110 關務特考三等 關稅統計 抽樣方法 考古題詳解

110 年・關務特考・三等・關稅統計
試題代碼 抽樣方法

第 一 題25 分

利用簡單隨機抽樣法(simple random sampling),自母體 {6,7,8,9,10}\{6,7,8,9,10\} 中抽出 33 個數為一組樣本,樣本中的最大值以 XX 表示,最小值以 YY 表示。

(一) 請列出 X、YX、Y 的聯合機率分配(joint probability distribution)f(x,y)。(10分)f(x,y)。(10分)

(二) 請求算機率 P(X=10,Y≤7)。(5分)P(X=10,Y\leq 7)。(5分)

(三) 請求算期望值 E(X∣Y=6)。(5分)E(X\mid Y=6)。(5分)

(四) 今 Z=X+YZ=X+Y,請計算期望值 E(Z)。(5分)E(Z)。(5分)

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核心觀念

本題考簡單隨機不放回抽樣,以及次序統計量的聯合分配。由 {6,7,8,9,10}\{6,7,8,9,10\} 中抽出 33 個數,每一個大小為 33 的樣本等可能,共有

(53)=10\binom{5}{3}=10

種。令 XX 為樣本最大值、YY 為樣本最小值,則必有 X>YX>Y。

解題方法

逐一列出所有可能樣本,並記錄其最大值與最小值:

樣本(X,Y)(X,Y)
{6,7,8}\{6,7,8\}(8,6)(8,6)
{6,7,9}\{6,7,9\}(9,6)(9,6)
{6,7,10}\{6,7,10\}(10,6)(10,6)
{6,8,9}\{6,8,9\}(9,6)(9,6)
{6,8,10}\{6,8,10\}(10,6)(10,6)
{6,9,10}\{6,9,10\}(10,6)(10,6)
{7,8,9}\{7,8,9\}(9,7)(9,7)
{7,8,10}\{7,8,10\}(10,7)(10,7)
{7,9,10}\{7,9,10\}(10,7)(10,7)
{8,9,10}\{8,9,10\}(10,8)(10,8)

(一)X、YX、Y 的聯合機率分配

每個樣本的機率都是 1/101/10。若固定最小值 yy、最大值 xx,樣本中剩下的 11 個數必須介於 yy 與 xx 之間,因此符合條件的樣本數為 x−y−1x-y-1。故

f(x,y)=P(X=x,Y=y)={x−y−110,6≤y<x≤10,0,其他情形.f(x,y)=P(X=x,Y=y) = \begin{cases} \dfrac{x-y-1}{10}, & 6\leq y<x\leq 10,\\[4pt] 0, & \text{其他情形}. \end{cases}

列成表如下,列為 yy、欄為 xx:

y\xy\backslash x88991010
66110\frac{1}{10}210\frac{2}{10}310\frac{3}{10}
7700110\frac{1}{10}210\frac{2}{10}
880000110\frac{1}{10}

表中其餘組合的機率皆為 00。各格機率總和為 (1+2+3+1+2+1)/10=1(1+2+3+1+2+1)/10=1。

(二)計算 P(X=10,Y≤7)P(X=10,Y\leq 7)

由聯合分配,符合條件的組合為 (X,Y)=(10,6)(X,Y)=(10,6) 或 (10,7)(10,7),所以

P(X=10,Y≤7)=P(X=10,Y=6)+P(X=10,Y=7)=310+210=12.P(X=10,Y\leq 7) =P(X=10,Y=6)+P(X=10,Y=7) =\frac{3}{10}+\frac{2}{10} =\boxed{\frac{1}{2}}.

(三)計算 E(X∣Y=6)E(X\mid Y=6)

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第 二 題30 分

公司在全國 250250 個銷售據點販賣新產品 A。為了解 A 產品的市場接受度,行銷部門依全國地理位置分為甲、乙、丙、丁四個區域,其中甲區有 8585 個銷售據點,乙區有 7070 個銷售據點,丙區有 6060 個銷售據點,丁區有 3535 個銷售據點。

現將每個區域視為一個層別,以分層隨機抽樣(stratified random sampling)法,自甲、乙、丙、丁各區中分別抽出 15、12、8、515、12、8、5 個銷售據點,調查每個銷售據點 A 產品一週的銷售數量。由於各區幅員及交通狀況不同,調查費用也隨之不同,已知甲、乙、丙、丁各區,調查每個銷售據點的成本分別為 6.25、4、9、96.25、4、9、9(單位:萬元)。

調查結果得 A 產品在每個銷售據點一週銷售數量的平均數及標準差資料如下:

區域甲乙丙丁
平均數80.680.6165165304304482482
標準差32.532.595.295.2129.6129.6269.1269.1

(一) 估計 A 產品一週的總銷售量並計算其 95%95\% 信賴區間。(10分)

(二) 現公司的管理高層欲估計 A 產品一週的總銷售量,及要求估計的 95%95\% 誤差界限為 50005000,則各區須調查多少個銷售據點,才能使調查總費用最低?同時計算需花費多少的調查費用?(14分)

(三) 若調查總費用的預算為 350350 萬元,請問各區銷售據點最佳的調查數量為何,方能達到(二)的要求?(6分)

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核心觀念

本題考分層隨機抽樣的總量估計、估計變異數,以及在不同成本與精度條件下配置樣本數。

令第 hh 層母體數為 NhN_h、樣本數為 nhn_h、樣本平均數為 yˉh\bar y_h、樣本標準差為 shs_h,每個調查單位的成本為 chc_h。總銷售量的估計量及其估計變異數為

T^st=∑h=1LNhyˉh,V^(T^st)=∑h=1LNh2(1−nhNh)sh2nh.\hat T_{\mathrm{st}}=\sum_{h=1}^L N_h\bar y_h, \qquad \widehat V(\hat T_{\mathrm{st}}) =\sum_{h=1}^L N_h^2\left(1-\frac{n_h}{N_h}\right)\frac{s_h^2}{n_h}.

95%95\% 信賴區間以題目給定的 z0.025=1.96z_{0.025}=1.96 計算:

T^st±1.96V^(T^st).\hat T_{\mathrm{st}}\pm1.96\sqrt{\widehat V(\hat T_{\mathrm{st}})}.

在給定精度下使成本最低,或在給定成本下使變異數最低,均使用依層別標準差與調查成本調整的配置比例:

nh∝Nhshch.n_h\propto\frac{N_hs_h}{\sqrt{c_h}}.

此比例適用於連續配置;實際樣本數須取整數,並確認總變異數符合精度要求或總成本符合預算。

解題方法

四區資料為

區域NhN_hnhn_h(第一小題)yˉh\bar y_hshs_hchc_h
甲851580.632.56.25
乙701216595.24
丙608304129.69
丁355482269.19

(一)估計一週總銷售量及 95%95\% 信賴區間

先加總各層估計銷售量:

T^st=85(80.6)+70(165)+60(304)+35(482)=53,511.\hat T_{\mathrm{st}} =85(80.6)+70(165)+60(304)+35(482) =53{,}511.

估計變異數為

V^(T^st)=∑hNh2(1−nhNh)sh2nh≈25,242,920.2.\begin{aligned} \widehat V(\hat T_{\mathrm{st}}) &=\sum_h N_h^2\left(1-\frac{n_h}{N_h}\right)\frac{s_h^2}{n_h}\\ &\approx25{,}242{,}920.2. \end{aligned}

因此標準誤約為 5,024.25{,}024.2,誤差界限為

1.96(5,024.2)≈9,847.5.1.96(5{,}024.2)\approx9{,}847.5.

信賴區間為

53,511±9,847.5=(43,663.5, 63,358.5).53{,}511\pm9{,}847.5 =(43{,}663.5,\ 63{,}358.5).

(二)誤差界限為 5,0005{,}000 時,使總費用最低

要求

1.96V^(T^st)≤5,000,1.96\sqrt{\widehat V(\hat T_{\mathrm{st}})}\leq5{,}000,

等價於

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第 三 題20 分

某貿易商進口了一批 50005000 箱的機能飲料,每箱飲料依序編號且每一箱內含有 2020 瓶飲料。現貿易商的主管想了解每瓶飲料的平均咖啡因含量,遂依每箱飲料編號順序,以每隔 500500 箱抽出一箱方式,自此批飲料中抽出 1010 箱,檢測每箱飲料的咖啡因含量,分別為 y1,y2,…,y10y_1,y_2,\ldots,y_{10}。

(一) 請問貿易商的主管採用何種抽樣方法?母體大小為何?

