115 高普考高考三級 經建行政 統計學 考古題詳解

115 年・高普考・高考三級・經建行政
試題代碼 統計學

第 一 題30 分

某工業區的工安意外數為每月平均 μ\mu 次的獨立卜瓦松(Poisson)分配。(每小題 10 分,共 30 分)

(一)根據過去經驗,約 92%92\% 左右的月份工安意外都不超過 5 次,請問 μ\mu 接近哪個整數?(參考附表卜瓦松分配)

(二)採(一)對 μ\mu 的估計,求連 2 個月零工安的機率(以算式表示即可)。

(三)求 3 個月內至少 2 個月零工安的機率(以算式表示即可)。

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核心觀念

每月工安意外次數 XX 服從卜瓦松分配:

X∼Poisson⁡(μ)X\sim \operatorname{Poisson}(\mu)

其機率質量函數為:

P(X=x)=e−μμxx!,x=0,1,2,…P(X=x)=\frac{e^{-\mu}\mu^x}{x!},\qquad x=0,1,2,\ldots

題目已知約 92%92\% 的月份工安意外不超過 55 次,因此需尋找使

P(X≤5)≈0.92P(X\leq 5)\approx 0.92

的 μ\mu 值。


(一)估計 μ\mu

查卜瓦松分配表:

當 μ=3\mu=3 時,

P(X≤5)=P(X=0)+P(X=1)+⋯+P(X=5)≈0.916P(X\leq 5) =P(X=0)+P(X=1)+\cdots+P(X=5) \approx 0.916

而 0.9160.916 約等於題目所給的 0.920.92,因此:

μ≈3\boxed{\mu\approx 3}

(二)連續 2 個月零工安的機率

對於單一月份,零工安表示 X=0X=0。當 μ=3\mu=3 時:

P(X=0)=e−3300!=e−3P(X=0)=\frac{e^{-3}3^0}{0!}=e^{-3}

各月工安意外次數相互獨立,因此連續 2 個月皆零工安的機率為:

P(X1=0,X2=0)=P(X1=0)P(X2=0)=(e−3)2P(X_1=0,X_2=0) =P(X_1=0)P(X_2=0) =(e^{-3})^2

所以:

P(連續2個月零工安)=e−6\boxed{P(\text{連續2個月零工安})=e^{-6}}

(三)3 個月內至少 2 個月零工安的機率

令單一月份零工安的機率為:

p=P(X=0)=e−3p=P(X=0)=e^{-3}
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第 二 題30 分

欲比較兩種生成式人工智慧工具 AI(X)和 AI(Y)的計算速度。設 μ1\mu_1、μ2\mu_2 分別為 AI(X)和 AI(Y)的平均計算時間,以下述實驗設計,在顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 下檢定:

H0:μ1≤μ2+1H_0:\mu_1\leq\mu_2+1 H1:μ1>μ2+1H_1:\mu_1>\mu_2+1

(一)選 16 個計算題,隨機各分 8 題給 AI(X)和 AI(Y),皆算得正確答案,而所花時間 (x1,…,x8(x_1,\ldots,x_8 與 y1,…,y8)y_1,\ldots,y_8) 之平均及變異量為:

xˉ=12,sx2=8\bar{x}=12,\qquad s_x^2=8 yˉ=9,sy2=8\bar{y}=9,\qquad s_y^2=8

請對上述假說進行檢定。(15 分)

(二)選 8 個計算題給 AI(X)和 AI(Y)計算,皆算得正確答案,而 xix_i 與 yiy_i(i=1∼8i=1\sim8)分別為 AI(X)和 AI(Y)解第 ii 題所花時間,其平均及變異量為:

xˉ=12,sx2=8\bar{x}=12,\qquad s_x^2=8 yˉ=9,sy2=8\bar{y}=9,\qquad s_y^2=8

且 x1,…,x8x_1,\ldots,x_8 與 y1,…,y8y_1,\ldots,y_8 的相關係數為 r=0.5r=0.5。對上述假說進行檢定。(15 分)

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核心觀念

本題檢定兩組平均計算時間之差是否大於 1。令差異基準 Δ0=1\Delta_0=1,檢定為右尾檢定:

H0:μ1−μ2≤1,H1:μ1−μ2>1.H_0:\mu_1-\mu_2\leq 1,\qquad H_1:\mu_1-\mu_2>1.

在顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 下,若檢定統計量大於右尾臨界值,或 pp 值小於 0.050.05,則拒絕 H0H_0。

(一)兩組題目不同,視為獨立樣本;(二)兩種 AI 計算相同題目,視為成對樣本。兩者的標準誤不同,不能混用。

(一)獨立樣本平均數差檢定

解題方法

兩組樣本數相同,且題目給定樣本變異數相同,可採合併變異數兩獨立樣本 tt 檢定。檢定統計量為:

t=(xˉ−yˉ)−Δ0sp1n1+1n2,sp2=(n1−1)sx2+(n2−1)sy2n1+n2−2.t=\frac{(\bar{x}-\bar{y})-\Delta_0} {s_p\sqrt{\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}}}, \qquad s_p^2=\frac{(n_1-1)s_x^2+(n_2-1)s_y^2}{n_1+n_2-2}.

