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1、 1电视机显像管批量生产的质量标准是平均使用寿命为1 200小时，标准差为300小时。某电视机厂宣称其生产的显像管质量大大超过规定的标准。为了进行验证，随机抽取了100件为样本，测得平均使用寿命l245小时。能否说该厂的显像管质量显著地高于规定的标准?(1)给出上题的原假设和被择假设；(2)构造适当的检验统计量，并进行假设检验，分析可能会犯的错误(取=0.05)。(3)若要拒绝原假设，样本平均寿命至少要达到多少？此时可能会犯哪类错误，大小如何? 解：(1) ：1 200，：1 200(2)检验问题属于大样本均值检验，因此构造检验统计量如下： 由题知：=1 200，=300，n=100，=1 2
2、45，检验统计量的z值为取=0.05时，拒绝域为=1645。因为z=151645，故落人接受域，这说明我们没有充分的理由认为该厂的显像管质量显著地高于规定的标准。(3)由上题的分析可知，拒绝域为=1645，这要求：则有：=1 24935这说明只有样本均达到124935以上时，我们才能有充分的理由认为该厂的显像管质量显著地高于规定的标准，这时我们犯错的概率为005。2由于时间和成本对产量变动的影响很大，所以在一种新的生产方式投入使用之前，生产厂家必须确信其所推荐的新生产方法能降低成本。目前生产中使用的生产方法成本均值为每小时200元。对某种新的生产方法，测量其一段样本生产期的成本。解：(1) ：
3、200，：196。(3)当=1225克，=208由于|z|=2.08196，拒绝：12。应该对生产线停产检查。(4)当=1195克，=一042由于|z|=0.421.96，不能拒绝：12。不应该对生产线停产检查。4某厂生产需用玻璃纸做包装，按规定，供应商供应的玻璃纸的横向延伸率不应低于65。已知该指标服从正态分布，一直稳定于55。从近期来货中抽查了100个样品，得样本均值=55.06，试问：(1)在=0.05水平上能否接收这批玻璃纸？并分析检验中会犯哪类错误。(2)抽查的100个样本的样本平均值为多少时可以接收这批玻璃纸，此时可能犯的错误属于哪种类型？解：(1) ：65，：65该检验问题为大样
4、本总体均值检验，且方差已知，故检验统计量为在=005水平上，=一1645，故拒绝域为 z一1645由已知得： 故应拒绝原假设，不能接收这批玻璃纸。此时可能会犯第1类错误，即本来这批玻璃纸是符合标准的，但由于抽样的随机性使得样本检验统计量的值落入了拒绝域，从而拒绝接收该批玻璃纸。但这个犯错概率是受到控制的，其出错概率不会超过显著性水平=005。(2)接受该批玻璃纸，检验统计量值应满足： 此时，=64095也就是说，检验统计量的值在64095以上时，才可以接受该批玻璃纸。此时可能犯第类错误，即可能会接受没有达到标准的玻璃纸，并且无法确定这个出错概率。5已知某种零件的尺寸服从正态分布，现从一批零件中
5、随机抽取16只，测得其长度(厘米)如下：151 145 148 146 152 148 149 146148 151 153 147 150 152 151 147(1)若要求该种零件的标准长度应为15毫米，检验这批零件是否符合标准要求。(=005)(2)若已知方差为009，问该批零件是否符合标准要求。解：(1)先计算出样本均值和标准差，结果如下： =149(厘米) =0248(厘米) 提出假设：15，：15。 已知总体服从正态分布，但未知，可以用样本方差代替，所以检验统计量为 =一1612 9根据假设，这是个双侧检验问题，由=005，查t分布表得= 2131。由于|t|=1.612 9=19
6、6。由已知数据得检验统计量值为=一1333由于|z |=1333，所以接受原假设，即可以认为该批零件符合标准要求。6某灯泡厂灯泡的合格标准为灯泡的使用寿命至少为1 000小时，现从该厂生产的一批灯泡中随机抽取15只，测得其寿命(小时)如下： 1 040 990 964 945 1 026 933 987 1 036 995 94,8 1 014 931 1 045 1 010 1 004 假定灯泡寿命服从正态分布，取显著性水平为=005，试考虑分别用左侧检验和右侧检验来验证该厂声称“灯泡平均使用寿命在1 000小时以上”这一说法是否成立。解：先计算出样本均值和标准差，结果如下： =9912(小
7、时) (小时)若根据以往经验，我们对该厂的灯泡质量比较信任，认为大部分情况下该厂的灯泡质量是可以达到标准的，这时我们控制的错误是“本来该厂灯泡的质量达到了标准而检验认为该厂的灯泡质量没有达到标准”，这个出错概率被控制在小于=005的水平下。此时假设形式为左侧假设：1000，：一=一1761 3，所以接受原假设，即该厂的说法是成立的。若根据以往经验，我们对该厂的灯泡质量不太信任，认为大部分情况下该厂的灯泡质量达不到标准，这时我们控制的错误是“本来该厂的灯泡质量并没有达到标准，而检验认为该厂的灯泡质量达到了标准水平”，我们把这个出错概率控制在小于=005的水平下。此时假设形式为右侧假设：1000，
