概率论与数理统计习题册

时间:2022-06-21 08:15:06 浏览量:

 第六章 样本及抽样分布 一、选择题 1. 设1 2, , ,nX X X 是来自总体 X 的简单随机样本,则1 2, , ,nX X X 必然满足(

 ) A.独立但分布不同;

 B.分布相同但不相互独立;

  C 独立同分布;

 D.不能确定 2.下列关于“统计量”的描述中,不正确的是(

  ).

 A.统计量为随机变量

 B. 统计量是样本的函数

 C. 统计量表达式中不含有参数

  D. 估计量是统计量

 3 下列关于统计学“四大分布”的判断中,错误的是(

  ).

 A. 若1 2~ ( , ), F F n n 则2 11~ ( , ) F n nF

 B.若2~ ( ), ~ (1, ) T t n T F n 则

  C.若 ) 1 ( ~ ), 1 , 0 ( ~2 2x X N X 则

  D.在正态总体下2212( )~ ( 1)niiXx n

 4. 设2,i iX S 表示来自总体2( , )i iN   的容量为in 的样本均值和样本方差 ) 2 , 1 (  i ,且两总体相互独立,则下列不正确的是(

 ).

 A. 2 22 11 22 21 2~ ( 1, 1)SF n nS 

  B. 1 21 22 21 21 2( ) ( )~ (0,1)X XNn n    

 C. ) ( ~/11 111n tn SX  

  D. 2222 222( 1)~ ( 1)n Sx n

 5. 设1 2, , ,nX X X 是来自总体的样本,则211( )1niiX Xn是(

  ).

  A.样本矩

 B. 二阶原点矩

 C. 二阶中心矩

  D.统计量 61 2, , ,nX X X 是来自正态总体 ) 1 , 0 ( N 的样本,2,S X 分别为样本均值与样本方差,则(

  ).

 A. ) 1 , 0 ( ~ N X

  B. ~ (0,1) nX N

  C. 2 21~ ( )niiX x n

  D. ~ ( 1)Xt nS

 7. 给定一组样本观测值1 2 9, , , X X X 且得   91291, 285 , 45iiiiX X 则样本方差2S的观测值为 (

  ).

 A.

 7.5

 B.60

 C.320

  D. 265 8 设 X 服从 ) (n t 分布, a X P   } | {|  ,则 } {    X P 为(

 ).

  A. a21

  B. a 2

 C. a 21

  D. a211 

 9 设1 2, , ,nx x x 是来自正态总体2(0,2 ) N 的简单随机样本,若 29 8 7 625 4 322 1) ( ) ( ) 2 ( X X X X c X X X b X X a Y          服 从2x 分 布 , 则c b a , , 的值分别为(

  ).

 A. 161,121,81

 B. 161,121,201

  C. 31,31,31

  D. 41,31,21

  10 设随机变量 X 和 Y 相互独立,且都服从正态分布2(0,3 ) N ,设9 2 1, , , X X X  和 9 2 1, , , Y Y Y  分别是来自两总体的简单随机样本,则统计量91921iiiiXUY服从分布是(

  ).

 A. ) 9 ( t

  B. ) 8 ( t

  C.

 ) 81 , 0 ( N

  D. ) 9 , 0 ( N

 二、填空题 1.在数理统计中,

 称为样本. 2 . 我 们 通 常 所 说 的 样 本 称 为 简 单 随 机 样 本 , 它 具 有 的 两 个 特 点是

  . 3.设随机变量nX X X , , ,2 1 相互独立且服从相同的分布,2,     DX EX ,令niiXnX11,则 EX  ; . DX 

 4. ) , , , (10 2 1X X X  是 来 自 总 体 ) 3 . 0 , 0 ( ~2N X 的 一 个 样 本 , 则101244 . 1iiX P

  .

 5.已知样本16 2 1, , , X X X  取自正态分布总体 ) 1 , 2 ( N , X 为样本均值,已知 5 . 0 } {    X P ,则  

 . 10.6 设总体 ) , ( ~2  N X , X 是样本均值,2nS 是样本方差, n 为样本容量,则常用的随机变量22) 1 (nS n 服从

 分布.

