114 地方特考三等 統計類科 抽樣方法與迴歸分析 考古題詳解

114 年・地方特考・三等・統計類科
試題代碼 抽樣方法與迴歸分析

第 一 題25 分

在一地區抽樣調查 400400 人,其中有 4040 人使用 A 品牌手機。

(一) 試求此地區使用 A 品牌手機人數比例 pp 的 95%95\% 信賴區間(註:Z0.025=1.96Z_{0.025}=1.96)。

(二) 若誤差 e=∣p^−p∣=0.04e=|\hat{p}-p|=0.04,則在 95%95\% 的信賴水準下,樣本大小 nn 至少應為多少?

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查母體比例 pp 的估計。樣本比例為 p^=x/n\hat p=x/n,在樣本數足夠大時,可用常態近似建立 95%95\% 信賴區間:

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。若已知允許誤差 ee,則樣本數規劃公式為:

n≥Z0.025 2p(1−p)e2n \geq \frac{Z_{0.025}^{\,2}p(1-p)}{e^2}

解題方法

(一)pp 的 95%95\% 信賴區間

樣本中有 4040 人使用 A 品牌手機,總樣本數為 400400,因此:

p^=40400=0.10\hat p=\frac{40}{400}=0.10

標準誤為:

SE(p^)=0.10(1−0.10)400=0.000225=0.015SE(\hat p)=\sqrt{\frac{0.10(1-0.10)}{400}} =\sqrt{0.000225}=0.015

誤差界為:

1.96(0.015)=0.02941.96(0.015)=0.0294

所以 95%95\% 信賴區間為:

0.10±0.02940.10\pm0.0294 (0.0706, 0.1294)(0.0706,\ 0.1294)
🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 二 題25 分

某位統計學家想估計 A 鎮居民每月生活花費。設該鎮有 N=120N=120 鄰,此統計學家隨機抽出 n=4n=4 鄰,再由其中抽出數戶,得資料如下(單位:千元):

每鄰戶數 MiM_i樣本戶數 mim_iyˉi\bar{y}_i
80816
47530
62621
39445

試求:

(一) 該鎮居民每月平均生活花費 Yˉ\bar{Y} 的比例機率兩階段估計值。

(二) 該鎮居民每月平均生活花費 Yˉ\bar{Y} 的 95%95\% 近似信賴區間。

🖼️ 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。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考兩階段比例機率抽樣(PPS)。第一階段依鄰的戶數 MiM_i 以與規模成比例的機率抽取鄰;第二階段在入樣鄰內抽取住戶。若第一階段採 PPS 有放回抽樣,單次抽中第 ii 鄰的機率為

pi=Mi∑j=1NMj.p_i=\frac{M_i}{\sum_{j=1}^{N}M_j}.

每鄰的總生活花費估計為 MiyˉiM_i\bar y_i。以 PPS 抽樣估計全鎮平均時,總量估計與戶數估計相除後,化為入樣鄰平均數:

Yˉ^PPS=∑i=1n(Miyˉi/pi)∑i=1n(Mi/pi)=1n∑i=1nyˉi.\hat{\bar Y}_{PPS} =\frac{\sum_{i=1}^{n}(M_i\bar y_i/p_i)} {\sum_{i=1}^{n}(M_i/p_i)} =\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\bar y_i.

解題方法

四個入樣鄰的樣本平均生活花費為 16、30、21、4516、30、21、45 千元,因此比例機率兩階段估計值為

Yˉ^PPS=16+30+21+454=28 千元.\hat{\bar Y}_{PPS} =\frac{16+30+21+45}{4} =28\text{ 千元}.

以四個鄰的樣本平均數估計抽樣變異。其樣本變異數為

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 三 題25 分

統計學家對某組數據,以最小平方法所配適的迴歸線為:

y^i=β^0+β^1x1i\hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1x_{1i}

其中最小平方法估計式

β^1=Sx1ySx1x1=∑i=1n(x1i−xˉ1)(yi−yˉ)∑i=1n(x1i−xˉ1)2。\hat{\beta}_1=\frac{S_{x_1y}}{S_{x_1x_1}}=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)(y_i-\bar{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)^2}。

但實際上,反應值 yiy_i 還會受到第二個變數 x2x_2 影響,因此真實的迴歸線如下:

E(yi)=β0+β1x1i+β2x2iE(y_i)=\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}

在此情形下,請問以最小平方法估計式 β^1\hat{\beta}_1 來估計 β1\beta_1 的偏誤量(bias)為多少?請詳細列出偏誤量的數學式及其推導過程。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考的是遺漏變數偏誤(omitted variable bias)。真實模型包含 x1x_1 與 x2x_2,但估計時只用 x1x_1 作為解釋變數。若 x2x_2 與 x1x_1 有線性關聯,且 β2≠0\beta_2\neq 0,單變數迴歸中 x1x_1 的斜率估計量便會混入 x2x_2 的影響。

題目給定的最小平方法斜率為

β^1=Sx1ySx1x1=∑i=1n(x1i−xˉ1)(yi−yˉ)∑i=1n(x1i−xˉ1)2.\hat{\beta}_1=\frac{S_{x_1y}}{S_{x_1x_1}} =\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)(y_i-\bar{y})} {\sum_{i=1}^{n}(x_{1i}-\bar{x}_1)^2}.

