练习题及参考解答第四版
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练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费(Y)、国内生产总值(X1)、铁路里程(X2)、公路里程数据(X3)的数据。
表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源:中国统计年鉴(1)分别建立线性回归模型,分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题2.1参考解答】(1)分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下:建立y与x2的数量关系如下:建立y与x3的数量关系如下:(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,GDP 对中国国内旅游总花费有显著影响。
同理:关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,铁路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,公路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
2.2为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表2.8所示的数据。
年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)Y X Y X 197827.45123.721998 401.80 5052.62 197925.87157.751999 477.40 5443.92198031.13179.922000 658.42 6141.03 198134.34204.862001 917.76 6898.34 198236.64234.012002 1166.58 8003.67 198341.79257.092003 1468.89 9705.02 198446.67323.252004 1805.16 11648.70 198558.25429.162005 2115.36 13417.68 198668.61502.472006 2567.66 15718.47 198776.36606.992007 3239.89 18753.73 198885.55770.252008 3730.06 21462.69 198998.21849.442009 4122.04 22998.24 1990101.59904.692010 4895.41 27747.65 1991108.941089.332011 5925.00 32363.38 1992118.361375.702012 6408.49 34739.13 1993166.641925.912013 6908.41 37756.58 1994209.392689.282014 7421.70 40173.03 1995 248.50 3557.55 2015 8549.47 42886.49 1996 291.75 4188.53 2016 9225.07 47251.36 1997 340.52 4686.11(1)建立浙江省一般预算收入与全省地区生产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2017年,浙江省地区生产总值为52000亿元,比上年增长10%,利用计量经济模型对浙江省2017年的一般预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省一般预算收入的对数与地区生产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。
《统计学》第四版 第四章练习题答案4.1 (1)众数:M 0=10; 中位数:中位数位置=n+1/2=5.5,M e =10;平均数:6.91096===∑nxx i(2)Q L 位置=n/4=2.5, Q L =4+7/2=5.5;Q U 位置=3n/4=7.5,Q U =12 (3)2.494.1561)(2==-=∑-n i s x x (4)由于平均数小于中位数和众数,所以汽车销售量为左偏分布。
4.2 (1)从表中数据可以看出,年龄出现频数最多的是19和23,故有个众数,即M 0=19和M 0=23。
将原始数据排序后,计算中位数的位置为:中位数位置= n+1/2=13,第13个位置上的数值为23,所以中位数为M e =23(2)Q L 位置=n/4=6.25, Q L ==19;Q U 位置=3n/4=18.75,Q U =26.5(3)平均数==∑nx x i600/25=24,标准差65.612510621)(2=-=-=∑-n i s x x(4)偏态系数SK=1.08,峰态系数K=0.77(5)分析:从众数、中位数和平均数来看,网民年龄在23-24岁的人数占多数。
由于标准差较大,说明网民年龄之间有较大差异。
从偏态系数来看,年龄分布为右偏,由于偏态系数大于1,所以,偏斜程度很大。
由于峰态系数为正值,所以为尖峰分布。
4.3 (1(2)==∑nx x i63/9=7,714.0808.41)(2==-=∑-n i s x x (3)由于两种排队方式的平均数不同,所以用离散系数进行比较。
第一种排队方式:v 1=1.97/7.2=0.274;v 2=0.714/7=0.102.由于v 1>v 2,表明第一种排队方式的离散程度大于第二种排队方式。
(4)选方法二,因为第二种排队方式的平均等待时间较短,且离散程度小于第一种排队方式。
4.4 (1)==∑nx x i8223/30=274.1中位数位置=n+1/2=15.5,M e =272+273/2=272.5(2)Q L 位置=n/4=7.5, Q L ==(258+261)/2=259.5;Q U 位置=3n/4=22.5,Q U =(284+291)/2=287.5(3) 17.211307.130021)(2=-=-=∑-n i s x x4.5 (1)甲企业的平均成本=总成本/总产量=41.193406600301500203000152100150030002100==++++乙企业的平均成本=总成本/总产量=29.183426255301500201500153255150015003255==++++原因:尽管两个企业的单位成本相同,但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大,因此拉低了总平均成本。
第1章绪论一、单项选择题1.近代会计是以()为标志。
A.官厅会计 B. 复式簿记 C. 注册会计师协会 D. 成本会计2.古代会计是以()为主的。
A.官厅会计 B. 民间会计 C. 单式记账 D. 复式记账3.会计最基本的职能是()。
A. 反映B. 控制C. 监督D. 预测4.下列不属于会计信息质量基本要求的是()。
A. 可靠性原则B. 谨慎性原则C. 货币计量原则D. 可比性原则5.“四柱清册”产生于()。
A. 西周B.唐代C. 宋代D. 清代6.计提坏账准备是体现()要求。
A. 可靠性原则B. 谨慎性原则C. 配比原则D. 相关性原则7.会计的本质是()。
A. 提供会计信息B. 经济管理C. 认定受托责任D. 决策8.下列不能构成会计主体的是A. 业主个人B. 子公司C. 分公司D. 某一车间9.会计循环的最后环节是()。
A. 对账B. 结账C. 编制报表D. 登记账簿10.会计计量属性目前应用最多的是()。
A. 历史成本B. 重置成本C. 可变现净值D. 公允价值二、多项选择题1.会计学的发展阶段包括()。
A. 古代会计B. 近代会计C. 现代会计D. 管理会计2.现代会计的两个重要标志是()。
A. 注册会计师B. 会计电算化C. 财务会计与管理会计分离D. 复式簿记系统3.下列属于会计信息质量要求的是()。
A.可靠性B.准确性C.可理解性D. 实质重于形式4.会计信息的基本载体是()。
A. 会计凭证B. 会计账簿C. 会计报表D. 复式记账5.会计前提包括()。
A.会计主体B. 持续经营C.会计分期D.货币计量6.会计基础包括()。
A.复式记账B.权责发生制C.收付实现制D.资金运动7.我国《会计法》明确提出会计具有()基本职能。
A.管理B.计划C.核算D.监督8.会计核算方法包括()等。
A.会计主体B.设置账户C.复式记账D.财产清查9、会计确认的标准包括()。
A.可定义性B.可计量性C.相关性D.可靠性三、判断题1.财务会计的对象与管理会计的对象都是企业经营资金运动,它们在时间和空间上是统一的。
情境一“一文钱难倒英雄汉”——资源的稀缺性练习与实训参考答案一、名词解释1.经济学:是指关于选择的科学,是对稀缺性资源合理配置进行选择的科学。
2.稀缺:答指相对于人的无穷无尽的欲望而言经济物品以及生产这些物品的资源总是不充分的或者说不足的3.自由物品:答指人类无需通过努力就能自由取用的物品如阳光空气等其数量是无限的4.经济物品:答指人类必须付出代价方可得到的物品即必须借助生产资源通过人类加工出来的物品二、选择题1.D;2.C;3.B;4.D;5.B;6.B;7.A;8.BCD;9.D;10.C。
三、简答题1.何谓经济学?其经济含义是什么?经济学是关于选择的科学,是对稀缺性资源合理配置进行选择的科学。
理解这一涵义应把握以下几方面内容:资源是稀缺的(与人们欲望的无限性相比较而言的),稀缺性决定有效利用资源的重要性。
经济学是选择的科学,即家庭、厂商、政府和涉外部门都以资源有效利用为目标进行选择。
厂商选择的目的是获得利润最大化;家庭选择的目的是获得效用最大化;政府和涉外部门选择的目的是实现社会福利最大化。
2.如何理解资源是稀缺?一般的,相对于人类社会的无限欲望而言,生产人类所需物品的资源总是不足的。
这就是资源的稀缺性。
资源的稀缺性不是指资源绝对数量的多少,而是指相对于无限的欲望而言,再多的资源也是不足的。
即稀缺性是就相对意义而言的。
欲望的基本特点在于无限性,即人们的欲望永远没有完全得到满足的时候,人的欲望要用各种物品或劳务来满足,而物品要用各种资源来生产,这些资源包括人力资源和自然资源。
然而,人类赖以生存的地球的资源是有限的,这样无限的欲望与有限的资源的矛盾就形成了经济学所说的稀缺性。
3.规范分析与实证分析的特点。
规范分析是指以一定的价值判断为基础,提出一些分析和处理问题的标准,作为决策和制定政策的依据。
其特点为:回答“应该是什么”的问题;分析问题的依据是一定的价值观念;得出的结论无法通过经验事实进行验证。
练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费(Y)、国内生产总值(X1)、铁路里程(X2)、公路里程数据(X3)的数据。
表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源:中国统计年鉴(1)分别建立线性回归模型,分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题2.1参考解答】(1)分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下:建立y与x2的数量关系如下:建立y与x3的数量关系如下:(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,GDP 对中国国内旅游总花费有显著影响。
同理:关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,铁路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,公路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
2.2为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表2.8所示的数据。
年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)Y X Y X 197827.45123.721998 401.80 5052.62 197925.87157.751999 477.40 5443.92198031.13179.922000 658.42 6141.03 198134.34204.862001 917.76 6898.34 198236.64234.012002 1166.58 8003.67 198341.79257.092003 1468.89 9705.02 198446.67323.252004 1805.16 11648.70 198558.25429.162005 2115.36 13417.68 198668.61502.472006 2567.66 15718.47 198776.36606.992007 3239.89 18753.73 198885.55770.252008 3730.06 21462.69 198998.21849.442009 4122.04 22998.24 1990101.59904.692010 4895.41 27747.65 1991108.941089.332011 5925.00 32363.38 1992118.361375.702012 6408.49 34739.13 1993166.641925.912013 6908.41 37756.58 1994209.392689.282014 7421.70 40173.03 1995 248.50 3557.55 2015 8549.47 42886.49 1996 291.75 4188.53 2016 9225.07 47251.36 1997 340.52 4686.11(1)建立浙江省一般预算收入与全省地区生产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2017年,浙江省地区生产总值为52000亿元,比上年增长10%,利用计量经济模型对浙江省2017年的一般预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省一般预算收入的对数与地区生产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。