 第七章

 参数估计 一 、 选择题 1. 设总体 ) , ( ~2  N X ,nX X , ,1 为抽取样本,则niiX Xn12) (1是(

 ). ) (A  的无偏估计 ) (B2 的无偏估计

 ) (C  的矩估计

 ) (D

 2 的矩估计 2 设 X 在[0,a]上服从均匀分布, 0  a 是未知参数,对于容量为 n 的样本nX X , ,1 ,a的最大似然估计为(

 )

 (A)

 } , , , max{2 1 nX X X 

 (B)niiXn11 (C)

 } , , , min{ } , , , max{2 1 2 1 n nX X X X X X   

  (D)niiXn111 ; 3 设总体分布为 ) , (2  N ,2,   为未知参数,则2 的最大似然估计量为(

 ).

 (A)niiX Xn12) (1

  (B)niiX Xn12) (11

 (C)niiXn12) (1

  (D)niiXn12) (11

 4 设总体分布为 ) , (2  N ,  已知,则2 的最大似然估计量为(

 ).

 (A)2S

 (B)21Snn 

 (C)niiXn12) (1

  (D)niiXn12) (11

 5 3 2 1, , X X X 设为来自总体 X 的样本,下列关于 ) (X E 的无偏估计中,最有效的为(

 ).

 (A)

 ) (212 1X X 

  (B)

 ) (313 2 1X X X  

 (C)

 ) (413 2 1X X X  

 (D)

 )3132323 2 1X X X  

 6 设 ) 2 ( , , ,2 1 n X X Xn 是 正 态 分 布 ) , (2  N 的 一 个 样 本 , 若 统 计 量1121) (nii iX X K 为2 的无偏估计,则 K 的值应该为(

 )

 (A)n 21

 (B)1 21 n

 (C)2 21 n

  (D)11 n 7. 设  为总体 X 的未知参数,2 1 ,  是统计量,  2 1 ,  为  的置信度为 ) 1 0 ( 1    a a 的置信区间,则下式中不能恒成的是(

 ). A. a P     1 } {2 1  

 B.

 a P P     } { } {1 2   

 C. a P    1 } {2 

 D.

 2} { } {1 2aP P        

 8 设 ) , ( ~2  N X 且2 未知,若样本容量为 n ,且分位数均指定为“上侧分位数”时,则  的 95%的置信区间为(

 )

 A. ) (025 . 0unX

 B. )) 1 ( (05 . 0  n tnSX

 C. )) ( (025 . 0n tnSX 

  D. )) 1 ( (025 . 0  n tnSX

 9 设2 2, ), , ( ~     N X 均未知,当样本容量为 n 时,2 的 95%的置信区间为(

 )

 A. )) 1 () 1 (,) 1 () 1 ((2025 . 022975 . 02n xS nn xS n

 B.

 )) 1 () 1 (,) 1 () 1 ((2975 . 022025 . 02n xS nn xS n C. )) 1 () 1 (,) 1 () 1 ((2975 . 022025 . 02n tS nn tS n

  D.

 )) 1 ( (025 . 0  n tnSX

  二、填空题 1. 点估计常用的两种方法是:

 和

 . 2. 若 X 是离散型随机变量,分布律是 { } ( ; ) P X x P x    ,(  是待估计参数),则似然函数是

  ,X 是连续型随机变量,概率密度是 ( ; ) f x  ,则似然函数是

  . 3. 设总体 X 的概率分布列为:

 X

  0

  1

 2

  3

 P

  p2

  2 p (1 -p )

  p 2

  1 - 2 p

 其中 p

 ( 2 / 1 0   p ) 是未知参数. 利用总体 X 的如下样本值:

  1, 3, 0, 2, 3, 3, 1, 3 则 p 的矩估计值为__

 ___,极大似然估计值为

 . 4. 设总体 X 的一个样本如下:

 1.70,1.75,1.70,1.65,1.75 则该样本的数学期望 ) (X E 和方差 ) (X D 的矩估计值分别_

 ___. 5. 设总体 X 的密度函数为: 0) 1 () ( xx f

 其他1 0   x,设nX X , ,1 是 X 的样本,则  的矩估计量为

  ,最大似然估计量为

  . 6. 假设总体 ) , ( ~2  N X ,且niiXnX11,nX X X , , ,2 1 为总体 X 的一个样本, 则 X 是

 的无偏估计.

