융점을 네 번 테스트한 결과 다음과 같다
12690c12710c12630c12650c
데이터가 정규 분포에 복종하게 하고% 수준에서 다음과 같은 검사를 합니다.
(1) 이 결과들은 발표된 숫자 12600C 와 일치합니까?
(2) 측정의 표준 편차가 20C 미만입니까?
검사 과정은 반드시 상세히 써야 한다.
설정 (x, y) 의 공동 분포 법칙은 다음과 같습니다
엑스선
Y
1
2
-1
1/6
1/3
1/3
1
1/ 12
1/ 12
Cov(X, y) 및 (x, y) 의 공분산 행렬을 찾습니다.
8. 2 차원 임의 변수 (x, y) 의 결합 밀도 함수를 설정합니다.
Z=max{X, Y} 의 밀도 함수를 찾습니다.
문제를 증명하다
임의 변수와 독립 포아송 분포 밴드 매개변수 3 을 설정하여 포아송 분포 밴드 매개변수 6 에 여전히 복종한다는 것을 증명합니다.
확률론과 수리통계 복습 문제.
(문제 확률 통계 없음 b)
빈자리를 메우다
1. 임의 테스트 e 에 해당하는 샘플 공간을 s 로 설정하고, 어떤 이벤트와도 호환되지 않는 이벤트는 다음과 같습니다. P(A|B)= 1, 이벤트 a 와 b 의 관계는 e 를 등가가능성 검사로 설정하고 s 에 10 샘플 점이 포함된 경우 클래식 확률의 정의에 따라 모든 기본 이벤트의 확률은 다음과 같습니다.
첨부 파일 1 ... 독립적일 경우 알려진 이벤트 중 하나 이상의 이벤트 확률이 0 인 경우
2. 그리고 나서.
세트, 그리고; 。
4. 확률 p {max (x, y) 가 되도록 (연속) 임의 변수 (x, y) 의 결합 분포 함수를 설정합니다
5. 체채에는 2 급상, 1 등상 4 원, 2 등상 2 원이 있습니다. 1 등상과 2 등상 당첨 확률이 각각 0.3 과 0.5 로, 복권당 2 위안을 판다고 가정해 봅시다. 이 복권을 살 것인지의 현명한 선택은: (사거나, 사지 않거나, 상관없다.)
포아송 분포에 복종한다면; 만약 균일 분포에 복종한다면.
7. 설정한 다음 계산을 단순화합니다.
(부속서 7: 누군가 명중률이 P 라고 가정하면, 그가 독립적으로 몇 번 던진다면, 두 번째 촬영 전 N 번도 맞히지 못할 확률은) 이다.
8. 그리고 나서
9. 그리고 독립하면 (사용), 표시.
10. 동전을 두 번 던져서 앞면과 뒷면이 위를 향하는 횟수를 나타냅니다.
1 1. 알려진 예상 값은 5 이고 평균 편차는 2 입니다. 추정. 그렇지 않으면 _ _ _ _ _ 을 (를) 예상해 보십시오.
12. 대수정리 (또는 주파수의 안정성) 에서 알 수 있다고 가정합니다. 50 명의 학생들이 서로 독립적으로 실험을 하는데, 그들의 실험 오차는 모두 고르게 분포되어 있다. 그 결과 마침 100 명의 학생의 실험 오차가 상술한 대수 정리보다 작다는 사실이 밝혀져 대략적인 계산이다.
13. 한 반에는 100 명의 학생이 있고, 각각 휴대폰을 가지고 있고, 수업은 켜진다. 각 휴대폰이 수업시간 내에 받는 전화 수가 평균 횟수 1 인 포아송 분포 (각각 독립) 를 따른다고 가정하면, 중심 극한 정리를 이용하여 수업시간에 전화 간섭이 발생하지 않을 확률을 대략적으로 계산하는데, 이 근사치계산 (절대) 오차는 다음과 같습니다.
14. 양보와 독립. 확률 분포는 다음과 같습니다. 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 , 및 =
15. 모멘트 추정법은 총 알 수 없는 매개변수를 추정할 확률의 원리입니다.
16. 전체 분포 법칙을 다음과 같이 설정합니다. 여기서 샘플 값은 알 수 없습니다. 샘플 값이 실제로 관찰될 수 있는 확률을 구하며, 최대 우도법 추정 매개변수의 확률 원리는 다음과 같습니다.