8、：1000。这里检验统计量与上面的情况是一样的，应为=一0873 456但这时拒绝域为t=1761 3，显然t=一0873 456=1761 3，所以接受原假设，即不能认为该厂的灯泡质量符合标准。7某洗涤剂厂有一台瓶装洗洁精的灌装机，在生产正常时，每瓶洗洁精的净重服从正态分布，均值为454克，标准差为12克。为检查近期机器是否正常，从中抽出16瓶，称得其净重的平均值为=45664克。(1)试对机器正常与否作出判断。(取=001，并假定盯。不变)(2)若标准差未知，但测得16瓶洗洁精的样本标准差为s=12 g，试对机器是否正常作出判断。(取=001)解：(1)：454，：454。在=001时，=
9、258，从而拒绝域为|z|258。现由样本求得 =088由于|z|258，故不能拒绝H。，即认为机器正常。(2)当方差未知时，假设形式与上一问是相同的，只是检验统计量变为 =088在=001时，=2946 7，拒绝域为|t|2946 7。由于|t |=088=196，由已知数据得检验统计量：由于|z|=0527=196，故接受原假设，即可以认为该厂产品优质品率保持在40。9已知某种木材的横纹抗压力服从正态分布，该种木材的标准抗压力应不小于470 kgcm。，现对某木材厂的10个试件作横纹抗压力试验，得数据如下：(kgcm。)482 493 457 471 510 446 435 418 394
10、 469(1)若已知该木材的横纹抗压力的标准差=36，试检验该厂的木材是否达到标准。(=005) (2)若该木材的横纹抗压力的标准差口未知，试检验该厂的木材是否达到标准。(=005)解：(1) ：470，：470由于方差已知，且样本为小样本，检验统计量为拒绝域为z一，故接受原假设，即可认为该厂的木材达标。(2) ：470，：470此时方差未知，且样本为小样本，检验统计量为 拒绝域为t一，故接受原假设，即可认为该厂木材达标。10某家公司付给生产一线雇员的平均工资是每小时15美元。该公司正计划建造一座新厂，备选厂址有好几个地方。但是，能够获得每小时至少15美元的劳动力是选定厂址的主要因素。某个地方
11、的40名工人的样本显示：最近每小时平均工资是=14美元，样本标准差是s=24美元。问在=001的显著性水平下，样本数据是否说明在这个地方的工人每小时的平均工资大大低于15美元?解：15，：15检验统计量为拒绝域为 z一=一233由已知计算得：=一2635由于z=一2635= =233由已知计算得：=6373由于|z|=6373故拒绝原假设，即可认为该自动装配线的平均操作时间不为22分钟。121995年2月，某个航线往返机票的平均折扣费是258美元。随机抽取了在3月份中15个往返机票的折扣作为一个简单随机样本，结果得到下面的数据：310 260 265 255 300 310 230 25026
12、5 280 290 240 285 250 260以显著性水平=005检验3月份往返机票的折扣费是否有所增加。你的结论是多少?解：258，：258检验统计量为拒绝域为t=1761根据已知数据计算得：样本均值=270，样本标准差为s=24785=1875由于t=1875，故拒绝原假设，即可以认为机票折扣费有所增加。13某厂生产的钢丝的强度服从正态分布，这种钢丝的标准强度为1 900千克。为检验该厂生产的钢丝强度是否达到标准，现从中随机抽取了20根，测得其强度的平均值为j一1 800千克，标准差s=120千克，试问应如何建立假设，检验结果如何?( =001)解：1 900，：=一1729根据已知计
13、算检验统计量值： =一3727由于t=一372760检验统计量为拒绝域为t=3143根据样本数据计算检验统计量值为=121由于t=121，故不能拒绝原假设，也就是说，促销效果不明显。15在某电视节目收视率一直保持在30，即100人中有30人收看该电视节目，在最近的一次电视收视率调查中，调查了400人，其中有100人收看了该电视节目，可否认为该电视节目的收视率仍保持原有水平?( =001)解：03，：03，=025检验统计量为拒绝域为 z=一233，故不拒绝原假设，即该节目的收视率仍保持原有水平。16某啤酒厂用新工艺来改进啤酒质量，生产后作了一项试验：用4个玻璃杯装上啤酒，其中有一杯是用改进的工艺生产的，让品尝者选出最好的一种，有300个人作了试验，有90人选出了新工艺生产的啤酒。根据这一结果，令=005，工厂是否应采用新工艺?若=001，则其结论如何?解：，：，=03检验统计量为=2，故拒绝，接受。=2325，故接受。若用=005显著性水平可以改用新工艺，用=001尚不能推断，这说明，认为新工艺好的置信度可达95%，但不到99%。
