114 國安局特考三等 數理組(選試英文) 機率統計 考古題詳解

114 年・國安局特考・三等・數理組(選試英文)
試題代碼 機率統計

第 一 題25 分

設 XX 與 YY 為兩隨機變數,其聯合機率質量函數(joint probability mass function)為

PX,Y(x,y)={k23x+yx!y!,x,y=0,1,2,…0,otherwiseP_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} \displaystyle\frac{k2^{3x+y}}{x!y!}, & x,y=0,1,2,\ldots\\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}

請問:

(一)kk 的值應為多少?(5 分)

(二)XX 的邊際機率質量函數 PX(x)P_X(x) 為何?(10 分)

(三)YY 的邊際機率質量函數 PY(y)P_Y(y) 為何?(10 分)

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核心觀念

本題考查聯合機率質量函數的正規化條件與邊際機率質量函數。

  • 聯合機率質量函數的總和必須為 11: ∑x∑yPX,Y(x,y)=1.\sum_x\sum_y P_{X,Y}(x,y)=1.
  • 由聯合機率質量函數求邊際機率質量函數時,將另一個變數的所有可能值加總: PX(x)=∑yPX,Y(x,y),PY(y)=∑xPX,Y(x,y).P_X(x)=\sum_y P_{X,Y}(x,y),\qquad P_Y(y)=\sum_x P_{X,Y}(x,y).
  • 本題會用到指數函數的冪級數展開: ea=∑n=0∞ann!.e^a=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{a^n}{n!}.

解題方法與推導

(一)求常數 kk

由正規化條件,

1=∑x=0∞∑y=0∞k23x+yx!y!=k(∑x=0∞23xx!)(∑y=0∞2yy!)=k(∑x=0∞8xx!)(∑y=0∞2yy!)=ke8e2=ke10.\begin{aligned} 1 &=\sum_{x=0}^{\infty}\sum_{y=0}^{\infty} \frac{k2^{3x+y}}{x!y!}\\ &=k\left(\sum_{x=0}^{\infty}\frac{2^{3x}}{x!}\right) \left(\sum_{y=0}^{\infty}\frac{2^y}{y!}\right)\\ &=k\left(\sum_{x=0}^{\infty}\frac{8^x}{x!}\right) \left(\sum_{y=0}^{\infty}\frac{2^y}{y!}\right)\\ &=k e^8 e^2 =k e^{10}. \end{aligned}

因此

k=e−10.\boxed{k=e^{-10}}.

(二)求 XX 的邊際機率質量函數 PX(x)P_X(x)

固定 xx,對 y=0,1,2,…y=0,1,2,\ldots 加總:

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第 二 題25 分

小丑魚每次產下 nn 個卵,假設產卵個數 nn 服從參數為 λ\lambda 的卜瓦松分配。又產下的每個卵存活率皆為 pp,且彼此獨立。請回答下列問題:

(一)平均有幾個卵存活?(10 分)

(二)沒有任何一個卵存活的機率為多少?(15 分)

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核心觀念

這題考「卜瓦松分配的稀釋性」:卵的總數服從卜瓦松分配,而每個卵又獨立地以機率 pp 存活。若卵數 N∼Poisson⁡(λ)N\sim\operatorname{Poisson}(\lambda),存活卵數記為 XX,則 X∼Poisson⁡(λp)X\sim\operatorname{Poisson}(\lambda p)。因此,存活卵數的平均值為 λp\lambda p,而沒有卵存活的機率為 e−λpe^{-\lambda p}。

解題方法

設產卵數 N∼Poisson⁡(λ)N\sim\operatorname{Poisson}(\lambda)。給定產下 nn 個卵時,存活卵數 X∣N=n∼Binomial⁡(n,p)X\mid N=n\sim\operatorname{Binomial}(n,p)。

(一)求平均存活數

利用條件期望:

E⁡[X]=E⁡[E⁡[X∣N]]=E⁡[Np]=pE⁡[N]=λp.\operatorname{E}[X] =\operatorname{E}\bigl[\operatorname{E}[X\mid N]\bigr] =\operatorname{E}[Np] =p\operatorname{E}[N] =\lambda p.

所以平均有 λp\lambda p 個卵存活。

(二)求沒有任何卵存活的機率

給定產下 nn 個卵,每個卵都不存活的機率是 1−p1-p,且各卵存活情形彼此獨立,因此:

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第 三 題25 分

假設變數 XX 為某種植物的葉子長度。以下為一組樣本數 n=13n=13 的葉子長度之觀測值:

13, 5, 18, 8, 16, 9, 6, 12, 17, 25, 19, 15, 1913,\ 5,\ 18,\ 8,\ 16,\ 9,\ 6,\ 12,\ 17,\ 25,\ 19,\ 15,\ 19

請回答下列問題:

(一)σ2\sigma^2 的不偏估計(點估計)。(5 分)

(二)請進行 σ2\sigma^2 是否等於 2020 的假設檢定(必須寫出虛無與對立假設、檢定統計量、臨界值、檢定結果)。(10 分)

(三)試求 σ2\sigma^2 的 95%95\% 信賴區間。(10 分)

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核心觀念

本題考驗母體變異數 σ2\sigma^2 的估計與推論。若樣本來自常態母體,則樣本變異數

S2=1n−1∑i=1n(Xi−Xˉ)2S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar X)^2

是不偏估計量;且

(n−1)S2σ2∼χn−12.\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}\sim\chi^2_{n-1}.

