統計 113 年抽樣方法與迴歸分析考古題

有母體如下： i 1

200 20 150 30

200 40 100 20

100 20 200 50 其中ܰ௛表示第ℎ層的母體大小，݊௛表示第ℎ層的樣本大小，ݕത௛表示第ℎ層的 樣本平均數，ݏ௛表示第ℎ層的樣本標準差。試求：（每小題5 分，共25 分） 每一層母體平均數的分層估計值。 抽樣母體平均數的分層估計值。 分層估計量標準誤的估計值。 抽樣母體平均數的95%近似誤差界限ܤ。 抽樣母體平均數的95%近似信賴區間。（註：ܼ଴.଴ଶହ= 1.96）。 對一組樣本大小݊= 100的資料配適一複迴歸模型 ܻ௜= ߚ଴+ ߚଵܺଵ௜+ ߚଶܺଶ௜+ ߚଷܺଷ௜+ ߳௜， 其中߳௜為iid ܰ(0, ߪଶ)。進行分析後，得到如下結果： ߪො= 5，ݏ= ට ଵ ௡ିଵ∑ (ܻ௜−ܻത)ଶ ௡ ௜ୀଵ = 10 。 依據前述資訊，完成下列變異數分析表（將此表繪製於試卷上，並寫 出詳細計算過程，再將結果填入表中）：（9 分） 變異來源 平方和 自由度 均方 ܨ 迴歸 (a) (d) (g) (i) 誤差 (b) (e) (h) 總和 (c) (f) 若要檢定ߚଵ，ߚଶ，ߚଷ是否同時為0，請列出虛無假設、對立假設、ܨ值 的分配（需標明自由度）、以及在顯著水準ߙ= 0.05下拒絕虛無假設的 條件。（8 分） 計算ܴଶ，並說明其意義。（8 分） 考慮配適一簡單線性迴歸模型：ܻ௜= ߚ଴+ ߚଵܺ௜+ ߳௜，݅= 1, ⋯, ݊，並假設 ߳௜為iid ܰ(0, ߪଶ)。 請寫出模型中的應變數與自變數。（5 分） 請問iid 是那三個英文字的縮寫，是代表什麼假設？請詳細說明。（5 分） 若以最小平方估計式ߚመ଴及ߚመଵ得到ܻ෠௜= ߚመ଴+ ߚመଵܺ௜，且令݁௜= ܻ௜−ܻ෠௜。請 問∑ ܺ௜݁௜= ௡ ௜ୀଵ ？請詳細列出推導過程。（15 分）

yi 10 30 10 50 考慮以下設計於該母體中選擇兩個樣本： 將母體分為（1, 2）及（3, 4）兩組。 以簡單隨機抽樣選擇一個母體單元i，觀察得yi。 若yi>20，則以i所在該組之另一單元為第二個樣本單元，反之若yi≤20， 則由另一組隨機選擇第二個樣本單元。例如若第一個被選到的單元是 第1 個單元，則下一個單元則從第3 跟第4 個單元中隨機選擇，若第 一個被選擇到的是第4 個單元，則第二個被選單元必須是第3 個單元。 請回答下列問題：（每小題5 分，共20 分） 請問單元2 之包含機率（inclusion probability），亦即在本設計下選擇 之樣本組合中包含單元2 之機率。 若以觀察值樣本平均y 為母體平均µ 之估計量，請問該估計量在本設 計及本母體下是否不偏？ 請計算y 之均方誤（mean squared error）。 請計算y 之變異數。 二、人行道垃圾筒的設置可以方便行人處理隨身垃圾，但也會因為附近住家 丟棄居家垃圾而造成髒亂，某里長為了解里民是否贊成增設人行道垃圾 筒，對里民進行一項問卷調查。該里家戶共950 戶，居住狀況可以分為 獨棟別墅10 戶，每棟4～5 戶之舊式公寓50 棟共240 戶，以及集合式 大樓4 座共700 戶三類。抽樣設計及觀察之樣本資料彙整如下： 獨棟別墅之10 戶全查。贊成比例0.2。 以簡單隨機抽樣取出不放回選擇5 棟舊式公寓，再調查所選公寓中之 全體住戶。各樣本公寓戶數及贊成之比例如下： 公寓編號公寓戶數贊成比例 15 4 1 27 4 0.5 35