(二) 參數為何?請寫出該參數的估計量。(每小題10分,共20分)

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核心觀念

本題考查系統抽樣與抽樣母體的界定。系統抽樣是依抽樣單位的排列順序,每隔固定間距抽取一個單位;題目按箱號每隔 500500 箱抽一箱,因此抽樣單位是「箱」,不是「瓶」。

每箱雖含 2020 瓶,但題目實際抽出並檢測的是 1010 箱,且提供的 y1,…,y10y_1,\ldots,y_{10} 是各箱的檢測結果。因此母體大小應依被抽樣的單位計算。

解題方法

(一)題目依箱號排列,採每隔 500500 箱抽一箱,共抽出 1010 箱,故採用系統抽樣。本批共有 50005000 箱,所以以箱為抽樣單位時,母體大小為 N=5000N=5000。

(二)主管要了解的是每瓶飲料的平均咖啡因含量。令第 ii 箱第 jj 瓶的咖啡因含量為 xijx_{ij},其中 i=1,…,5000i=1,\ldots,5000、j=1,…,20j=1,\ldots,20。全批飲料共有 5000×20=1000005000\times20=100000 瓶,目標參數是全體瓶裝飲料的平均咖啡因含量:

Xˉ=1100000∑i=15000∑j=120xij.\bar{X} =\frac{1}{100000}\sum_{i=1}^{5000}\sum_{j=1}^{20}x_{ij}.
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第 四 題25 分

報名參加減肥中心春季班的班員共有 200200 人,經減肥中心量測得平均體重為 72.572.5 公斤。每位班員均採用減肥中心提供之飲食餐 33 個月後,減肥中心主管想了解班員體重情況,於是從班員中隨機選了 1010 位班員,並且測量其體重。得這 1010 位班員減肥前及減肥後體重資料如下:

班員12345678910
減肥前體重5858828264647676646476765454505088889494
減肥後體重5252707064646464585870705252464676768282

(一) 分別以比率估計量(ratio estimator)、迴歸估計量(regression estimator)及差數估計量(difference estimator),估計班員減肥後的平均體重,並計算其變異數。(21分)

(二) 根據(一)的結果,您會建議採用那一個估計量?(4分)

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核心觀念

減肥前體重 xx 的全體平均數已知為 Xˉ=72.5\bar X=72.5 公斤,可作為輔助變數;減肥後體重 yy 是欲估計的變數。樣本是從 N=200N=200 位班員中隨機抽出 n=10n=10 位,依不放回簡單隨機抽樣計算,抽樣比為

f=nN=10200=0.05.f=\frac{n}{N}=\frac{10}{200}=0.05.

樣本資料的平均數及離均差平方和、乘積和為

xˉ=70.6,yˉ=63.4,\bar x=70.6,\qquad \bar y=63.4, Sxx=∑i=110(xi−xˉ)2=1984.4,Sxy=∑i=110(xi−xˉ)(yi−yˉ)=1491.6,S_{xx}=\sum_{i=1}^{10}(x_i-\bar x)^2=1984.4,\quad S_{xy}=\sum_{i=1}^{10}(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)=1491.6, Syy=∑i=110(yi−yˉ)2=1184.4.S_{yy}=\sum_{i=1}^{10}(y_i-\bar y)^2=1184.4.

以下變異數均為抽樣變異數的估計值,並納入有限母體修正因子 1−f=0.951-f=0.95。

解題方法與計算

1. 比率估計量

比率估計量以樣本比率 r=yˉ/xˉr=\bar y/\bar x 調整已知的全體減肥前平均體重:

r=63.470.6=0.898017,Yˉ^R=rXˉ=0.898017(72.5)=65.106.r=\frac{63.4}{70.6}=0.898017, \qquad \hat{\bar Y}_R=r\bar X =0.898017(72.5)=65.106.

估計變異數以比率殘差 ei=yi−rxie_i=y_i-rx_i 計算:

V^(Yˉ^R)=(1−nN)se2n,se2=∑i=1n(ei−eˉ)2n−1.\widehat{V}(\hat{\bar Y}_R) =\left(1-\frac nN\right)\frac{s_e^2}{n}, \qquad s_e^2=\frac{\sum_{i=1}^{n}(e_i-\bar e)^2}{n-1}.

本題 eˉ=0\bar e=0,且 ∑(ei−eˉ)2=105.7244\sum(e_i-\bar e)^2=105.7244,所以

V^(Yˉ^R)=0.95(105.72449)110=1.116 公斤2.\widehat{V}(\hat{\bar Y}_R) =0.95\left(\frac{105.7244}{9}\right)\frac{1}{10} =\boxed{1.116\text{ 公斤}^2}.

2. 迴歸估計量

樣本迴歸斜率為

b=SxySxx=1491.61984.4=0.751663.b=\frac{S_{xy}}{S_{xx}} =\frac{1491.6}{1984.4} =0.751663.

利用已知的 Xˉ\bar X 調整樣本減肥後平均體重:

Yˉ^reg=yˉ+b(Xˉ−xˉ)=63.4+0.751663(72.5−70.6)=64.828 公斤.\hat{\bar Y}_{\mathrm{reg}} =\bar y+b(\bar X-\bar x) =63.4+0.751663(72.5-70.6) =\boxed{64.828\text{ 公斤}}.
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