115 身心障礙特考四等 經建行政 統計學概要 考古題詳解

115 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20 分

已知隨機變數 XX 和 YY 的聯合機率分配(the joint probability mass function)如下:

f(x,y)=x+y32,x=1,2;y=1,2,3,4.f(x,y)=\frac{x+y}{32},\quad x=1,2;\quad y=1,2,3,4.

(一)試求隨機變數 XX 的邊際機率密度函數(the marginal probability density function)。

(二)機率 P(X≤3−Y)P(X\leq 3-Y) 之值為何?

(三)條件機率 P(1≤Y≤3∣X=1)P(1\leq Y\leq 3\mid X=1) 之值為何?

(四)試求條件期望值 E(Y∣X=1)E(Y\mid X=1)。

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核心觀念

本題考聯合機率質量函數(joint probability mass function)的邊際分配、事件機率,以及條件機率與條件期望值。

對離散型隨機變數,常用公式如下:

fX(x)=∑yf(x,y),P(A)=∑(x,y)∈Af(x,y),f_X(x)=\sum_y f(x,y),\qquad P(A)=\sum_{(x,y)\in A}f(x,y), P(B∣X=1)=P(B, X=1)P(X=1),E(Y∣X=1)=∑yy P(Y=y∣X=1).P(B\mid X=1)=\frac{P(B,\ X=1)}{P(X=1)},\qquad E(Y\mid X=1)=\sum_y y\,P(Y=y\mid X=1).

解題方法與計算

(一)求 XX 的邊際機率質量函數

固定 xx,將所有可能的 yy 值加總:

fX(x)=∑y=14x+y32,x=1,2.f_X(x)=\sum_{y=1}^4 \frac{x+y}{32},\qquad x=1,2.

因此,

fX(1)=(1+1)+(1+2)+(1+3)+(1+4)32=2+3+4+532=1432=716,f_X(1)=\frac{(1+1)+(1+2)+(1+3)+(1+4)}{32} =\frac{2+3+4+5}{32} =\frac{14}{32}=\frac{7}{16}, fX(2)=(2+1)+(2+2)+(2+3)+(2+4)32=3+4+5+632=1832=916.f_X(2)=\frac{(2+1)+(2+2)+(2+3)+(2+4)}{32} =\frac{3+4+5+6}{32} =\frac{18}{32}=\frac{9}{16}.

故邊際機率質量函數為

fX(x)={716,x=1,916,x=2,0,其他.f_X(x)= \begin{cases} \dfrac{7}{16},&x=1,\\[4pt] \dfrac{9}{16},&x=2,\\[4pt] 0,&\text{其他}. \end{cases}

(二)求 P(X≤3−Y)P(X\leq 3-Y)

依不等式 X≤3−YX\leq 3-Y,逐一列出符合條件的 (x,y)(x,y):

  • y=1y=1 時,x≤2x\leq 2,故 x=1,2x=1,2。
  • y=2y=2 時,x≤1x\leq 1,故 x=1x=1。
  • y=3y=3 時,x≤0x\leq 0,沒有符合的 xx。
  • y=4y=4 時,x≤−1x\leq -1,沒有符合的 xx。

因此事件包含 (1,1),(2,1),(1,2)(1,1),(2,1),(1,2),其機率為

P(X≤3−Y)=f(1,1)+f(2,1)+f(1,2)=2+3+332=832=14.P(X\leq 3-Y) =f(1,1)+f(2,1)+f(1,2) =\frac{2+3+3}{32} =\frac{8}{32}=\frac14.
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第 二 題20 分

已知某項大型語文測驗的分數呈常態分布,其平均值為 7575,標準差為 1515。今從其中隨機選擇 2525 位考生的成績作為樣本,並藉由樣本平均分數 X‾\overline{X} 來推論考生們的表現。

(一)試問 X‾\overline{X} 之期望值、標準差以及機率分配分別為何?寫出答案即可,不需要證明。

(二)試求平均分數 X‾\overline{X} 介於 70.1470.14 與 82.1482.14 之間的機率。

(三)樣本平均分數大於 82.6582.65 的機率為多少?

