春北京中医药大学《卫生管理统计学》平时作业2Word文件下载.docx

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0.3849

0.4082

0.0918

0.9082

C

二项分布的概率分布图在()条件下为对称图形

n>

50

π=0.5

nπ=1

π=1

B

()的均数等于方差

正态分布

二项分布

对称分布

泊松分布

满足()时,二项分布B(n,π)近似正态分布

nπ和n(1-π)均大于等于5

nπ或n(1-π)大于等于5

nπ足够大

π足够大

满足()时,泊松分布近似正态分布

λ无限大

λ>

20

λ=1

λ=0

满足()时,二项分布B(n,π)近似泊松分布

n很大且π接近0

n趋于无穷大

π接近0.5

某地某年随机抽取100名健康女性,算得其血清总蛋白含量的均数为74g/L,标准差为4g/L,则其95%的参考值范围

74±

1.96×

10

4

2.58×

()小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。

变异系数

标准差

标准误

极差

从同一总体中随机抽出的两个样本,要用样本均数估计总体均数,可靠性较大的是

样本均数小的样本

标准差小的样本

样本含量小的样本

标准误小的样本

置信概率表达了区间估计的

精确性

规范性

显著性

可靠性

置信概率定的愈大,则置信区间相应

愈小

越大

变小

有效

对于从所考察总体中随机抽取的一个大样本,其样本均值近似服从

t分布

抽样分布指的是

抽取样本的总体的分布

样本自身的分布

样本统计量的分布

抽样观测变量的分布

均数的标准误是衡量

变量值之间的差异

总体均数间的变异度

样本均数间的变异度

均数与某一标准指标之间的差值

置信区间的大小表达了区间估计的

准确性

可靠概率

参数估计用于估计

样本均数的范围

样本比例的范围

总体均数的可能范围

两样本均数间的差异性

将构造置信区间的步骤重复多次,其中包含总体参数真值的次数所占的比例称为

置信区间

显著性水平

置信水平

临界值

在其他条件相同的情况下,95%的置信区间比90%的置信区间()

要宽

要窄

相同

可能宽也可能窄

关于t分布的图形,下述哪项是错误的

当自由度逐渐增大,t分布逐渐逼近标准正态分布

自由度越小,t分布的尾部越高

t分布是一条以自由度为中心左右对称的曲线

t分布是一簇曲线,故临界值因自由度的不同而不同

为了估计某城市中拥有汽车的家庭比例,抽取500个家庭的一个样本,得到拥有汽车的家庭比例为35%,这里的35%是

参数值

统计量的值

样本量

变量

抽样分布是指

一个样本各观测值的分布

总体中各观测值的分布

样本数量的分布

从一个均值为10,标准差为0.6的总体中随机抽取容量为36的样本,则样本均值小于9.9的概率为

0.1587

0.1268

0.2735

0.6324

从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为4,16,36的样本,当样本容量增大时,样本均值的标准差

