113 高普考普通考試 經建行政 統計學概要 考古題詳解

113 年・高普考・普通考試・經建行政
試題代碼 統計學概要

第 一 題4 分

某廠商因其生產之商品數量極大,故委託 AA 與 BB 兩家代工廠商代為生產。已知 AA、BB 二家代工廠的生產量比例為 3:13:1。根據以往查核資料,AA 代工廠產品的不良率為 2%2\%,BB 代工廠產品的不良率為 4%4\%,此二不良率皆符合該廠商對其商品不良率的要求。

(一) 若有一位消費者隨機購買一件該廠商生產之商品:

  1. 此商品為從 AA 代工廠生產且為不良品的機率為何?(4 分)
  2. 此商品為從 BB 代工廠生產且為不良品的機率為何?(4 分)

(二) 接續題(一),若該消費者隨機購買一件該廠商生產之商品,此商品為不良品的機率為何?(4 分)

(三) 若有一位消費者隨機購買該廠商生產之商品,發現此商品為不良品,則該產品是來自 BB 代工廠的機率為何?(8 分)

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核心觀念

本題考查聯合機率、全機率公式與貝氏定理。商品來自哪一家代工廠與商品是否為不良品,是兩個不同事件:

  • AA 廠生產比例為 3:13:1,所以 P(A)=34P(A)=\frac{3}{4},P(B)=14P(B)=\frac{1}{4}。
  • AA 廠不良率為 2%2\%,即 P(D∣A)=0.02P(D\mid A)=0.02。
  • BB 廠不良率為 4%4\%,即 P(D∣B)=0.04P(D\mid B)=0.04。
  • 設 DD 表示商品為不良品。

其中,P(A∩D)=P(A)P(D∣A)P(A\cap D)=P(A)P(D\mid A);而整體不良率可由全機率公式求得。已知商品為不良品後,判斷其來自 BB 廠的機率,則使用貝氏定理。

解題方法與計算

(一) 各廠商生產且為不良品的機率

1. 來自 AA 廠且為不良品

P(A∩D)=P(A)P(D∣A)=34×0.02=0.015P(A\cap D)=P(A)P(D\mid A) =\frac{3}{4}\times 0.02 =0.015

因此,機率為 0.0150.015,即 1.5%1.5\%。

2. 來自 BB 廠且為不良品

P(B∩D)=P(B)P(D∣B)=14×0.04=0.01P(B\cap D)=P(B)P(D\mid B) =\frac{1}{4}\times 0.04 =0.01

因此,機率為 0.010.01,即 1%1\%。

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第 二 題7 分

某知名飲品店想瞭解消費者自備飲料杯的情形,隨機抽訪 1,0001{,}000 位消費者。分析資料後得知,其中有 400400 位男生及 600600 位女生,且男生中有 100100 位有自備飲料杯的習慣,而女生中有 300300 位有自備飲料杯的習慣。

(一) 估計來該店之消費者會自備飲料杯比例的 95%95\% 信賴區間。(7 分)

(二) 估計來該店之消費者中,男生與女生有自備飲料杯比例差的 95%95\% 信賴區間。(12 分)

(三) 若該飲品店準備要進行某一項新品喜好度調查,預估消費者對該新品的喜好百分比會有 60%60\%(即 p=0.6p=0.6)。若要求此喜好百分比在信賴水準為 95%95\% 設定下的估計誤差值 dd 不超過 0.020.02,在假設大樣本條件下,應抽出多少樣本數?(6 分)

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核心觀念

本題考查母體比例及兩個母體比例差的信賴區間,以及估計母體比例時所需的樣本數。

設樣本比例為 p^=x/n\hat p=x/n。大樣本下,母體比例 pp 的 95%95\% 信賴區間為

p^±z0.975p^(1−p^)n,z0.975=1.96.\hat p \pm z_{0.975}\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}}, \qquad z_{0.975}=1.96.

兩組獨立樣本比例差 p^1−p^2\hat p_1-\hat p_2 的信賴區間為

(p^1−p^2)±1.96p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2.(\hat p_1-\hat p_2) \pm 1.96\sqrt{ \frac{\hat p_1(1-\hat p_1)}{n_1} + \frac{\hat p_2(1-\hat p_2)}{n_2} }.

解題方法

(一)全體消費者自備飲料杯比例的 95%95\% 信賴區間

自備杯人數為男生 100100 人加女生 300300 人,共 400400 人;總樣本數為 1,0001{,}000 人。因此

p^=4001000=0.4.\hat p=\frac{400}{1000}=0.4.

