内容发布更新时间 : 2024/12/23 4:46:40星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
2.解：由题目可以得到：n?32，根据样本数据计算得到：s?9.1979，x?78.10625； 提出原假设与备择假设：H0:??82，H1:??82；
该检验属于左侧单边检验，因此得到拒绝域为：W?{z?z??z0.01??2.3264}；
在大样本且总体方差未知条件下检验统计量为：z?x??0??2.3949?2.325，落入sn拒绝域中，因此拒绝原假设，认为该城市空气中悬浮颗粒的平均值显著低于过去的平均值。 （或利用Excel的“NORMSDIST(-2.3949)”函数得到检验P=0.0083<0.01，则拒绝原假设）
3.解：由题目可以得到：n?20，计算样本数据得到s?2.1933，x?25.51； 提出原假设与备择假设：H0:??25，H1:??25；
该检验属于双边检验，因此得到拒绝域为：W?{z?z??z0.025?1.96}；
2 在服从正态分布的小样本且总体方差未知条件下检验统计量为： z?x???1.0399?1.96，落入接受域中，因此不能拒绝原假设，没有证据表明该企业生产sn的金属板不符合要求。
（或利用“TDIST(1.04,19,2)”函数得到检验P=0.3114>0.05，则不能拒绝原假设） 4.解：由题目可以得到：n?550，计算样本数据得到p?n0115??20.91%； n550 提出原假设与备择假设：H0:??17%，H1:??17%；
该检验属于右侧单边检验，因此得到拒绝域为：W?{z?z??z0.025?1.96}；
2在大样本条件下检验统计量为：z?p??0?2.4412?1.96，落入拒绝域中，
?0(1??0)n因此拒绝原假设，认为生产商的说法属实，该城市的人早餐饮用牛奶的比例高于17%。 （或利用“1-NORMSDIST(2.4412)”函数得到检验P=0.0073<0.05，则拒绝原假设） 5.解：提出原假设与备择假设：H0:?1??2?5，H1:?1??2?5；
在大样本条件下检验统计量为：z?(x1?x2)?(?1??2)ss?n1n22122??5.1450
利用“2*(1-NORMSDIST(5.1450))”函数，得到双尾P值为2.6752?10?7，由于
P???0.05，拒绝原假设，认为两种装配操作的平均装配时间之差不等于5分钟。
17
6.解：设：“看后”平均得分为?1 ，“看前”平均得分?2，“看后”平均得分与“看前”平均得分之差为d；
提出原假设与备择假设：H0:?1??2?0，H1:?1??2?0；
根据样本数据计算得到：d??di?1nin?0.625，sd??(di?1ni?d)2?1.3025；
n?1在配对的小样本条件下检验统计量为：t?0.625?1.3572
1.30258利用Excel “=TDIST(1.3572, 7, 1)”得到的单尾概率P值为0.10842，由于
P???0.05，不能拒绝原假设，没有证据表明广告提高了平均潜在购买力得分。
7.解：设：方法一培训测试平均得分为?1，方法二培训测试平均得分为?2； 提出原假设与备择假设：H0:?1??2?0，H1:?1??2?0；
根据样本数据计算得到：
2?18.2727 n1?15，n2?12，x1?47.7333，x2?56.5，s12?19.4952，s2由于小样本情况下总体方差未知且不相等，t分布自由度为：
2s12s2(?)2nn2??21?24 2ss(1)2(2)2n1n?2n1-1n2-1在小样本条件下检验统计量为：t?(x1-x2)-(?1-?2)ss?n1n22122??5.2183
利用Excel的“=TDIST(5.2183, 24, 2)”函数，得到的双尾概率P值为0.00002，由于P???0.05，拒绝原假设，认为两种培训方法的效果存在显著差异。
8.解： 设：男性经理认为自己成功的人数比例为?1 ， 女性经理认为自己成功的人数比例为?2，两个样本合并后得到的合并比例为p；
提出原假设与备择假设：H0:?1??2?0，H1:?1??2?0；
根据样本数据计算得到：两个样本的比例分别为：p1?41％，p2?24％
18
两个样本合并后得到的合并比例p?n1p1?n2p2?32.31%；
n1?n2检验统计量为：z?p1-p2?2.5373
11p(1-p)(?)n1n2利用Excel的“=2*(1-NORMSDIST(2.5373))”函数，得到检验概率P值为0.0112，由于P???0.05，所以拒绝原假设，认为男女经理认为自己成功的人数比例具有显著差异。 9.解：设：新肥料获得的平均产量为?1，旧肥料获得的平均产量为?2； （1）两种肥料产量的方差未知但相等，即?1??2时：
提出原假设和备择假设：H0:?1??2?0；H1:?1??2?0 ； 根据样本数据计算得：
2?24.1158； n1?20，n2?20，x1?109.9，x2?100.7， s12?33.3579，s222 总体方差的合并估计量为：
2(n1-1)s12?(n2-1)s2 s??28.73685
n1?n2-22p检验统计量为： t?(x1-x2)-(?1-?2)?5.4271
11sp?n1n2利用Excel的“=TDIST(5.4271, 38, 1)”函数，得到单尾概率P值为0.000002，由于
P???0.05，拒绝原假设，认为新肥料获得的平均产量显著地高于旧肥料。
（以上也可由Excel中的[t-检验：双样本等方差假设]给出） 两种肥料产量的方差未知且不相等，即?1??2时：
提出原假设与备择假设：H0:?1??2?0；H1:?1??2?0；
根据样本数据计算得到：
2?24.1158 n1?20，n2?20，x1?109.9，x2?100.7， s12?33.3579，s222由于小样本情况下总体方差未知且不相等，t分布自由度为：
19
2s12s2(?)2nn2??21?37 2s12s2()()2n1n?2n1-1n2-1在小样本条件下检验统计量为：t?(x1-x2)-(?1-?2)ss?n1n22122?5.4271
利用Excel的“=TDIST(5.4271, 37, 1)”函数，得到单尾概率P值为0.000002，由于
P???0.05，拒绝原假设，认为新肥料获得的平均产量显著地高于旧肥料。
（以上也可由Excel中的[t-检验：双样本异方差假设]给出） （2）设：使用新肥料的田地为样本1，使用旧肥料的田地为样本1
?12?12 提出原假设与备择假设：H0:2?1；H1:2?1
?2?2利用Excel中的“F-检验：双样本方差”（??0.025）得到的检验结果如下表所示：
F-检验 双样本方差分析 平均 方差 观测值 df F P(F<=f) 单尾 F 单尾临界 由于2P?0.4861??有显著差异。
变量 1 109.9 20 19 1.383239 0.24311 2.526451 变量 2 100.7 20 19 33.35789 24.11579
?0.05，不能拒绝原假设，没有证据表明两种肥料产量的方差
10.解：设：机器一为样本1，机器二为样本1
?12?12 提出原假设与备择假设：H0:2?1；H1:2?1
?2?2 利用Excel的“F-检验：双样本方差”（??0.025）得到的检验结果如下表所示：
F-检验 双样本方差分析 平均 方差 观测值 df
20
变量 1 3.3284 0.048889 25 24 变量 2 3.278181818 0.005901299 22 21