习题1.1解答1. 将一枚均匀的硬币抛两次,事件C B A ,,分别表示“第一次出现正面”,“两次出现同一面”,“至少有一次出现正面”。
试写出样本空间及事件C B A ,,中的样本点。
解:{=Ω(正,正),(正,反),(反,正),(反,反)}{=A (正,正),(正,反)};{=B (正,正),(反,反)} {=C (正,正),(正,反),(反,正)}2. 在掷两颗骰子的试验中,事件D C B A ,,,分别表示“点数之和为偶数”,“点数之和小于5”,“点数相等”,“至少有一颗骰子的点数为3”。
试写出样本空间及事件D C B A BC C A B A AB ---+,,,,中的样本点。
解:{})6,6(,),2,6(),1,6(,),6,2(,),2,2(),1,2(),6,1(,),2,1(),1,1( =Ω;{})1,3(),2,2(),3,1(),1,1(=AB ;{})1,2(),2,1(),6,6(),4,6(),2,6(,),5,1(),3,1(),1,1( =+B A ; Φ=C A ;{})2,2(),1,1(=BC ;{})4,6(),2,6(),1,5(),6,4(),2,4(),6,2(),4,2(),5,1(=---D C B A3. 以C B A ,,分别表示某城市居民订阅日报、晚报和体育报。
试用C B A ,,表示以下事件:(1)只订阅日报; (2)只订日报和晚报; (3)只订一种报; (4)正好订两种报; (5)至少订阅一种报; (6)不订阅任何报; (7)至多订阅一种报; (8)三种报纸都订阅; (9)三种报纸不全订阅。
解:(1)C B A ; (2)C AB ;(3)C B A C B A C B A ++;(4)BC A C B A C AB ++;(5)C B A ++;(6)C B A ; (7)C B A C B A C B A C B A +++或C B C A B A ++ (8)ABC ;(9)C B A ++4. 甲、乙、丙三人各射击一次,事件321,,A A A 分别表示甲、乙、丙射中。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章:引言–第二章:回归分析的基本步骤–第三章:多元回归分析–第四章:假设检验和检定–第五章:函数形式选择和非线性回归–第六章:虚拟变量和联合假设检验–第七章:时间序列回归分析–第八章:面板数据回归分析–第九章:工具变量法–第十章:极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集,旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。
本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新,更加贴近实际应用环境,同时也增加了一些新的内容。
本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要,包含了各章节的练习题及参考解答。
2. 练习题及解答第一章:引言1.什么是计量经济学?计量经济学的研究范围是什么?–答案:计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。
它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持,对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。
2.计量经济学中常用的方法有哪些?–答案:常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。
这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题,预测经济变量,评估政策效果等。
第二章:回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析?–答案:回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系,并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。
回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力,并进行统计推断。
2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么?–答案:基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异,来确定最佳的参数估计值。
也就是说,最小二乘法通过选择一组参数,使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。
3.如何判断回归模型的拟合优度?–答案:拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。
《成本会计》习题参考答案第一章、总论一、单项选择1。
A 2. D 3。
B 4. C 5。
A二、多项选择1。
ABD 2。
CE 3。
BCD 4. ACE 5.CDE三、判断题1√2√3√4√5×第二章生产费用的归集与分配一、单项选择1D 2B 3B 4D 5C 6C 7B 8A 9 A 10 D二、多项选择1AD 2ADE 3BCDE 4ABCE 5ACDE 6AE 7AB 8BCD三、判断题1×2√3×4√5√6√7√8√9×10×第三章产品成本计算方法概述一、单选题:1 D2 B3 B4 C5 A二、多选题:1 ACD 2 BC 3 ADE 4 AC 5 AB三、判断题:1× 2√ 3√ 4√ 5× 6√ 7×第四章产品成本计算的品种法一、单选:1.A 2。
A 3.B 4。
A 5。
D二、多选:1.BD 2.AE 3。
ABC 4。
ABE 5。
ADE三、判断:×××√√第五章产品成本计算的分批法一、单选题:1 A2 D3 D4 A5 C6 A7 D 8B 9D二、多选题:1CDE 2CE 3ABCDE 4ABD 5ABD 6AB 7ACDE三、判断题:1√ 2× 3× 4 V 5√ 6√ 7√ 8×第六章产品成本计算的分步法一、单选题:1 D2 C3 C4 D5 C6 B7 B8 C9 B二、多选题:1 ABD2 ABCDE3 ACDE4 ADE5 ABCD6 AD7 BCDE8 CDE三、判断题:1√ 2√ 3√ 4× 5√ 6×7√8√9× 10√11√12×第七章产品成本计算的辅助方法一、单选题:1 B2 C3 D4 C二、多选题:1 AB2 ABCDE 3ACDE 4 CDE 5BCD三、判断题:1√ 2√ 3√ 4√ 5×第八章成本报表和成本分析一、单选题:1.B 2。
第十章练习题及参考解答10.1表10.5是某国的季度宏观经济数据。
GDP为国内生产总值,PDI为个人可支配收入,PCE为个人消费支出。
表10.5 1990第1季度--2017第3季度某国宏观经济季度数据(1)画出PDI和PCE的时序图,并直观地考察这两个时间序列是否是平稳的。
(2) 应用单位根检验分别检验两个时间序列是否是平稳的。
【练习题10.1参考解答】(1)如图所示:直观地考察PDI和PCE两个时间序列都有明显时间趋势,其均值都在变化,很可能是非平稳的。
(2)作单位根检验,结果如下图:检验结果:PDI序列的单位根检验的t统计量-0.132669,大于所有显著性水平下的MacKinnon 临界值,故不能拒绝原假设,该序列是不平稳的。
PCE序列的单位根检验的t统计量-0.230273,大于所有显著性水平下的MacKinnon临界值,故不能拒绝原假设,该序列是不平稳的。
10.2 表10.6是1980年至2016年中国固定资产投资(亿元)和进出口总额(亿元)的年度数据。
根据该数据,判断固定资产投资和进出口总额序列是否平稳。
表10.6 1980-2016年中国固定资产投资和进出口总额(单位:亿元人民币)【练习题10.2参考解答】对固定资产投资序列的单位根检验:对进出口总额的单位根检验:两序列均不平稳。
10.3 根据习题10.1的数据,回答如下问题:(1)如果PDI和PCE时间序列不是平稳的,而如果你以PDI来回归PCE,那么回归的结果会是虚假的吗?为什么?(2)取PDI和PCE两个时间序列的一阶差分,确定一阶差分时间序列是否是平稳的。
【练习题10.3参考解答】(1) 如果PDI和PCE时间序列不是平稳的,以PDI来回归PCE,那么回归的结果会是伪回归。
(2) 分别取PDI和PCE两个时间序列的一阶差分D(PCE)和D(PDI),分别对D(PCE)和D(PDI)作单位根检验:结论:一阶差分D(PCE)检验统计量-3.62949,小于1%、5%、10%的临界值,表明一阶差分D(PCE)平稳。
第1章绪论1.什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系?2.试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。
3..一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。
因此,他们开始检查供货商的集装箱,有问题的将其退回。
最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。
这家零售商抽查了50罐油漆,每一罐的质量精确到4位小数。
装满的油漆罐应为4.536 kg。
要求:(1)描述总体;(2)描述研究变量;(3)描述样本;(4)描述推断。
答:(1)总体:最近的一个集装箱内的全部油漆;(2)研究变量:装满的油漆罐的质量;(3)样本:最近的一个集装箱内的50罐油漆;(4)推断:50罐油漆的质量应为4.536×50=226.8 kg。
4.“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。
这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。
假定作为百事可乐营销战役的一部分,选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中,两个品牌不做外观标记),请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。
要求:(1)描述总体;(2)描述研究变量;(3)描述样本;(4)一描述推断。
答:(1)总体:市场上的“可口可乐”与“百事可乐”(2)研究变量:更好口味的品牌名称;(3)样本:1000名消费者品尝的两个品牌(4)推断:两个品牌中哪个口味更好。
第2章统计数据的描述——练习题●1.为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为:A.好;B.较好;C.一般;D.差;E.较差。
调查结果如下:B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C(1) 指出上面的数据属于什么类型;(2)用Excel制作一张频数分布表;(3) 绘制一张条形图,反映评价等级的分布。
第四版运筹学部分课后习题解答篇一:运筹学基础及应用第四版胡运权主编课后练习答案运筹学基础及应用习题解答习题一P461.1(a)41的所有?x1,x2?,此时目标函数值2该问题有无穷多最优解,即满足4x1?6x2?6且0?x2?z?3。
(b)用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围,所以该问题无可行解。
1.2(a)约束方程组的系数矩阵?1236300A??81?4020??30000?1最优解x??0,10,0,7,0,0?T。
(b) 约束方程组的系数矩阵?1234?A2212?????211?最优解x??,0,,0?。
5??5T1.3(a)(1) 图解法最优解即为??3x1?4x2?935?3?的解x??1,?,最大值z?5x?2x?822??2?1(2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z?10x1?5x2?0x3?0x4?3x?4x2?x3?9s.t. ?1?5x1?2x2?x4?8则P3,P4组成一个基。
令x1?x2?0得基可行解x??0,0,9,8?,由此列出初始单纯形表?1??2。
??min?,89??53?8 5?2?0,??min??218?3,??142?2?335?1,?2?0,表明已找到问题最优解x1?1, x2?,x3?0 ,x4?0。
