114 年 國立中央大學企業管理學系碩士班乙組《統計學》

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第 1 題2 分

Which of the following statements concerning outlier detection is false?

(A) The box plot method uses the quartiles as a basis for detecting outliers.
(B) The zz-score method is better at detecting outliers than the box plot method since it is less affected by the extreme observation in the data set.
(C) The zz-score method uses the mean and standard deviation as a basis for detecting outliers.
(D) The box plot method is better at detecting outliers than the zz-score method since it is less affected by the extreme observation in the data set.

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核心觀念

本題考查箱形圖法與 zz 分數法偵測離群值的依據,以及極端觀測值對兩種方法的影響。

箱形圖法以四分位數和四分位距為基礎,其中 IQR=Q3−Q1IQR=Q_3-Q_1。常用的離群值判定界線為:

Q1−1.5IQR與Q3+1.5IQRQ_1-1.5IQR \quad\text{與}\quad Q_3+1.5IQR

zz 分數法則以平均數 xˉ\bar{x} 和標準差 ss 為基礎,衡量觀測值距離平均數幾個標準差:

z=x−xˉsz=\frac{x-\bar{x}}{s}

常見判準是 ∣z∣>3|z|>3 時視為離群值。

解題方法

圖中第 1 題詢問哪一項關於離群值偵測的敘述為錯,選項比較箱形圖法與 zz 分數法的依據及其受極端觀測值影響的程度。判斷關鍵是:箱形圖法使用四分位數,較不受極端值影響;zz 分數法使用平均數與標準差,容易受極端值影響。

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第 2 題2 分

Investing is a game of chance. Suppose there is a 30%30\% chance that a risky stock investment will end up in a total loss of your investment. Because the rewards are so high, you decide to invest in four independent risky stocks.

Find the probability that at least one of your investments becomes a total loss.

(A) 0.00810.0081
(B) 0.24010.2401
(C) 0.75990.7599
(D) 0.99190.9919

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核心觀念

本題考查獨立事件與補事件的機率計算。

設第 ii 筆投資發生全額損失的事件為 LiL_i,則每筆投資全額損失的機率為 P(Li)=0.3P(L_i)=0.3,未發生全額損失的機率為:

P(Lic)=1−0.3=0.7P(L_i^c)=1-0.3=0.7

題目指出四筆投資彼此獨立,因此四筆投資都未發生全額損失的機率,可將各自機率相乘。

解題方法

「至少一筆投資全額損失」的補事件是「四筆投資都沒有全額損失」。利用補事件公式:

P(至少一筆全額損失)=1−P(四筆都沒有全額損失)=1−(0.7)4=1−0.2401=0.7599\begin{aligned} P(\text{至少一筆全額損失}) &=1-P(\text{四筆都沒有全額損失})\\ &=1-(0.7)^4\\ &=1-0.2401\\ &=0.7599 \end{aligned}

因此,至少一筆投資全額損失的機率為 0.75990.7599。

選項分析

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第 3 題2 分

The number of traffic accidents that occur on a particular stretch of road during a month follows a Poisson distribution with a mean of 11.

Find the probability of observing exactly 33 accidents on this stretch of road next two months. (Note: e=2.7183e=2.7183)

(A) 0.06130.0613
(B) 0.49050.4905
(C) 0.02260.0226
(D) 0.18040.1804

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核心觀念

單位時間內事件發生次數若服從卜瓦松分配,機率質量函數為

P(X=k)=e−λλkk!P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!}

其中 λ\lambda 是觀察期間內事件次數的平均值。題目給的是每月平均發生 11 起事故,因此兩個月的平均事故數為

λ=1×2=2\lambda=1\times 2=2

這裡運用卜瓦松分配的可加性:若各月的事故數獨立,兩個月事故數的總和仍服從卜瓦松分配,參數等於各月參數總和。

解題方法

令 XX 表示接下來兩個月的事故總數,則 X∼Poisson⁡(2)X\sim\operatorname{Poisson}(2)。要求恰好發生 33 起事故,代入 k=3k=3、λ=2\lambda=2:

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第 4 題2 分

The amount of time it takes to take an exam has a skewed left distribution with a mean of 6565 minutes and a standard deviation of 44 minutes.

If 6464 students were randomly sampled, find the probability that the sample mean of the sampled students exceeds 6666 minutes.