代入 n1=n2=8n_1=n_2=8、xˉ=12\bar{x}=12、yˉ=9\bar{y}=9、sx2=sy2=8s_x^2=s_y^2=8:

sp2=7(8)+7(8)14=8,sp=8.s_p^2=\frac{7(8)+7(8)}{14}=8,\qquad s_p=\sqrt{8}.

因此:

t=(12−9)−1818+18=22=2≈1.414.t=\frac{(12-9)-1}{\sqrt{8}\sqrt{\frac18+\frac18}} =\frac{2}{\sqrt{2}} =\sqrt{2}\approx1.414.

自由度為 8+8−2=148+8-2=14。右尾臨界值為 t0.95,14≈1.761t_{0.95,14}\approx1.761。因為 1.414<1.7611.414<1.761,不拒絕 H0H_0。單尾 pp 值約為 0.0890.089,亦大於 0.050.05。

判定

在顯著水準 0.050.05 下,沒有足夠證據支持 μ1>μ2+1\mu_1>\mu_2+1。

(二)成對樣本平均差檢定

解題方法

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第 三 題20 分

根據機場通關檢驗之經驗,行李箱有攜帶肉類違禁品的機率是千分之 0.50.5。程序上,先由檢疫犬憑嗅覺判別,嗅出可能是有違禁肉品才詳細開箱檢查。已知檢疫犬嗅覺「將正常行李箱誤判為有違禁肉品」的機率是 1/101/10;另外,「把有違禁肉品者誤判為正常行李箱」的機率是 10−510^{-5}。

今甲的某件行李被檢疫犬嗅出認為有肉類違禁品,請問他實際上真正的有肉類違禁品的機率大約是多少?(答案小數點以下 3 位即可)

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核心觀念

本題考「貝氏定理」:已知檢疫犬判為陽性後,求行李實際含有違禁肉品的條件機率。由於違禁品盛行率很低,即使犬隻的誤判率不高,陽性結果仍須同時考慮真陽性與偽陽性。

設:

  • MM:行李含有違禁肉品,P(M)=0.0005P(M)=0.0005。
  • ++:檢疫犬判定有違禁品。
  • 誤判正常行李為陽性的機率為 P(+∣Mc)=0.1P(+\mid M^c)=0.1。
  • 含違禁品行李被誤判為正常的機率為 P(−∣M)=10−5P(-\mid M)=10^{-5},因此犬隻正確判為陽性的機率為 P(+∣M)=1−10−5=0.99999P(+\mid M)=1-10^{-5}=0.99999。

解題方法

依貝氏定理,

P(M∣+)=P(+∣M)P(M)P(+∣M)P(M)+P(+∣Mc)P(Mc).P(M\mid +) =\frac{P(+\mid M)P(M)} {P(+\mid M)P(M)+P(+\mid M^c)P(M^c)}.

代入題目數值:

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第 四 題20 分

某地方政府推動「青年創業補助政策」,為了解補助資源分配情形,研究人員隨機抽取 27 位申請者,記錄其申請補助金額(單位:千元)如下:

322, 339, 340, 343, 356, 364, 391, 417, 476322,\ 339,\ 340,\ 343,\ 356,\ 364,\ 391,\ 417,\ 476 261, 269, 271, 274, 279, 280, 283, 283, 286261,\ 269,\ 271,\ 274,\ 279,\ 280,\ 283,\ 283,\ 286 287, 292, 293, 296, 300, 304, 305, 313, 321287,\ 292,\ 293,\ 296,\ 300,\ 304,\ 305,\ 313,\ 321

(一)求整體申請者補助金額的第 25 百分位數(25th percentile)π0.25\pi_{0.25} 的點估計值。(10 分)

(二)求申請者補助金額的 IQR(Inter-Quartile Range,四分位距)。(10 分)

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核心觀念

本題考查百分位數與四分位距的樣本估計。百分位數的計算方式可能因教材採用的定義而略有不同;以下採用常見的線性插值法:將資料由小到大排列後,對應位置取為 h=(n+1)ph=(n+1)p,若 hh 不是整數,則在相鄰次序統計量之間線性插值。

四分位距定義為

IQR=Q3−Q1=π0.75−π0.25.\mathrm{IQR}=Q_3-Q_1=\pi_{0.75}-\pi_{0.25}.

解題方法

先將 27 筆資料由小到大排列:

261, 269, 271, 274, 279, 280, 283, 283, 286,287, 292, 293, 296, 300, 304, 305, 313, 321,322, 339, 340, 343, 356, 364, 391, 417, 476.\begin{aligned} &261,\ 269,\ 271,\ 274,\ 279,\ 280,\ 283,\ 283,\ 286,\\ &287,\ 292,\ 293,\ 296,\ 300,\ 304,\ 305,\ 313,\ 321,\\ &322,\ 339,\ 340,\ 343,\ 356,\ 364,\ 391,\ 417,\ 476. \end{aligned}

令 x(i)x_{(i)} 表示第 ii 小的觀測值,樣本數 n=27n=27。

(一)第 25 百分位數的點估計

採用 h=(n+1)ph=(n+1)p:

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