1 39 5 0.6 47 5 0 每座集合式大樓以簡單隨機抽樣取出不放回各選擇20 戶。各大樓戶 數及贊成之樣本比例如下： 大樓編號戶數贊成比例 1 75 0.2 2 400 0.3 3 100 0.2 4 125 0.4 請回答下列問題： 請問舊式公寓住戶之抽樣設計為何？並請以不偏估計推估舊式公寓 住家贊成之比例，並推估該不偏估計量之變異數估計。（12 分） 請問集合式大樓住戶之抽樣設計為何？請以不偏估計推估集合式大 樓住家贊成之比例，並推估該不偏估計量之變異數估計。（12 分） 請估計本里住家贊成之比例以及該估計量在95%信心水準下之最大 誤差（z0.025=1.96）。（6 分） 三、教師收集30 位學生考試成績（Y）與讀書時間（X）資料，用以了解兩者 之間的關係，得到以下的數據： 30 30 30 30 2 2 1 1 1 1 396, 1,644.302, 5,852, 94,202.131, i i i i i i i i x y x y             30 1 23,255.832 * i i i x y    以Y 做為應變數（dependent variable），X 做為自變數（independent variable），假設簡單線性迴歸模型為 0 1 i i i Y X       ，其中 i為相互 獨立且具常態分配 2 N(0, )  的隨機誤差，試以最小平方法（least squares method）求出 0 及 1 的估計值。（8 分） 若以 * * , i i i i x y x x y y x y s s     分別做為新的自變數及新的應變數（其中 ,x y 為原本資料的樣本平均數， , x y s s 為原本資料的樣本標準差），建 立新的迴歸模型 * * * * * 0 1 i i i Y X       ，試以最小平方法求出 * 0 及 * 1 的 估計值。（8 分） 若學生的居住地區分為北、中、南三個地區，今定義三個虛擬變數 （dummy variable）D1, D2, D3，其中D1=1 代表居住北部，D1=0 代表 其他；D2=1 代表居住中部，D2=0 代表其他；D3=1 代表居住南部，D3=0 代表其他。如果以Y 做為應變數，X, D1, D2, D3 做為自變數建立複迴 歸模型，請問有何問題？（4 分） 如果以Y 做為應變數，X, D1, D2 做為自變數建立的複迴歸方程式為  1 2 20.03 2.02 1.03 3.12 Y X D D     ，試求以ܻ做為應變數，X, D2, D3 做 為自變數建立的複迴歸方程式為何？（5 分） 四、利用20 個樣本，計算複迴歸模型 0 1 1 2 2 3 3 Y X X X           參數估 計如下： 估計值（estimate） 標準誤（standard error） 0  20.03 10.15 1  2.02 1.05 2  -1.03 2.01 3  3.12 1.56 並計算出複判定係數（coefficient of multiple determination）為R2=0.8。 計算並解釋調整複判定係數（adjusted coefficient of multiple determination）。其與複判定係數的差異為何？（8 分） 在顯著水準α=0.05 下，試檢定 0 1 2 3 : 0 H       vs. 1 : i H 不全為0, i=1, 2, 3。（10 分） 在顯著水準α=0.05 下，試檢定 0 3 : 0 H  vs. 1 3 : 0 H  。（7 分） 參考之查表值： F0.05(3, 16)=3.239, F0.05(3, 18)=3.160, F0.05(3, 20)=3.098 t0.05(16)=1.746, t0.05(18)=1.734, t0.05(20)=1.725 t0.025(16)=2.120, t0.025(18)=2.101, t0.025(20)=2.086