(A) 0.02280.0228
(B) 0.30850.3085
(C) 0.47720.4772
(D) Approximately 00

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核心觀念

母體考試時間呈左偏分配,但樣本數 n=64n=64 足夠大,可依中央極限定理近似認為樣本平均數 Xˉ\bar X 服從常態分配。樣本平均數的平均數與標準差分別為

μXˉ=μ=65,σXˉ=σn\mu_{\bar X}=\mu=65,\qquad \sigma_{\bar X}=\frac{\sigma}{\sqrt n}

其中 σXˉ\sigma_{\bar X} 稱為樣本平均數的標準誤。

解題方法

已知母體標準差 σ=4\sigma=4 分鐘、樣本數 n=64n=64,先計算樣本平均數的標準誤:

σXˉ=464=48=0.5 分鐘\sigma_{\bar X}=\frac{4}{\sqrt{64}}=\frac{4}{8}=0.5\text{ 分鐘}

題目要找樣本平均數超過 6666 分鐘的機率。將 6666 標準化為 ZZ 分數:

z=66−μXˉσXˉ=66−650.5=2z=\frac{66-\mu_{\bar X}}{\sigma_{\bar X}} =\frac{66-65}{0.5}=2

因此

P(Xˉ>66)=P(Z>2)=1−Φ(2)P(\bar X>66)=P(Z>2)=1-\Phi(2)
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第 5 題2 分

Suppose a 95%95\% confidence interval for pp turns out to be (0.36,0.44)(0.36,0.44). Give a definition of what it means to be "95%95\% confident" in an inference.

(A) In repeated sampling, the population parameter pp would fall in the given interval 95%95\% of the time.
(B) 95%95\% of the observations in the entire population fall in the given interval.
(C) In repeated sampling, 95%95\% of the intervals constructed would contain the population parameter pp.
(D) 95%95\% of the observations in the sample fall in the given interval.

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核心觀念

本題考查信賴區間的頻率學派解釋。母體參數 pp 是固定的;每次抽樣會得到不同的樣本,因此依相同程序建構出的信賴區間也會改變。

「95%95\% 信賴」表示:若重複抽樣,並每次都用相同方法建構區間,長期而言,約有 95%95\% 的區間會包含固定的母體參數 pp。

解題方法

題目給定一次抽樣所得的 95%95\% 信賴區間為 (0.36,0.44)(0.36,0.44)。在這次抽樣完成後,這個區間已固定;對頻率學派而言,參數 pp 也固定。因此,不能把 95%95\% 解讀成參數有 95%95\% 的機率落在這個已算出的區間內。

95%95\% 描述的是建構區間的方法在重複抽樣下的涵蓋比例:

P(所建構的區間包含 p)=0.95P\bigl(\text{所建構的區間包含 }p\bigr)=0.95

因此,正確敘述是「重複抽樣時,所建構的區間中有 95%95\% 會包含母體參數 pp」。

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第 6 題2 分

A university dean is interested in determining the proportion of students who receive some sort of financial aid. Rather than examine the records for all students, the dean randomly selects 200200 students and finds that 118118 of them are receiving financial aid.

If the dean wanted to estimate the proportion of all students receiving financial aid to within 3%3\% with 95%95\% reliability, how many students would need to be sampled?

(A) 10681068
(B) 10331033
(C) 752752
(D) 728728

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核心觀念

本題考「估計母體比例所需的樣本數」。當母體比例 pp 未知時,可用先導樣本的樣本比例 p^\hat p 估計;若連先導資料都沒有,則使用 p^=0.5\hat p=0.5 作保守估計,因為此時 p^(1−p^)\hat p(1-\hat p) 最大,所需樣本數也最大。

信賴水準 95%95\% 的雙尾標準常態臨界值為 z0.025=1.96z_{0.025}=1.96。容許誤差 E=3%=0.03E=3\%=0.03 時,樣本數公式為:

n=z0.025 2p^(1−p^)E2n=\frac{z_{0.025}^{\,2}\hat p(1-\hat p)}{E^2}

解題方法

先由先導樣本求樣本比例:

p^=118200=0.59,1−p^=0.41\hat p=\frac{118}{200}=0.59,\qquad 1-\hat p=0.41

代入樣本數公式:

n=(1.96)2(0.59)(0.41)(0.03)2=3.8416(0.2419)0.0009≈1032.54n=\frac{(1.96)^2(0.59)(0.41)}{(0.03)^2} =\frac{3.8416(0.2419)}{0.0009} \approx 1032.54

樣本數必須是整數,而且要確保誤差不超過 3%3\%,因此向上取整:

n=1033n=1033
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第 7 題2 分

Suppose we wish to test H0:μ=60H_0:\mu=60 vs. H1:μ<60H_1:\mu<60. Which of the following possible sample results gives more evidence to suppose H1H_1 (i.e., reject H0H_0)?

(A) xˉ=57, s=5\bar{x}=57,\ s=5
(B) xˉ=58, s=4\bar{x}=58,\ s=4
(C) xˉ=62, s=2\bar{x}=62,\ s=2
(D) xˉ=56, s=10\bar{x}=56,\ s=10

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核心觀念

本題考左尾單一母平均數檢定:

H0:μ=60,H1:μ<60H_0:\mu=60,\qquad H_1:\mu<60

樣本平均數愈低於 6060,且相對於樣本標準差的差距愈大,資料就愈支持 H1H_1。若母體標準差未知,檢定統計量為

t=xˉ−60s/nt=\frac{\bar{x}-60}{s/\sqrt{n}}

其中 nn 為樣本數。左尾檢定中,tt 值愈小(愈負),反對 H0H_0 的證據愈強。

解題方法

題目未提供樣本數,因此依選項比較時採用各選項樣本數相同的假設。在 nn 相同的情況下,tt 值的共同因子 n\sqrt{n} 不影響排序,只需比較

xˉ−60s\frac{\bar{x}-60}{s}

各選項的比較值如下:

  • (A):57−605=−0.60\dfrac{57-60}{5}=-0.60
  • (B):58−604=−0.50\dfrac{58-60}{4}=-0.50
  • (C):62−602=1.00\dfrac{62-60}{2}=1.00
  • (D):56−6010=−0.40\dfrac{56-60}{10}=-0.40
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第 8 題2 分

Suppose the population is normal and the variance is unknown. If I test H0:μ=70H_0:\mu=70 vs. H1:μ≠70H_1:\mu\ne70 and my test statistic is −2.85-2.85 for n=16n=16, then my pp-value for this test will be:

(A) 0.00440.0044
(B) 0.005<p-value<0.010.005<p\text{-value}<0.01
(C) 0.01<p-value<0.020.01<p\text{-value}<0.02
(D) 0.02<p-value<0.050.02<p\text{-value}<0.05

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核心觀念

母體為常態、母體變異數未知,檢定母體平均數時應使用單一樣本 tt 檢定。其檢定統計量服從自由度為 n−1n-1 的 tt 分配。

本題為雙尾檢定,H1:μ≠70H_1:\mu\ne70,因此 pp 值是觀察到的檢定統計量在兩側尾端的機率總和。

解題方法

樣本數 n=16n=16,故自由度為

df=n−1=15df=n-1=15

觀察到的檢定統計量為 t=−2.85t=-2.85。由於 tt 分配對稱,雙尾 pp 值為

p=2P(T15≤−2.85)=2P(T15≥2.85)≈0.012p=2P(T_{15}\le -2.85) =2P(T_{15}\ge 2.85) \approx 0.012

因此 pp 值落在 0.010.01 與 0.020.02 之間,選 (C)。

選項分析

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第 9 題2 分

The standard error of the mean for a sample of 100100 is 3030. In order to cut the standard error of the mean to 1515, we would

(A) increase the sample size to 200200.
(B) increase the sample size to 400400.
(C) decrease the sample size to 5050.
(D) decrease the sample size to 2525.

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核心觀念

平均數的標準誤(standard error of the mean, SEXˉSE_{\bar X})表示樣本平均數的抽樣分配標準差。母體標準差為 σ\sigma、樣本數為 nn 時:

SEXˉ=σnSE_{\bar X}=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}

在母體標準差不變時,標準誤與樣本數平方根成反比。若要把標準誤縮小為原來的一半,樣本數必須增加為原來的四倍。

解題方法

原樣本數 n1=100n_1=100,標準誤為 SE1=30SE_1=30;目標標準誤為 SE2=15SE_2=15。利用標準誤與樣本數的關係:

SE1SE2=n2n1\frac{SE_1}{SE_2}=\sqrt{\frac{n_2}{n_1}}

代入題目數值:

3015=n2100\frac{30}{15}=\sqrt{\frac{n_2}{100}}
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第 10 題2 分

The probability distribution shown below describes a population of measurements.

🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

x & 0 & 2 & 4\\ \hline P(X=x) & \frac{1}{3} & \frac{1}{3} & \frac{1}{3} \end{array}$$ Suppose that we took repeated random samples of $n=2$ observations from the population described above. Which of the following would represent the sampling distribution of the sample mean? (A) 🖼️【此處有附圖,請對照原卷】 $$\begin{array}{c|ccccc} \bar{x} & 0 & 1 & 2 & 3 & 4\\ \hline P(\bar{X}=\bar{x}) & \frac{1}{9} & \frac{2}{9} & \frac{3}{9} & \frac{2}{9} & \frac{1}{9} \end{array}$$ (B) 🖼️【此處有附圖,請對照原卷】 $$\begin{array}{c|ccccc} \bar{x} & 0 & 1 & 2 & 3 & 4\\ \hline P(\bar{X}=\bar{x}) & \frac{1}{5} & \frac{1}{5} & \frac{1}{5} & \frac{1}{5} & \frac{1}{5} \end{array}$$ (C) 🖼️【此處有附圖,請對照原卷】 $$\begin{array}{c|ccccc} \bar{x} & 0 & 1 & 2 & 3 & 4\\ \hline P(\bar{X}=\bar{x}) & \frac{2}{9} & \frac{2}{9} & \frac{1}{9} & \frac{2}{9} & \frac{2}{9} \end{array}$$ (D) 🖼️【此處有附圖,請對照原卷】 $$\begin{array}{c|ccc} \bar{x} & 0 & 2 & 4\\ \hline P(\bar{X}=\bar{x}) & \frac{1}{3} & \frac{1}{3} & \frac{1}{3} \end{array}$$
🖼️ 本題含圖表,以下為原卷對應頁面:
原卷第 3 頁

