112 高普考高考二級 水產資源 生物統計學研究 考古題詳解

112 年・高普考・高考二級・水產資源
試題代碼 生物統計學研究

第 一 題25 分

請試述下列名詞之意涵:(每小題 5 分,共 25 分)

(一) Posterior comparison test

(二) Lack of fit error

(三) Residual sum of squares

(四) General linear model

(五) Multicollinearity

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核心觀念

本題考查迴歸分析與變異數分析中的模型比較、誤差分解、線性模型架構,以及解釋變數間高度相關所造成的估計問題。回答名詞題時,應先說明名詞的定義,再補上公式或對分析的影響。

解題方法與名詞說明

(一)Posterior comparison test(事後比較檢定)

事後比較檢定是指在整體檢定(例如單因子變異數分析的 FF 檢定)達到顯著後,進一步比較各組平均數,以判斷哪些組別之間存在差異。整體 FF 檢定只能指出「至少有一組平均數不同」,不能直接指出差異來自哪一組。

若共有 kk 組,事後比較可能檢定各組平均數差異:

H0,ij:μi=μj,i≠j.H_{0,ij}:\mu_i=\mu_j,\qquad i\ne j.

由於同時進行多個比較會增加整體第一類錯誤率,須採用適當的多重比較方法,例如 Tukey 法、Bonferroni 法或 Scheffé 法,以控制家族錯誤率或其他預先設定的錯誤率。

(二)Lack of fit error(適合度不足誤差)

適合度不足誤差是指所設定的模型無法充分描述資料中系統性變化所造成的誤差。在迴歸分析中,若某些自變數與反應變數的關係並非模型假設的形式,例如真實關係具有曲線型態,卻使用直線模型,就會產生適合度不足。

在有重複觀測值的迴歸資料中,殘差平方和可分解為純誤差平方和與適合度不足平方和:

SSE=SSpure error+SSlack of fit.\mathrm{SSE} = \mathrm{SS}_{\text{pure error}} + \mathrm{SS}_{\text{lack of fit}}.

純誤差反映相同自變數設定下個別觀測值的隨機變動;適合度不足則反映模型預測值與各自變數設定下觀測平均值之間的差異。可用適合度檢定評估模型形式是否適當。

(三)Residual sum of squares(殘差平方和)

殘差平方和是所有觀測值的實際值與模型預測值之差的平方總和,用來衡量模型未能解釋的變異。令第 ii 個觀測值為 yiy_i,模型預測值為 y^i\hat y_i,殘差為 ei=yi−y^ie_i=y_i-\hat y_i,則:

RSS=∑i=1nei2=∑i=1n(yi−y^i)2.\mathrm{RSS} = \sum_{i=1}^{n}e_i^2 = \sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat y_i)^2.
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第 二 題20 分

針對某魚病有 A、B、C 三種疫苗可以預防。為調查疫苗之效果,今隨機選取已施打該三種疫苗的各 200 尾魚為樣本,其資料如下。請問疫苗效果是否與廠牌有關?請寫出虛無假說、對立假說、判定法則、統計量、臨界值、結果及結論(α=0.05\alpha=0.05)。

疫苗/效果ABC
無效51025
有效195190175
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核心觀念

本題檢定「疫苗廠牌」與「疫苗效果(有效/無效)」是否有關,屬於 2×32\times3 列聯表的卡方獨立性檢定。虛無假說下,各廠牌的有效率相同;若廠牌與效果彼此獨立,則各廠牌觀察到的有效、無效人數,應接近依列聯表邊際總數計算的期望人數。

解題方法

先計算列、欄及總樣本數:

疫苗效果ABC合計
無效5102540
有效195190175560
合計200200200600

虛無假說下,各廠牌的期望人數為:

Eij=該列合計×該欄合計總樣本數E_{ij}=\frac{\text{該列合計}\times\text{該欄合計}}{\text{總樣本數}}

每種疫苗的樣本數都是 200,因此各廠牌的期望無效人數為 40×200/600=13.33340\times200/600=13.333,期望有效人數為 560×200/600=186.667560\times200/600=186.667。

假說與判定法則

H0:疫苗效果與廠牌無關,各廠牌有效率相同H_0:\text{疫苗效果與廠牌無關,各廠牌有效率相同} H1:疫苗效果與廠牌有關,至少一種廠牌的有效率不同H_1:\text{疫苗效果與廠牌有關,至少一種廠牌的有效率不同}

顯著水準 α=0.05\alpha=0.05。自由度為:

df=(2−1)(3−1)=2df=(2-1)(3-1)=2

採右尾卡方檢定;若 χobs2>χ0.05,22\chi^2_{\text{obs}}>\chi^2_{0.05,2},則拒絕 H0H_0。臨界值為 χ0.05,22=5.991\chi^2_{0.05,2}=5.991。

統計量與計算

使用 Pearson 卡方統計量:

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第 三 題25 分

以下資料為一年四季某飼養魚種每天所消耗的餌料重量(公克)資料。請問此魚種在不同季節的食物消耗是否有差異?請寫出虛無假說、對立假說、判定法則、統計量、臨界值、結果及結論(α=0.05\alpha=0.05)。又,進行此檢定前需有何前提(assumptions)?若前述檢定有差異,進一步想要找出那個季節有差異,應該使用何種統計方法?

