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習題一:某樣本序列如下

3.1 3.5 2.9 3.8 3.6 2.5 4.0 3.3 3.9 2.8

請計算其樣本平均數 $\bar{X}$, 樣本變異數 $S^2$

> x = c(3.1, 3.5, 2.9, 3.8, 3.6, 2.5, 4.0, 3.3, 3.9, 2.8)
> mean(x)
[1] 3.34
> var(x)
[1] 0.256
>

習題二:同上題,假設其母體變異數為 0.25,請計算其母體平均數 $\mu$ 的 95% 信賴區間。 (參考累積常態分布表)

已知 $\sigma^2$ 時,$\mu$ 的信賴區間公式如下。

(1)
\begin{align} P[\bar{X}+Z_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \le \mu \le \bar{X} + Z_{1-\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}] = 1-\alpha \end{align}
mean.range = function(x, alpha=0.05, sigma) {
    n = length(x) # n = 樣本數
    mx = mean(x) # mx 即為平均值 mu 的點估計
    r1 = qnorm(alpha/2) # 信賴區間,下半截掉 alpha/2
    r2 = qnorm(1-alpha/2) # 信賴區間,上半截掉 alpha/2
    L1 = mx+r1*sigma/sqrt(n) # 信賴區間下限
    L2 = mx+r2*sigma/sqrt(n) # 信賴區間上限
    range = c(L1, mx, L2) # 信賴區間
}
> r1 = qnorm(0.025)
> r1
[1] -1.959964
> r2 = qnorm(0.975)
> r2
[1] 1.959964
> r = mean.range(x, sigma=sqrt(0.25))
> r
[1] 3.030102 3.340000 3.649898

習題三:同上題,但是假設我們不知道其母體變異數,請計算其其母體平均數 $\mu$ 的 95% 信賴區間。 (參考累積 T 分布表,注意自由度)

未知 $\sigma^2$ 時,$\mu$ 的信賴區間公式如下。

(2)
\begin{align} P[\bar{X}+T_{\alpha/2} \frac{S}{\sqrt{n}} \le \mu \le \bar{X} + T_{1-\alpha/2} \frac{S}{\sqrt{n}}] = 1-\alpha \end{align}
mean.range2 = function(x, alpha=0.05) {
    n = length(x) # n = 樣本數
    mx = mean(x) # mx 即為平均值 mu 的點估計
    S = sqrt(var(x)) # S 即為標準差的點估計
    r1 = qt(alpha/2, df=n-1) # 信賴區間,下半截掉 alpha/2
    r2 = qt(1-alpha/2, df=n-1) # 信賴區間,上半截掉 alpha/2
    L1 = mx+r1*S/sqrt(n) # 信賴區間下限
    L2 = mx+r2*S/sqrt(n) # 信賴區間上限
    range = c(L1, mx, L2)
}
> x
 [1] 3.1 3.5 2.9 3.8 3.6 2.5 4.0 3.3 3.9 2.8
> r1 = qt(0.025, df=9)
> r1
[1] -2.262157
> r2 = qt(0.975, df=9)
> r2
[1] 2.262157
> mean.range2(x)
> r = mean.range2(x)
> r
[1] 2.978055 3.340000 3.701945
>

習題四:同上題,請計算其變異數 $\sigma^2$ 的 95% 信賴區間。(參考累積卡方分布表,注意自由度)

變異數的信賴區間公式如下。

(3)
\begin{align} P[\frac{(n-1) S^2}{\chi_{1-\alpha/2}^2} \le \sigma^2 \le \frac{(n-1) S^2}{\chi_{\alpha/2}^2}] = 1-\alpha \end{align}
var.range = function(x, alpha=0.05) {
    n  = length(x) # n = 樣本數
    r1 = qchisq(alpha/2, df=n-1) # 信賴區間,下半截掉 alpha/2
    r2 = qchisq(1-alpha/2, df=n-1) # 信賴區間,上半截掉 alpha/2
    S2  = var(x) # 樣本變異數
    L1 = (n-1)*S2/r2 # 信賴區間下限
    L2 = (n-1)*S2/r1 # 信賴區間上限
    range = c(L1, S2, L2) # 信賴區間
}
> x
 [1] 3.1 3.5 2.9 3.8 3.6 2.5 4.0 3.3 3.9 2.8
> r1 = qchisq(0.025, df=9)
> r1
[1] 2.700389
> r2 = qchisq(0.975, df=9)
> r2
[1] 19.02277
> r = var.range(x)
> r
[1] 0.1211180 0.2560000 0.8532102
>

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