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核心觀念

本題考「樣本平均數的抽樣分配」。從母體獨立抽取 n=2n=2 個觀測值時,樣本平均數為

Xˉ=X1+X22\bar{X}=\frac{X_1+X_2}{2}

各組樣本出現的機率,決定 Xˉ\bar{X} 的抽樣分配。

解題方法

原卷圖中母體取值為 0、2、40、2、4,各自的機率皆為 13\frac{1}{3};每次抽取兩個觀測值。兩次抽取共有 3×3=93\times 3=9 種等機率的有序結果:

抽取結果樣本平均數
(0,0)(0,0)00
(0,2)、(2,0)(0,2)、(2,0)11
(0,4)、(2,2)、(4,0)(0,4)、(2,2)、(4,0)22
(2,4)、(4,2)(2,4)、(4,2)33
(4,4)(4,4)44

因此,樣本平均數各取值的機率為

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第 11 題2 分

In a controlled laboratory environment, a random sample of 1010 adults and a random sample of 1010 children were tested by a psychologist to determine the room temperature that each person finds most comfortable. The data are summarized below:

🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

& \text{Sample mean} & \text{Sample variance}\\ \hline \text{Adults} & 25.5^\circ\mathrm{C} & 1.39\\ \text{Children} & 23.5^\circ\mathrm{C} & 0.77 \end{array}$$ Find the standard error of the estimate for the difference in mean comfortable room temperatures between adults and children. (A) $1.08$ (B) $1.0392$ (C) $0.216$ (D) $0.4648$
🖼️ 本題含圖表,以下為原卷對應頁面:
原卷第 3 頁

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核心觀念

本題考兩個獨立樣本平均數差的標準誤。成人與兒童是兩組不同受試者,樣本數各為 1010;以兩組樣本變異數估計母體變異數時,平均數差的標準誤為

SE(Xˉ成人−Xˉ兒童)=s成人2n成人+s兒童2n兒童.SE(\bar X_{\text{成人}}-\bar X_{\text{兒童}}) = \sqrt{\frac{s_{\text{成人}}^2}{n_{\text{成人}}} +\frac{s_{\text{兒童}}^2}{n_{\text{兒童}}}}.

解題方法

原卷表格列出成人的樣本平均數為 25.5∘C25.5^\circ\mathrm{C}、樣本變異數為 1.391.39;兒童的樣本平均數為 23.5∘C23.5^\circ\mathrm{C}、樣本變異數為 0.770.77。題目說兩組各抽取 1010 人,要求估計兩組平均舒適室溫差的標準誤。

將樣本數與樣本變異數代入公式:

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第 12 題2 分

Given H0:μ=70H_0:\mu=70 vs. H1:μ≠70H_1:\mu\ne70, and p-value=0.033p\text{-value}=0.033. What conclusion would you draw at the 0.010.01 level of significance?

(A) Accept H0H_0
(B) Fail to reject H0H_0
(C) Reject H0H_0
(D) Not sufficient information to decide

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核心觀念

本題考驗以 pp 值與顯著水準 α\alpha 比較,判斷是否拒絕虛無假設。

pp 值是在虛無假設 H0H_0 成立的前提下,觀察到目前樣本結果或更極端結果的機率。判斷規則為:

{p-value≤α拒絕 H0,p-value>α不拒絕 H0.\begin{cases} p\text{-value}\leq \alpha & \text{拒絕 }H_0,\\ p\text{-value}>\alpha & \text{不拒絕 }H_0. \end{cases}

「不拒絕 H0H_0」不代表已證明 H0H_0 為真,只表示證據尚未達到設定的顯著水準。

解題方法

題目給定 p-value=0.033p\text{-value}=0.033,顯著水準為 α=0.01\alpha=0.01。比較兩者:

0.033>0.010.033>0.01

因此,樣本證據未達到 1%1\% 顯著水準,結論為不拒絕 H0H_0。

選項分析

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第 13 題2 分

The time between landings of airplanes at the Taoyuan airport follows an exponential distribution with a mean of 3030 seconds.

Find the probability that there will be between a 1515 second and a 4545 second gap between landings at the Taoyuan airport. (Note: e=2.7183e=2.7183)

(A) 0.60650.6065
(B) 0.22310.2231
(C) 0.82970.8297
(D) 0.38340.3834

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核心觀念

題目考指數分配的累積分配函數與區間機率。若等待時間 XX 服從平均數為 μ\mu 的指數分配,則速率參數為 λ=1/μ\lambda=1/\mu,且

P(X>t)=e−λt,F(t)=P(X≤t)=1−e−λt.P(X>t)=e^{-\lambda t},\qquad F(t)=P(X\le t)=1-e^{-\lambda t}.

本題平均間隔為 3030 秒,因此 λ=1/30\lambda=1/30。

解題方法

要求落在 1515 秒與 4545 秒之間的機率,可用兩端累積機率相減:

P(15<X<45)=F(45)−F(15).P(15<X<45)=F(45)-F(15).