真實模型寫成

yi=β0+β1x1i+β2x2i+ui,y_i=\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}+u_i,

其中 E(ui∣x1i,x2i)=0E(u_i\mid x_{1i},x_{2i})=0。若題目將真實模型理解為沒有額外誤差項,則令 ui=0u_i=0,以下推導仍成立。

解題方法與推導

將真實模型代入 β^1\hat{\beta}_1 的分子。由於 ∑i(x1i−xˉ1)=0\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)=0,常數項 β0\beta_0 不會影響斜率:

β^1=∑i(x1i−xˉ1)[β0+β1x1i+β2x2i+ui−yˉ]∑i(x1i−xˉ1)2=β1+β2∑i(x1i−xˉ1)(x2i−xˉ2)∑i(x1i−xˉ1)2+∑i(x1i−xˉ1)ui∑i(x1i−xˉ1)2.\begin{aligned} \hat{\beta}_1 &=\frac{\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1) \left[\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}+u_i-\bar{y}\right]} {\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)^2}\\ &=\beta_1+ \beta_2\frac{\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)(x_{2i}-\bar{x}_2)} {\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)^2} + \frac{\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)u_i} {\sum_i(x_{1i}-\bar{x}_1)^2}. \end{aligned}

在 E(ui∣x1i,x2i)=0E(u_i\mid x_{1i},x_{2i})=0 下,條件期望中的誤差項貢獻為零,因此

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 四 題25 分

簡單線性迴歸模型如下:

Yi=β0+β1Xi+ϵi,i=1,…,nY_i=\beta_0+\beta_1X_i+\epsilon_i,\qquad i=1,\ldots,n

其中 ϵi\epsilon_i 為 iid 且服從 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)。今某高中老師蒐集 1212 位學生的英文成績(XX)及數學成績(YY)如下:

123456789101112
XX656368656665686772677063
YY636571646863656670686967

(一) 請以此資料配適簡單線性迴歸模型。

(二) 以所配適的模型,預測當學生英文成績為 6969 時,數學成績為何?

(三) 請以 α=0.05\alpha=0.05,進行雙尾檢定 H0:β1=0H_0:\beta_1=0,H1:β1≠0H_1:\beta_1\ne0。請寫出詳細檢定過程與結果(註:t10,0.025=2.2281t_{10,0.025}=2.2281;t11,0.025=2.2010t_{11,0.025}=2.2010;t12,0.025=2.1788t_{12,0.025}=2.1788)。

🖼️ 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。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查簡單線性迴歸的最小平方法估計、代入迴歸式預測,以及母體斜率的 tt 檢定。模型為

Yi=β0+β1Xi+ϵi,ϵi∼iidN(0,σ2).Y_i=\beta_0+\beta_1X_i+\epsilon_i,\qquad \epsilon_i\overset{\text{iid}}{\sim}N(0,\sigma^2).

斜率與截距的最小平方法估計量為

β^1=SxySxx,β^0=yˉ−β^1xˉ,\hat\beta_1=\frac{S_{xy}}{S_{xx}},\qquad \hat\beta_0=\bar y-\hat\beta_1\bar x,

其中 Sxx=∑i=1n(Xi−xˉ)2S_{xx}=\sum_{i=1}^n(X_i-\bar x)^2,Sxy=∑i=1n(Xi−xˉ)(Yi−yˉ)S_{xy}=\sum_{i=1}^n(X_i-\bar x)(Y_i-\bar y)。檢定 H0:β1=0H_0:\beta_1=0 時,使用自由度 n−2n-2 的 tt 統計量。

解題方法與計算

先由題目資料計算:

∑Xi=∑Yi=799,∑Xi2=53279,∑XiYi=53250.\sum X_i=\sum Y_i=799,\quad \sum X_i^2=53279,\quad \sum X_iY_i=53250.

因此

xˉ=yˉ=79912=66.5833.\bar x=\bar y=\frac{799}{12}=66.5833.

(一)配適簡單線性迴歸模型

Sxx=∑Xi2−(∑Xi)2n=53279−799212=94712=78.9167,\begin{aligned} S_{xx} &=\sum X_i^2-\frac{(\sum X_i)^2}{n}\\ &=53279-\frac{799^2}{12} =\frac{947}{12}=78.9167, \end{aligned} Sxy=∑XiYi−(∑Xi)(∑Yi)n=53250−799212=59912=49.9167.\begin{aligned} S_{xy} &=\sum X_iY_i-\frac{(\sum X_i)(\sum Y_i)}{n}\\ &=53250-\frac{799^2}{12} =\frac{599}{12}=49.9167. \end{aligned}

所以

β^1=SxySxx=599947=0.6325.\hat\beta_1=\frac{S_{xy}}{S_{xx}} =\frac{599}{947}=0.6325.

截距為

β^0=yˉ−β^1xˉ=79912(1−599947)=27805211364=24.4678.\hat\beta_0=\bar y-\hat\beta_1\bar x =\frac{799}{12}\left(1-\frac{599}{947}\right) =\frac{278052}{11364}=24.4678.

配適的迴歸模型為

Y^=24.4678+0.6325X.\boxed{\hat Y=24.4678+0.6325X}.

(二)英文成績為 69 分時的預測

將 X=69X=69 代入配適模型:

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

其他考古題