109 地方特考三等 統計 統計學 考古題詳解

109 年・地方特考・三等・統計
試題代碼 統計學

第 一 題35 分

下表為各縣市在 109 年 6 月的「扶養比」與「醫療院所平均每千人擁有病床數」,最後一欄為兩變數相乘的值,最後兩列為觀測值的總和與觀測值的平方之總和(平方和)。

縣市扶養比(AA)醫療院所平均每千人擁有病床數(BB)(A)×(B)(A)\times(B)
新北市36.524.75173.470
臺北市46.479.68449.830
桃園市37.256.72250.320
臺中市37.487.82293.094
臺南市38.907.05274.245
高雄市38.598.14314.123
宜蘭縣39.968.68346.853
新竹縣40.675.15209.451
苗栗縣40.816.39260.776
彰化縣40.696.28255.533
南投縣40.476.92280.052
雲林縣42.685.74244.983
嘉義縣40.946.70274.298
屏東縣38.767.11275.584
臺東縣39.787.04280.051
花蓮縣40.2913.19531.425
澎湖縣36.975.24193.723
基隆市37.2810.70398.896
新竹市42.366.34268.562
嘉義市41.1215.01617.211
金門縣29.742.3670.186
連江縣31.503.98125.370
總和859.23160.996388.035
平方和33821.941349.34

(一) 計算 109 年度的扶養比之第 1、第 2 與第 3 四分位數,再求得其四分位距(Interquartile range, IQR)。(10 分)

(二) 繪製 109 年度的扶養比之盒鬚圖(box-and-whisker plot)。依據所繪盒鬚圖判斷是否存在離群值;若有,請說明是那些縣市。(5 分)

(三) 假設醫療院所平均每千人擁有病床數服從常態分配,在顯著水準 0.05 下,檢定醫療院所平均每千人擁有病床數之母體均數是否大於 6。(10 分)

(四) 計算扶養比與醫療院所平均每千人擁有病床數兩變數之相關係數。(10 分)

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核心觀念

本題考查四分位數與盒鬚圖、單一母體平均數的右尾 tt 檢定,以及皮爾森積差相關係數。共有 n=22n=22 筆縣市資料。

(一) 四分位數與四分位距

將扶養比由小至大排列:

29.74, 31.50, 36.52, 36.97, 37.25, 37.28, 37.48, 38.59, 38.76, 38.90, 39.78, 39.96, 40.29, 40.47, 40.67, 40.69, 40.81, 40.94, 41.12, 42.36, 42.68, 46.4729.74,\ 31.50,\ 36.52,\ 36.97,\ 37.25,\ 37.28,\ 37.48,\ 38.59,\ 38.76,\ 38.90,\ 39.78,\ 39.96,\ 40.29,\ 40.47,\ 40.67,\ 40.69,\ 40.81,\ 40.94,\ 41.12,\ 42.36,\ 42.68,\ 46.47

採用「上下半部各自取中位數」的四分位數定義。因為資料筆數為偶數,中位數是第 11 與第 12 個觀測值的平均:

Q2=39.78+39.962=39.87Q_2=\frac{39.78+39.96}{2}=39.87

下半部的中位數為第 6 個觀測值,上半部的中位數為第 17 個觀測值,因此:

Q1=37.28,Q3=40.81Q_1=37.28,\qquad Q_3=40.81

四分位距為:

IQR=Q3−Q1=40.81−37.28=3.53IQR=Q_3-Q_1=40.81-37.28=3.53

(二) 盒鬚圖與離群值

盒鬚圖的離群值界限採用:

下界=Q1−1.5(IQR)=37.28−1.5(3.53)=31.985\text{下界}=Q_1-1.5(IQR)=37.28-1.5(3.53)=31.985 上界=Q3+1.5(IQR)=40.81+1.5(3.53)=46.105\text{上界}=Q_3+1.5(IQR)=40.81+1.5(3.53)=46.105

小於 31.98531.985 或大於 46.10546.105 的觀測值為離群值。因此:

