114 地方特考三等 農業行政類科 統計學 考古題詳解

114 年・地方特考・三等・農業行政類科
試題代碼 統計學

第 一 題25 分

某人為瞭解稻米產量、耕作面積及氮肥用量間之關係,蒐集了 5050 戶農家的資料,得到敘述統計量如下:

統計量產量(千公斤)耕作面積(甲)氮肥用量(百公斤)
樣本平均10.6810.686.786.786.646.64
樣本變異數10.3010.304.184.186.246.24

相關係數如下:

  • (產量、耕作面積):0.710.71
  • (產量、氮肥用量):0.520.52
  • (耕作面積、氮肥用量):0.680.68

(一)今若以簡單線性迴歸模型

產量=a+b×耕作面積\text{產量}=a+b\times\text{耕作面積}

研析產量與面積之關係,並以耕作面積為解釋變數,請問該模型中 aa 與 bb 之估計值為何?本模式下之判定係數為何?

(二)請寫出本模型下之變異數分析(ANOVA)表,並檢定耕作面積在 95%95\% 的信心水準下是否與產量有顯著之關係。請詳列虛無以及對立假設、檢定統計量、檢定原則及檢定結果。

(三)若將氮肥用量加入以多元線性迴歸模型

產量=a+b1×耕作面積+b2×氮肥用量\text{產量}=a+b_1\times\text{耕作面積}+b_2\times\text{氮肥用量}

分析結果得到 b1b_1 及 b2b_2 之估計值分別為 b^1=1.04\hat{b}_1=1.04 及 b^2=0.1\hat{b}_2=0.1,請問該 b1b_1 之估計值的解釋與(一)之簡單線性迴歸中 bb 的估計值之解釋有何異同?

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核心觀念

本題考查簡單線性迴歸的最小平方法估計、判定係數、迴歸 ANOVA 與斜率檢定,以及多元迴歸係數的「控制其他變數後」解釋。

令 YY 為稻米產量、XX 為耕作面積,樣本數 n=50n=50。由題目給定的樣本變異數與相關係數,可先求簡單迴歸斜率:

b^=rXYsYsX=rXYsY2sX2\hat b=r_{XY}\frac{s_Y}{s_X} =r_{XY}\sqrt{\frac{s_Y^2}{s_X^2}}

截距與判定係數分別為:

a^=Yˉ−b^Xˉ,R2=rXY2\hat a=\bar Y-\hat b\bar X,\qquad R^2=r_{XY}^2

(一)估計迴歸式與判定係數

代入 rXY=0.71r_{XY}=0.71、sY2=10.30s_Y^2=10.30、sX2=4.18s_X^2=4.18:

b^=0.7110.304.18≈1.115\hat b=0.71\sqrt{\frac{10.30}{4.18}}\approx 1.115 a^=10.68−(1.1145)(6.78)≈3.124\hat a=10.68-(1.1145)(6.78)\approx 3.124

因此估計迴歸式為:

產量^=3.124+1.115×耕作面積\widehat{\text{產量}} =3.124+1.115\times\text{耕作面積}

判定係數為:

R2=rXY2=(0.71)2=0.5041R^2=r_{XY}^2=(0.71)^2=0.5041

也就是說,在此簡單線性迴歸模型下,產量樣本變異約有 50.41%50.41\% 可由耕作面積的線性關係說明。

(二)ANOVA 表與斜率檢定

簡單線性迴歸的總平方和、迴歸平方和與殘差平方和為:

SST=(n−1)sY2=49(10.30)=504.700SST=(n-1)s_Y^2=49(10.30)=504.700 SSR=R2SST=(0.5041)(504.700)=254.419SSR=R^2SST=(0.5041)(504.700)=254.419 SSE=SST−SSR=504.700−254.419=250.281SSE=SST-SSR=504.700-254.419=250.281

自由度分別為迴歸 11、殘差 n−2=48n-2=48、總計 n−1=49n-1=49。因此 ANOVA 表如下:

變異來源平方和 SS自由度 df均方 MSFF 值
迴歸254.419254.41911254.419254.41948.79448.794
殘差250.281250.28148485.2145.214
總計504.700504.7004949

