113 高普考高考三級 漁業技術 生物統計學 考古題詳解

113 年・高普考・高考三級・漁業技術
試題代碼 生物統計學

第 一 題25 分

養殖戶於販售漁獲前從養殖池中隨機抽樣 100100 尾魚並測量體重,其中樣本體重達販售標準之比例為 64%64\%。

(一)請估計該養殖池中魚群體重達販售標準比例之 95%95\% 信賴區間。(10 分)

(二)若此抽樣結果足以代表該養殖池中魚群體重達販售標準之比例,當該養殖戶於正式販售時從養殖池中捕撈起 625625 尾魚,達販售標準之漁獲尾數大於 380380 尾且小於等於 425425 尾之機率為何?(15 分)

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核心觀念

本題考查母體比例的信賴區間,以及以二項分配描述達標魚尾數,並以常態分配近似計算機率。

令 pp 為池中魚群達販售標準的母體比例。隨機抽取 n=100n=100 尾,其中達標比例為 p^=0.64\hat p=0.64。正式捕撈時,若每尾魚達標機率仍為 p=0.64p=0.64,則達標尾數可用二項分配建模。

(一)母體比例的 95% 信賴區間

樣本數夠大時,母體比例的近似 95%95\% 信賴區間為

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

其中 z0.975=1.96z_{0.975}=1.96。代入資料:

標準誤=0.64(1−0.64)100=0.002304=0.048.\text{標準誤} =\sqrt{\frac{0.64(1-0.64)}{100}} =\sqrt{0.002304} =0.048.

因此誤差界為

1.96(0.048)=0.09408,1.96(0.048)=0.09408,

信賴區間為

0.64±0.09408=(0.54592, 0.73408).0.64\pm 0.09408 =(0.54592,\ 0.73408).

換算成百分比,池中達販售標準的魚群比例之 95%95\% 信賴區間約為 54.6% 至 73.4%。

(二)達標尾數大於 380 尾且小於等於 425 尾的機率

令 XX 為正式捕撈的 625625 尾魚中達標的尾數。依題意以樣本比例代表母體比例,取 p=0.64p=0.64,則

X∼Binomial⁡(625,0.64).X\sim\operatorname{Binomial}(625,0.64).

所求事件為 380<X≤425380<X\le 425,因 XX 為整數,等同於 381≤X≤425381\le X\le425。直接計算二項機率可寫成

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第 二 題25 分

為比較新舊飼料對於養殖魚種之增重成效,分別以相同體型大小的魚苗於實驗組 A 養殖池餵養新飼料,以及於控制組 B 養殖池餵養舊飼料,並於 11 個月後分別於 A 及 B 養殖池隨機抽樣 88 尾及 1010 尾樣本進行比較。若 A 及 B 養殖池魚群體重之變異數不具有顯著差異,而 A 及 B 養殖池魚體樣本之平均體重差 (xˉA−xˉB)(\bar{x}_A-\bar{x}_B) 計算為 1212 公克,且該平均體重差之 95%95\% 信賴區間下界與上界分別為 −0.72-0.72 及 24.7224.72 公克。

(一)請計算 A 及 B 養殖池魚體樣本之平均體重差 (xˉA−xˉB)(\bar{x}_A-\bar{x}_B) 的標準誤差為何?(10 分)

(二)請檢定新飼料對於養殖魚種是否具有顯著之增重成效(α=0.05\alpha=0.05)?(15 分)

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核心觀念

本題考兩獨立樣本平均數差的標準誤,以及在兩母體變異數相等假設下的合併變異數 tt 檢定。題目已提供平均數差的 95%95\% 信賴區間,且兩組變異數不具顯著差異,因此採用等變異數的兩樣本 tt 方法。

新飼料是否「具有增重成效」是檢驗 A 組平均體重是否高於 B 組,故採單尾檢定:

H0:μA−μB≤0,H1:μA−μB>0H_0:\mu_A-\mu_B\le 0,\qquad H_1:\mu_A-\mu_B>0

解題方法

(一)平均體重差的標準誤

等變異數兩樣本平均數差的 95%95\% 信賴區間為:

(xˉA−xˉB)±t0.975,  nA+nB−2 SE(\bar{x}_A-\bar{x}_B)\pm t_{0.975,\;n_A+n_B-2}\,SE

兩組樣本數為 nA=8n_A=8、nB=10n_B=10,自由度為:

df=nA+nB−2=16df=n_A+n_B-2=16

信賴區間上下界為 −0.72-0.72 與 24.7224.72,區間半寬為:

24.72−(−0.72)2=12.72\frac{24.72-(-0.72)}{2}=12.72

因此:

12.72=t0.975,16 SE12.72=t_{0.975,16}\,SE

查 tt 分配表得 t0.975,16≈2.120t_{0.975,16}\approx 2.120,故:

SE=12.722.120=6.00 公克SE=\frac{12.72}{2.120}=6.00\text{ 公克}

(二)新飼料增重成效檢定

檢定統計量為:

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第 三 題25 分

調查人員於北、中、南部海域分別隨機採樣 200200、200200 及 600600 尾漁獲物樣本並判定性別,其中各海域之雌魚樣本數分別為 6363、8181 及 256256 尾,根據此調查結果進行不同海域某魚種之雌雄別的性比分析。

