随机数据处理方法 答案 第五章

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1、习题五1.在总体中随机抽取一长度为36的样本,求样本均值落50.8到53.8之间的概率。解:由于,所以=0.9564+0.8729-1=0.82932.在总体中随机抽取一长度为100的样本,问样本均值与总体均值的差的绝对值大3的概率是多少?解:由于,所以3.设为来自总体的一个样本,、分别为样本均值和样本方差。求及。分析:此题旨在考察样本均值的期望、方差以及样本方差的期望与总体期望、总体方差的关系,显然应由定理5-1来解决这一问题。解:由题设为来自总体的一个样本知且而、分别为样本均值和样本方差,则由定理5-1得4.设是来自正态总体的随机样本,。试确定、使统计量服从分

2、布,并指出其自由度。分析:依题意,要使统计量服从分布,则必需使及服从标准正态分布。由相互独立的正态随机变量的性质知18,从而解得1/45。同理得1/117。5.设和独立同分布,和分别是来自和的简单抽样,试确定统计量所服从的分布。解:6.设随机变量,试确定统计量所服从的分布。分析:先由分布的定义知,其中,再将其代入,然后利用F分布的定义即可。解:由题设知,,其中,于是=,这里,根据F分布的定义知。7.设总体服从正态分布,而是来自总体的简单随机样本,试确定随机变量所服从的分布。解:由于,故8.设为来自正态总体的一个样本,已知,求的极大似然估计。解:设为样本的一组观察值

3、。则似然函数为18,两边取对数,得,两边对参数求偏导数,并令解方程组得,故的极大似然估计为。9.设,为来自正态总体的一个样本,试求的极大似然估计及矩估计。分析:矩估计法和极大似然估计法是点估计的两种常用方法,所谓矩估计法就是用样本的某种矩作为总体的相应矩的估计,因此需要首先计算(或已知)总体的某(几)种矩,由于本题只涉及一个未知参数,故只要知道总体的某一种矩即可。极大似然估计可依据四个步骤来完成,其关键是正确构造似然函数。解:(1)设为样本的一组观察值,则有,从而其似然函数为。两边取对数,得,18两边对参数求导,并令,有,从而,得,因此的极大似然估计为。(2)由于

4、总体,从而有,令,可解得的矩估计为。10.设为来自正态总体的一个样本,求下述各总体的密度函数中的未知参数的矩估计及极大似然估计。(1)其中为未知参数。(2)其中为未知参数,为常数。(3)其中,为未知参数。分析:矩估计法和极大似然估计法是点估计的两种常用方法,所谓矩估计法就是用样本的某种矩作为总体的相应矩的估计,因此需要首先计算(或已知)总体的某(几)种矩,由于本例只涉及一个未知参数,故只要知道总体的某一种矩即可。极大似然估计可依据内容提要中的四个步骤来完成,其关键是正确构造似然函数。解:(1)矩估计:由于18设为样本均值,令,解得未知参数的矩估计量为。极大似然估计

5、:设为观测值,构造似然函数令解得的极大似然估计量为。(2)矩估计:令设为样本均值,令,解得未知参数的矩估计量为。极大似然估计:设为观测值,构造似然函数18令,解得,因此的极大似然估计为。(3)矩估计令,解得。极大似然估计:构造似然函数令解得11.设为总体的一个样本,且服从几何分布,即,求的极大似然估计量。解:设为观测值,构造似然函数18令,解得,因此的极大似然估计为12.设为总体的一个样本,且服从参数为的二项分布,求的极大似然估计量。解:设为观测值,则构造似然函数令,解得,因此的极大似然估计量为13.设为来自总体的一个样本,且存在,问统计量(1)、(2)是否为的无

6、偏估计。(1);(2)。解:(1)由于所以不是的无偏估计;(2)所以是的无偏估计;1814.设总体X服从,为来自总体X的一个样本,试问统计量(1)、(2)、(3)是否为的无偏估计,并从无偏估计中找出较好的一个。(1);(2);(3)。解:(1)由于所以是的无偏估计;(2)所以是的无偏估计。(3)所以是的无偏估计。而;;。显然,故较好。15.设某种元件的使用寿命的概率密度为,其中为未知参数。又设是的一组样本观察值,求的极大似然估计值。解:构造似然函数(与参数无关)18由条件,当时,(),所以当时,似然函数取得最大值,从而知。16.设总体的概率分布为0123其中是未知

7、参数,利用总体的如下样本值3,1,3,0,3,1,2,3,求的矩估计值和极大似然估计值。解:令,即,解得的矩估计值为。对于给定的样本值,似然函数为令,解得因不合题意,所以的极大似然估计值为。17.随机地从一批钉子中抽取16枚,测得其长度(单位cm)为2.14,2.10,2.13,2.15,2.13,2.12,2.13,2.10,2.15,2.12,2.14,2.10,2.13,2.11,2.14,2.11,设钉长服从正态分布,试就以下两种情况求总体均值的置信度为90%的置信区间:(1)若已知;(2)若未知。解:(1)取样本函数对于给定的=0.10,由18查标准正态

8、分布表求得

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