 7 设总体 ) , ( ~2  N X ,nX X X , , ,2 1 为总体 X 的一个样本,则常数 k=

  , 使niiX X k1为

 的无偏估计量 .

 8 从一大批电子管中随机抽取100只,抽取的电子管的平均寿命为1000小时,样本均方差为40  S .设电子管寿命分布未知,以置信度为 95 . 0 ,则整批电子管平均寿命  的置信区间为(给定 96 . 1 , 645 . 1025 . 0 05 . 0  Z Z )

  . 9 设总体 ) , ( ~2  N X ,2,   为未知参数,则  的置信度为 1  - 的置信区间为

 . 10 某车间生产滚珠,从长期实践可以认为滚珠的直径服从正态分布,且直径的方差为04 . 02  ,从某天生产的产品中随机抽取 9 个,测得直径平均值为 15 毫米,给定 05 . 0  则滚珠的平均直径的区间估计为

 . ) 96 . 1 , 645 . 1 (025 . 0 05 . 0  Z Z

 11. 某车间生产滚珠,从某天生产的产品中抽取 6 个,测得直径为:

 14.6

  15.1

  14.9

  14.8

  15.2

  15.1 已知原来直径服从 ) 06 . 0 , ( N  ,则该天生产的滚珠直径的置信区间为

  ,( 05 . 0   , 645 . 105 . 0 Z , 96 . 1025 . 0 Z ). 12. 某矿地矿石含少量元素服从正态分布,现在抽样进行调查,共抽取 12 个子样算得

 2 . 0  S ,则  的置信区间为

 ( 1 . 0   , 68 . 19 ) 11 (22 , 57 . 4 ) 11 (221  ).

  第八章

 假设检验 一、选择题 1. 关于检验的拒绝域 W,置信水平  ,及所谓的“小概率事件”,下列叙述错误的是(

  ).

  A.  的值即是对究竟多大概率才算“小”概率的量化描述

  B.事件0 2 1| ) , , , {( H W X X Xn  为真 } 即为一个小概率事件 C.设 W 是样本空间的某个子集,指的是事件1 2 0{( , , , )| }nX X X H 为真

 D.确定恰当的 W 是任何检验的本质问题 2. 设总体2 2 ),, ( ~    N X 未知,通过样本nX X X , , ,2 1 检验假设0 0 :   H ,要采用检验估计量(

  ).

 A. nX/0 

 B. n SX/0 

  C. n SX/ 

 D.

 nX/   3. 样本nX X X , , ,2 1 来自总体 ) 12 , (2 N ,检验 100 :0  H ,采用统计量(

  ).

  A. nX/ 12 

  B. nX/ 12100 

  C. 1 /100n SX

  D. n SX/  4 设总体2 2 ),, ( ~    N X 未知,通过样本nX X X , , ,2 1 检验假设0 0 :   H ,此问题 拒绝域形式为

  .

  A.100{ }/ 10XCS

  B. }/100{ Cn SX

 C. }10 /100{ CSX

 D. } { C X 

 5.设nX X X , , ,2 1 为来自总体 ) 3 , (2 N 的样本,对于 100 :0  H 检验的拒绝域可以形 如(

  ).

 A. } { C X   

  B. { 100 } X C  

  C. 100{ }/XCS n

  D. { 100 } X C  

 6、 样本来自正态总体 ) , (2  N ,  未知,要检验 100 :20  H ,则采用统计量为(

  ).