標準誤為

SE=0.4(1−0.4)1000=0.00024≈0.01549.SE=\sqrt{\frac{0.4(1-0.4)}{1000}} =\sqrt{0.00024} \approx 0.01549.

誤差範圍為

1.96(SE)≈1.96(0.01549)≈0.03037.1.96(SE)\approx1.96(0.01549)\approx0.03037.

所以信賴區間為

0.4±0.03037=(0.36963, 0.43037).0.4\pm0.03037=(0.36963,\ 0.43037).

換算成百分比,約為 36.96%36.96\% 至 43.04%43.04\%。

(二)男生與女生自備飲料杯比例差的 95%95\% 信賴區間

依題目順序,以男生比例減女生比例。男生樣本比例為

p^m=100400=0.25,\hat p_m=\frac{100}{400}=0.25,

女生樣本比例為

p^f=300600=0.50.\hat p_f=\frac{300}{600}=0.50.

樣本比例差為

p^m−p^f=0.25−0.50=−0.25.\hat p_m-\hat p_f=0.25-0.50=-0.25.

標準誤為

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第 三 題3 分

某公司為瞭解其推出新產品上市一個月後在北、中、南 33 個營業區的平均銷售量是否會有不同,從 33 個營業區各隨機抽出 33 家分店,蒐集整理新品銷售量相關之資料(單位:百件)。

北區中區南區
分店數333
變異數7812

已知 99 家分店所有銷售量資料的(總)變異數為 10.510.5,請利用單因子變異數分析方法,在 5%5\% 的顯著水準下,檢定 33 個營業區銷售量的平均數是否有差異。

(一) 請寫出虛無與對立假設。(3 分)

(二) 請列出變異數分析表(ANOVA 表)及得到 FF 統計量的估計值的每一個計算過程。(18 分)

(三) 檢定結果與結論。(4 分)

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核心觀念

本題使用單因子變異數分析(one-way ANOVA),比較北、中、南三個營業區的平均銷售量。檢定的核心是將總變異分解為「組間變異」與「組內變異」,再以兩者的平均平方比值形成 FF 統計量。

設北、中、南區的母體平均銷售量分別為 μ1,μ2,μ3\mu_1,\mu_2,\mu_3。題目未提供各區樣本平均數,但可由整體樣本變異數與各區樣本變異數計算組間平方和。

解題方法與計算

(一)虛無與對立假設

H0:μ1=μ2=μ3H_0:\mu_1=\mu_2=\mu_3 H1:三個營業區的平均銷售量不全相同H_1:\text{三個營業區的平均銷售量不全相同}

對立假設表示至少有一個營業區的平均銷售量與其他區不同。

(二)ANOVA 表與 FF 統計量

共有 k=3k=3 組,每組 ni=3n_i=3,總樣本數 N=9N=9。

1. 組內平方和

各區所列變異數視為樣本變異數,故組內平方和為

SSW=∑i=13(ni−1)si2SS_W=\sum_{i=1}^{3}(n_i-1)s_i^2 SSW=(3−1)(7)+(3−1)(8)+(3−1)(12)=14+16+24=54SS_W=(3-1)(7)+(3-1)(8)+(3-1)(12) =14+16+24=54

組內自由度為

dfW=N−k=9−3=6df_W=N-k=9-3=6

組內平均平方為

MSW=SSWdfW=546=9MS_W=\frac{SS_W}{df_W}=\frac{54}{6}=9

2. 總平方和

題目給定 9 家分店資料的總變異數為 10.510.5。將其視為以 N−1N-1 為分母的樣本變異數,則總平方和為

SST=(N−1)sT2=(9−1)(10.5)=84SS_T=(N-1)s_T^2=(9-1)(10.5)=84

總自由度為

dfT=N−1=8df_T=N-1=8

3. 組間平方和與平均平方

利用平方和分解:

SST=SSB+SSWSS_T=SS_B+SS_W

因此

SSB=SST−SSW=84−54=30SS_B=SS_T-SS_W=84-54=30

組間自由度為

dfB=k−1=3−1=2df_B=k-1=3-1=2

組間平均平方為

MSB=SSBdfB=302=15MS_B=\frac{SS_B}{df_B}=\frac{30}{2}=15
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第 四 題10 分

某公司的維修部門負責該公司所有機器設備維修工作。部門經理為估計下年度所需之維修成本,蒐集了過去 66 個月的機器運轉時數 XX 與所耗用的維修費用 YY 資料,並建立了二者間的迴歸模型:

Yi=β0+β1Xi+εi,i=1,2,…,nY_i=\beta_0+\beta_1X_i+\varepsilon_i,\qquad i=1,2,\ldots,n

