graph7 x1,bin(50) xlabel 样本率的分布模拟。 用记事本写入下来语句 clear

set memory 100m

di \输入 样本量 总体率 \scalar m=`1' scalar pp=`2' set obs 10000 local j=1 gen xx=0 gen ss=0

while `j'<=m{

replace xx=xx+int(uniform()+pp) local j=`j'+1 }

gen ppp=xx/m su ppp

用文件名\保存 在Stata 窗口中打入

do [路径]simumean3 样本量 总体率

对于Stata 7.0,输入下列命令显示样本率的频数图 graph ppp,bin(50) xlabel

对于Stata 8.0,输入下列命令显示样本率的频数图 graph7 ppp,bin(50) xlabel

7、利用蒙特卡洛方法，产生标准正态分布的随机数，并计算样本方差，验证方差乘自由度 (n ?1)S2服从于自由度为n ?1的 χ2 分布，两个独立样本的方差之比服从于自由度为 1 n ?1， 2 n ?1的 F 分布。 答：

标准正态分布资料的样本方差×（n－1）的分布模拟。 用记事本写入下来语句 clear

set memory 100m di \输入 样本量 \scalar m=`1' set obs 10000 local j=1 gen xx=0 gen ss=0

while `j'<=m{

gen x`j'=invnorm(uniform()) replace xx=xx+x`j' replace ss=ss+x`j'*x`j' local j=`j'+1

}

gen ss= ss-xx*xx/m

用文件名\保存 在Stata 窗口中打入

do [路径] simuvariance.do 样本量

对于Stata 7.0,输入下列命令显示样本均数的频数图 graph ss,bin(50) xlabel

对于 Stata 8.0,输入下列命令显示样本均数的频数图 graph7 ss,bin(50) xlabel F 分布的模拟。

用记事本写入下来语句 clear

set memory 100m

di \输入 样本量1 总体均数1 样本量2 总体均数2 总体标准差 \scalar m1=`1' local mn1=`1' scalar mm1=`2' scalar m2=`3' scalar mm2=`4' scalar oo=`5' set obs 10000 local j=1 gen xx=0 gen ss=0 gen xx0=0 while `j'<=m1{

replace xx0=invnorm(uniform())*oo+m1 replace xx=xx+xx0 replace ss=ss+xx0*xx0 local j=`j'+1 }

gen ss1= (ss-xx*xx/m1)/(m1-1) replace ss=0 replace xx=0 local j=1

while `j'<=m2{

gen xx0=invnorm(uniform())*oo+m2 replace xx=xx+xx0 replace ss=ss+xx0*xx0 local j=`j'+1 }

gen ss2= (ss-xx*xx/m2)/(m2-1) gen f=ss1/ss2

用文件名\保存

在Stata 窗口中打入

do [路径] simuf.do 样本量

对于Stata 7.0,输入下列命令显示统计量F 的频数图 graph f,bin(50) xlabel

对于 Stata 8.0,输入下列命令显示统计量F 的频数图 graph7 f,bin(50) xlabel 第五章

一、是非题

1．t 检验统计量服从自由度为ν 的t 分布。 答：错。只有在H0 假设为真时才成立。 2. 当拒绝0 H 时，只可能发生第一类错误。 答：对。

3. 对于H0 :μ = μ0 H1 :μ ≠ μ0的t检验，当 1 H 为真时，检验统计量/ 2,n 1 t tα ? > 的

_______概率为1?β 。

答：对。当1 H 为真时，作出正确推断的概率即为1?β 。

4. 对于0 0 1 0 H :μ = μ H :μ ≠ μ 的t检验， 0 H 为真而言，发生拒绝0 H 的机会与样 本量n 无关。

答：对。无论样本量n 多大，犯第一类错误的概率为α。

5. 对于定量资料用95%可信区间的公式0.05/ 2,n 1 X X t S? ± 估计总体均数所在范围，

要求资料服从正态分布或样本量很大。 答：对。 二．选择题

1．在同一总体随机抽样，其他条件不变，样本量越大，则总体均数的95%可信 区间（ A ）。

A 越窄 B 越宽 C 越可靠 D 越稳定

2．从两个不同总体中随机抽样，样本含量相同，则两总体均数95％可信区间 （D ）。

A 标准差小者，可信度大 B 标准差小者，准确度高

C 标准差小者，可信度大且准确度高 D 两者的可信度相同

3．其他条件不变，可信度1-α 越大，则总体均数可信区间（ A ） A 越宽 B 越窄 C不变 D还与第二类错误有关

4．其他条件不变，可信度1-α 越大，则随机抽样所获得的总体均数可信区间将 不包含总体均数的概率（ B ）。 A 越大 B 越小 C 不变 D 不确定

5. 区间内包含总体均数的概率为（D ）。 A 95％ B 97.5％ C 99％ D 100％

6 从某正态总体中随机抽样，样本含量固定， 区间内包含样本均数 的概率为（ A ）。

A 95％ B 97.5％ C 99％ D 不确定

7．增大样本含量，则错误的是（ A ）。 A 可信区间的可信度变大 B x S 变小

C 同样可信度情况下，可信区间变窄 D 抽样误差减少 8．下列公式中，哪一个可以用于正态分布总体均数的95%可信区间的估计（C ）。 A μ ±1.96? X B 1.96 X μ ± ? C 0.05(v) X X ± t S D 0.05(v) X ± t S

9．由两个独立样本计算得到两个总体均数的可信区间，则下列结论中正确的是 （ C ）。

A 如果两个可信区间无重叠，可认为两样本均数差别无统计意义 B 如果两个可信区间有重叠，可认为两样本均数差别有统计意义 C 如果两个可信区间无重叠，可认为两样本均数差别有统计意义 D 以上都不对 10．在总体方差相等的条件下，由两个独立样本计算两个总体均数之差的可信区 间包含了0，则（ B ）。

A 可认为两样本均数差别无统计学意义 B 可认为两样本均数差别有统计学意义 C 可认为两总体均数差别无统计学意义 D 可认为两总体均数差别有统计学意义

11．假设检验中的第二类错误是指（ D ）所犯的错误。 1.96 X μ ± ? 1.96 X μ ± ?

A 拒绝了实际上成立的H0 B 未拒绝实际上成立的H0

C 拒绝了实际上不成立的H0 D 未拒绝实际上不成立的H0 12. 两样本均数比较的假设检验中，差别有统计学意义时，P 越小，说明（ D ）。 A. 两样本均数差别越大 B. 两总体均数差别越大

C. 越有理由认为两样本均数不同 D. 越有理由认为两总体均数不同 13．作两样本均数差别的t 检验中，P 值与α 值中（ A ）。 A．α 值是研究者指定的 B．P 值是研究者指定的

C．两者意义相同，数值不同 D．两者意义相同，数值相同

14. 两样本均数的t 检验，按0.05 的检验水准拒绝H0，若此时推断有误，其错误 的概率为（ A ）。

A 0.05 B >0.05 C <0.05 D 不一定

15.在样本均数与总体均数差别的双侧显著性检验中，结果为P<α 而拒绝H0,接 受H1，原因是（ D ）。

A. H0 假设成立的可能性小于α B. H1 假设成立的可能性大于1-α

C. H0 成立的可能性小于α 且H1 成立的可能性大于1-α

D.从H0 成立的总体中随机抽取一个样本，其样本均数比现有样本的均数更 远离（H0 为真时）总体均数的可能性小于α 注:假设检验是反证法思想，即：考察0 H 为真情况下，样本统计量出现背离0 H 并 且逼近1 H 的概率是否为小概率事件，所以假设检验中不涉及到0 H 成立的概