代入指數分配的累積分配函數:

P(15<X<45)=(1−e−45/30)−(1−e−15/30)=e−0.5−e−1.5.\begin{aligned} P(15<X<45) &=(1-e^{-45/30})-(1-e^{-15/30})\\ &=e^{-0.5}-e^{-1.5}. \end{aligned}

使用題目提供的 e=2.7183e=2.7183:

e−0.5≈0.6065,e−1.5≈0.2231.e^{-0.5}\approx 0.6065,\qquad e^{-1.5}\approx 0.2231.

因此

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第 14 題2 分

Assume that (X1,X2,X3)(X_1,X_2,X_3) is a random sample collected from a population with mean μ\mu and variance σ2\sigma^2.

Consider three point estimators of μ\mu:

μ^1=X2,μ^2=X1−X2+X3,μ^3=X1+2X2+X34.\hat{\mu}_1=X_2,\qquad \hat{\mu}_2=X_1-X_2+X_3,\qquad \hat{\mu}_3=\frac{X_1+2X_2+X_3}{4}.

Which of the following statements is correct?

(A) μ^1\hat{\mu}_1, μ^2\hat{\mu}_2 and μ^3\hat{\mu}_3 are all unbiased.
(B) μ^1\hat{\mu}_1, μ^2\hat{\mu}_2 and μ^3\hat{\mu}_3 are all biased.
(C) μ^1\hat{\mu}_1 is more efficient.
(D) μ^2\hat{\mu}_2 is more efficient.

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核心觀念

估計量 μ^\hat{\mu} 若滿足 E(μ^)=μE(\hat{\mu})=\mu,稱為 μ\mu 的不偏估計量。不偏估計量之間比較效率時,變異數較小者效率較高。

由於 (X1,X2,X3)(X_1,X_2,X_3) 是從同一母體抽取的隨機樣本,三個觀察值彼此獨立,且各自滿足

E(Xi)=μ,Var⁡(Xi)=σ2.E(X_i)=\mu,\qquad \operatorname{Var}(X_i)=\sigma^2.

解題方法

先逐一計算三個估計量的期望,判斷是否不偏;再比較它們的變異數,判斷效率。

估計量 μ^1=X2\hat{\mu}_1=X_2:

E(μ^1)=E(X2)=μ,Var⁡(μ^1)=σ2.E(\hat{\mu}_1)=E(X_2)=\mu, \qquad \operatorname{Var}(\hat{\mu}_1)=\sigma^2.

因此 μ^1\hat{\mu}_1 不偏。

估計量 μ^2=X1−X2+X3\hat{\mu}_2=X_1-X_2+X_3:

E(μ^2)=E(X1)−E(X2)+E(X3)=μ−μ+μ=μ.E(\hat{\mu}_2) =E(X_1)-E(X_2)+E(X_3) =\mu-\mu+\mu =\mu.

因此 μ^2\hat{\mu}_2 不偏。利用樣本觀察值彼此獨立,線性組合的變異數為各項變異數乘上係數平方後加總:

Var⁡(μ^2)=Var⁡(X1)+Var⁡(X2)+Var⁡(X3)=3σ2.\operatorname{Var}(\hat{\mu}_2) =\operatorname{Var}(X_1)+\operatorname{Var}(X_2)+\operatorname{Var}(X_3) =3\sigma^2.

估計量 μ^3=X1+2X2+X34\hat{\mu}_3=\dfrac{X_1+2X_2+X_3}{4}:

E(μ^3)=E(X1)+2E(X2)+E(X3)4=μ+2μ+μ4=μ.E(\hat{\mu}_3) =\frac{E(X_1)+2E(X_2)+E(X_3)}{4} =\frac{\mu+2\mu+\mu}{4} =\mu.

因此 μ^3\hat{\mu}_3 不偏。其變異數為

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第 15 題2 分

Which of the following is an appropriate null hypothesis?

(A) The sample mean is not larger than 1010.
(B) The sample mean is larger than 1010.
(C) The population mean is larger than 1010.
(D) The population mean is not larger than 1010.

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核心觀念

假設檢定針對的是母體參數,不是由樣本算出的統計量。母體平均數以 μ\mu 表示,樣本平均數以 xˉ\bar{x} 表示。

虛無假設通常包含等號;若研究問題是檢定母體平均數是否大於 1010,假設可寫成:

H0:μ≤10H1:μ>10H_0:\mu\leq 10 \qquad H_1:\mu>10

解題方法

判斷虛無假設時,先確認敘述談的是母體參數還是樣本統計量,再確認它是否包含等號。本題的虛無假設應描述母體平均數不大於 1010,因此選項(D)符合。

選項分析

  • (A) The sample mean is not larger than 1010. 錯誤。這是對樣本平均數 xˉ\bar{x} 的敘述;假設檢定要檢定母體平均數 μ\mu。
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第 16 題2 分

For a given sample size nn, if the level of significance α\alpha is increased, the power of the test

(A) will decrease.
(B) will increase.
(C) will remain the same.
(D) cannot be determined.