最大值z*?22(b)(1) 图解法6x1?2x2x1?x2?最优解即为??6x1?2x2?2417?73?的解x??,?,最大值z?2?22??x1?x2?5(2) 单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z?2x1?x2?0x3?0x4?0x5?5x2?x3?15?s.t. ?6x1?2x2?x4?24?x?x?x?5?125则P3,P4,P5组成一个基。
令x1?x2?0得基可行解x??0,0,15,24,5?,由此列出初始单纯形表?1??2。
??min??,??245?,??461?3?3?15,24,??2?2?5?2?0,??min?新的单纯形表为篇二:运筹学习题及答案运筹学习题答案第一章(39页)1.1用图解法求解下列线性规划问题,并指出问题是具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解还是无可行解。
第三章练习题及参考解答3.1进入21世纪后,中国的家用汽车增长很快。
家用汽车的拥有量受到经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素,都会影响中国汽车拥有量。
为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系,选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”等变量,2016年全国各省市区的有关数据如表3.5。
表3.5 2016年各地区的百户拥有家用汽车量等数据资料来源:中国统计年鉴2017.中国统计出版社1)建立百户拥有家用汽车量计量经济模型,估计参数并对模型加以检验,检验结论的依据是什么?。
2)分析模型参数估计结果的经济意义,你如何解读模型估计检验的结果? 3) 你认为模型还可以如何改进?【练习题3.1 参考解答】:1)建立线性回归模型: 1223344t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 回归结果如下:由F 统计量为14.69998, P 值为0.000007,可判断模型整体上显著, “人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”等变量联合起来对百户拥有家用汽车量有显著影响。
解释变量参数的t 统计量的绝对值均大于临界值0.025(27) 2.052t =,或P 值均明显小于0.05α=,表明在其他变量不变的情况下,“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”分别对百户拥有家用汽车量都有显著影响。
2)X2的参数估计值为4.8117,表明随着经济的增长,人均地区生产总值每增加1万元,平均说来百户拥有家用汽车量将增加近5辆。
由于城镇公共交通的大力发展,有减少家用汽车的必要性,X3的参数估计值为-0.4449,表明随着城镇化的推进,“城镇人口比重”每增加1%,平均说来百户拥有家用汽车量将减少0.4449辆。
汽车价格和使用费用的提高将抑制家用汽车的使用, X4的参数估计值为-5.7685,表明随着家用汽车使用成本的提高, “居民消费价格指数”每增加1个百分点,平均说来百户拥有家用汽车量将减少5.7685辆。
概率论与数理统计习(第四版)题解答第一章 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子,观察出现的点数。
设事件A 表示“出现偶数点”,事件B 表示“出现的点数能被3整除”.(1)写出试验的样本点及样本空间;(2)把事件A 及B 分别表示为样本点的集合;(3)事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件?并把它们表示为样本点的集合.解:设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( =i ,则(1)样本点为654321,,,,,ωωωωωω;样本空间为}.,,,,,{654321ωωωωωω=Ω (2)},,{642ωωωA =; }.,{63ωωB =(3)},,{531ωωωA =,表示“出现奇数点”;},,,{5421ωωωωB =,表示“出现的点数不能被3整除”;},,,{6432ωωωωB A =⋃,表示“出现的点数能被2或3整除”;}{6ωAB =,表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”;},{B A 51ωω= ,表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点:(1)同时掷三枚骰子,记录三枚骰子的点数之和.A —“点数之和大于10”,B —“点数之和小于15”.(2)一盒中有5只外形相同的电子元件,分别标有号码1,2,3,4,5.从中任取3只,A —“最小号码为1”.解:(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( =i ,则},,,{1843ωωω =Ω;},,,{181211ωωωA =;}.,,,{1443ωωωB =(2) 设ijk ω表示“出现号码为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ≠≠= ,则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω=Ω }.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA =三、设C B A ,,为三个事件,用事件之间的运算表示下列事件: (1) A 发生, B 与C 都不发生; (2) C B A ,,都发生;(3) C B A ,,中至少有两个发生; (4) C B A ,,中至多有两个发生. 解:(1) C B A ;(2) ABC ;(3) ABC C AB C B A BC A ⋃⋃⋃或CA BC AB ⋃⋃(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A ⋃⋃⋃⋃⋃⋃或C B A ⋃⋃或.ABC四、一个工人生产了n 个零件,以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品(n i ≤≤1).用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅有一个零件是不合格品; (4)至少有一个零件不是不合格品. 解:(1) n A A A 21;(2) n A A A 21或n A A A ⋃⋃⋃ 21; (3) n n n A A A A A A A A A 212121⋃⋃⋃ (4) n A A A ⋃⋃⋃ 21或.21n A A A第二章 概率的古典定义·概率加法定理一、电话号码由七个数字组成,每个数字可以是0,1,2,…,9中的任一个数(但第一个数字不能为0),求电话号码是由完全不同的数字组成的概率.解:基本事件总数为611011011011011011019109⨯=C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919⨯⨯⨯⨯⨯=C C C C C C C 设A 表示“电话号码是由完全不同的数字组成”,则0605.0109456789)(62≈⨯⨯⨯⨯⨯⨯=A P二、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率.解:基本事件总数为!101010=A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777=A 种;这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818=C 种;这三本书的排列顺序数为!333=A ;故有利事件总数为!3!8!38!7⨯=⨯⨯(亦可理解为)3388P P 设A 表示“指定的三本书放在一起”,则067.0151!10!3!8)(≈=⨯=A P三、为了减少比赛场次,把二十个队任意分成两组(每组十队)进行比赛,求最强的两个队被分在不同组内的概率.解:20个队任意分成两组(每组10队)的所以排法,构成基本事件总数1020C ;两个最强的队不被分在一组的所有排法,构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”,则526.01910)(102091812≈==C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个,其中有5个次品.从这批产品中任取一半来检查,求发现次品不多于1个的概率.解:设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0(=i ,A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”,则 .10A A A ⋃=因为V A A =10,所以).()()(10A P A P A P +=而0281.0979942347)(5010050950≈⨯⨯⨯==C C A P 1529.09799447255)(501004995151≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P 故 181.01529.00281.0)(=+≈A P五、一批产品共有200件, 其中有6件废品.求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率.解:设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”;B 表示“取出的3件产品中没有废品”;C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”,则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194≈⨯⨯⨯⨯==C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426≈⨯⨯⨯⨯=+=C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(======BC P P(AC)P(AB)C P B P A P .求A , B , C 至少有一事件发生的 概率.解:因为0==P(AC)P(AB),所以V AC V AB ==,,从而V C AB =)(可推出0)(=ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”,则C B A D ⋃⋃=,于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃= 75.04341313131==-++=第三章 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)(===B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P . 解:因为B A AB B B A A +=+=)(,所以)()()(B A P AB P A P +=,即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()(=⨯--=-=-=B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(≈=--+=-+==B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而他随意地拨号,求他拨号不超过两次而接通所需电话的概率.若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少?解:设A 表示“第一次拨通”,B 表示“第二次拨通”,C 表示“拨号不超过两次而拨通”(1)2.0101101)()()(19111101911011=+=⋅+=+=C C C C C C A B P A P C P(2)4.05151)()()(2511141511=+=+=+=A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多 一倍.(1)求任意取出的零件是合格品的概率;(2)如果任意取出的零件是废品,求它是第二台车床加工的概率.解:设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1(=i ;B 表示“出现废品”;C 表示“出现合格品”(1))()()()()()()()(22112121A C P A P A C P A P C A P C A P C A C A P C P +=+=+= 973.0)02.01(31)03.01(32≈-⨯+-⨯=(2)25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222=⨯+⨯⨯=+==A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物,击中的概率为0.6;如果第一次未击中,则进行第二次射击,但由于动物逃跑而使距离变为150米;如果第二次又未击中,则进行第三次射击,这时距离变为200米.假定击中的概率与距离成反比,求猎人三次之内击中动物的概率.