9.2 为了研究合金钢的强度Y与含碳量X(%)的关系,收集了92组生产数据(见表-|||-9.9).假设这些数据服从一元线性回归模型-|||-_(1)=(beta )_(0)+(beta )_(1)(x)_(i)+(e)_(1) _(1)approx N(0,(sigma )^2) =1,... 92,,-|||-表9.9 铜强度试验数据表-|||-序号 x y 序号 %) (kg/m(m)^2) 序号 (%) (kg/(m)^2)-|||-x y x y-|||-%) (kg/m(n)^2)-|||-1 0.03 40.5 32 0.10 43.5 63 0.13 47.5-|||-2 0.04 41.5 33 0.10 40.5 64 0.13 49.5-|||-3 0.04 38.0 34 0.10 44.0 65 0.14 49.0-|||-4 0.05 42.5 35 0.10 42.5 66 0.14 41.0-|||-5 0.05 40.0 36 0.10 41.5 67 0.14 43.0-|||-6 0.05 41.0 37 0.10 37.0 68 0.14 47.5-|||-7 0.05 40.0 38 0.10 43.0 69 0.15 46.0-|||-8 0.06 43.0 39 0.10 41.5 70 0.15 49.0-|||-9 0.06 43.5 40 0.10 45.0 71 0.15 39.5-|||-10 0.07 39.5 41 0.10 41.0 72 0.15 55.0-|||-11 0.07 43.0 42 0.11 42.5 73 0.16 48.0-|||-12 0.07 42.5 43 0.11 42.0 74 0.16 48.5-|||-13 0.08 42.0 44 0.11 42.0 75 0.16 51.0-|||-14 0.08 42.0 45 0.11 46.0 76 0.16 48.0-|||-15 0.08 42.0 46 0.11 45.5 77 0.17 53.0-|||-16 0.08 41.5 47 0.12 49.0 78 0.18 50.0-|||-17 0.08 42.0 48 0.12 42.5 79 0.20 52.5-|||-18 0.08 41.5 49 0.12 44.0 80 0.20 55.5-|||-19 0.08 42.0 50 0.12 42.0 81 0.20 57.0-|||-20 0.09 42.5 51 0.12 43.0 82 0.21 56.0-|||-21 0.09 39.5 52 0.12 46.5 83 0.21 52.5-|||-22 0.09 43.5 53 0.12 46.5 84 0.21 56.0-|||-23 0.09 39.0 54 0.13 43.0 85 0.23 60.0-|||-24 0.09 42.5 55 0.13 46.0 86 0.24 56.0-|||-25 0.09 42.0 56 0.13 43.0 87 0.24 53.0-|||-26 0.09 43.0 57 0.13 44.5 88 0.24 53.0-|||-27 0.09 43.0 58 0.13 46.5 89 0.25 54.5-|||-28 0.09 44.5 59 0.13 43.0 90 0.26 61.5-|||-29 0.09 43.0 60 0.13 45.5 91 0.29 59.5-|||-30 0.09 45.0 61 0.13 44.5 92 0.32 64.0-|||-31 0.09 45.5 62 0.13 46.0-|||-这里e1相互独立.应用计算机统计软件完成下列问题.-|||-(1)求β0和β1的最小二乘估计,并写出经验回归方程.-|||-(2)作回归方程的显著性检验,列出方差分析表(取 =0.05).-|||-(3)求出β0和β1各自的置信系数为95%的置信区间.-|||-(4)求含碳量 _(0)=0.1 时,钢的强度y0的点预测和包含概率为95%的预测区间.

统计学中,用于检验两个分类变量之间是否独立的统计方法是:A. t检验B. 方差分析C. 卡方检验D. 回归分析

设(X1,X2,···,x6 )是取自正态总体N(0,σ^2)的一个样本,问:-|||-(1) dfrac ({X)_(1)+(X)_(2)+(X)_(3)+(X)_(4)}(sqrt {{{X)_(5)}^2+({X)_(6)}^2}} 服从什么分布?自由度是多少?k是多少?-|||-(2) dfrac ({{X)_(4)}^2+({X)_(5)}^2}({({X)_(2)+(X)_(3))}^2} 服从什么分布?自由度是多少?c是多少?

6.设总体 sim b(1,p) ,X1,X2,···,Xn是来自X的样本.-|||-(1)求(X1,X2,···,Xn )的分布律.-|||-(2)求 sum _(i=1)^n(X)_(i) 的分布律.-|||-(3)求E(X),D(X),E(S^2).

随机地取8只螺丝，测得它们的直径为（以mm计），74.001，74.005，74.003，74.001，74.000，73.998，74.006，74.002，则样本方差等于（）A.^2=6.86times (10)^-6B.^2=6.86times (10)^-6C.^2=6.86times (10)^-6D.^2=6.86times (10)^-6

设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),其中σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方-|||-差,则进行假设检验 _(0):mu =(mu )_(0) _(1):mu neq (mu )_(0) 时,一般采用的统计量及服从的分-|||-布为 () .A.设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),其中σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方-|||-差,则进行假设检验 _(0):mu =(mu )_(0) _(1):mu neq (mu )_(0) 时,一般采用的统计量及服从的分-|||-布为 () .B.设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),其中σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方-|||-差,则进行假设检验 _(0):mu =(mu )_(0) _(1):mu neq (mu )_(0) 时,一般采用的统计量及服从的分-|||-布为 () .C.设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),其中σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方-|||-差,则进行假设检验 _(0):mu =(mu )_(0) _(1):mu neq (mu )_(0) 时,一般采用的统计量及服从的分-|||-布为 () .D.设总体X服从正态分布N(μ,σ^2 ),其中σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方-|||-差,则进行假设检验 _(0):mu =(mu )_(0) _(1):mu neq (mu )_(0) 时,一般采用的统计量及服从的分-|||-布为 () .

在全国医院这个总体中,医院数、医院职工人数和病床数三个指标 都是总量指标。A. 正确B. 错误

2.对于一个学生而言,来参加家长会的家长人数是一个随机变量,设一个学生无家长、-|||-1名家长、2名家长来参加会议的概率分别为0.05,0.8,0.15.若学校共有400名学生,设-|||-各学生参加会议的家长数相互独立,且服从同一分布.-|||-(1)求参加会议的家长数超过450的概率;-|||-(2)求仅有1名家长来参加会议的学生数不多于340的概率.

计算定序变量的集中量数一般用（ ）。A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 标准差

[3.5]设有甲、乙两种安眠药,随机变量X Y分别表示患者服用甲、乙药后睡眠时间的延长-|||-数,并假设 sim N((M)_(1),(sigma )^2) sim N((mu )_(2),(sigma )^2). 为比较两种药品的疗效,随机地从服用甲药的患者中选-|||-取10人,从服用乙药的患者中选取10人,分别测得睡眠延长时间的均值与方差: overline (X)=2.33 ({S)_(1)}^2=-|||-(1.9)^2; overline (Y)=0.75, ({S)_(2)}^2=((28.9))^2. 试求方差未知情况下 (mu )_(1)-(mu )_(2) 的95%置信区间.