[試題] 96上黃旻華統計史導論期末題庫

看板NTUAC96作者nancy9102001 (元元)時間16年前 (2008/06/13 21:27)推噓1(1推 0噓 1→)

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※ [本文轉錄自 NTU-Exam 看板] 作者: overflow2 (ξεχυλιζω) 看板: NTU-Exam 標題: [試題] 統計史導論題庫時間: Mon Feb 11 20:39:00 2008 課程名稱︰統計史導論課程性質︰通識課程教師︰黃旻華開課學院：開課系所︰考試日期（年月日）︰考試時限（分鐘）：是否需發放獎勵金：是（如未明確表示，則不予發放）這是老師發的題庫順便附上參考答案: 選擇題: 1(x) 拉普拉斯在導出雙指數分配時，心中以經認定中位數應該是最佳的估計元。 2(o) 地美弗是利用二項分配來逼近出常態曲線的 3(o) Churchill Eisenhart曾經擔任過美國的統計學會會長 4(x) 主觀機率論中所謂的機率，反映的是某種客觀的自然法則 5(x) 當代的統計學是以算術平均數當做最佳估計元，而以平均的離差絕對值當做變異數的一種典範 6(o) 從統計史的觀點來看，變異數的定義有平方項的主要原因是要讓所有的誤差都是正的 7(o) 在統計史上，三角分配也曾經被學者認為是可能的誤差分配 8(x) 常態分配與雙指數分配的最大不同是在無界域性的特值上 9(o) 隨機誤差的期望值為零，分配的形狀為對稱、無界域、機率嚴格遞減等等的條件是統治學者們的想像，現實上不必然如此 10(x)算數平均數作為最佳估計元的主張，在統計史上有非常嚴格的數學證明，且為一般學者所接受 11(x)『概似』就是機率，概似函數值符合我們對機率的定義 12(x) 最大概似法是高斯所發明的 13(o) 最大概似法在費雪之前並不存在，至少是在應用上從沒有人使用過 14(o) 雙指數分配當作誤差分配時的特點，是其兩尾部份的機率密度函數值比常態分配大 15(o) 中位數因為只取中間兩個或一個觀察值的數值來算出，所以並沒有使用到全部觀察值的資訊 16(o) 就測量的觀點來說，『穩』和『準』兩者都必須納入評估的考量才能真正的判斷測量的好壞 17(o) 拉普拉斯分配和常態分配都是指數族的誤差函數 18(x) 凡是指數族的誤差都一定在全域中是連續可微的 19(o) 概似函數在基本上就是事後函數即P(H|E) 20(x) 抽樣分配每個樣本點得資訊端視樣本數大小而定 21(o) 抽樣分配是樣本統計量的分配 22(x) 樣本分配每個樣本點的資訊只包括一個觀察值 23(o) 若事件(E)指涉是每天早上的天氣情況，而假設(H)指涉當晚地主球隊比賽的結果，令天氣狀況有晴天陰天雨天三種，而地主球隊有勝敗兩種結果，根據去年100 場的比賽經驗，晴天陰天雨天分別有30、30、40場，勝和敗分別為65，35場，且晴天且勝和雨天且敗皆為20場，則P(勝|陰天)機率為0.83333 24(x) 承上，P(陰天|敗)為0.285714 25(x) 承上題，基於雨天已經發生的情況下，勝的可能性高於敗 26(o) 最大概似法非得需要『獨立且具有相同分分配』(i.i.d)的假設否則無法成立 27(x) 統計學自始至終就是一門從數學家發展出來的學問 28(o) 當一般人在使用算數平均數和平均離差平方值來對一組資料進行摘要，他們都已經預設此組資料背後的分配符合常態分配 29(o) 統計是一門處理資訊過多的學問 30(o) 假設檢定所處理的抽樣風險是來自於抽樣時未符合隨機條件所造成的問題 31(o) 統計學在300多年前開始發展時主要應用在天文物理和博弈學中 32(x) 一般我們使用中央極限推論的樣本統計量分配是中位數 33(o) 將誤差分配的概念實際使用在現實中，仍需要考慮損失函數才能判定到底會產生多少損失 34(o) 將半圓形分配當做誤差分配時，最大的問題是很難斷定在多大範圍之外誤差就絕對不會產生 35(o) 『非充分理性原則』成立的主因是因為在研究者的主觀上對象各個參數假設為真的機率在心中毫無所知的緣故 36(x) 假設銅板是公正的，小華丟六次銅板出現四次正面的機率，跟小華事先已預設要丟到四次正面才停止而剛好在第六次達成，兩者的機率值是一樣 37(o) 同上題，小華事先已預設要丟到四次正面才停止而剛好在第六次達成其機率是5/32 38(o) 最大概似法原本欲求的是在事件已經發生情況下何種參數假設為真的機率較高之問題 39(o) 承上題，但在操作層次上，最大概似法找出的答案是在已知參數假設為真的情況下何種參數假設會使既有事件其原本發生的機率是最大的 40(o) 承上題，也因此，最大概似法是一種『倒果為因』的推論方法 41(o) 在使用最小平方法來估計迴歸係數時，並不需要假設其殘差符合常態分配 42(x) 在使用最大概似法來估計迴歸係數時，並不需要假設其殘差符合常態分配 43(o) e 我們一般稱為自然對數，可由lim(n→∞)(1+1/n)^n來表示 44(o) ln我們一般稱為自然對數的底數，可由loge來表示 45(o) 調和平均數可以用在計算已知分別用多少時間跑完兩路程情況下的平均速率 46(o) 二十世紀最偉大的統計學家費雪，其科學背景出身跟農學是有很大的關係 47(o) 廣義來說，貝氏機率就是一種條件機率推論 48(x) 主觀機率在定義上可以不受所有事件機率總合為1的限制 49(x) Churchill Eisenhart 除了統計學者的身份外，同時也是物理學家 50(o) 根據Churchill Eisenhart 的研究發現也往天文學家也曾使用全距的中間值當作最佳估計元 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.174.136

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