解:设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1(=i ,则由题设,有1006.0)(1kA P ==,得60=k ,从而有4.015060150)(2===k A P ,.3.020060200)(3===k A P设A 表示“三次之内击中”,则321211A A A A A A A ++=,故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P ++=832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0=⨯-⨯-+⨯-+= (另解)设B 表示“猎人三次均未击中”,则168.0)3.01)(4.01)(6.01()(=---=B P故所求为 832.0)(1)(=-=B P B P五、盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时从其中任取3个来用,比赛后仍放回盒中.第二次比赛时再从盒中任取3个,求第二次取出的都是新球的概率. 解:设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0(=i ,则2201)(312330==C C A P 22027)(31219231==C C C A P 220108)(31229132==C C C A P 22084)(31239033==C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”,则31236312373123831239322084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i ⋅+⋅+⋅+⋅==∑=146.0532400776161112208444722010855142202755212201≈=⋅+⋅+⋅+⋅=第四章 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床,在一小时内车床不需要工人照管的概率:第一台等于0.9,第二台等于0.8,第三台等于0.7.求在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1(=i ,则9.0)(1=A P 8.0)(2=A P 7.0)(3=A P再设B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则321321321321A A A A A A A A A A A A B +++=于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P +++=)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-+⨯⨯=902.0=.(另解)设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0(=i ,B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则10B B B +=且0B 、1B 互斥,另外有504.07.08.09.0)(0=⨯⨯=B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1=-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-=B P故902.0398.0504.0)()()()(1010=+=+=+=B P B P B B P B P .二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成.设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2,求电路发生间断的概率.解:设1A 表示“a 损坏”;2A 表示“b 损坏”;3A 表示“c 损坏”;则3.0)(1=A P 2.0)()(32==A P A P又设B 表示“电路发生间断”,则321A A A B +=于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P -+=+=)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P -+= 328.02.02.03.02.02.03.0=⨯⨯-⨯+=.三、三个人独立地去破译一个密码,他们能译出的概率分别为51、31、41,求能将此密码译出的概率.解:设A 表示“甲能译出”;B 表示“乙能译出”;C 表示“丙能译出”,则51)(=A P 31)(=B P 41)(=C P设D 表示“此密码能被译出”,则C B A D ⋃⋃=,从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃= )()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P +---++= 6.0413151415141513151413151=⨯⨯+⨯-⨯-⨯-++=. (另解)52)411)(311)(511()()()()()(=---===C P B P A P C B A P D P ,从而有6.053521)(1)(==-=-=D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0.飞机被一人击中而被击落的概率为2.0,被两人击中而被击落的概率为6.0,若三人都击中,则 飞机必被击落.求飞机被击落的概率.解:设1A 表示“甲命中”;2A 表示“乙命中”;3A 表示“丙命中”;则4.0)(1=A P5.0)(2=A P 7.0)(3=A P设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0(=i ,则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210=---===A P A P A P A A A P B P )()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=)()(3213213212A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=14.07.05.04.0)()()()()(3213213=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P设A 表示“飞机被击落”,则由题设有0)(0=B A P 2.0)(1=B A P 6.0)(2=B A P 1)(3=B A P故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=i i i B A P B P A P .五、某机构有一个9人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7,现在该机构内就某事可行与否个别征求每个顾问的意见,并按多数人意见作出决策,求作 出正确决策的概率.解:设i A 表示“第i 人贡献正确意见”,则7.0)(=i A P )9,,2,1( =i .又设m 为作出正确意见的人数,A 表示“作出正确决策”,则)9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P ++++=≥=+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0(⋅+⋅⋅+C C+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(9+⋅⋅+0403.01556.02668.02668.01715.0++++=901.0=.六、每次试验中事件A 发生的概率为p ,为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ,问至少需要进行多少次试验? 解:设做n 次试验,则n p A P A P )1(1}{1}{--=-=一次都不发生至少发生一次要p p n ≥--)1(1,即要p p n -≤-1)1(,从而有.1)1(log )1(=-≥-p n p 答:至少需要进行一次试验.第五章 离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p .生产过程中出现废品时立即进行调整.求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布.解:设X 表示“在两次调整之间生产的合格品数”,且设p q -=1,则ξ的概率分布为三、已知一批产品共20个,其中有4个次品.(1)不放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布;(2)放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布.解:(1)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164===-x C C C x X P xx从而X 的概率分布为即(2)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66=-==-x C x X P xx x从而X 的概率分布为即四、电话总机为300个电话用户服务.在一小时内每一电话用户使用电话的概率等于0.01,求在一小时内有4个用户使用电话的概率(先用二项分布计算,再用泊松分布近似计算,并求相对误差). 解:(1)用二项分布计算)01.0(=p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300≈-=-==C p p C ξP(2)用泊松分布计算)301.0300(=⨯==np λ168031355.0!43)4(34≈==-e ξP相对误差为.5168877.0168031355.0168877.0000≈-=δ五、设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3,当A 发生次数不少于3次时,指示灯发出信号.现进行了5次独立试验,求指示灯发出信号的概率.解:设X 表示“事件A 发生的次数”,则3.0)(==p A P ,5=n ,).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C +-+-=16308.000243.002835.01323.0≈++≈(另解) )2()1()0(1)3(1)3(=-=-=-=<-=≥X P X P X P X P X P322541155005)1()1()1(11p p C p p C p p C ------=16308.0≈六、设随机变量X 的概率分布为2, 1, ,0 , !)(===k k ak X P kλ;其中λ>0为常数,试确定常数a .解:因为∑∞===01)(k k X P ,即∑∞==01!k kk λa ,亦即1=λae ,所以.λe a -=第六章 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、函数211x+可否是连续随机变量X 的分布函数?为什么?如果X 的可能值充满区间: (1)(∞+∞- ,);(2)(0,∞-).解:(1)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F因为0)(lim =-∞→x F x ,0)(lim =+∞→x F x ,所以)(x F 不能是X 的分布函数.(2)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F 且0)(lim =-∞→x F x ,1)(lim 0=-→x F x 因为)0( 0)1(2)('22<>+-=x x xx F ,所以)(x F 在(0,∞-)上单增. 综上述,故)(x F 可作为X 的分布函数.二、函数x x f sin )(=可否是连续随机变量X 的概率密度?为什么?如果X 的可能值充满区间:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π; (2)[]π,0; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡23,0π.解:(1)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx ,所以0sin )(≥=x x f ;又因为1cos )(2020=-=⎰ππx dx x f ,所以当⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx 时,函数x x f sin )(=可作为某随机变量X 的概率密度.(2)因为[]πx ,0∈,所以0sin )(≥=x x f ;但12cos )(00≠=-=⎰ππx dx x f ,所以当[]πx ,0∈时,函数x x f sin )(=不可能是某随机变量X 的概率密度.(3)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈23,0πx ,所以x x f sin )(=不是非负函数,从而它不可能是随机变量X 的概率密度.二、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数,并作出分布函数的图形. 