109 身心障礙特考四等 經建行政 統計學概要 考古題詳解

109 年・身心障礙特考・四等・經建行政
試題代碼 統計學概要

第 一 題

家電用品店想了解店門口上方的跑馬燈廣告是否對於消費者購買產品有作用。為了獲得這方面的資料,店長對進入店裡的消費者進行調查,詢問是否有看到跑馬燈廣告及是否有購買所購買的產品。店長整理所蒐集來的資料後,製作出下列的聯合機率表:

看過廣告沒有看過廣告
購買0.100.03
沒有購買0.210.66

若隨機抽一位消費者,試問:

(一) 此消費者看過廣告的機率?(5 分)

(二) 此消費者沒有購買的機率?(5 分)

(三) 已知此消費者看過廣告,他/她有購買的機率?(5 分)

(四) 已知此消費者沒有看過廣告,他/她有購買的機率?(10 分)

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核心觀念

本題考聯合機率表中的邊際機率與條件機率。

  • 邊際機率:將符合某事件的聯合機率加總。例如「看過廣告」的機率,是把「看過廣告且購買」與「看過廣告且沒有購買」相加。
  • 條件機率:已知某事件發生時,另一事件發生的機率: P(A∣B)=P(A∩B)P(B)P(A\mid B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}

表中的四個數字是「購買狀況」與「是否看過廣告」的聯合機率。

解題方法

先辨認列、欄所代表的事件,再依題意加總或套用條件機率公式。

(一)看過廣告的機率

看過廣告包含「購買且看過廣告」及「沒有購買且看過廣告」:

P(看過廣告)=0.10+0.21=0.31P(\text{看過廣告})=0.10+0.21=0.31

(二)沒有購買的機率

沒有購買包含「沒有購買且看過廣告」及「沒有購買且沒看過廣告」:

P(沒有購買)=0.21+0.66=0.87P(\text{沒有購買})=0.21+0.66=0.87

(三)已知看過廣告,有購買的機率

使用條件機率公式,分母是「看過廣告」的總機率,分子是「看過廣告且購買」的聯合機率:

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第 二 題

在一個新聞媒介使用的民調中,隨機選取 300 位民眾,詢問她/他們獲得新聞資訊的主要來源,其中有 143 位回答電視新聞為其獲得新聞資訊的主要來源。試問:

(一) 計算出民眾以電視新聞為其獲得新聞資訊主要來源之母體比例 95% 的信賴區間。(10 分)

(二) 在 95% 的信賴水準下,當邊際誤差(margin of error)為 0.05 時,估計母體比例所需選取的樣本數為何?(10 分)

(三) 影響信賴區間長度的因素有哪些?(5 分)

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核心觀念

本題考查母體比例 pp 的信賴區間,以及指定信賴水準與邊際誤差下的樣本數估計。樣本比例為 p^=x/n\hat p=x/n;在大樣本常態近似下,母體比例的 95%95\% 信賴區間為

p^±z0.025p^(1−p^)n,\hat p \pm z_{0.025}\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}},

其中 z0.025=1.96z_{0.025}=1.96。邊際誤差 EE 則為

E=z0.025p^(1−p^)n.E=z_{0.025}\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}}.

解題方法與計算

(一)母體比例的 95%95\% 信賴區間

樣本數 n=300n=300,其中 x=143x=143 人以電視新聞為主要來源,因此

p^=143300=0.4767,1−p^=0.5233.\hat p=\frac{143}{300}=0.4767,\qquad 1-\hat p=0.5233.

樣本比例的標準誤為

SE=p^(1−p^)n=0.4767(0.5233)300≈0.02883.SE=\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}} =\sqrt{\frac{0.4767(0.5233)}{300}} \approx 0.02883.

邊際誤差為

E=1.96(0.02883)≈0.0565.E=1.96(0.02883)\approx 0.0565.

故信賴區間為

0.4767±0.0565=(0.4202, 0.5332).0.4767\pm 0.0565=(0.4202,\ 0.5332).

換算為百分比,約為 42.02%42.02\% 至 53.32%53.32\%。

(二)邊際誤差為 0.050.05 時所需樣本數

使用樣本比例估計規劃樣本數,令 E=0.05E=0.05,並沿用本題的 p^=143/300\hat p=143/300:

E=z0.025p^(1−p^)n⟹n=z0.025 2p^(1−p^)E2.E=z_{0.025}\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}} \quad\Longrightarrow\quad n=\frac{z_{0.025}^{\,2}\hat p(1-\hat p)}{E^2}.