17. 합은 알 수 없는 매개 변수의 편향되지 않은 추정치로, 통계량이 더 효과적이다.
18. 실제 문제에서 매개 변수의 신뢰 구간을 찾을 때 항상 신뢰 수준이 좋을수록 신뢰 구간의 길이가 좋아지기를 바랍니다. 그러나 신뢰 수준을 높일 때 해당 신뢰 구간 길이는 항상 있습니다.
19. 인구를 알리다. 일반적인 간격 추정 방법, 즉 신뢰 수준 아래의 신뢰 구간은 다음과 같습니다. 그런 다음 중요도 수준의 일반적인 검사 방법 (수락, 거부, 판단 불가) 을 사용하여 중요도 수준의 원래 가정 (수락, 거부, 판단 불가) H0 을 판단합니다. 일반적으로, 매개 변수 가설 테스트의 확률 원리가 있기 때문에, 우리는 자주 실수를 한다. 즉, 진짜 실수를 거부할 확률은. 일반 매개변수 가설 검사에서 중요도 수준은 고정되어 있지만 샘플 양이 증가하면 거짓 오류를 받아들일 확률은 일반적으로 (증가, 감소, 불변, 확실치 않음) 입니다.
2. 트럭으로 65,438+00 대의 컴퓨터를 A 지에서 B 지역으로 운송하는데, 각 운송마다 세 가지 손상 상황이 있다: A). 매번 마침 1 대의 컴퓨터가 손상되었습니다, B). 한 번에 정확히 두 대의 컴퓨터가 손상되었다, C). 한 번에 정확히 3 대의 컴퓨터가 손상되고 a), b), c) 세 가지 손상이 있습니다.
액세서리 2 *: n+ 1 같은 상자가 있고, 상자당 n 개의 공이 들어 있으며, 각 상자는 다음과 같습니다. I 번째 상자 I- 1 흰 공 개, n+1-;
3. x 의 확률 밀도를 E(X)= 로 설정합니다. (1) 상수 k 와 c 를 구합니다. (2) x 의 분포 함수 f (x) 를 찾는다. (3) x 의 m 차 원점 모멘트 e (XM) 를 찾는다. (4) 무작위 변수 y 를 다음과 같이 정의하십시오.
D 찾기 (y); (5)* Z=F(X) 를 설정하여 z 의 확률 밀도를 구합니다.
4. x 의 분포 함수를 E(X)=,, y 로 설정하면 두 가지 값만 사용할 수 있습니다. (1) 2 차원 무작위 변수 (x, y) 의 결합 확률 분포 법칙을 구하다. (2), x 와 y 가 독립적인지 여부를 판단한다. (3)X = 1 조건 하에서 y 의 조건부 분포 법칙; (4) n = 분 (x, y) 의 분포 법칙.
5. (x, y) 의 확률 밀도를 설정하고 (1) 의 상수 k 를 구합니다. (2)X 와 y 가 독립적인지 여부; (3); (4); (5); (6) 이벤트 {"x3" 또는 "y"
(참고: 사고 조건 확률 정의에 존재하는 문제)
6. 모 생명보험회사는 매년 10000 명이 보험에 가입하고, 1 인당 매년 보험료 12 위안을 납부한다. 피보험자가 그해 사망하면 보험회사는 1000 원을 배상해야 한다. 한 사람이 1 년 안에 사망할 확률은 0.006 으로 알려져 있다. 보험회사가 1 년 동안 이윤이 6 만원 이하가 아닐 확률은 중심 극한 정리로 근사화한다.
7. 한 대의 컴퓨터로 10 난수 0, 1, 2, ..., 9 를 생성한다고 가정합니다. 누군가가 이 컴퓨터로 100 일 실험을 했다고 가정하면, 매일 처음으로 1 이 숫자로 흔들린다. 100 일 동안의 일일 실험 횟수는 다음과 같이 분포됩니다.
테스트 시간
2
아홉；구；9
10
1 1
12
14
26
해당 일 수
다섯；오；5
20
30
20
10
10
15
각 실험이 서로 독립적이라고 가정하면 숫자 1 을 생성할 확률 P 는 변하지 않습니다. (1) p 의 최대 우도 추정을 구하십시오. (2) 그렇다면 가능한 모든 설명을 제공하십시오. (3) p 를 찾는 순간 추정.
