分组频数表销售收入频数频率%累计频数累计频率%80.00 - 89.0025.025.090.00 - 99.0037.5512.5100.00 - 109.00922.51435.0110.00 - 119.001230.02665.0120.00 - 129.00717.53382.5130.00 - 139.00410.03792.5140.00 - 149.0025.03997.5150.00+12.540100.0总和40100.0 ,即(78.648,83.352)。(3)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,。由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的99%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(77.940,84.096)。7.5(1)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,,。由于总体标准差已知,所以总体均值的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(24.11,25.89)。(2)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,,。由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值的98%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(113.17,126.03)。(3)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值的90%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(3.136,3.702)。7.6(1)已知:总体服从正态分布,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。由于总体服从正态分布,所以总体均值overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的95%的置信区间为:,即(8646.97,9153.03)。(2)已知:总体不服从正态分布,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。虽然总体不服从正态分布,但由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(8734.35,9065.65)。(3)已知:总体不服从正态分布,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352未知,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,。虽然总体不服从正态分布,但由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的90%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(8760.97,9039.03)。(4)已知:总体不服从正态分布,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352未知,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。虽然总体不服从正态分布,但由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以总体均值overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的99%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(8681.95,9118.05)。7.7已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,当overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为0.1、0.05、0.01时,相应的overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352、overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352、overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。根据样本数据计算得:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为大样本,所以平均上网时间的90%的置信区间为:,即(2.88,3.76)。平均上网时间的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(2.79,3.85)。平均上网时间的99%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(2.63,4.01)。7.8已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。根据样本数据计算得:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,。总体均值的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(7.11,12.89)。7.9已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。根据样本数据计算得:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。从家里到单位平均距离的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(7.18,11.57)。7.10(1)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。由于为大样本,所以零件平均长度的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(148.87,150.13)。(2)在上面的估计中,使用了统计中的中心极限定理。该定理表明:从均值为overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352、方差为overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的总体中,抽取容量为的随机样本,当充分大时(通常要求),样本均值的抽样分布近似服从均值为、方差为的正态分布。7.11(1)已知:总体服从正态分布,但未知,为大样本,,。根据样本数据计算得:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,。该种食品平均重量的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(100.87,101.77)。(2)根据样本数据可知,样本合格率为overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。该种食品合格率的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(0.82,0.98)。7.12已知:总体服从正态分布,但overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352未知,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352为小样本,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。根据样本数据计算得:,。总体均值overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的99%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(15.64,16.62)。7.13已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。根据样本数据计算得:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,。网络公司员工平均每周加班时间的90%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(10.36,16.76)。7.14(1)已知:,,,。总体总比例overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的99%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(0.32,0.70);(2)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。