  A. 22) 1 (S n

 B. 100) 1 (2S n

 C. nX100 

  D. 1002nS

 7、设总体分布为 ) , (2  N ,若  已知,则要检验 100 :20  H ,应采用统计量(

  ).

  A. n SX/ 

 B. 22) 1 (S n

  C. 100) (21niiX 

  D. 100) (21niiX X 二、填空题 1. 为了校正试用的普通天平, 把在该天平上称量为100克的10个试样在计量标准天平上进 行称量,得如下结果:

  99.3,

  98.7,

  100.5,

 101,2,

  98.3

  99.7

  99.5

 102.1

 100.5,

  99.2 假设在天平上称量的结果服从正态分布,为检验普通天平与标准天平有无显著差异,0H为

  . 2.设样本25 2 1, , , X X X  来自总体   ), 9 , ( N 未知.对于检验0 0 :   H ,0 1 :   H , 取拒绝域形如 k X  0 ,若取 05 . 0  a ,则 k 值为

  .

 第六章

 样本及抽样分布 答案 一、选择题 1. ( C ) 2.(C)

 注:统计量是指不含有任何未知参数的样本的函数

 3.(D)

 对于答案 D,由于 ~ (0,1), 1,2, ,iXN i n ,且相互独立,根据2 分布的定义有 2212( )~ ( )niiXx n 4.(C)

 注:

 1111 1~ ( 1)/Xt nS n  才是正确的. 5.(D) 6C) 注:1~ (0, ) X Nn, ~ ( 1)Xt nS n 才是正确的

    12 1 2 12 1 1 P X P X      

      52 12 2 5 1 2 5 1 2 ( ) 12P X       

 7.(A)

  9 922 221 19285 9 257.59 1 9 1 8iii iX X X XS          8.(A)

  9.(B)

  解:由题意可知 1 22 ~ (0,20) X X N  ,3 4 5~ (0,12) X X X N   , 6 7 8 9~ (0,16) X X X X N    ,且相互独立,因此       2 2 21 2 3 4 5 6 7 8 9 22~ 320 12 16X X X X X X X X X      , 即1 1 1, ,20 12 16a b c   

 10(A)

  解:

  9 921 1~ (0,9 ) 9~ 0,1i ii iX N X N  ,  92 219 ~ 9iiY 

 由 t 分布的定义有  919219981iiiiXtY~

 二、填空题 1.与总体同分布,且相互独立的一组随机变量 2.代表性和独立性 3.  ,2n 4. 0.1 5.2 6.2 (1) n  

 第七章

 参数估计 一、 选择题 1.答案:

 D.

 [解] 因为 ) ( ) (2 2 2X E X E    , niiXnA X E12221) (ˆ, niiXnA X E111) (ˆ, 所以,   niiX XnX E X E12 2 2 2) (1) (ˆ) (ˆˆ  . 2.答案:

 A.

 [解]因为似然函数niinX aa L) max (1 1) (   ,当iiX a max  时, ) (a L 最大, 所以,a 的最大似然估计为 } , , , max{2 1 nX X X  .

 3 答案 A .

  [解]似然函数   2212) (21exp21) , (    inix L , 由 0 ln , 0 ln2L L ,得22A  . 4. 答案 C.

  [解]在上面第 5 题中用  取代 X 即可.

  5 答案 B.

 6.答案 C. 7 答案 D. 8.答案 D. 9.答案 B.

  二 、填空题:

 :

 1. 矩估计和最大似然估计; 2.iix p ) ; (  ,iix f ) ; (  ; . 3 41,

 0.2828; [解] (1)

 p 的矩估计值 2 8 / 1681    iiX X ,令 X p X E    4 3 ) ( ,

  得 p 的矩估计为 4 / 1 4 / ) 3 ( ˆ    X p .