檢定耕作面積是否與產量有顯著線性關係:

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第 二 題15 分

對便利商店所進行之經營狀況調查中,隨機選擇 100100 家便利商店後記錄其週營業額,但因原始資料遺失,僅存次數分配資料如下:

週營業額(萬元)便利商店數
20≤週營業額<2520\leq\text{週營業額}<253535
25≤週營業額<3025\leq\text{週營業額}<303030
30≤週營業額<3530\leq\text{週營業額}<352020
35≤週營業額<4035\leq\text{週營業額}<401010
40≤週營業額<4540\leq\text{週營業額}<4555

請根據本表推算便利商店之週營業額樣本平均、樣本變異數以及樣本中位數。

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核心觀念

原始資料已遺失,只保留各組的次數,因此以各組的組中點代表該組所有觀測值,推算樣本平均與樣本變異數。這些是依分組資料得到的估計值。

樣本平均與樣本變異數公式為

xˉ=∑fimin,s2=∑fi(mi−xˉ)2n−1,\bar{x}=\frac{\sum f_i m_i}{n},\qquad s^2=\frac{\sum f_i(m_i-\bar{x})^2}{n-1},

其中 fif_i 是第 ii 組的次數、mim_i 是該組的組中點,n=∑fin=\sum f_i。樣本變異數的分母使用 n−1n-1。

分組中位數則用中位數所在組的組距、組前累積次數及組內次數作線性插值。

解題方法

各組組中點依序為 22.5、27.5、32.5、37.5、42.522.5、27.5、32.5、37.5、42.5,總樣本數為 n=100n=100。

週營業額組距(萬元)組中點 mim_i次數 fif_ifimif_i m_i
20≤x<2520\leq x<2522.535787.5
25≤x<3025\leq x<3027.530825
30≤x<3530\leq x<3532.520650
35≤x<4035\leq x<4037.510375
40≤x<4540\leq x<4542.55212.5
合計1002,850

因此樣本平均為

xˉ=2,850100=28.5 萬元.\bar{x}=\frac{2,850}{100}=28.5\text{ 萬元}.

計算樣本變異數時,先以組中點代替原始觀測值:

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第 三 題25 分

為鼓勵提升生育率,評估若要對甲鎮內家戶中有 1212 歲以下之家庭成員數目為 22 人或以上之家庭實施補助所需之資源,於鎮內隨機選取 200200 家戶,各家戶中 1212 歲以下家戶成員數目如下表:

1212 歲以下家戶成員數001122334455
家戶數70708282333310103322

(一)請問此一未成年家戶成員數資料在 95%95\% 的信心水準下是否服從卜瓦松分配(Poisson distribution)?

(二)請說明在 95%95\% 的信心水準下是否有顯著之證據指出甲鎮內家戶 1212 歲以下未成年家戶成員數目大於或等於 22 人之比例大於 15%15\%。請敘述恰當之虛無及對立假設、檢定統計量及檢定結果。

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核心觀念

本題分別考驗:

  1. 卜瓦松分配適合度檢定:以樣本平均數估計卜瓦松參數 λ\lambda,再比較各組實際次數與理論期望次數。期望次數過小的組別須合併;若估計了 11 個參數,自由度須再扣除 11。
  2. 單一母體比例右尾檢定:檢驗「家戶中 12 歲以下成員至少 2 人」的母體比例是否高於 15%15\%。

以下均以顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 檢定。

(一)卜瓦松分配適合度檢定

令 XX 為一戶中 12 歲以下家庭成員數。以樣本平均數估計卜瓦松參數:

λ^=xˉ=0(70)+1(82)+2(33)+3(10)+4(3)+5(2)200=200200=1.\hat{\lambda} =\bar{x} =\frac{0(70)+1(82)+2(33)+3(10)+4(3)+5(2)}{200} =\frac{200}{200}=1.

假設為:

H0:X∼Poisson⁡(1),H1:X≁Poisson⁡(1).H_0:X\sim\operatorname{Poisson}(1), \qquad H_1:X\not\sim\operatorname{Poisson}(1).