总体总比例overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的95%的置信区间为:,即(0.78,0.86);(3)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。总体总比例overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的90%的置信区间为:,即(0.46,0.50)。7.15已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,为0.1和0.05时,相应的,。总体总比例的90%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(0.18,0.28)。总体总比例overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(0.17,0.29)。7.16已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,估计误差overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。应抽取的样本量为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。7.17(1)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。应抽取的样本量为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。(2)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,未知,,。由于overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352未知,可用使用0.5。应抽取的样本量为:。(3)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。应抽取的样本量为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。7.18(1)已知:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,,,。总体中赞成该项改革的户数比例的95%的置信区间为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352,即(0.51,0.77)。(2)已知:,,。应抽取的样本量为:overline (x)pm (z)_(u/2)dfrac (s)(sqrt {n)}=81pm 1.96times dfrac (12)(sqrt {100)}=81pm 2.352。7.20 顾客到银行办理业务时往往需要等待一段时间,而等待时间的长短与许多因素有关,比如,银行业务员办理业务的速度,顾客等待排队的方式等。为此,某银行准备采取两种排队方式进行试验,第一种排队方式是:所有顾客都进入一个等待队列;第二种排队方式是:顾客在三个业务窗口处列队三排等待。为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短,银行各随机抽取10名顾客,他们在办理业务时所等待的时间(单位:分钟)如下:要求:(1)构建第一种排队方式等待时间标准差的95%的置信区间。
分组频数表
销售收入
频数
频率%
累计频数
累计频率%
80.00 - 89.00
2
5.0
2
5.0
90.00 - 99.00
3
7.5
5
12.5
100.00 - 109.00
9
22.5
14
35.0
110.00 - 119.00
12
30.0
26
65.0
120.00 - 129.00
7
17.5
33
82.5
130.00 - 139.00
4
10.0
37
92.5
140.00 - 149.00
2
5.0
39
97.5
150.00+
1
2.5
40
100.0
总和
40
100.0
,即(78.648,83.352)。
(3)已知:
,。
由于
为大样本,所以总体均值
的99%的置信区间为:
,即(77.940,84.096)。
7.5(1)已知:
,,,,。
由于总体标准差已知,所以总体均值的95%的置信区间为:
,即(24.11,25.89)。
(2)已知:
,,,,。
由于
为大样本,所以总体均值的98%的置信区间为:
,即(113.17,126.03)。
(3)已知:
,
,,,。
由于
为大样本,所以总体均值的90%的置信区间为:
,即(3.136,3.702)。
7.6(1)已知:总体服从正态分布,
,
,,,。
由于总体服从正态分布,所以总体均值
的95%的置信区间为:
,即(8646.97,9153.03)。
(2)已知:总体不服从正态分布,
,
,
,
,
。
虽然总体不服从正态分布,但由于
为大样本,所以总体均值的95%的置信区间为:
,即(8734.35,9065.65)。
(3)已知:总体不服从正态分布,
未知,
,
,
,
,。
虽然总体不服从正态分布,但由于
为大样本,所以总体均值
的90%的置信区间为:
,即(8760.97,9039.03)。
(4)已知:总体不服从正态分布,
未知,
,
,
,
,
。
虽然总体不服从正态分布,但由于
为大样本,所以总体均值
的99%的置信区间为:
,即(8681.95,9118.05)。
7.7已知:
,当
为0.1、0.05、0.01时,相应的
、
、
。
根据样本数据计算得:
,
。
由于
为大样本,所以平均上网时间的90%的置信区间为:
,即(2.88,3.76)。
平均上网时间的95%的置信区间为:
,即(2.79,3.85)。
平均上网时间的99%的置信区间为:
,即(2.63,4.01)。
7.8已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。
根据样本数据计算得:
,。
总体均值的95%的置信区间为:
,即(7.11,12.89)。
7.9已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。
根据样本数据计算得:
,
。
从家里到单位平均距离的95%的置信区间为:
,即(7.18,11.57)。
7.10(1)已知:
,,,。
由于为大样本,所以零件平均长度的95%的置信区间为:
,即(148.87,150.13)。
(2)在上面的估计中,使用了统计中的中心极限定理。该定理表明:从均值为
、方差为
的总体中,抽取容量为的随机样本,当充分大时(通常要求),样本均值的抽样分布近似服从均值为、方差为的正态分布。
7.11(1)已知:总体服从正态分布,但未知,为大样本,,。
根据样本数据计算得:
,。
该种食品平均重量的95%的置信区间为:
,即(100.87,101.77)。
(2)根据样本数据可知,样本合格率为
。该种食品合格率的95%的置信区间为:
,即(0.82,0.98)。
7.12已知:总体服从正态分布,但
未知,
为小样本,
,
。
根据样本数据计算得:,。
总体均值
的99%的置信区间为:
,即(15.64,16.62)。
7.13已知:总体服从正态分布,但未知,为小样本,,。
根据样本数据计算得:
,。
网络公司员工平均每周加班时间的90%的置信区间为:
,即(10.36,16.76)。
7.14(1)已知:,,,。
总体总比例
的99%的置信区间为:
,即(0.32,0.70);
(2)已知:
,,,。
总体总比例
的95%的置信区间为:
,即(0.78,0.86);
(3)已知:
,
,
,
。
总体总比例
的90%的置信区间为:
,即(0.46,0.50)。
7.15已知:
,,为0.1和0.05时,相应的,。
总体总比例的90%的置信区间为:
,即(0.18,0.28)。
总体总比例
的95%的置信区间为:
,即(0.17,0.29)。
7.16已知:
,估计误差
,
,
。
应抽取的样本量为:
。
7.17(1)已知:
,,,。
应抽取的样本量为:
。
(2)已知:
,未知,,。
由于
未知,可用使用0.5。
应抽取的样本量为:。
(3)已知:
,
,
,
。
应抽取的样本量为:
。
7.18(1)已知:
,,,。
总体中赞成该项改革的户数比例的95%的置信区间为:
,即(0.51,0.77)。
(2)已知:,,。
应抽取的样本量为:
。
7.20 顾客到银行办理业务时往往需要等待一段时间,而等待时间的长短与许多因素有关,比如,银行业务员办理业务的速度,顾客等待排队的方式等。为此,某银行准备采取两种排队方式进行试验,第一种排队方式是:所有顾客都进入一个等待队列;第二种排队方式是:顾客在三个业务窗口处列队三排等待。为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短,银行各随机抽取10名顾客,他们在办理业务时所等待的时间(单位:分钟)如下:
要求:
(1)构建第一种排队方式等待时间标准差的95%的置信区间。
题目解答
答案
要求:构造两个总体方差比/的95%的置信区间。
解:统计量:
置信区间:
=0.058,
=0.006,n1=n2=21, =0.95, ==2.4645,
=
===0.4058
=(4.05,24.6)
7.27 根据以往的生产数据,某种产品的废品率为2%。如果要求95%的置信区间,若要求估计误差(边际误差)不超过4%,应抽取多大的样本?
解:
,
,
=0.95, ==1.96
==47.06,取n=48或者50。
7.28 某超市想要估计每个顾客平均每次购物花费的金额。根据过去的经验,标准差大约为120元,现要求以95%的置信水平估计每个顾客平均购物金额的置信区间,并要求边际误差不超过20元,应抽取多少个顾客作为样本?
解:
,
=0.95,
=
=1.96,

=138.3,取n=139或者140,或者150。