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核心觀念

檢定力(power)是在對立假設為真時,正確拒絕虛無假設的機率:

Power=P(拒絕 H0∣H1 為真)=1−β,\text{Power}=P(\text{拒絕 }H_0\mid H_1\text{ 為真})=1-\beta,

其中 β\beta 是第二類錯誤的機率。

顯著水準 α\alpha 是在 H0H_0 為真時,錯誤拒絕 H0H_0 的機率上限。對樣本數及其他檢定條件固定的標準檢定而言,提高 α\alpha 會放寬拒絕 H0H_0 的門檻,使拒絕域擴大,因此在 H1H_1 為真時,落入拒絕域的機率通常會增加。

解題方法

固定 nn 與檢定方法,將顯著水準由 α1\alpha_1 提高到 α2\alpha_2,其中 α2>α1\alpha_2>\alpha_1。較高的顯著水準對應較大的拒絕域:

Rα1⊆Rα2.R_{\alpha_1}\subseteq R_{\alpha_2}.

因此,在對立假設為真時:

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第 17 題2 分

The test for the equality of two population variances is based on

(A) the difference between the two sample variances.
(B) the difference between the two population variances.
(C) the ratio of the two sample variances.
(D) the difference between the sample variances divided by the difference between the sample means.

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核心觀念

檢定兩個母體變異數是否相等,會比較兩個樣本變異數的比值。在兩母體皆為常態分配且樣本相互獨立的條件下,若虛無假設為

H0:σ12=σ22H_0:\sigma_1^2=\sigma_2^2

則檢定統計量可寫為

F=s12s22F=\frac{s_1^2}{s_2^2}

在虛無假設成立時,FF 服從自由度為 (n1−1, n2−1)(n_1-1,\ n_2-1) 的 FF 分配,其中 n1,n2n_1,n_2 是兩組樣本數。因此,檢定的依據是兩個樣本變異數的比值。

解題方法

題目詢問「檢定兩個母體變異數相等的檢定,是根據什麼?」依據 FF 檢定的定義,先以兩組樣本變異數估計母體變異數,再將兩個樣本變異數相除,形成檢定統計量:

F=s12s22F=\frac{s_1^2}{s_2^2}
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第 18 題2 分

Which of the following components in an ANOVA table are not additive?

(A) Sum of squares
(B) Degrees of freedom
(C) Mean squares
(D) It is not possible to tell.

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核心觀念

ANOVA(變異數分析)表利用平方和與自由度分解資料的總變異。平方和與自由度可依來源分解後相加;均方則是平方和除以自由度的比值,通常不具可加性。

解題方法

原卷第 5 頁第 18 題詢問 ANOVA 表中哪個成分「不可加總」,選項依序為平方和、自由度、均方,以及無法判斷。判斷關鍵是比較各成分的分解關係與定義。

以單因子 ANOVA 為例:

SS總=SS組間+SS組內SS_{\text{總}} = SS_{\text{組間}} + SS_{\text{組內}} df總=df組間+df組內df_{\text{總}} = df_{\text{組間}} + df_{\text{組內}}

可見平方和與自由度都能加總。均方的定義則是:

MS=SSdfMS = \frac{SS}{df}
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第 19 題2 分

The principal focus of the control chart is the attempt to separate special or assignable causes of variation from common causes of variation.

What cause of variation can be reduced only by changing the system?

(A) Common causes
(B) Special or assignable causes
(C) Total causes
(D) None of the above.

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核心觀念

管制圖用來區分製程變異的兩種來源:

  • 共同原因:變異來自製程系統本身,持續存在於日常運作中。要降低這類變異,必須改善或改變整個系統。
  • 特殊原因/可歸屬原因:由特定、非日常的因素造成;找出原因後,可針對該因素採取措施。

解題方法

原卷第 19 題問:「哪一種變異原因只能透過改變系統來降低?」選項依序是共同原因、特殊或可歸屬原因、總原因、以上皆非。題幹也指出管制圖的重點是區分特殊原因與共同原因。

依變異來源判斷:共同原因是系統本身所造成,要降低它就須改善系統;特殊原因則可在辨識出具體原因後,直接處理該原因。因此答案是共同原因。

選項分析

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第 20 題2 分

In performing a regression analysis involving two numerical variables, we are assuming

(A) the variances of XX and YY are equal.
(B) that XX and YY are independent.
(C) the expected value of YY for each XX value is the same.
(D) the variation around the line of regression is the same for each XX value.

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核心觀念

本題考查簡單線性迴歸的基本假設,重點是「迴歸線周圍的誤差變異是否固定」。

簡單線性迴歸模型可寫為:

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

其中,β0+β1Xi\beta_0+\beta_1X_i 是 XiX_i 對應的平均反應值,εi\varepsilon_i 是觀測值偏離迴歸線的誤差。等變異假設要求:對不同的 XX 值,誤差的變異數相同,即

Var⁡(εi∣Xi)=σ2\operatorname{Var}(\varepsilon_i\mid X_i)=\sigma^2

這表示各個 XX 值下,YY 在迴歸線周圍的散布程度大致相同。

解題方法

直接對照選項與迴歸模型的假設。題目問的是進行迴歸分析時所假設的條件;其中,迴歸分析的重要假設之一,是在不同 XX 值下,反應值相對於迴歸線的變異程度相同。因此,描述「迴歸線周圍變異在各個 XX 值下相同」的選項符合等變異假設。

選項分析

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第 1 題8 分

Let XX, YY, and ZZ be uncorrelated random variables with variances σX2\sigma_X^2, σY2\sigma_Y^2, and σZ2\sigma_Z^2, respectively. Let

U=Z+XandV=Z+Y.U=Z+X\qquad\text{and}\qquad V=Z+Y.