(四)試找出一個數值 CC,使得機率 P(X‾≥C)=0.015P(\overline{X}\geq C)=0.015。

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核心觀念

本題考查常態母體下樣本平均數的抽樣分配與標準常態分配的計算。母體為常態分配時,樣本平均數也服從常態分配,其期望值與標準差為

E(X‾)=μ,σX‾=σn.E(\overline{X})=\mu,\qquad \sigma_{\overline{X}}=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}.

本題 μ=75\mu=75、σ=15\sigma=15、n=25n=25,因此樣本平均數的標準差(亦稱標準誤)為 15/25=315/\sqrt{25}=3。

解題方法

(一)抽樣分配

E(X‾)=75,σX‾=1525=3.E(\overline{X})=75,\qquad \sigma_{\overline{X}}=\frac{15}{\sqrt{25}}=3.

由於母體為常態分配:

X‾∼N(75,32).\overline{X}\sim N(75,3^2).

此處 N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) 的第二個參數表示變異數。

(二)P(70.14≤X‾≤82.14)P(70.14\leq\overline{X}\leq82.14)

將上下界標準化,令

Z=X‾−753∼N(0,1).Z=\frac{\overline{X}-75}{3}\sim N(0,1).

下界的 ZZ 值為

70.14−753=−1.62,\frac{70.14-75}{3}=-1.62,

上界的 ZZ 值為

82.14−753=2.38.\frac{82.14-75}{3}=2.38.

因此

P(70.14≤X‾≤82.14)=P(−1.62≤Z≤2.38)=Φ(2.38)−Φ(−1.62)=0.9913−0.0526=0.9387.\begin{aligned} P(70.14\leq\overline{X}\leq82.14) &=P(-1.62\leq Z\leq2.38)\\ &=\Phi(2.38)-\Phi(-1.62)\\ &=0.9913-0.0526\\ &=0.9387. \end{aligned}

機率約為 0.93870.9387,即 93.87%93.87\%。

(三)P(X‾>82.65)P(\overline{X}>82.65)

標準化得

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第 三 題30 分

已知某大學學生的年齡分布為常態分配,平均數和變異數皆未知。現隨機從其中挑選 55 名大學生詢問他們的年齡,得到結果如下:

20, 18, 17, 22, 18。20,\ 18,\ 17,\ 22,\ 18。

研究者想要檢定此大學學生的平均年齡顯著小於 2121 歲。

(一)試寫出此檢定的虛無假設(null hypothesis)和對立假設(alternative hypothesis)。(6 分)

(二)計算檢定統計量(test statistic)。(10 分)

(三)在顯著水準 α=0.10\alpha=0.10 時,以拒絕域法(critical region method)檢定,試問結論為何?(8 分)

(四)若以 PP 值法(PP-value)進行檢定,試問結論為何?(6 分)

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核心觀念

母體年齡服從常態分配,但母體平均數 μ\mu 與變異數 σ2\sigma^2 均未知,且樣本數僅 n=5n=5,因此使用單一母體平均數的單尾 tt 檢定。檢定統計量為

t=xˉ−μ0s/n,df=n−1,t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}},\qquad df=n-1,

其中 xˉ\bar{x} 為樣本平均數,s2s^2 為樣本變異數,μ0\mu_0 為虛無假設下的母體平均數。

解題方法與計算

樣本資料為 20,18,17,22,1820,18,17,22,18,故

xˉ=20+18+17+22+185=19.\bar{x}=\frac{20+18+17+22+18}{5}=19.

離均差平方和為

(20−19)2+(18−19)2+(17−19)2+(22−19)2+(18−19)2=1+1+4+9+1=16.(20-19)^2+(18-19)^2+(17-19)^2+(22-19)^2+(18-19)^2 =1+1+4+9+1=16.

以 n−1n-1 為分母計算樣本變異數及標準差:

s2=165−1=4,s=2.s^2=\frac{16}{5-1}=4,\qquad s=2.