解:设X 表示“取出的废品数”,则X 的分布律为于是,X 的分布函数为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧>≤<≤<≤<≤=3,132,22021921,222110,430,0)(x x x x x x F 其图形见右:四、(柯西分布)设连续随机变量X 的分布函数为+∞<<∞-+=x x B A x F ,arctan )(.求:(1)系数A 及B ;(2)随机变量X 落在区间)1 ,1(-内的概率;(3) X 的概率密度. 解:(1) 由0)2()(lim =-⋅+=-∞→πB A x F x ,12)(lim =⋅+=-∞→πB A x F x ,解得.1,21πB A ==即)( ,arctan 121)(+∞<<-∞+=x x πx F . (2) .21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11(=-+-+=--=<<-ππF F X P(3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f +='=π.五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为+∞<<∞-=-x Ae x f x,)(.求:(1)系数A ;(2)随机变量X 落在区间)1,0(内的概率;(3)随机变量X 的分布函数.解:(1) 由1)(⎰+∞∞-=dx x f ,得1220⎰⎰+∞∞-+∞--===A dx e A dx Ae xx ,解得21=A ,即有).( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x(2) ).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x -=-===<<--⎰⎰(3) 随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-≤===-∞--∞-⎰⎰21102121)()(x e x e dx e dx x f x F x x x xx.第七章 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过.乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的.求乘客候车时间不超过3分钟的概率.解:设随机变量X 表示“乘客的候车时间”,则X 服从]5,0[上的均匀分布,其密度函数为⎩⎨⎧∉∈=]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3===≤≤⎰dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取3个这种电子元件,求至少有1个能使用1000h 以上的概率.解:设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”;321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”.则287.08001)1000()()()(4510008001000800321≈=-==>===-∞+-∞+-⎰e e dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P +---++=⋃⋃=638.0287.0287.03287.0332≈+⨯-⨯=(另解)设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”.则287.08001)1000(4510008001000800≈=-==>-∞+-∞+-⎰e e dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45≈-=>-=≤-eX P X P ,进一步有638.0713.01)]1000([1)(33≈-≈≤-=X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)(λe .证明:对于任意非负实数s 及t ,有).()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥这个性质叫做指数分布的无记忆性.(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(.e .某人买了一台旧电视机,求还能使用5年以上 的概率.解:(1)因为)(~λe X ,所以R x ∈∀,有xex F λ--=1)(,其中)(x F 为X 的分布函数.设t s X A +≥=,t X B ≥=.因为s 及t 都是非负实数,所以B A ⊂,从而A AB =.根据条件概率公式,我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X P <-+<-=≥+≥====≥+≥tst s e e e λλλ--+-=----=]1[1]1[1)(. 另一方面,我们有t t e e t F t X P t X P t X P λλ--=--=-=≤-=<-=≥)1(1)(1)(1)(1)(.综上所述,故有)()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥.(2)由题设,知X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-.,;,0001.0)(1.0x x e x f x 设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年,则根据上述证明的(1)的结论,该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05≈=-===≥=≥+≥-∞+-∞+-∞+⎰⎰e e dx e dx xf X P s X s X P xx .答:该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0.四、设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ,求下列随机变量函数的概率分布: (1)X Y 211-=;(2)2)3(2X X Y -=. 解:X 的分布律为(1)X Y 211-=的分布律为(2)2)3(2X X Y -=的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=.0,0;0,)1(2)(2x x x x f π求随机变量函数X Y ln =的概率密度.解:因为)()()(ln )()(yX yY e F e X P y X P y Y P y F =<=<=<= 所以随机变量函数X Y ln =的概率密度为)( )1(2)()()()(2''+∞<<-∞+====y e e e e f e e F y F y f yyyyyyXYY π,即 )( )1(2)(2+∞<<-∞+=y e e y f yyY π.第八章 二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次.设随机变量X 表示第一次出现的点数,随机变量Y 表示两次出现点数的最大值,求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布. 解:二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y 的边缘概率分布为二、设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ++=.求:(1)系数A 、B 及C ;(2)(X ,Y )的联合概率密度:(3)边缘分布函数及边缘概率密度.解:(1)由0)0,(,0),0(,1),(=-∞=∞-=∞+-∞F F F ,得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=++0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ==,.12πA =(2)因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ++=πππ,所以(X ,Y )的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy ++==π (3)X 及Y 的边缘分布函数分别为 xxxX xdx x dy y x f dx x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰2arctan1)4(2),()(2ππ2arctan 121x π+=yxyY ydy y dx y x f dy x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰3arctan1)9(3),()(2ππ3arctan 121y π+=X 及Y 的边缘概率密度分别为⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++⋅=++==0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X ππ )4(2)3arctan 31()4(1122022x y x +=+⋅=∞+ππ ⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++=++==022222241)9(12)9)(4(6),()(dx x y dx y x dx y x f y f Y ππ)9(3)2arctan 21()9(122022y x y +=+=∞+ππ三、设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧>>=+-.,00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f求:(1)系数A ;(2)),(Y X 的联合分布函数;(3)X 及Y 的边缘概率密度;(4)),(Y X落在区域R :632 ,0 ,0<+>>y x y x 内的概率. 解:(1)由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dy dx y x f ,有16132==⎰⎰∞+∞+--A dy e dx e A y x ,解得.6=A (2)),(Y X 的联合分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>>==⎰⎰⎰⎰--∞-∞-其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x yy x xy⎩⎨⎧>>--=--其它0,0)1)(1(32y x e e y x (3)X 及Y 的边缘概率密度分别为⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00020006),()(2032x x ex x dy e e dy y x f x f x y x X⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00030006),()(3032y y ex x dx e e dx y x f y f y y x Y(4)⎰⎰⎰⎰---==∈x y xRdy e dx edxdy y x f R Y X P 32203326),(}),{(6306271)(2---⎰-=-=e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y =与直线2+=x y 所围成的区域R 上服从均匀分布.求:(1) ),(Y X 的联合概率密度;(2) 概率)2(≥+Y X P . 解:(1) 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212==-+=-+==--+-⎰⎰⎰⎰⎰C x x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92=C .故有⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) ⎰⎰⎰⎰⎰⎰++-≥++==≥+x x x x y x dy dx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(⎰⎰-++=21210)2(92292dx x x xdx481.02713)322(92922132102≈=-++=x x x x . 第九章 随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、设X 与Y 是两个相互独立的随机变量,X 在]1,0[上服从均匀分布,Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,21)(2y y e y f yY求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ≥.