因此,變異數的假設檢定與信賴區間皆使用卡方分配。本題樣本數 n=13n=13,自由度為 1212。

解題方法

先計算樣本平均數與離均差平方和。觀測值總和為 182182,平方和為 2,8742{,}874,故

xˉ=18213=14,\bar x=\frac{182}{13}=14, ∑i=113(xi−xˉ)2=∑i=113xi2−(∑i=113xi)213=2,874−182213=2,874−2,548=326.\sum_{i=1}^{13}(x_i-\bar x)^2 =\sum_{i=1}^{13}x_i^2-\frac{(\sum_{i=1}^{13}x_i)^2}{13} =2{,}874-\frac{182^2}{13} =2{,}874-2{,}548 =326.

(一)σ2\sigma^2 的不偏估計

以自由度 n−1n-1 為分母計算樣本變異數:

S2=32613−1=32612=1636≈27.167.S^2=\frac{326}{13-1} =\frac{326}{12} =\frac{163}{6} \approx 27.167.

因此,σ2\sigma^2 的不偏點估計為 27.167\boxed{27.167}。

(二)檢定 σ2\sigma^2 是否等於 2020

採用雙尾卡方檢定:

H0:σ2=20,H1:σ2≠20.H_0:\sigma^2=20,\qquad H_1:\sigma^2\ne20.

在 H0H_0 成立時,檢定統計量為

χ2=(n−1)S220=32620=16.3,\chi^2=\frac{(n-1)S^2}{20} =\frac{326}{20} =16.3,

且服從自由度 1212 的卡方分配。題目未指定顯著水準,依慣例取 α=0.05\alpha=0.05。自由度 1212 的臨界值為

χ0.025,122≈4.404,χ0.975,122≈23.337,\chi^2_{0.025,12}\approx4.404,\qquad \chi^2_{0.975,12}\approx23.337,
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第 四 題25 分

將 n=12n=12 個樣本資料,建構簡單線性迴歸模型如下:

Yi=β0+β1Xi+ϵiY_i=\beta_0+\beta_1X_i+\epsilon_i

其中 ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_i\sim N(0,\sigma^2),i=1,…,ni=1,\ldots,n。經計算得到:

Y‾=220,X‾=100,SSXX=∑i=1n(Xi−X‾)2=650,\overline{Y}=220,\qquad \overline{X}=100,\qquad SS_{XX}=\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})^2=650, SSYY=∑i=1n(Yi−Y‾)2=2700,SSXY=∑i=1n(Xi−X‾)(Yi−Y‾)=1300。SS_{YY}=\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\overline{Y})^2=2700, \qquad SS_{XY}=\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})(Y_i-\overline{Y})=1300。

請回答下列問題:

(一)使用普通最小平方法(OLS)估計 β0\beta_0 與 β1\beta_1。(5 分)

(二)求誤差平方和 SSE 與均方誤差 MSE。(10 分)

(三)求 X=110X=110 時的預測 YY 值及其 95%95\% 信賴區間。(10 分)

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核心觀念

本題考簡單線性迴歸的最小平方法估計、誤差變異估計,以及在給定 XX 值時的平均反應信賴區間。斜率、截距與誤差平方和可由題目提供的離均差平方和直接計算。

解題方法

(一)估計 β0\beta_0 與 β1\beta_1

OLS 斜率估計量為

β^1=SSXYSSXX=1300650=2。\hat{\beta}_1=\frac{SS_{XY}}{SS_{XX}} =\frac{1300}{650}=2。

截距估計量為

β^0=Yˉ−β^1Xˉ=220−2(100)=20。\hat{\beta}_0=\bar{Y}-\hat{\beta}_1\bar{X} =220-2(100)=20。

因此,估計迴歸式為

Y^=20+2X。\hat{Y}=20+2X。

(二)求 SSE 與 MSE

簡單線性迴歸的誤差平方和為

SSE=SSYY−β^1SSXY=2700−2(1300)=100。SSE=SS_{YY}-\hat{\beta}_1SS_{XY} =2700-2(1300)=100。

模型估計了截距與斜率兩個參數,因此殘差自由度為 n−2=10n-2=10,均方誤差為

MSE=SSEn−2=10010=10。MSE=\frac{SSE}{n-2} =\frac{100}{10}=10。

(三)X=110X=110 時的預測值及其 95%95\% 信賴區間

點預測值為

Y^(110)=20+2(110)=240。\hat{Y}(110)=20+2(110)=240。

題目所述「預測 YY 值及其信賴區間」依迴歸分析慣例,以下計算 X=110X=110 時平均反應 E(Y∣X=110)E(Y\mid X=110) 的 95%95\% 信賴區間。其標準誤為

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