112 原住民特考三等 農業技術 試驗設計 考古題詳解

112 年・原住民特考・三等・農業技術
試題代碼 試驗設計

第 一 題20 分

作物區域產量型農業保險設定作物基準產量作為理賠啟動條件,亦即當被保險標的所在區域之實際產量 μ\mu 低於該區域之基準產量 μ0\mu_0 時即予理賠。某公所承辦人員預計透過適當之隨機抽樣,取得目標區域作物產量的樣本,並透過統計方法分析結果決定是否啟動理賠。

(一) 寫出以上假說檢定對應之虛無假設及對立假設。(5 分)

(二) 若以上假說檢定發生型 I 錯誤,代表該區域實際產量是否低於基準產量?是否啟動理賠?請說明原因。(5 分)

(三) 假設統計分析結果獲得 PP 值為 0.0230.023,並設顯著水準為 0.0500.050,說明假說檢定 PP 值之定義,並說明本次假說檢定應如何決策?(10 分)

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核心觀念

本題考單尾假說檢定、型 I 錯誤,以及 PP 值與顯著水準的判讀。理賠條件是區域實際產量低於基準產量,因此檢定方向為左尾。

解題方法

令 μ\mu 為目標區域作物的實際平均產量,μ0\mu_0 為區域基準產量。將「未低於基準」列為虛無假設,將「低於基準」列為對立假設:

H0:μ≥μ0,H1:μ<μ0.H_0:\mu\geq\mu_0,\qquad H_1:\mu<\mu_0.

檢定時若拒絕 H0H_0,表示有足夠統計證據認為 μ<μ0\mu<\mu_0,據此啟動理賠;若未拒絕 H0H_0,則不啟動理賠。統計上未拒絕虛無假設,不代表已證明 μ≥μ0\mu\geq\mu_0。

(一)虛無假設與對立假設

H0:μ≥μ0,H1:μ<μ0.H_0:\mu\geq\mu_0,\qquad H_1:\mu<\mu_0.

此為左尾檢定。實際進行檢定時,通常以虛無假設的邊界值 μ=μ0\mu=\mu_0 計算檢定統計量與 PP 值。

(二)型 I 錯誤與理賠決策

型 I 錯誤是「虛無假設為真,卻錯誤拒絕虛無假設」。本題中,這表示實際產量並未低於基準產量,即 μ≥μ0\mu\geq\mu_0,但檢定結果卻判定 μ<μ0\mu<\mu_0,因此錯誤啟動理賠。

(三)PP 值與檢定決策

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第 二 題20 分

下列資料為以兩種不同檢測方法(A、B)測量相同 5 個試驗單位之血液中膽固醇含量的結果。

檢測方法試驗單位 1試驗單位 2試驗單位 3試驗單位 4試驗單位 5
A309331418409387
B340356501504482

(一) 以成對 tt 檢定檢驗兩種不同方式測量之膽固醇含量平均值是否相等?(註:t0.025,4=2.78t_{0.025,4}=2.78)(10 分)

(二) 建立兩種不同方式測量方法平均值差異之 95% 信賴區間。(10 分)

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核心觀念

本題以兩種方法測量相同 5 個試驗單位,因此觀測值彼此相關,應使用成對 tt 檢定。做法是先計算每個試驗單位的兩種測量差值,再檢定差值的母體平均數是否為 0。

令每一試驗單位的差值為 di=Bi−Aid_i=B_i-A_i,則:

  • 虛無假設:H0:μd=0H_0:\mu_d=0(兩種方法的平均測量值相等)
  • 對立假設:H1:μd≠0H_1:\mu_d\ne 0(兩種方法的平均測量值不相等)

檢定統計量為:

t=dˉ−0sd/n,df=n−1t=\frac{\bar d-0}{s_d/\sqrt{n}},\qquad df=n-1

其中 dˉ\bar d 為差值平均數,sds_d 為差值的樣本標準差。

解題方法

先逐一配對計算 B−AB-A:

試驗單位12345
di=Bi−Aid_i=B_i-A_i3125839595

差值總和為 329329,因此:

dˉ=31+25+83+95+955=65.8\bar d=\frac{31+25+83+95+95}{5}=65.8

差值離均差平方和為:

∑i=15(di−dˉ)2=1210.24+1664.64+295.84+852.64+852.64=4876\sum_{i=1}^{5}(d_i-\bar d)^2 =1210.24+1664.64+295.84+852.64+852.64 =4876

所以差值樣本變異數與標準差為:

sd2=48765−1=1219,sd=1219≈34.914s_d^2=\frac{4876}{5-1}=1219,\qquad s_d=\sqrt{1219}\approx34.914

標準誤為:

SE(dˉ)=sd5=12195≈15.612SE(\bar d)=\frac{s_d}{\sqrt{5}} =\sqrt{\frac{1219}{5}} \approx15.612

(一)成對 tt 檢定

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第 三 題25 分

欲比較 3 種不同組織培養方式對於香莢蘭植株之生長影響,預計在實驗室中以完全隨機設計進行試驗,各組織培養方式重複 5 次,並於培養一段時間後記錄植株高度。

(一) 說明應使用多少試驗單位,以及該如何隨機分配此試驗之試驗單位。(10 分)

(二) 寫出對應此試驗之線性統計模式,並說明模式中各項參數之定義及限制條式。(15 分)