解: (1)X 的概率密度为⎩⎨⎧∉∈=)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X ,),(Y X 的联合概率密度为(注意Y X ,相互独立)⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X(2)dx edx e dy e dx dxdy y x f X Y P x xyxy xy ⎰⎰⎰⎰⎰⎰-∞+-∞+-≥=-===≥1021022102)(21),()(7869.0)1(2221122≈-=-=--e ex二、设随机变量X 与Y 独立,并且都服从二项分布:.,,2 ,1 ,0 ,)(; ,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j qp C j p n i q p C i p jn jjn Y in i i n X ====--证明它们的和Y X Z +=也服从二项分布. 证明: 设j i k +=, 则ik n i k i k n ki i n i i n ki Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P +---=-=∑∑=-===22110)()()()( ∑=-+=ki k n n k i n in q p C C2121)( 由knm ki ik nk m C C C +=-=∑, 有k n n ki in i n C C C21210+==∑. 于是有 ),,2,1,0( )(212121n n k q p C k P kn n k i n n Z +==-++ 由此知Y X Z +=也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立,并且X 在区间[0,1]内服从均匀分布,Y 在区间[0,2]内服从辛普森分布:⎪⎩⎪⎨⎧><≤<-≤≤=.20 0,; 2 1 ,2;10 ,)(y y y y y y y f Y 或求随机变量Y X Z +=的概率密度. 解: X 的概率密度为 ⎩⎨⎧∉∈=]1,0[,0]1,0[,1)(x x y f ξ . 于是),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤≤-≤≤≤≤=. 0, 2 1,10 ,210,10,),(其它当当y x y y x y y x fY X Z +=的联合分布函数为}),{(}{}{)(D y x P z Y X P z Z P z F Z ∈=≤+=≤=,其中D 是zy x ≤+与),(y x f 的定义域的公共部分.故有 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<+-≤<-+-≤≤><=3229321212331023,00)(222z z z z z z z z z z z F Z 从而随机变量Y X Z +=的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<-≤<+-≤≤><=3232132103,00)(z z z z z z z z z f Z三、电子仪器由六个相互独立的部件ij L (3,2,1;2,1==j i )组成,联接方式如右图所示.设各个部件的使用寿命ij X 服从相同的指数分布)(λe ,求仪器使用寿命的概率密度.解: 由题设,知ij X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-0,00,1x x e F x X ij λ 先求各个并联组的使用寿命)3,2,1( =i Y i 的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax (21==i Y i i i ξξ从而有)3,2,1( =i Y i 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-==-0,00,)1()(221y y e F F y F y X X Y ii i λ 设Z "仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min (321Y Y Y Z =.从而有Z 的分布函数为⎩⎨⎧≤>---=⎩⎨⎧≤>----=-0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z λ故Z 的概率密度为⎩⎨⎧≤>--=---0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z λλλλ第十章 随机变量的数学期望与方差一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取一个.如果取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即于是有1103322013220924491430=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即3.0004.03041.02205.0175.00≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX2X 的分布为即于是有229220192209444914302=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即4091.0004.09041.04205.0175.002≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX从而有3191.013310042471)11033(229)(222≈=-=-=EX EX DX 565.03191.0≈==DX X σ二、对某一目标进行射击,直至击中为止.如果每次射击命中率为p ,求射击次数的数学期望及方差. 解:设X 表示“第i 次击中”),2,1( =i ,则X 的分布为于是有p q p q q p q p iqp ipqEX i i i i i i 1)1()1()(211111=-='-='===∑∑∑∞=∞=-∞=- 2X的分布为于是有p pp p q q p q p q q p pqi EX i i i ii i 122)1()1()(])([223111122-=-=-+='=''==∑∑∑∞=∞=∞=- 进一步有pp p p p EX EX DX 11)1(12)(22222-=--=-=三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ ==-=k k X P k k k问X 的数学期望是否存在?若存在,请计算)(X E ;若不存在,请解释为什么.解:因为∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=⋅-=-=-==1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k k k k k k k k k k ki i i k k k X P k x X P x 不绝对收敛,所以ξ没有数学期望.四、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=.1, 0;1,11)(2x x xx f π 求数学期望)(X E 及方差)(X D .解:011)()(112=-⋅==⎰⎰-+∞∞-dx xx dx x xf X E πdx x x dx x x dx x f x X D ⎰⎰⎰-=-⋅==-∞+∞-1022112221211)()(πππ21]arcsin 2112[2102=+--=x x x π五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为 )( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x.求数学期望)(X E 及方差)(X D .解:021)(===⎰⎰+∞∞--+∞∞-dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222==Γ====⎰⎰⎰+∞-+∞∞--+∞∞-dx e x dx e x dx x f x DX x x(分部积分亦可)第十一章 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ,求2)3(X X Y -=的数学期望及方差. 解:X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为于是有72.072.0128.00=⨯+⨯=EY72.072.0128.002=⨯+⨯=EY 2016.0)72.0(72.0)(222=-=-=EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦,求所有这些弦的平均长度.解:在圆周上任取一点O ,并通过该点作圆得直径OA .建立平面直角坐标系,以O 为原点,且让OA 在x 轴的正半轴上.通过O 任作圆的一条弦OB ,使OB 与x 轴的夹角为θ,则θ服从]2,2[ππ-上的均匀分布,其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧-∉-∈=]2,2[,0]2,2[,1)(ππθππθπθf .弦OB 的长为 ]2,2[cos 2)(ππθθθ-∈=R L ,故所有弦的平均长度为⎰⎰-∞+∞-⋅==22cos 21)()()]([ππθθπθθθθd R d L f L EπθπθθπππRR d R4sin 4cos 4202===⎰.三、一工厂生产的某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-. 0,0 ;0 ,41)(4x x e x f x工厂规定,出售的设备若在售出一年之内损坏可予以调换.若工厂售出一台设备赢利100元, 调换一台设备厂方需花费300元.试求厂方出售一台设备的平均净赢利. 解:由题设,有⎰⎰---∞--=-===<104110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x 进而有 41)1(1)1(-=<-=≥eX P X P设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”,则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141≈-⨯=⨯+-⨯-=---eee EY答:厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元.四、设随机变量n X X X ,,21相互独立,并且服从同一分布,数学期望为μ,方差为2σ.求这些随机变量的算术平均值∑==ni i X n X 11的数学期望与方差.解:因为μ=)(i X E ,2)(σ=i X D ,且随机变量n X X X ,,21相互独立.所以有μμ=====∑∑∑∑====ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(,nn X D n X D n X n D X D ni ni i n i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(σσ=====∑∑∑∑====.五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出,沿途有10个车站可以下车,到达一个车站时如没有旅客下车就不停车.假设每位旅客在各车站下车是等可能的,且各旅客是否下车相互独立.求该车停车次数的数学期望.解: 设i X 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 =i ). 则i X 服从"10-"分布. 其中⎩⎨⎧=站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i ,1,0于是iX 的概率分布为设∑==ni iXX 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101--⨯+-⨯===∑∑==i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020≈-=即停车次数的数学期望为748.8.第十二章 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为()(). 1,222++=y xAy x f求:(1)系数A ;(2)数学期望)(X E 及)(Y E ,方差)(X D 及)(Y D ,协方差),cov(Y X .解: (1) 由⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f . 有()()⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+==+=++1112022222A dr rrd A dxdy y xAπθπ解得, π1=A .(2) ()011),()(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxdy dxdy y x xf X E π.由对称性, 知 0)(=Y E .