(1) Find Cov⁡(U,V)\operatorname{Cov}(U,V). (4 pts)

(2) Find ρUV\rho_{UV}. (4 pts)

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核心觀念

本題考「不相關隨機變數的線性組合」之共變異數與相關係數。

共變異數具有雙線性:

Cov⁡(A+B,C+D)=Cov⁡(A,C)+Cov⁡(A,D)+Cov⁡(B,C)+Cov⁡(B,D).\operatorname{Cov}(A+B,C+D) = \operatorname{Cov}(A,C)+\operatorname{Cov}(A,D) +\operatorname{Cov}(B,C)+\operatorname{Cov}(B,D).

此外,Cov⁡(A,A)=Var⁡(A)\operatorname{Cov}(A,A)=\operatorname{Var}(A)。題目中的 XX、YY、ZZ 兩兩不相關,因此它們彼此的共變異數皆為 00。

解題方法

(1)求 Cov⁡(U,V)\operatorname{Cov}(U,V)

將 U=Z+XU=Z+X 與 V=Z+YV=Z+Y 代入共變異數定義的線性展開式:

Cov⁡(U,V)=Cov⁡(Z+X,Z+Y)=Cov⁡(Z,Z)+Cov⁡(Z,Y)+Cov⁡(X,Z)+Cov⁡(X,Y)=Var⁡(Z)+0+0+0=σZ2.\begin{aligned} \operatorname{Cov}(U,V) &=\operatorname{Cov}(Z+X,Z+Y)\\ &=\operatorname{Cov}(Z,Z)+\operatorname{Cov}(Z,Y) +\operatorname{Cov}(X,Z)+\operatorname{Cov}(X,Y)\\ &=\operatorname{Var}(Z)+0+0+0\\ &=\sigma_Z^2. \end{aligned}

兩個線性組合共同包含 ZZ,所以共變異數只留下 ZZ 的變異數;其餘交叉共變異數皆因不相關而為 00。

(2)求 ρUV\rho_{UV}

相關係數的定義為:

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第 2 題18 分

The average time a professional baseball player used to take to run from home base to first base was 3.793.79 seconds. Last year, he underwent repair surgery due to a knee injury while baserunning. Although he has now fully recovered, the coach suspects that the professional baseball player's baserunning speed is not up to the past level and wants to conduct a hypothesis test.

(1) Please state the null hypothesis and alternative hypothesis. (3 pts)

(2) After setting the significance level to 0.050.05, the coach decides to conduct 44 baserunning tests from home base to first base. What test statistic should he choose? Please also describe the conditions of use and sampling distribution. (6 pts)

(3) Please describe the rejection region. (3 pts)

(4) The baserunning times are recorded as 3.873.87, 3.783.78, 3.913.91 and 4.044.04. What is the value of the test statistic? (3 pts)

(5) What is the conclusion about this test? (3 pts)

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核心觀念

本題檢定手術後的平均跑壘時間是否高於過去的 3.793.79 秒。跑壘時間愈長,代表速度愈慢,因此教練的疑慮對應到「母平均跑壘時間增加」。

樣本只有 44 次,且題目未提供母體標準差,採用單一母體平均數的單尾 tt 檢定。小樣本下,需假設各次跑壘時間為獨立隨機樣本,且母體跑壘時間近似常態分配。

解題方法與各小題答案

(1) 虛無假設與對立假設

令 μ\mu 為手術後的母平均跑壘時間。以「時間增加」表示速度不如過去:

H0:μ=3.79H_0:\mu=3.79 H1:μ>3.79H_1:\mu>3.79

這是右尾檢定。虛無假設也可寫成 μ≤3.79\mu\leq 3.79;計算檢定統計量時以邊界值 μ0=3.79\mu_0=3.79 為準。

(2) 檢定統計量、使用條件與抽樣分配

母體標準差未知,以樣本標準差 ss 估計,選用單一母體平均數的 tt 統計量:

t=xˉ−μ0s/nt=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}

其中 xˉ\bar{x} 是樣本平均數,ss 是樣本標準差,n=4n=4,μ0=3.79\mu_0=3.79。

使用條件為:樣本具有代表性、觀測值彼此獨立,且母體分配近似常態。由於樣本數很小,常態假設尤其重要。

在虛無假設成立時:

T=Xˉ−μ0S/n∼tn−1=t3T=\frac{\bar{X}-\mu_0}{S/\sqrt{n}}\sim t_{n-1}=t_3

自由度為 n−1=3n-1=3。

(3) 拒絕域

顯著水準 α=0.05\alpha=0.05,且為右尾檢定。自由度為 33 時,臨界值為 t0.95,3=2.353t_{0.95,3}=2.353,因此拒絕域為:

t>2.353t>2.353

若計算出的檢定統計量大於 2.3532.353,便拒絕虛無假設。

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第 3 題24 分

A model relating a person's wage (wagewage) to observed education (educeduc) and other unobserved factors (uu) is specified as

wage=β0+β1educ+u,wage=\beta_0+\beta_1educ+u,

where wagewage is measured in dollars per hour and educeduc is years of education.

