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1、例4.15P179（一个正态总体的区间估计）为估计一件物体的重量a，将其称了10次，得到的重量（单位：kg）为10.1,10,9.8,10.5,9.7,10.1,9.9,10.2,10.3,9.9，假设所称出物体重量服从正态分布求该物体重量a的置信系数为0.95的置信区间。x<-c(10.1,10,9.8,10.5,9.7,10.1,9.9,10.2,10.3,9.9)t.test(x)程序结果：OneSamplet-testdata:xt=131.59,df=9,p-value=4.296e-16alternativehypothes
2、is:truemeanisnotequalto095percentconfidenceinterval:9.87722510.222775sampleestimates:meanofx10.05得到的区间估计为：[9.88,10.22]例4.18P185(均值差的区间估计）现从生产线上随机抽取样本x1,x2，···，x12和y1,y2，···，y17，都服从正态分布，其均值分别为u1=201.1,u2=499.7，标准差分别为2.4,4.7。给定置信系数0.95，试求u1-u2的区间估计。x<-rnorm(12,501.1,2.4)y<
3、-rnorm(17,499.7,4.7)①两样本方差不同t.test(x,y)程序结果：WelchTwoSamplet-testdata:xandyt=-0.6471,df=25.304,p-value=0.5234alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:-3.6571211.907620sampleestimates:meanofxmeanofy500.7888501.6635u1-u2的置信系数为0.95的
4、区间估计为[-3.66,1.91]②方差相同t.test(x,y,var.equal=TRUE)例4.19P186(配对数据情形下均值差的区间估计）抽查患者10名。记录下治疗前后血红蛋白的含量数据。试求治疗前后变化的区间估计。（a=0.05）。x<-c(11.3,15.0,15.0,13.5,12.8,10.0,11.0,12.0,13.0,12.3)y<-c(14.0,13.8,14.0,13.5,13.5,12.0,14.7,11.4,13.8,12.0)t.test(x-y)程序结果：OneSamplet-testdata:x-y
5、t=-1.3066,df=9,p-value=0.2237alternativehypothesis:truemeanisnotequalto095percentconfidenceinterval:-1.85728810.4972881sampleestimates:meanofx-0.68治疗前后变化的区间估计为[-1.86,0.497]例4.22P193（一个总体求均值的单侧置信区间估计）从一批灯泡中随机地取5只作寿命试验测得寿命以小时计为10501100112012501280设灯泡的寿命服从正态分布.求灯泡寿命平均值的置信度为
6、0.95的单侧置信下限x<-c(1050,1100,1120,1250,1280)t.test(x,alternative="greater")程序结果：OneSamplet-testdata:xt=26.003,df=4,p-value=6.497e-06alternativehypothesis:truemeanisgreaterthan095percentconfidenceinterval:1064.9Infsampleestimates:meanofx116095%的灯泡寿命在1064.9小时以上习题4.6P201甲、乙两种稻
7、种分布播种在10块试验田中，每块试验田甲、乙稻种各种一半，假设两稻种产量X,Y均服从正态分布，且方差相等，收获后10块试验田的产量如下所示（单位：千克）。求出两稻种产量的期望差u1-u2的置信区间（a=0.05).x<-c(140,137,136,140,145,148,140,135,144,141)y<-c(135,118,115,140,128,131,130,115,131,125)t.test(x,y,var.equal=T)程序结果TwoSamplet-testdata:xandyt=4.6287,df=18,p-value
8、=0.0002087alternativehypothesis:truedifferenceinmeansisnotequalto095percentconfidenceinterval:7.5362612
