4.10 时间 产量 z值 周一 3850 3 周二 3670 0.6 周三 3690 0.2 周四 3720 0.4 周五 3610 1.8 周六 3590 2.2 周日 3700 0 可以看出，周一和周六两天生产线失去了控制。
4.11（1）采用离散系数，因为如果比较身高差异，儿童和成年人属于不同的总体； （2）vs成年?s4.20s2.50??2.44%，vs儿童???3.5% x172.1x71.3所以，儿童的身高差异更大。
4.12（1）对集中程度和离散程度分别评价，选择集中趋势数值大的，而且离散程度数值小的方式
（2）选择方法A，因为A方法下，工人的平均组装数量为165.6，而且该方法下，工人组装数量的离散系数只有0.012，所以选择A方法。 4.13（1）用离散系数 （2）商业类 （3）高科技
第六章 统计量与抽样分布
1、设X1，X2，?，Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T?X1，X2，?，Xn?，不依赖于任何未知参数，则称函数T?X1，X2，?，Xn?是一个统计量。 由样本构建具体的统计量，实际上是对样本所含的总体信息按某种要求进行加工处理，把分散在样本中的信息集中到统计量的取值上，不同的统计推断问题要求构造不同的统计量。
构造统计量的主要目的就是对总体的未知参数进行推断，如果统计量中含有总体的未知参数就没办法再对参数进行统计推断。
2、T1和T2是统计量，T3和T4在?和?未知的情况下不是统计量。
3、设X1，X2，?，Xn是从总体X中抽取的一个样本，X（i)称为第i个次序统计量，它是样本?X1，X2，?，Xn?满足如下条件的函数：每当样本得到一组观测值x1,x2,?,xn时，其由小到大的排序x?1??x?2????x?i????x?n?中第i个值x?i?就作为次序统计量XX?1?，X?2?，?，X?n?称为次序统计量。（i)的观测值，而 4、假若一个统计量能把含在样本中有关总体的信息一点都不损失地提取出来，这样的统计量称充分统计量。
5、统计学上的自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的资料的个数。
6、?2分布和正态分布关系：n???时，?2分布的极限分布是正态分布。
t分布和正态分布的关系：t分布的密度函数曲线与标准正态分布的密度函数曲线非常相似，但t?n?分布的密度函数在两侧的尾部都要比标准正态的两侧尾部粗一些，方差也比标准正态分布的方差大。随着自由度n的增加，t分布的密度函数越来越接近标准正态分布的密度函数。F分布和正态分布关系：若X~t?n?，则X2~F?1，n?。并且随着自由度n的增加，X也越来越接近于标准正态分布，若把X看成近似服从标准正态分布的一个随机变量，则X~F?1，n?。2。
7、在重复选取容量为n的样本时，由样本统计量的所有取值形成的相对频数分布为统计量的抽样分布。
8、中心极限定理：设从均值为?，方差为?2的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值X的抽样分布近似服从均值为?，方差为的
n正态分布。中心极限定理解决了在总体为非正态的情况下，样本平均数的抽样分布问题，为总体参数的推断提供了理论基础。?2二、练习
1、易知由这台机器灌装的9个瓶子形成的样本，其平均灌装量服从正态分布，均值为?,标准差为?x??n?1，故 3?X?????P?z?0.9??0.6319 PX???0.3?P??0.9?13??????X??0.3????0.95，即0.3?1.96，?2、若PX???0.3?0.95，则P??n?n??n?????1.96?又知??1，n????42.68,故n?43。
?0.3?3、易知
2?Zi?162i2服从自由度为6的卡方分布，得b??0.95(6)?12.59（左侧分位数）
?n?1?S24、因为
?2分
布
，
22服从?(n?1)分布，我们已知n?10,??1，故9S服从?(9）
2Pb1?S2?b2?P9b1?9S2?9b2?0.9????，我们若取
2P9S2?9b2?0.05,P9S2?9b1?0.05，则可以得到9b2??0.95(9)?16.92，2（题中均为左侧分位数） 9b1??0.05(9)?3.33，故b1?0.37,b2?1.88。
????第七章 参数估计
7.1 （1）?x??n?5?0.79 402（2）由于1-α=95% α=5% Z??1.96
所以 估计误差Z?2?n?1.96?5?1.55 407.2 （1）?x??n?15?2.14 49（2）因为Z??1.96 所以Z?22?n?1.96?15?4.20 49（3）μ的置信区间为x?Z?2?n?120?4.20
7.3 由于Z??1.96 x?10456 0 ??85414 n=100
2所以μ的95%置信区间为
x?Z?2?n?104560?1.96?85414?104560?16741.14 100s12?81?1.645??81?1.97 n1007.4（1）μ的90%置信区间为x?Z?2（2）μ的95%置信区间为x?Z?2s12?81?1.96??81?2.35 n100s12?81?2.58??81?3.096 n1003.5?25?0.89 60（3）μ的99%置信区间为x?Z?27.5 （1）x?Z?2?n?25?1.96?（2）x?Z?2s23.89?119.6?2.326??119.6?6.416 n75
（3）x?Z?2s0.974?3.419?1.645??3.419?0.283 n327.6 （1）x?Z?2?n?8900?1.96?500?8900?253.035 15（2）x?Z?2?n?8900?1.96?500?8900?165.650 35（3）x?Z?2s500?8900?1.645??8900?139.028 n35s500?8900?2.326??8900?196.583 n35（4）x?Z?217.7 x??xi?3.317 s?n90%置信区间为x?Z?21362 ??x?x?1.609?in?1i?1s1.609?3.317?1.645??3.317?0.441 n36s1.609?3.317?1.96??3.317?0.526 n36s1.609?3.317?2.576??3.317?0.6908 n3695%置信区间为x?Z?299%置信区间为x?Z?217.8 x??xi?10 s?n所以95%置信区间为x?t?2182??x?x?3.464 ?in?1i?1s3.464?10?2.3646??10?2.896 n8?n?1?7.9 x?1?xi?9.375 由于t??n?1??t0.025(15)?2.131 n2s?1?xi?x?2?4.113 ?n?1所以95%置信区间为x?t?2?n?1?s4.113?9.375?2.131??9.375?2.191 n167.10 （1）x?Z?2s1.93?149.5?1.96??149.5?0.63 n36
（2）中心极限定理 7.11 （1）x?11x??i50?5066?101.132 ns?1?xi?x?2??n?11?131.88?1.641 49x?Z?2s1.641?101.32?1.96??101.32?0.455 n5045?0.9 50（2）由于p?所以 合格率的95%置信区间为
p?Z?2p?1?p?0.9?0.1?0.9?1.96??0.9?0.083 n507.12 由于x?1?xi?16.128 t??n?1??t0.005(24)?3.745 n2s?12??x?x?0.8706 ?in?1所以99%置信区间为
x?t?(n?1)2s0.8706?161.28?3.745??161.28?0.653 n251?xi?13.556 n7.13 t?(n?1)?t0.05(17)?1.739 6 x?2 s?12??x?x?7.800 ?in?1所以90%置信区间为x?t?(n?1)2s7.8?13.556?1.7396??13.556?3.198 n187.14（1）p?Z?2p?1?p?0.51?0.49?0.51?2.576??0.51?0.194 n44p?1?p?0.82?0.18?0.82?1.96??0.82?0.0435 n300p?1?p?0.48?0.52?0.48?1.645??0.48?0.024 n1150（2）p?Z?2（3）p?Z?2
统计学第六版课后习题答案