春夏秋冬
4.63.94.84.9
4.94.14.75.2
5.04.04.65.4
4.84.24.45.1
4.73.84.75.6
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核心觀念

本題比較春、夏、秋、冬四組平均餌料消耗量,採用單因子變異數分析(one-way ANOVA)。令四季母平均數分別為 μ春\mu_{春}、μ夏\mu_{夏}、μ秋\mu_{秋}、μ冬\mu_{冬},檢定四季平均消耗量是否相同。

解題方法與計算

每季有 ni=5n_i=5 筆資料,總樣本數 N=20N=20。各季樣本平均數為:

xˉ春=4.80,xˉ夏=4.00,xˉ秋=4.64,xˉ冬=5.24\bar{x}_{春}=4.80,\qquad \bar{x}_{夏}=4.00,\qquad \bar{x}_{秋}=4.64,\qquad \bar{x}_{冬}=5.24

總平均數為:

xˉ..=93.420=4.67\bar{x}_{..}=\frac{93.4}{20}=4.67

假說如下:

H0:μ春=μ夏=μ秋=μ冬H_0:\mu_{春}=\mu_{夏}=\mu_{秋}=\mu_{冬} H1:至少有一季的母平均數不同H_1:\text{至少有一季的母平均數不同}

組間平方和為:

SS組間=∑i=14ni(xˉi−xˉ..)2=5[(4.80−4.67)2+(4.00−4.67)2+(4.64−4.67)2+(5.24−4.67)2]=3.958SS_{\text{組間}} =\sum_{i=1}^{4}n_i(\bar{x}_i-\bar{x}_{..})^2 =5\left[(4.80-4.67)^2+(4.00-4.67)^2+(4.64-4.67)^2+(5.24-4.67)^2\right] =3.958

組內平方和是各季資料相對於該季平均數的平方差總和:

SS組內=0.100+0.100+0.092+0.292=0.584SS_{\text{組內}}=0.100+0.100+0.092+0.292=0.584

因此:

SS總=3.958+0.584=4.542SS_{\text{總}}=3.958+0.584=4.542

自由度與均方為:

變異來源平方和 SSSS自由度 dfdf均方 MSMS
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第 四 題30 分

某位研究人員在進行某魚種卵粒計數前,想先確認不同個體及卵巢不同部位(左右兩葉各三個位置)的卵粒數是否相同。他取了 4 尾雌魚,請完成以下 ANOVA 表,並寫出檢定假說、判定法則、結果及結論,α=0.05\alpha=0.05。

Source of varianceSSdfMSF
Individual1417786____________
Portion91272____________
Error________9441.6____
Total________

臨界值:

χ0.95,12=3.84,χ0.95,22=5.99,χ0.95,32=7.81\chi^2_{0.95,1}=3.84,\quad \chi^2_{0.95,2}=5.99,\quad \chi^2_{0.95,3}=7.81 χ0.975,12=5.02,χ0.975,22=7.38,χ0.975,32=9.35\chi^2_{0.975,1}=5.02,\quad \chi^2_{0.975,2}=7.38,\quad \chi^2_{0.975,3}=9.35 F0.95,3,15=3.29,F0.95,3,23=3.03,F0.95,5,23=2.64,F0.95,5,15=2.90F_{0.95,3,15}=3.29,\quad F_{0.95,3,23}=3.03,\quad F_{0.95,5,23}=2.64,\quad F_{0.95,5,15}=2.90 F0.95,1,11=4.84,F0.95,1,10=4.96,t0.975,11=2.201,t0.975,10=2.228F_{0.95,1,11}=4.84,\quad F_{0.95,1,10}=4.96,\quad t_{0.975,11}=2.201,\quad t_{0.975,10}=2.228
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核心觀念

本題是二因子無重複觀測 ANOVA,也可視為以個體為區集的隨機區集設計。兩個因子為:

  • Individual(個體):4 尾雌魚,故自由度為 4−1=34-1=3。
  • Portion(卵巢部位):左右兩葉各三個位置,共 6 個部位,故自由度為 6−1=56-1=5。

每尾魚在每個部位各有一筆觀測,因此總觀測數為 4×6=244\times6=24,總自由度為 24−1=2324-1=23。誤差自由度為 (4−1)(6−1)=15(4-1)(6-1)=15。各因子的檢定統計量為 F=MS因子/MSEF=MS_{\text{因子}}/MS_E。

解題方法與 ANOVA 表

誤差均方已知為 MSE=9441.6MS_E=9441.6,所以:

SSE=MSE×dfE=9441.6×15=141624SS_E=MS_E\times df_E=9441.6\times15=141624

個體與部位的均方及 FF 值為:

MSIndividual=14177863=472595.3MS_{\text{Individual}}=\frac{1417786}{3}=472595.3 FIndividual=472595.39441.6=50.05F_{\text{Individual}}=\frac{472595.3}{9441.6}=50.05 MSPortion=912725=18254.4MS_{\text{Portion}}=\frac{91272}{5}=18254.4 FPortion=18254.49441.6=1.93F_{\text{Portion}}=\frac{18254.4}{9441.6}=1.93

總平方和為:

SST=1417786+91272+141624=1650682SS_T=1417786+91272+141624=1650682

完成的 ANOVA 表如下:

變異來源SSdfMSF
Individual1,417,7863472,595.350.05
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