  (2)似然函数为

 4 281)] 3 ( )[ 2 ( )] 1 ( )[ 0 ( ) ( ) (        X P X P X P X P x X P p Lii

  4 2) 2 1 ( ) 1 ( 4 p p p   

  ) 2 1 ln( 4 ) 1 ln( 2 ln 6 4 ln ) ( ln p p p p L      

  令

 02 1812 6] ) ( ln [   p p pp L , 0 3 14 122    p p

 12 / ) 13 7 (    p . 由 2 / 1 0   p ,故 12 / ) 13 7 (   p 舍去 所以 p 的极大似然估计值为 . 2828 . 0 12 / ) 13 7 ( ˆ    p

 4、 1.71,0.00138;

  [解] 由矩估计有:nXX E X X Eii  22 )(ˆ, ) (ˆ,又因为2 2)] ( [ ) ( ) ( X E X E X D   , 所以 71 . 1575 . 1 65 . 1 7 . 1 75 . 1 7 . 1) (ˆ     X X E

 且 00138 . 0 ) (1) (ˆ12  niiX XnX D .

 5、XX11 2ˆ ,

  niiniiXX n11lnlnˆ ; [解] (1)

  的矩估计为:

 210121) 1 ( ) (210    x dx x x X E

 样本的一阶原点矩为:niixnX11 所以有:XXX  11 2ˆ21 (2)

  的最大似然估计为:

     ) ( ) 1 ( ) 1 ( ) , , (1 11      niinnii nX X X X L ; 

   niiX n L1ln ) 1 ln( ln  

 0 ln1ln1 niiXndL d  得: niiniiXX n11lnlnˆ . 6、  ;

  [解]   nnX EnX Enii1) (1) ( . 7、 ) 1 ( 2  n n;

  [解]注意到nX X X , , ,2 1 的相互独立性,  n i iX X n X XnX X           ) 1 (12 1 21) ( , 0 ) ( nnX X D X X Ei i   

 所以, )1, 0 ( ~2nnN X X i , dz ennz X X Ennzi2212121| | |) (|    

 dz ennznnz221201212    nn 122 

 因为:

     niiniiX X E k X X k E1 1| | | |  nnkn122 所以,) 1 ( 2 n nk. 8、. [992.16,1007.84];

  [解] 这是分布未知,样本容量较大,均值的区间估计,所以有:

 05 . 0 , 40 , 1000     S X , 96 . 1025 . 0 Z

  的 95%的置信区间是:

 ] 84 . 1007 , 16 . 992 [ ] , [025 . 0 025 . 0   ZnSX ZnSX . 9、 2 2( ( 1), ( 1))S SX t n X t nn n     ;

  [解]这是2 为未知的情形,所以 ) 1 ( ~/n tn SX . 10、

 [14.869,15.131];

  [解] 这是方差已知均值的区间估计,所以区间为:

 ] , [2 2  Znx Znx

 由题意得:

 9 05 . 0 04 . 0 152      n x ,代入计算可得:

 ] 96 . 192 . 015 , 96 . 192 . 015 [     ,

 化间得:

 ] 131 . 15 , 869 . 14 [ . 11、 [14.754,15.146]; [解] 这是方差已知,均值的区间估计,所以有:

 置信区间为:

 ] , [2 2  ZnX ZnX

 由题得:

 95 . 14 ) 1 . 15 2 . 15 8 . 14 9 . 14 1 . 15 6 . 14 (61       X

 6 96 . 1 05 . 0025 . 0    n Z

  代入即得:

 ] 96 . 1606 . 095 . 14 , 96 . 1606 . 095 . 14 [    

 所以为:

 ] 146 . 15 , 754 . 14 [

 12、. [0.15,0.31];

  [解] 由2222221) 1 (  S n得:

 2222) 1 (S n  ,22122) 1 (S n 所以  的置信区间为:[) 11 () 1 (222S n ,) 11 () 1 (2212 S n] , 将 12  n , 2 . 0  S 代入得

 [ 15 . 0 , 31 . 0 ].

 第八章

 假设检验 一、选择题 1.C、2.B、3.B、4.C、5.B、6.B、7.C、8.B 二、填空题 1. 100  

  2. 1.176

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