  • 金門縣:29.7429.74
  • 連江縣:31.5031.50
  • 臺北市:46.4746.47

依此規則,盒鬚圖的下鬚延伸至最小非離群值 36.5236.52,上鬚延伸至最大非離群值 42.6842.68;盒子範圍為 Q1=37.28Q_1=37.28 至 Q3=40.81Q_3=40.81,中位數為 39.8739.87。

(三) 檢定母體平均病床數是否大於 6

解題方法

母體標準差未知,且題目假設母體服從常態分配,使用單一母體平均數 tt 檢定。設定:

H0:μ=6,H1:μ>6H_0:\mu=6,\qquad H_1:\mu>6

由表中總和與平方和計算樣本平均數:

xˉ=160.9922=7.3177\bar{x}=\frac{160.99}{22}=7.3177
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第 二 題30 分

下表為針對三個直轄市市民,對於日常使用搭乘公車或捷運偏好之隨機抽樣調查結果:

公車捷運
新北市364391
臺北市369418
高雄市280237

(一) 計算新北市市民於日常偏好搭乘公車的母體比例之 95% 區間估計。(8 分)

(二) 在顯著水準為 0.05 下,檢定新北與高雄兩直轄市的市民,在日常對於公車的使用偏好的比例是否相等。(10 分)

(三) 以顯著水準為 0.05,檢定三個直轄市的市民,在日常使用捷運之偏好選擇的比例是否皆為一致。(12 分)

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核心觀念

本題考查母體比例的區間估計、兩母體比例檢定,以及多組比例的同質性檢定。

  • 估計單一母體比例時,以樣本比例 p^=x/n\hat p=x/n 估計母體比例,常態近似的 95%95\% 信賴區間為 p^±1.96p^(1−p^)/n\hat p\pm1.96\sqrt{\hat p(1-\hat p)/n}。
  • 比較兩個母體比例是否相等時,虛無假設下合併兩組資料估計共同比例,再計算雙尾 zz 檢定統計量。
  • 比較三個城市的捷運偏好比例是否一致時,可將城市與交通工具偏好整理成 3×23\times2 列聯表,進行卡方同質性檢定。

(一)新北市偏好搭乘公車比例的 95%95\% 區間估計

新北市樣本總數為

n1=364+391=755n_1=364+391=755

其中偏好公車者 x1=364x_1=364,故樣本比例為

p^1=364755=0.4821\hat p_1=\frac{364}{755}=0.4821

其標準誤為

SE=p^1(1−p^1)n1=0.4821(1−0.4821)755≈0.01819SE=\sqrt{\frac{\hat p_1(1-\hat p_1)}{n_1}} =\sqrt{\frac{0.4821(1-0.4821)}{755}} \approx0.01819

因此,95%95\% 信賴區間為

p^1±1.96SE=0.4821±1.96(0.01819)=(0.4465, 0.5178)\hat p_1\pm1.96SE =0.4821\pm1.96(0.01819) =(0.4465,\ 0.5178)

**答:**新北市市民日常偏好搭乘公車的母體比例,95%95\% 信賴區間約為 44.65%44.65\% 至 51.78%51.78\%。

(二)檢定新北市與高雄市的公車偏好比例是否相等

令 pNp_N、pKp_K 分別代表新北市與高雄市市民偏好公車的母體比例。採雙尾檢定:

H0:pN=pK,H1:pN≠pKH_0:p_N=p_K,\qquad H_1:p_N\ne p_K

新北市的樣本比例為

p^N=364755=0.4821\hat p_N=\frac{364}{755}=0.4821

高雄市樣本總數為 280+237=517280+237=517,其樣本比例為

p^K=280517=0.5416\hat p_K=\frac{280}{517}=0.5416

在虛無假設下,合併估計比例為

p^=364+280755+517=6441272=0.5063\hat p=\frac{364+280}{755+517} =\frac{644}{1272}=0.5063

檢定統計量為

z=p^N−p^Kp^(1−p^)(1755+1517)≈0.4821−0.54160.02854=−2.084z= \frac{\hat p_N-\hat p_K} {\sqrt{\hat p(1-\hat p)\left(\frac1{755}+\frac1{517}\right)}} \approx \frac{0.4821-0.5416}{0.02854} =-2.084
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第 三 題15 分