(1) Please state the population regression function. (3 pts)

(2) The following table contains the years of education and wages per hour for 88 laborers. Please estimate the relationship between wagewage and educeduc using OLS. (4 pts)

🖼️【此處有附圖,請對照原卷】

\text{labor} & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 & 7 & 8\\ \hline wage & 16 & 20 & 20 & 18 & 22 & 24 & 30 & 26\\ educ & 12 & 12 & 14 & 14 & 16 & 16 & 18 & 18 \end{array}$$ (3) Please complete the following ANOVA table. (4 pts) 🖼️【此處有附圖,請對照原卷】 Source: Model DF: (a) ____ SS: (d) ____ MS: (f) ____ $F$: (h) ____ $\Pr>F$: $0.002599$ Source: Error DF: (b) ____ SS: $28.4$ MS: (g) ____ Source: Corrected Total DF: (c) ____ SS: (e) ____ (4) Find the coefficient of determination, $R^2$. (3 pts) (5) Please test the utility of the model, i.e., to test $H_0:\beta_1=0$ vs. $H_1:\beta_1\ne0$. (a) Describe the model assumptions needed. (4 pts) (b) What test statistic should be chosen? Please also describe the sampling distribution. (3 pts) (c) What is the value of test statistic? (3 pts)
🖼️ 本題含圖表,以下為原卷對應頁面:
原卷第 7 頁

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這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查簡單線性迴歸的母體迴歸函數、OLS 估計、ANOVA 分解,以及斜率係數的 tt 檢定。主要公式為:

β^1=SxySxx,β^0=yˉ−β^1xˉ\hat{\beta}_1=\frac{S_{xy}}{S_{xx}},\qquad \hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1\bar{x} SST=SSR+SSE,R2=SSRSST,F=MSRMSESST=SSR+SSE,\qquad R^2=\frac{SSR}{SST},\qquad F=\frac{MSR}{MSE}

其中 SSTSST 是總平方和、SSRSSR 是迴歸平方和、SSESSE 是殘差平方和。

解題方法

原卷第 7 頁列出 8 位勞工的資料:教育年數為 12,12,14,14,16,16,18,1812,12,14,14,16,16,18,18,每小時工資為 16,20,20,18,22,24,30,2616,20,20,18,22,24,30,26。模型以教育年數 educeduc 解釋工資 wagewage。

(1) 母體迴歸函數

母體迴歸函數為條件期望:

E(wage∣educ)=β0+β1educE(wage\mid educ)=\beta_0+\beta_1 educ

其中 β0\beta_0 是母體截距,β1\beta_1 表示教育年數每增加一年,條件平均工資的變化量。

(2) OLS 估計

令 x=educx=educ、y=wagey=wage。由資料計算得:

xˉ=15,yˉ=22\bar{x}=15,\qquad \bar{y}=22 Sxx=∑i=18(xi−xˉ)2=40,Sxy=∑i=18(xi−xˉ)(yi−yˉ)=68S_{xx}=\sum_{i=1}^{8}(x_i-\bar{x})^2=40,\qquad S_{xy}=\sum_{i=1}^{8}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})=68

因此:

β^1=6840=1.7\hat{\beta}_1=\frac{68}{40}=1.7 β^0=22−(1.7)(15)=−3.5\hat{\beta}_0=22-(1.7)(15)=-3.5

估計的迴歸式為:

wage^=−3.5+1.7 educ\widehat{wage}=-3.5+1.7\,educ

也就是教育年數每增加一年,估計的每小時工資平均增加 $1.7。

(3) 完成 ANOVA 表

迴歸平方和可由下式求得:

SSR=β^1Sxy=(1.7)(68)=115.6SSR=\hat{\beta}_1S_{xy}=(1.7)(68)=115.6

題目給定 SSE=28.4SSE=28.4,故:

SST=SSR+SSE=115.6+28.4=144SST=SSR+SSE=115.6+28.4=144

樣本數 n=8n=8,模型含截距與一個解釋變數,因此模型自由度為 11、誤差自由度為 8−2=68-2=6、總自由度為 8−1=78-1=7。接著:

MSR=115.61=115.6,MSE=28.46=4.7333MSR=\frac{115.6}{1}=115.6,\qquad MSE=\frac{28.4}{6}=4.7333 F=115.628.4/6=24.4225F=\frac{115.6}{28.4/6}=24.4225
來源自由度 DF平方和 SS均方 MSFFPr⁡>F\Pr>F
Model1115.6115.624.42250.002599
Error628.44.7333
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