⎰⎰+∞∞-+∞∞-==-=dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222()⎰⎰∞+∞-∞+∞-++=dx y xx dy 222211π()()+∞=+++=+-+=+=∞+∞+∞+⎰⎰⎰22022220223]11)1ln([1)1(211rr dr rrr r dr rr d πθπ同理, 有 +∞=)(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y X =--= ⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(()011),(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxydy dxdy y x xyf π.二、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<=其它.,0;10,,1),(x x y y x f求(1) ),cov(Y X ;(2) X 与Y 是否独立,是否相关,为什么?解: (1) 因为 ⎰⎰⎰⎰⎰====-∞+∞-∞+∞-10210322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX x x0),(10===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy dx dxdy y x yf EY0),()(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xxydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X -=--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(010==⎰⎰-xxydy xdx .(2) 当)1,0(∈x 时,有 ⎰⎰+∞∞--===x dy dy y x f x f xxX 2),()(; 当)1,0(∉x 时, 有0)(=x f X .即⎩⎨⎧∉∈=)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f 同理有 ⎩⎨⎧∉+∈-=⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=⎰⎰-)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f y y因为 ),()()(y x f y f x f Y X ≠, 所以X 与Y 不是独立的.又因为0),cov(=Y X , 所以X 与Y 是不相关的.三、利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差)(X σ的概率.解:91)3()3(2=≤>-ξξξξξD D D E P .四、为了确定事件A 的概率,进行10000次重复独立试验.利用切比雪夫不等式估计:用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时,误差小于0.01的概率. 解:设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”,则)5.0,10000(~B ξ且有50005.010000=⨯==np E ξ 2500)5.01(5.010000=-⨯⨯==npq D ξ于是有npqp npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(-=-≥<-=<- 75.025.011=-=-=pq五、样检查产品质量时,如果发现次品多于10个,则认为这批产品不能接受.应该检查多少个产品,可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9? 解:设ξ表示“发现的次品件数”,则)1.0,(~n B ξ,现要求.nn ξE 1.0= n ξD 09.0=要使得9.0)10(=>ξP ,即9.0)10(=≤<n ξP ,因为9.0)10(=≤<n ξP ,所以 )3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P -≤-<-=-≤-<-)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P --≈≤-<-=ΦΦ1)3.0101.0()3(1,01,0--+nn n ΦΦ (德莫威尔—Laplace 定理)因为10>n ,所以53>n ,从而有1)3(1,0≈n Φ,故9.0)3.0101.0(1,0≈-nn Φ.查表有8997.0)28.1(1,0=Φ,故有28.13.0101.0≈-nn ,解得.146≈n答:应该检查约146个产品,方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9.第十三章 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ,求(1))8.56.1(<≤-X P ;(2))56.4(≥X P .解:(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(<-≤-=<-≤-=<≤-X P X P X P 8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0=+-=--=--=ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(<-<--=<-=≥X P X P X P )]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ-+-=---=.0402.09973.09625.02=--二、已知某种机械零件的直径X (mm )服从正态分布)6.0,100(2N .规定直径在2.1100±(mm )之间为合格品,求这种机械零件的不合格品率.解:设p 表示这种机械零件的不合格品率,则)2.1100(1)2.1100(≤--=>-=X P X P p .而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100(≤-≤-=≤-≤-=≤-X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2(-Φ=Φ--Φ=-Φ-Φ=9544.019772.02=-⨯= 故0456.09544.01=-=p .三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(--=x ex f π求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率.解:三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{>⋃>⋃>=ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ,所以由事件的相互独立性,有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ-+-=>+-<=>=ξξP ξP D P13025.05069.0)8944.05987.02(33≈=--=于是有86975.013025.01)(1}30{=-=-=<D P P 米至少有一次绝对值三次测量中ξ.四、设随机变量),(~2σμN X ,求随机变量函数Xe Y =的概率密度(所得的概率分布称为对数正态分布).解:由题设,知X 的概率密度为)(21)(222)(+∞<<-∞=--x ex f x X σμσπ从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F X Y ≤=≤=.当0≤y 时,有0)(=y F Y ;此时亦有0)(='y F Y . 当0>y 时,有dx ey X P y F yx Y ⎰∞---=≤=ln 2)(2221)ln ()(σμσπ.此时亦有222)(ln 21)(σμσπ--='y Y eyy F .从而可得随机变量Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>≤=--.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y σμσπ五、设随机变量X 与Y 独立,),(~211σμN X ,),(~222σμN Y ,求: (1) 随机变量函数bY aX Z +=1的数学期望与方差,其中a 及b 为常数; (2) 随机变量函数XY Z=2的数学期望与方差.解:由题设,有211)(,)(σμ==X D X E ;222)(,)(σμ==Y D Y E .从而有(1)211)()()()()()(μμb a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E +=+=+=+=; 222212221)()()()()()(σσb a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D +=+=+=+=. (2)212)()()()(μμ===Y E X E XY E Z E ;)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D -=-== )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D -++= )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D ++= 212222212221μσμσσσ++=.第十四章二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布中心极限定理一、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.。
计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别?估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y 就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略,参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
第七章练习题及参考解答7.1 表7.4中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。
表7.4 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据 (单位:元)估计下列模型:tt t t tt t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121(1) 解释这两个回归模型的结果。
(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC )是多少?分析该地区消费同收入的关系。
(3) 建立适当的分布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计,并对估计结果进行分析判断。
【练习题7.1参考解答】(1) 解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000收入跟消费间有显著关系。
第二章练习题参考答案1.(1)对会计要素的分类如表2—1所示。
表2—1单位:元(2)表2—1中:资产=负债+所有者权益,15645000=1045000+14 600000。
2.发生经济业务之前,资产(14500)=负债(6500)+所有者权益(8000),经济业务的发生记录如表2—2所示。
表2—2单位:万元发生经济业务之后,资产(15037)=负债(7025)+所有者权益(8012)。
3.经济业务类型如表2—3所示。
表2—3第三章练习题参考答案1.会计科目分类如表3—1所示。
表3—1 单位:元2.会计科目级次如表3—2所示。
表3—23.有关账户数据如表3—3所示。
表3—3单位:元4.相关会计分录如下:(1)借:银行存款 300000贷:实收资本——国家资本金 300000(2)借:应付账款——大华厂 8000贷:银行存款 8000(3)借:库存现金 10000贷:银行存款 10000(4)借:银行存款 87000贷:应收账款 87000(5)借:短期借款 30000贷:银行存款 30000(6)借:固定资产——机器设备 78000贷:实收资本——法人资本金 78000(7)借:银行存款 100000贷:短期借款 100000(8)借:资本公积 150000贷:实收资本 1500005.(1)5月份相关业务会计分录。
①借:银行存款 100000贷:短期借款 100000②借:库存现金 200贷:银行存款 200③借:原材料——甲材料 1000贷:银行存款 1000④借:应付账款——长江公司 50000贷:银行存款 50000⑤借:生产成本——×产品 2000贷:原材料——丙材料 2000 ⑥借:银行存款 10000贷:主营业务收入 10000⑦借:原材料——乙材料 30000贷:应付账款——××× 30000⑧借:应收账款——××× 2400贷:主营业务收入——×产品 2400⑨借:固定资产 50000贷:银行存款 50000 ⑩借:管理费用 1250 贷:银行存款 1250 ⑾借:银行存款1000000贷:实收资本——集团1000000⑿借:短期借款20000贷:银行存款20000(2)登记账户及各账户期末余额。