부록 7: 전체 확률 밀도 X 를 설정합니다. 여기서 c sum 은 알 수 없는 매개변수, 샘플 값입니다. C 합계의 최대 우도 추정을 구하다.
8. 한 스타가 NBA 에서 매 경기마다 득점한다고 가정합시다 ~ 현재 통계 14 시즌 경기당 평균 득점, 해당 샘플 표준 편차는 s=3.58 입니다. 이 14 시즌 선수 경기 분포는 다음과 같습니다.
일치하는 수량
18
20
23
25
해당 계절 수
다섯；오；5
여섯；육
2
1
위의 통계를 통해 우리는 (1) 전체 분산의 편향되지 않은 예측을 얻을 수 있습니다. (2) 전체 분산의 신뢰 수준은 0.95 의 신뢰 구간이다.
(알려진)
9. 한 부품의 서비스 수명을 (시간) ~ 로 설정합니다. 과거 제품의 평균 수명은 190 시간이었습니다. 생산 설비를 개선한 후 16 새 부품의 평균 서비스 수명은 시간이며 해당 샘플 표준 편차는 98 입니다. 0.05 의 중요도 수준에서 생산 설비 개선 후 제품이 과거보다 더 좋은지 확인해야 합니다 (다음 오류가 발생할 확률이 0.05 를 넘지 않도록 보장해야 함: 실제로 생산 설비 개선 후,
(알려진)
생각: 괄호 안에 요구가 없다면 이 문제는 어떻게 될까?
부속서 9: 물체의 길이를 측정하는 기기에는 A 와 B 가 있습니다. 현재 두 가지 기기로 길이가 다른 분필 9 개를 측정하여 다음과 같은 데이터를 얻었습니다.
분필은 꼬리표만 계산한다.
1
2
셋；삼；3
사
다섯；오；5
여섯；육
일곱
여덟；팔
아홉；구；9
A 측량 데이터
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
B 측량 데이터
0. 1 1
0.2 1
0.52
0.32
0.78
0.59
0.68
0.77
0.89
두 기기의 정확도가 같으면 같은 분필을 측정하여 발생하는 오차가 완전히 무작위인 경우 오차는 0 근처에서 변동해야 하므로 이런 무작위 오차는 평균이 0 인 정규 분포를 따르는 것으로 볼 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 이제 위의 측정 결과에 따라 A 와 B 의 정밀도가 0.0 1 의 중요도 수준에 큰 차이가 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.
(알려진)
열 개 *. 매일 아침, 동창 A 는 동창 B 가 그라운드에서 을 연습하는 것을 보았고, 동창 A 는 동창 B 100 일 슈팅 횟수를 다음과 같이 기록했다.
촬영 시간
1
2
셋；삼；3
해당 일 수
54
마흔 두 개
사
0.05 의 중요도 수준에서 학생 B 가 매일 첫 번째 샷까지 촬영을 중지하지 않는지 테스트합니다 (각 샷이 정확히 동일하고 독립적이라고 가정). (알려진)
힌트 및 요구 사항: (1) 학생 B 의 명중률이 P 라고 가정하고 분포율 가정을 작성합니다. (2) p 의 최대 우도 추정을 찾는다. (3) 분포 맞춤 방법을 사용하여 가정을 검사하고 전체 값을 "X= 1", "X=2", "X=3", "X4" 의 세 하위 집합으로 나눕니다.
사고: 만약 군중의 수치를 이렇게 네 개의 하위 집합으로 나누지 않는다면, 이 문제는 어떤 결과가 나올까?
시험 문제: 동전 던지기 테스트, 양수 (H) 면과 음수 (T) 면 관찰. P(H)=2/3, P(T)= 1/3, P(H 또는 T)= 1 을 정의하여 확률에 따라 이 샘플 공간의 확률을 정의했는지 묻습니다
질문자 진술:
일부 복습문제는 상해대학교 확률통계의 시험문제, 특히 엄격하지 않거나 잘못된 시험문제를 참고했다.
일부 복습 문제는 저자가 명명한다.
위의 이유로 불필요한 번거로움을 피하기 위해 이 복습 문제를 마음대로 발표하거나 전재하지 마세요. 하지만 토론을 환영합니다.
연사: 황덕빈 박사 (상해대학교 수학과)