某工程公司為了解那些因素會影響員工對於公司福利的滿意程度,進行一項抽樣調查。調查結果以福利滿意度分數(分數愈高表示滿意度愈高)為反應變數,同時以員工之工作年資(單位:年)、薪資(單位:千元)及性別為三個解釋變數,建構迴歸模型分析。分析所得之迴歸殘差標準誤的估計為 7.0,其變異數分析(ANOVA)結果如下:

變異來源平方和(SS)自由度均方和(MS)FF 值
Regression1818(C)(E)(G)
Error(A)20(F)
Total(B)(D)

(一) 請寫出空缺部分(A)至(G)。(7 分)

(二) 計算判定係數(coefficient of determination)R2R^2 及調整的判定係數(adjusted R2R^2)。(8 分)

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核心觀念

本題考查迴歸分析的變異數分析表,以及判定係數與調整判定係數。

設模型含截距,三個解釋變數為工作年資、薪資及性別,則:

  • 迴歸自由度 dfR=p=3df_R=p=3,其中 pp 為解釋變數個數。
  • 誤差自由度 dfE=n−p−1=20df_E=n-p-1=20。
  • 總自由度 dfT=n−1=dfR+dfEdf_T=n-1=df_R+df_E。
  • 迴歸殘差標準誤為 se=MSEs_e=\sqrt{MS_E},因此 SSE=dfE×MSESSE=df_E\times MS_E。
  • 平方和關係為 SST=SSR+SSESST=SSR+SSE。
  • R2=SSR/SSTR^2=SSR/SST;調整判定係數為 Rˉ2=1−SSE/dfESST/dfT.\bar R^2=1-\frac{SSE/df_E}{SST/df_T}.

解題方法

由三個解釋變數可得迴歸自由度:

C=dfR=3.C=df_R=3.

誤差自由度為 2020,故總自由度:

D=dfT=dfR+dfE=3+20=23.D=df_T=df_R+df_E=3+20=23.

殘差標準誤估計為 7.07.0,而殘差標準誤是誤差均方的平方根,因此:

F=MSE=(7.0)2=49.F=MS_E=(7.0)^2=49.

誤差平方和為:

A=SSE=dfE×MSE=20×49=980.A=SSE=df_E\times MS_E=20\times49=980.

總平方和為迴歸平方和加誤差平方和:

B=SST=SSR+SSE=1818+980=2798.B=SST=SSR+SSE=1818+980=2798.

迴歸均方為:

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第 四 題20 分

若某委員會有 12 位超過 62 歲的委員,其中 8 位是女性,4 位是男性。考慮假設檢定 H0:δ=2H_0:\delta=2,H1:δ≠2H_1:\delta\ne2。其檢定規則為:若以取出放回的方式,由此 12 位中隨機抽取兩人,若兩位皆為同性別,則拒絕 H0H_0;否則,不拒絕 H0H_0。(每小題 10 分,共 20 分)

(一) 計算其型 I 錯誤(type I error)的機率。

(二) 若改為取出不放回,計算其型 I 錯誤的機率。

附:tt 分配表。🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

附:卡方分配表(Table of the Chi-square Distribution)。🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

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核心觀念

型 I 錯誤是「虛無假設 H0H_0 為真時,卻拒絕 H0H_0」的機率。本題的拒絕規則是:兩次抽取結果為同性別,就拒絕 H0H_0。

依原卷掃描圖,委員會共有 4 位委員,其中 δ\delta 位女性、4−δ4-\delta 位男性;題目文字所述的「12 位、8 位女性、4 位男性」與原卷不符。以下依掃描圖作答。在 H0:δ=2H_0:\delta=2 下,女性與男性各有 2 位。

解題方法

型 I 錯誤機率就是在 H0H_0 為真時,計算抽到同性別的機率。

(一)取出放回

每次抽取後都放回,因此兩次抽取相互獨立。抽到兩位女性或兩位男性都會拒絕 H0H_0:

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