代入數值:

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第 三 題

研究人員想了解不同年齡層與所觀看的電視頻道是否有相關。隨機訪問 582 位民眾,詢問其三個電視頻道(A、B 及 C)中最喜歡的頻道,並獲得受訪民眾之年齡資料。樣本觀察值分布如下:

25 歲以下26 歲至 39 歲40 歲以上
頻道 A412751
頻道 B36340
頻道 C169106109

顯著水準為 0.05 的情況下,請使用下列統計方法檢定年齡層與所觀看的電視頻道是否相關。

(一) 拒絕域法。(15 分)

(二) PP 值法。(10 分)

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核心觀念

本題檢定「年齡層」與「最喜歡的電視頻道」兩個類別變數是否獨立,使用列聯表卡方獨立性檢定。

  • 虛無假設 H0H_0:年齡層與最喜歡的電視頻道相互獨立,兩者無關。
  • 對立假設 H1H_1:年齡層與最喜歡的電視頻道不獨立,兩者有關。
  • 期望次數公式:

Eij=(第 i 列合計)(第 j 欄合計)nE_{ij}=\frac{(\text{第 }i\text{ 列合計})(\text{第 }j\text{ 欄合計})}{n}

  • 檢定統計量:

χ2=∑i∑j(Oij−Eij)2Eij\chi^2=\sum_i\sum_j\frac{(O_{ij}-E_{ij})^2}{E_{ij}}

解題方法

先計算列合計、欄合計及總樣本數:

25 歲以下26 歲至 39 歲40 歲以上列合計
頻道 A412751119
頻道 B3634079
頻道 C169106109384
欄合計246136200582

在 H0H_0 成立時,各格期望次數如下:

25 歲以下26 歲至 39 歲40 歲以上
頻道 A50.29927.80840.893
頻道 B33.39218.46027.148
頻道 C162.30989.732131.959

例如,頻道 A 且 25 歲以下的期望次數為:

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第 四 題

消費者想了解及比較兩品牌(A 與 B)熱水器故障檢測維修的服務品質。隨機蒐集各 10 台熱水器故障後,消費者打電話叫修至技術員到府所花的時間(單位:小時)資料如下:

品牌資料
品牌 A24、18、28、19、22、15、23、22、18、27
品牌 B23、19、25、21、22、20、24、23、21、22

(一) 計算兩品牌熱水器故障後,消費者打電話叫修至技術員到府分別所花時間之平均數及中位數。(10 分)

(二) 計算兩品牌熱水器故障後,消費者打電話叫修至技術員到府分別所花時間之標準差。(10 分)

(三) 由(一)及(二)的結果,哪一種品牌熱水器有較穩定的電話叫修服務?請說明理由。(5 分)

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核心觀念

本題考查集中趨勢與離散程度:

  • 平均數:各觀測值總和除以觀測值個數,xˉ=∑xin\bar{x}=\frac{\sum x_i}{n}。
  • 中位數:資料由小到大排列後,位於中央的數值。本題每組有 10 筆資料,中位數是第 5 與第 6 筆的平均。
  • 樣本標準差:衡量資料相對於平均數的分散程度,s=∑(xi−xˉ)2n−1s=\sqrt{\frac{\sum (x_i-\bar{x})^2}{n-1}}。題目說隨機蒐集各 10 台,以下以樣本標準差計算。

解題方法與計算

(一)平均數及中位數

品牌 A

平均數:

xˉA=24+18+28+19+22+15+23+22+18+2710=21610=21.6 小時\bar{x}_A=\frac{24+18+28+19+22+15+23+22+18+27}{10} =\frac{216}{10}=21.6\text{ 小時}

由小到大排列為 15,18,18,19,22,22,23,24,27,2815,18,18,19,22,22,23,24,27,28,因此:

中位數A=22+222=22 小時\text{中位數}_A=\frac{22+22}{2}=22\text{ 小時}

品牌 B

平均數:

xˉB=23+19+25+21+22+20+24+23+21+2210=22010=22 小時\bar{x}_B=\frac{23+19+25+21+22+20+24+23+21+22}{10} =\frac{220}{10}=22\text{ 小時}

由小到大排列為 19,20,21,21,22,22,23,23,24,2519,20,21,21,22,22,23,23,24,25,因此:

中位數B=22+222=22 小時\text{中位數}_B=\frac{22+22}{2}=22\text{ 小時}

(二)標準差

可用計算捷徑:

∑(xi−xˉ)2=∑xi2−(∑xi)2n\sum (x_i-\bar{x})^2=\sum x_i^2-\frac{(\sum x_i)^2}{n}

品牌 A

∑xi2=4820\sum x_i^2=4820
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