假設 εi\varepsilon_i 相互獨立且具有共同分配 N(0,σ2)N(0,\sigma^2)。令 YY 的最小平方估計值為:

Y^=b0+b1X\hat{Y}=b_0+b_1X

已知樣本相關資訊如下:

n=6,∑Xi=24,∑Yi=360,∑(Xi−Xˉ)2=20,n=6,\quad \sum X_i=24,\quad \sum Y_i=360,\quad \sum (X_i-\bar{X})^2=20,

∑(Yi−Yˉ)2=2,000,∑(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ)=190,\sum (Y_i-\bar{Y})^2=2{,}000,\quad \sum (X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})=190,

其中 Xˉ\bar{X} 和 Yˉ\bar{Y} 分別表示 nn 個 XX 和 nn 個 YY 的樣本平均數。

(一) 計算最小平方估計值中的 b0b_0 和 b1b_1 的數值。(10 分)

(二) 已知迴歸模型的判定係數 R2R^2 為 0.90250.9025,計算出以下迴歸模型的變異數分析表中 A1A_1、A2A_2、A3A_3 的數值。(12 分)

自由度SSMSF
迴歸(R)A1A_1A3A_3
殘差(E)48.75
總和(T)A2A_2

(三) 為了檢定迴歸模型的斜率 β1\beta_1 是否大於 00,即

H0:β1≤0對H1:β1>0H_0:\beta_1\leq 0\quad\text{對}\quad H_1:\beta_1>0

可以利用 tt 檢定統計量進行,請:

  1. 先計算出 b1b_1 的標準誤;
  2. 再計算對應本資料的 tt 統計量的數值;
  3. 最後判斷在 5%5\% 的顯著水準下,該迴歸線的斜率是否大於 00。(8 分)

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核心觀念

本題考查一元線性迴歸的最小平方法、判定係數與變異數分析表(ANOVA),以及迴歸斜率的單尾 tt 檢定。

令

Sxx=∑(Xi−Xˉ)2,Syy=∑(Yi−Yˉ)2,Sxy=∑(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ).S_{xx}=\sum (X_i-\bar X)^2,\quad S_{yy}=\sum (Y_i-\bar Y)^2,\quad S_{xy}=\sum (X_i-\bar X)(Y_i-\bar Y).

最小平估計量為

b1=SxySxx,b0=Yˉ−b1Xˉ.b_1=\frac{S_{xy}}{S_{xx}},\qquad b_0=\bar Y-b_1\bar X.

含截距的一元線性迴歸中,迴歸平方和 SSR=b1SxySSR=b_1S_{xy},總平方和 SST=SyySST=S_{yy},殘差平方和 SSE=SST−SSRSSE=SST-SSR;自由度分別為 1、n−2、n−11、n-2、n-1。斜率的標準誤為

SE(b1)=MSESxx,SE(b_1)=\sqrt{\frac{MSE}{S_{xx}}},

檢定統計量為 t=b1/SE(b1)t=b_1/SE(b_1),在虛無假設邊界 β1=0\beta_1=0 下服從自由度 n−2n-2 的 tt 分配。

解題方法與計算

先由題目資料求樣本平均數:

Xˉ=∑Xin=246=4,Yˉ=∑Yin=3606=60.\bar X=\frac{\sum X_i}{n}=\frac{24}{6}=4,\qquad \bar Y=\frac{\sum Y_i}{n}=\frac{360}{6}=60.

(一)求 b0b_0 與 b1b_1

b1=SxySxx=19020=9.5.b_1=\frac{S_{xy}}{S_{xx}}=\frac{190}{20}=9.5. b0=Yˉ−b1Xˉ=60−(9.5)(4)=22.b_0=\bar Y-b_1\bar X=60-(9.5)(4)=22.

因此最小平估計迴歸線為

Y^=22+9.5X.\hat Y=22+9.5X.

(二)求 A1、A2、A3A_1、A_2、A_3

題目給定 R2=0.9025R^2=0.9025,而 R2=SSR/SSTR^2=SSR/SST。因此

A2=SST=Syy=2,000,A_2=SST=S_{yy}=2{,}000, A1=SSR=R2SST=(0.9025)(2,000)=1,805.A_1=SSR=R^2SST=(0.9025)(2{,}000)=1{,}805.

故

SSE=SST−SSR=2,000−1,805=195.SSE=SST-SSR=2{,}000-1{,}805=195.

殘差自由度為 n−2=4n-2=4,所以 MSE=SSE/4=195/4=48.75MSE=SSE/4=195/4=48.75,與題目所給資料一致。迴歸自由度為 11,故 MSR=SSR/1=1,805MSR=SSR/1=1{,}805。因此

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