保持不变

增加

减小

无法确定

总体均值为50,标准差为8,从此总体中随机抽取容量为64的样本,则样本均值的抽样分布的均值和标准误分别为

50,8

50,1

50,4

8,8

某大学一家快餐店记录了过去5年每天的营业额,每天营业额的均值为2500元,标准差为400元,由于在某些节日的营业额偏高,所以每日营业额的分布是右偏的。

从5年中随机抽取100天,计算其平均营业额,则其抽样分布是

正态分布,均值为250元,标准差为40元

正态分布,均值为2500元,标准差为40元

右偏,均值为2500元,标准差为400元

正态分布,均值为2500元,标准差为400元

从均值为200,标准差为50的总体中抽取容量为100的简单随机样本,样本均值的数学期望是

150

200

100

250

从均值为200,标准差为50的总体中抽取容量为100的简单随机样本,样本均值的标准差是

5

15

样本均值的标准差所描述的是

样本均值的离散程度

一个样本中各观测值的离散程度

总体中所有观测值的离散程度

样本方差的离散程度

总体均值的置信区间等于样本均值加减允许误差,其中的允许误差等于所要求置信水平的临界值乘以

样本均值的标准误

样本标准差

样本方差

总体标准差

某品牌袋装白糖每袋重量的标准是500±

5克。

为了检验该产品的重量是否符合标准,现从某日生产的这种白糖中随机抽查10袋,测得平均每袋重量为498克。

下列说法中错误的是

样本量为10

抽样误差是2克

样本平均每袋重量是估计量

点估计值为498克

对一部贺岁片收视率进行调查,随机抽取100人,其中20人没有看过该部贺岁片,则该部贺岁片收视率的点估计值为

20%

80

80%

在其他条件不变的情况下,要使置信区间的宽度缩小一半,样本量应增加

一半

一倍

三倍

四倍

有30个调查者分别对同一正态总体进行了随机抽样,样本量都是100,总体方差未知。

调查者分别根据各自的样本数据得到总体均值的一个置信度90%的置信区间,这些置信区间中包含总体均值的区间有

30个

90个

27个

3个

某学校统计学考试成绩服从正态分布,以往经验表明成绩的标准差为10分。

从学生中随机抽取25个简单随机样本,他们的平均分数是84.32分。

根据这些数据计算该校学生的统计学考试的平均成绩的95%的置信区间是

84.32±

39.2

1.96

3.92

19.6

估计量的含义是指

用来估计总体参数的统计量的名称

用来估计总体参数的统计量的具体数值

总体参数的名称

总体参数的具体数值

一个95%的置信区间是指

总体参数有95%的概率落在这一区间内

总体参数有5%的概率未落在这一区间内

在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间包含该总体参数

在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间不包含该总体参数

关于假设检验,下面哪一项说法是正确的

单侧检验优于双侧检验

采用配对t检验还是两样本t检验是由试验设计方案所决定的

检验水准α只能取0.05

用两样本z检验时,要求两总体方差齐性

两样本均数比较时,分别取以下检验水准,以()时犯第二类错误最小。

α=0.05

α=0.01

α=0.10

α=0.20

在假设检验中,显著性水平α是

原假设为真时被拒绝的概率

原假设为真时被接受的概率

原假设为伪时被拒绝的概率

原假设为伪时被接受的概率

设某地人群中糖尿病患病率为π,由该地随机抽查n人,则

n人中患糖尿病的人数X服从二项分布B(n,π)

样本患病率p=X/n服从B(n,π)

患病人数与样本患病率均服从二项分布B(n,π)

患病人数与样本患病率均不服从二项分布B(n,π)

A、B两人分别从随机数字表抽得30个(各取两位数字)随机数字作为两个样本,分别求得其平均数与方差,则理论上()。

两样本平均数相等,方差相等

作两样本均数的t检验,必然得出无差别的结论

作两方差齐性的F检验,必然方差齐

分别由A、B两样本求出的总体均数的95%可信区间,很可能有重叠

参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们的不同点在于

都是利用样本信息对总体进行某种推断

在同一个实例中采用相同的统计量

都要确定α

都要计算检验统计量的值

在给定的显著性水平之下,进行假设检验,确定拒绝域的依据是

原假设为真的条件下检验统计量的概率分布

备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布

观测变量的总体概率分布

观测变量的样本分布

在假设检验中,如果原假设为真,则检验统计量的值落入拒绝域是一个

必然事件

不可能事件

小概率事件

大概率事件

已知某市20岁以上男子平均身高为171cm,该市某大学随机抽查36名20岁以上男生,测得平均身高为176.1cm,标准差为8.4cm。

按照α=0.05检验水准,认为该大学20岁以上男生的平均身高与该市的平均值的关系是

高于该市的平均值

等于该市的平均值

低于该市的平均值

已知某病用某传统药物治疗,治愈率一般为85%,今采用某种新药治疗该种病患150人,结果治愈138人。

按照α=0.05检验水准,可认为新药与传统药物的治愈率的关系是

新药高于传统药物

新药等于传统药物

新药低于传统药物

在完全随机设计资料的方差分析中,如果原假设为真,则组间平方和

等于0

等于总平方和

完全由抽样的随机误差引起

完全由不同处理的差异引起

 

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