當 λ=1\lambda=1 時,P(X=x)=e−1/x!P(X=x)=e^{-1}/x!。由於 X=4X=4、X=5X=5 的期望次數小於 55,且更高值的期望次數也小,將 X≥3X\geq 3 合併。合併後各組如下:

成員數實際次數 OiO_i期望次數 Ei=200P(X 屬於該組)E_i=200P(X\text{ 屬於該組})
007070200e−1=73.576200e^{-1}=73.576
118282200e−1=73.576200e^{-1}=73.576
223333200(e−1/2)=36.788200(e^{-1}/2)=36.788
≥3\geq 31515200[1−e−1(1+1+12)]=16.060200[1-e^{-1}(1+1+\frac12)]=16.060

各組期望次數均大於 55,可進行卡方適合度檢定。檢定統計量為:

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第 四 題25 分

某人想要研析三種不同的灌溉方式對產量的影響,規劃了 1515 塊面積相同的農地,每種灌溉方式各隨機選擇 55 塊農地加以應用,三種灌溉方式所得產量資料整理後如下表:

灌溉方式ABC
樣本平均15.415.418.418.428.428.4
樣本變異數9.39.320.820.818.318.3

經一因子變異數分析後,發現三種灌溉方式之產量確有顯著之差距,請回答下列問題:

(一)請寫出一因子變異數分析之變異數分析表,含檢定三種灌溉方式之產量是否相同之檢定統計量值。

(二)因為一因子變異數分析顯示三種灌溉方式之產量顯著不同,請用費雪之最小顯著差異法(Fisher’s Least Significant Difference),以單一成對比較信心水準為 95%95\% 之基準下,判斷那幾組成對之兩種灌溉方式產量比較有顯著之不同。

(三)承(二)中之整體型一誤差機率為何(亦即產生至少一次型一誤差之機率)?若用邦佛洛尼校正法(Bonferroni correction)調整單一成對檢定之顯著水準,調整後之單一成對檢定之顯著水準以及整體型一誤差機率為何?

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核心觀念

本題考一因子變異數分析與事後成對比較。三種灌溉方式是三個處理組,每組樣本數均為 55。整體檢定以組間變異相對於組內變異的比值形成 FF 統計量;若整體檢定顯著,再用 Fisher 最小顯著差異法(LSD)比較各組平均數。

LSD 的標準誤使用合併組內均方誤差 MSEMSE。由於共有三組,成對比較數為 (32)=3\binom{3}{2}=3;若每一比較各以 0.050.05 顯著水準檢定,整體型一誤差率會高於 0.050.05。

(一)一因子變異數分析表

各組樣本數相同,總平均數為

xˉ..=15.4+18.4+28.43=20.7333.\bar{x}_{..}=\frac{15.4+18.4+28.4}{3}=20.7333.

組內平方和為

SSE=∑i=13(ni−1)si2=4(9.3+20.8+18.3)=193.6.SS_E=\sum_{i=1}^{3}(n_i-1)s_i^2 =4(9.3+20.8+18.3)=193.6.

組間平方和為

SSA=∑i=13ni(xˉi−xˉ..)2=5[(15.4−20.7333)2+(18.4−20.7333)2+(28.4−20.7333)2]=463.3333.SS_A=\sum_{i=1}^{3}n_i(\bar{x}_i-\bar{x}_{..})^2 =5\left[(15.4-20.7333)^2+(18.4-20.7333)^2+(28.4-20.7333)^2\right] =463.3333.

因此總平方和為 SST=463.3333+193.6=656.9333SS_T=463.3333+193.6=656.9333。自由度分別為組間 22、組內 1212、總計 1414。

變異來源平方和 SS自由度 df均方 MSFF 值
灌溉方式(組間)463.33332231.666714.3595
誤差(組內)193.60001216.1333
總計656.933314

檢定統計量為

F=MSAMSE=231.666716.1333=14.3595.F=\frac{MS_A}{MS_E} =\frac{231.6667}{16.1333}=14.3595.

(二)Fisher LSD 成對比較

以雙尾單一成對比較信心水準 95%95\% 為基準,採用 t0.975,12=2.1788t_{0.975,12}=2.1788。各組樣本數相同,故

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