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核心觀念

本題考完全隨機設計(completely randomized design, CRD)的試驗單位數、隨機分派,以及單因子固定效果線性模式。

試驗單位是接受某一處理並獨立觀察反應的最小實驗單位。本題有 3 種組織培養方式,每種重複 5 次,因此每一種方式需要 5 個試驗單位。

解題方法

(一)試驗單位數與隨機分派

總試驗單位數為:

N=3×5=15N = 3 \times 5 = 15

因此需準備 15 個試驗單位,例如 15 株條件相近且可分別培養、記錄高度的香莢蘭植株;每株分別接受一種組織培養方式,並作為一個試驗單位。

將 15 個試驗單位編號為 1 至 15,再以隨機方式從中分派 5 個接受方式 1、5 個接受方式 2,其餘 5 個接受方式 3。可透過抽籤或亂數完成分派。完全隨機設計不另設區集;分派時應避免依植株位置、大小或編號順序指定處理,否則會失去隨機化。

(二)線性統計模式

令 YijY_{ij} 表示第 ii 種培養方式下第 jj 個試驗單位的植株高度,其中 i=1,2,3i=1,2,3,j=1,…,5j=1,\ldots,5。其線性統計模式為:

Yij=μ+τi+εijY_{ij} = \mu + \tau_i + \varepsilon_{ij}

各項定義及限制如下:

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第 四 題35 分

利用兩因子設計探討播種密度(兩變級:D1、D2)與播種日期(兩變級:T1、T2)對作物地上部乾物重之影響,以隨機完全區集設計進行試驗,各處理變級組合重複 3 次。試驗後取得各處理變級組合地上部乾物重之觀測值(單位:公斤/公頃)如下表:

處理變級組合區集 I區集 II區集 III總和
D1T119.2119.3718.1956.77
D1T225.0519.5322.1266.70
D2T123.7421.5125.9071.15
D2T225.4226.6730.7982.88
總和93.4287.0897.00277.50

(一) 請填寫變方分析表(1)至(16)欄位數值。(25 分)

變異來源自由度平方和均方FF 值PP 值
區集(1)(6)
播種密度(2)(7)(10)(14)0.007
播種日期(3)(8)(11)(15)0.029
播種密度與播種日期交互作用(4)(9)(12)(16)0.821
誤差(5)28.884

(二) 依據題(一)變方分析表提供之 PP 值及下方統計軟體之特奇氏公正顯著差異法分析結果,論述不同播種密度(density)與播種日期(time)處理下對於該作物地上部乾物重(yy)是否有影響(設顯著水準為 0.050.05)。(10 分)

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核心觀念

本題考查 2×22\times2 因子試驗配置於隨機完全區集設計(RCBD)時的變方分析,以及主效應與交互作用的判讀。兩個因子各有兩個變級:播種密度 DD(D1,D2D_1,D_2)及播種日期 TT(T1,T2T_1,T_2),每個處理組合在三個區集各觀測一次。

令 a=2a=2、b=2b=2、區集數 r=3r=3,則總觀測數 N=abr=12N=abr=12。自由度為:

  • 區集:r−1=2r-1=2
  • 播種密度:a−1=1a-1=1
  • 播種日期:b−1=1b-1=1
  • 密度與日期交互作用:(a−1)(b−1)=1(a-1)(b-1)=1
  • 誤差:(r−1)(ab−1)=6(r-1)(ab-1)=6

總自由度 N−1=11N-1=11,與各來源自由度總和 2+1+1+1+6=112+1+1+1+6=11 相符。

解題方法與計算

校正因子為:

CF=G2N=277.50212=6417.1875CF=\frac{G^2}{N}=\frac{277.50^2}{12}=6417.1875

區集平方和以區集總和計算:

SS區集=93.422+87.082+97.0024−CF=12.6182SS_{\text{區集}} =\frac{93.42^2+87.08^2+97.00^2}{4}-CF =12.6182

處理組合總和平方和為:

SS處理=56.772+66.702+71.152+82.8823−CF=117.1924SS_{\text{處理}} =\frac{56.77^2+66.70^2+71.15^2+82.88^2}{3}-CF =117.1924

播種密度兩水準的邊際總和為 123.47123.47、154.03154.03,因此:

SSD=123.472+154.0326−CF=77.8261SS_D=\frac{123.47^2+154.03^2}{6}-CF=77.8261

播種日期兩水準的邊際總和為 127.92127.92、149.58149.58,因此:

SST=127.922+149.5826−CF=39.0963SS_T=\frac{127.92^2+149.58^2}{6}-CF=39.0963

交互作用平方和由處理平方和扣除兩項主效應:

SSD×T=SS處理−SSD−SST=117.1924−77.8261−39.0963=0.2700SS_{D\times T} =SS_{\text{處理}}-SS_D-SS_T =117.1924-77.8261-39.0963 =0.2700

誤差均方為:

MSE=SSEdfE=28.8846=4.814MS_E=\frac{SS_E}{df_E}=\frac{28.884}{6}=4.814

各因子均方因自由度皆為 11,故均方等於平方和;FF 值則以各來源均方除以誤差均方:

FD=77.82614.814=16.17,FT=39.09634.814=8.12,FD×T=0.27004.814=0.056F_D=\frac{77.8261}{4.814}=16.17,\qquad F_T=\frac{39.0963}{4.814}=8.12,\qquad F_{D\times T}=\frac{0.2700}{4.814}=0.056

變方分析表填答

變異來源自由度平方和均方FF 值PP 值
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