第七章练习题及参考解答表中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。
表 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据(单位:元)估计下列模型:(1) 解释这两个回归模型的结果。
(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少分析该地区消费同收入的关系。
(3) 建立适当的分布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计,并对估计结果进行分析判断。
【练习题参考解答】(1) 解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 03/10/18 Time: 09:12Sample: 1981 2005Included observations: 25Variable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.CPDIR-squared Mean dependentvarAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat Prob(F-statistic)收入跟消费间有显着关系。
收入每增加1元,消费增加元。
Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 03/10/18 Time: 09:13Sample(adjusted): 1982 2005Included observations: 24 after adjusting endpointsVariable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C PDIPCE(-1)R-squared Mean dependentvarAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat Prob(F-statistic)(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少分析该地区消费同收入的关系。
第五章练习题参考解答设消费函数为乙=01 +02*2『+03*3, +%式中,X为消费支出;X2,为个人可支配收入;X R为个人的流动资产;%为随机误差项,并且E(%) = O,V/"g) = /X;(其中,为常数)。
试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
【练习题参考解答】(1)设f(X?)=纟,则异方差Var( )=2 j9令百=X?= X则上式变为:因此2Var(u )=f(X?)通过变换原模型的异方差得到修正。
⑵令W =7(X7)则修正后的残差平方和Y方程两边求导并令导数为零,可得参数估计量的表达式如下:)对于第三章练习题家庭书刊消费与家庭收入及户主受教育年数关系的分析,进一步作以下分析:1)判断模型乙=0+0必+0忆+勺是否存在异方差性。
2o 如果模型存在异方差性,应怎样去估计其参数3)对比分析的结果,你对第三章练习题的结论有什么评价【练习题参考解答】(1)作回归Test Equation:Dependent Variable?: RESID^Z Method: Least Squares Date: 03/17/18 Time: 15:11 Sample: *1 -18Included observations: 18= 5.9915,所以拒绝原假设,不拒绝备择假设,表明模型存在异方差。
2 =F-statistic4-868935 Prob. F(5.12)0 0115 OD3A R-squ3red12 05690 Prob. cni-square(5) 0 0340 Scaled explained SS14 17359Prob. cni-square (5)0 0H45Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13145.36 12596.22 1.043596 0.3172 X A 2 0.003059 0.004393 0.696318 0.4995 X A T -2.208704 1.122873 ・ 1.967012 0.0727 X 1 1.05181 8.449834 1.307932 0.2154 T A 2 381.1302 121.1794 3.145173 0.0035 T-4134 531 2338 281・I 768192a 1024 R-squared0 669826 Mean dependent var 3082 837 Adjusted R-squared 0 532256 S D depenicfe5836 879 S E. of regression 399*946AKaiKe mro criterion -19 68315 Sum squared resid 1 91E4.0B Scnwarz criterion 19 97994; Log likelihooidi -171.1483 Hsnnan-Quinn cnte r -19 72407 F-sta-tistic4- 8S8935 Durbin-Watson s-tat2 315725尸 robCF-statisti c)0 O1 1 547E = 0] + P 2X i + 03” + u i ,:用 White 法检验异方差性从上表以看出,n ~ =12.0569 ,由White 检验知,在Q =0.05下,查^分布表,得临界值 aoA^) = 5.9915Y验值也显着。
比较计算的2统计量与临界值,因为n?= 12.0569 >Het^ros kGda&ticity Test: Whit©(2)由(1)知,模型存在异方差,应该选择加权最小二乘法来估计其参数,从White检验的辅助回归看,M2与T*X对残差平方影响较为显着,因此,我们选择w= 1/(T2-T*X)作为权重来估计参数,具体结果如下:DGip e n d«nt Van a bl©: YMetnoa: Least SquaresDate: O3/-1 T/n© Time•: 15:43Sa mple: 1 *1Qincluded observations: 13Weiahted Slstl stiesR-squaredAdjusted R-aqusred S.E or regression Sum squared resid L.O g li kel iHoo cUStatisticProt>( F-stcitisti c>O.94OQ0 1 a93290852 IO&B7410726.&7 -9S05927-11 9 na-i 8O OOOOOOMean dependentvar 3.0depenclGnt ver AKaiKe brnocriterion ScHwarz ente non Hanmcan-Q u irin criter. Durr»in-Watson stat Weigbited mean de p .&6 3 B&6 1S7.36T02 10 8954-71 1 043871 0.91S942 4893285QQ2 U nwo igbitod Statistic=sR-sqi_i=arQ<J Adjusted R-squared S.E of reoression Dur&i n・Wats o n etat 0048621O.941T70 &2 4346 4 2.516500Moan depericlont var S.D.dependent var Sum squared resid7S5 1222258.720658465.59(3)Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03717/18 Time: 15:10Sample: 1 18In eluded observe tio ns: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C-50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101T 52.37031 5.202167 10.06702 0.0000 R-squared 0.951235 Mean dependentvar 755.1222Adjusted R-squared 0.944732 S.D. depend ent var 258.7206S.E. of regression 60.82273 Aka ike info criteri on 11.20482Sum sauared resid 55491.07 Schwarz criterio n 11.35321Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter.11.22528F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783Prob(F-statisti c) 0.000000比较第三章结果,我们发现家庭收入对家庭书刊消费的影响提高,受教育程度对家庭书刊消费的影响降低异方差的修正可以让我们看到更真实的结论。
为了研究中国出口商品总额EXPORT对国内生产总值GDP的影响,搜集了1990〜2015年相关的指标数据,如表所示。
表3 中国出口商品总额与国内生产总值(单位:亿元)资料來源:《国家统计局网站》(1)根据以上数据,建立适当线性回归模型。
(2)试分别用White检验法与ARCH检验法检验模型是否存在异方差(3)如果存在异方差,用适当方法加以修正。
【练习题参考解答】(1)从图我们可以看出中国出口商品总额EXPORT与国内生产总值GDP 呈线性关系,我们应当建立线性回归模型,回归估计结果如图所示。
则回归方程如下-=-673.0S+ 4.0611t 二2 = 0.946 = 0.366700,000 -600,000 -500,000 -400,000 -A300,000 -200,000 -100,000 -0 -20,000 60,000 100,000 140,000X图中国出口商品总额EXPORT与国内生产总值GDP散点图Depenoentvanaoie: Y MetnocJ- Least squares Date 02H9/18 Time:22:14 sample: 1991 2015indudedooseivaiions 25vanable coemcient Sid Error t-Statisiic Prob.C X•67308634061131 15354 24 -O 0438370 201677 20 136840.96540.0000R-squarod Mustod R-squared S E of rGgrossion Sum squared rosid Log likelihood F-statlsticProMF-statistlc) 0.9463230 94399049784.06570E*10 -304.8174405.49240.000000Mean ddpondenl yar S Ddependent var Akaike infoaiterlon Schwarz criterionHannan-Quinn criter. Duroin-Walson stat234690.8210356724.5454024.6429124.572440.398228图回归结果(2)检验异方差性Heterosk«dastiat» Test 7/hiteF-Statl5llC 4.493068Prob. F(2t22)0.0231Obs^R-squared7 250127 Prob. Chi-Square(2>0.0266Scaled explained SS8 361541Prob. cn»-square(2)00153Tesi Equ3Don:Dependent Variable. RESI(X2Method- Least Square 3 Date; 02/19/18 Time. 2245Sample: 1991 2015 included ohser/afions 25variable coetnciem Std. Error t-statisfic ProbC -1 00E*09 143E*09 ■070037804910X A2 -0.4554200420966-1 081B470 2910X 1022262 60664.19 1.685117 0.1061R-squared 0.290005 Mean dependent var 228E-09AdjusledR-squar9d 0.225460 S O. dependenh-af 3 84E9S E. cr regression 3 38E^09AkaiKe inro criterion 46.83295Sum squared res id 251E*20 Schwarz criterion 46.97922Log likelihood-502 4119Hannan-Quinn after.46.87352F-statistic 4.493068 D urbin-Watson stat 0.749886Prob(F-siallstic) 0 023110图White检验结果从图可以看岀,n 2 = 7.250,由White检验知,在a =0.05下,查z分布表,得临界值赵2) = 5.9915, n ' = 7.250>湛⑵=5.9915,所以拒绝原假设,表明模型存在异方差。