(一)研究者主張平均年齡顯著小於 2121 歲,因此採左尾檢定:

H0:μ≥21,H1:μ<21.H_0:\mu\geq 21,\qquad H_1:\mu<21.

計算檢定統計量時,使用虛無假設的邊界值 μ0=21\mu_0=21。

(二)代入公式:

t=19−212/5=−5≈−2.236.t=\frac{19-21}{2/\sqrt{5}} =-\sqrt{5}\approx -2.236.

自由度為

df=n−1=4.df=n-1=4.
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第 四 題30 分

研究人員收集了關於學生每週「讀書時數」與「考試成績」的數據,資料如下:

讀書時數(Hours of Studying)13547
考試成績(Exam Grade)5675808599

(一)對於「讀書時數」和「考試成績」兩個變數而言,試問哪個變數是自變數(independent variable)?哪個變數是依變數(dependent variable)?(6 分)

(二)利用最小平方法(the least squares methods),試求兩變數的簡單線性迴歸方程式 Y^=α^+β^X\widehat{Y}=\widehat{\alpha}+\widehat{\beta}X。(10 分)

(三)根據所求簡單線性迴歸方程式,讀書 66 小時的預測考試成績為何?(4 分)

(四)試以顯著水準 α=0.05\alpha=0.05,檢定此迴歸線的斜率是否等於零。(10 分)

🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

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核心觀念

本題考查:

  1. 自變數與依變數的判定。
  2. 最小平方法估計簡單線性迴歸式。
  3. 利用迴歸式進行點預測。
  4. 迴歸斜率的 tt 檢定。

令:

  • XX:每週讀書時數,為自變數。
  • YY:考試成績,為依變數。

(一)自變數與依變數

讀書時數會影響考試成績,因此:

X=讀書時數X=\text{讀書時數}

為自變數(independent variable);而

Y=考試成績Y=\text{考試成績}

為依變數(dependent variable)。


(二)求簡單線性迴歸方程式

迴歸模型為:

Y^=α^+β^X\widehat{Y}=\widehat{\alpha}+\widehat{\beta}X

資料如下:

XXYYX−XˉX-\bar XY−YˉY-\bar Y(X−Xˉ)2(X-\bar X)^2(X−Xˉ)(Y−Yˉ)(X-\bar X)(Y-\bar Y)
156-3-23969
375-1-414
5801111
4850600
799320960
合計0020134

首先計算平均數:

Xˉ=1+3+5+4+75=4\bar X=\frac{1+3+5+4+7}{5}=4 Yˉ=56+75+80+85+995=79\bar Y=\frac{56+75+80+85+99}{5}=79

斜率估計值為:

β^=∑(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ)∑(Xi−Xˉ)2=13420=6.7\widehat{\beta} =\frac{\sum (X_i-\bar X)(Y_i-\bar Y)} {\sum (X_i-\bar X)^2} =\frac{134}{20} =6.7

截距估計值為:

α^=Yˉ−β^Xˉ=79−6.7(4)=52.2\widehat{\alpha} =\bar Y-\widehat{\beta}\bar X =79-6.7(4) =52.2

因此,簡單線性迴歸方程式為:

Y^=52.2+6.7X\boxed{\widehat{Y}=52.2+6.7X}

斜率 6.76.7 的意義是:每週讀書時數增加 11 小時,預測考試成績平均增加 6.76.7 分。


(三)讀書 6 小時的預測成績

將 X=6X=6 代入迴歸方程式:

Y^=52.2+6.7(6)\widehat{Y}=52.2+6.7(6) Y^=52.2+40.2=92.4\widehat{Y}=52.2+40.2=92.4

因此,讀書 66 小時的預測考試成績為:

92.4 分\boxed{92.4\text{ 分}}

(四)檢定迴歸線斜率是否等於零

1. 提出假設

檢定斜率是否等於零,採雙尾檢定:

H0:β=0H_0:\beta=0
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