(一)請檢定中部海域之雌魚比例是否顯著高於北部海域之雌魚比例(α=0.05\alpha=0.05)?(10 分)

(二)請檢定北、中及南部海域之雌雄魚比例組成是否具有顯著差異(α=0.05\alpha=0.05)?(15 分)

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核心觀念

本題考兩個比例比較方法:

  1. 兩個獨立樣本比例檢定:比較中部與北部雌魚比例是否有差異,依題意進行單尾檢定。
  2. 3×23\times2 列聯表卡方同質性檢定:檢定北、中、南三個海域的雌雄比例組成是否相同。

各海域樣本數及雌魚數如下:

海域樣本數雌魚雄魚
北部20063137
中部20081119
南部600256344
合計1,000400600

(一)中部雌魚比例是否顯著高於北部

令 pCp_C、pNp_N 分別代表中部、北部海域的雌魚母體比例。設定假設:

H0:pC=pN,H1:pC>pNH_0:p_C=p_N,\qquad H_1:p_C>p_N

這是右尾的兩樣本比例 zz 檢定。在虛無假設下,兩組比例相同,使用合併比例估計共同比例:

p^=xC+xNnC+nN=81+63200+200=0.36\hat p=\frac{x_C+x_N}{n_C+n_N} =\frac{81+63}{200+200}=0.36

其標準誤為:

SE=p^(1−p^)(1nC+1nN)=0.36(0.64)(1200+1200)=0.048SE=\sqrt{\hat p(1-\hat p) \left(\frac{1}{n_C}+\frac{1}{n_N}\right)} =\sqrt{0.36(0.64)\left(\frac{1}{200}+\frac{1}{200}\right)} =0.048

樣本比例為:

p^C=81200=0.405,p^N=63200=0.315\hat p_C=\frac{81}{200}=0.405,\qquad \hat p_N=\frac{63}{200}=0.315

檢定統計量:

z=p^C−p^NSE=0.405−0.3150.048=1.875z=\frac{\hat p_C-\hat p_N}{SE} =\frac{0.405-0.315}{0.048}=1.875

顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 的右尾臨界值為 z0.95=1.645z_{0.95}=1.645。由於 1.875>1.6451.875>1.645,拒絕 H0H_0。其單尾 pp 值約為 0.0300.030,亦小於 0.050.05。

**結論:**在顯著水準 0.050.05 下,有足夠統計證據支持中部海域的雌魚比例顯著高於北部海域。


(二)北、中、南海域的雌雄比例組成是否有差異

以列聯表卡方同質性檢定比較三個海域的雌雄比例。假設為:

H0:三個海域的雌雄比例組成相同H_0:\text{三個海域的雌雄比例組成相同} H1:至少一個海域的雌雄比例組成不同H_1:\text{至少一個海域的雌雄比例組成不同}
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第 四 題25 分

研究人員測量 1111 尾魚體肌肉樣本之兩金屬元素含量,其中 XX 含量之平均值為 5757 毫克且標準差為 88 毫克,YY 含量之平均值為 8989 毫克且標準差為 1515 毫克,且根據兩元素含量相關分析結果指出其皮爾森相關係數為 0.80.8。

(一)建構簡單線性迴歸方程式 Y^=a+b×X\hat{Y}=a+b\times X,以 XX 含量預估 YY 含量,請計算迴歸係數截距 aa 及斜率 bb 之數值。(15 分)

(二)根據迴歸模式計算結果所得之決定係數為 0.640.64,請進行此迴歸模式對於整體 YY 元素變異數解釋能力之顯著性檢定(α=0.05\alpha=0.05)。(10 分)

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核心觀念

本題考查簡單線性迴歸與迴歸整體顯著性檢定。

以 XX 預測 YY 的迴歸斜率為 b=r(sY/sX)b=r(s_Y/s_X),截距為 a=Yˉ−bXˉa=\bar Y-b\bar X。其中 rr 是皮爾森相關係數,sXs_X、sYs_Y 分別是 XX、YY 的標準差。

迴歸整體顯著性檢定用來判斷 XX 是否能顯著解釋 YY 的變異。簡單線性迴歸只有一個解釋變數,其檢定統計量為

F=R2/1(1−R2)/(n−2)F=\frac{R^2/1}{(1-R^2)/(n-2)}

在虛無假設成立時,FF 服從自由度為 (1,n−2)(1,n-2) 的 FF 分配。

(一)求迴歸方程式

已知 n=11n=11、Xˉ=57\bar X=57、sX=8s_X=8、Yˉ=89\bar Y=89、sY=15s_Y=15、r=0.8r=0.8。

斜率為

b=rsYsX=0.8158=1.5b=r\frac{s_Y}{s_X} =0.8\frac{15}{8} =1.5

截距為

a=Yˉ−bXˉ=89−(1.5)(57)=3.5a=\bar Y-b\bar X =89-(1.5)(57) =3.5

因此迴歸方程式為

Y^=3.5+1.5X\boxed{\hat Y=3.5+1.5X}

(二)檢定迴歸模式的整體解釋能力

假設與檢定方法

檢定整體迴歸模式是否具有顯著解釋能力:

  • 虛無假設:H0:β1=0H_0:\beta_1=0,亦即 XX 對 YY 沒有線性解釋能力。
  • 對立假設:H1:β1≠0H_1:\beta_1\ne 0,亦即 XX 對 YY 具有線性解釋能力。
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