統(tǒng)計學(xué)：在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應(yīng)用_曾五一_朱平輝_答案.doc

1、,思考與練習(xí)第一章1.1判斷題：（1)錯 、（2)錯、(3)錯、(4）對、（5)錯、（6）錯、(7)錯、(8)對1。2 答:民族是定類尺度數(shù)據(jù)；教育程度是定序尺度數(shù)據(jù)；人口數(shù)、信教人數(shù)、進出口總額是定距尺度數(shù)據(jù)；經(jīng)濟增長率是定比尺度數(shù)據(jù)。1。3選擇題：(1）社會經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)的研究對象是:A。 (2）屬于不變標志的有：（ A ） 屬于數(shù)量標志的有：（ B、C ） (3)A 1。4 答：例如考察全國人口的情況，全國所有的人為統(tǒng)計總體,而每個人就是總體單位。每個人都有許多屬性和特征，比如民族、性別、文化程度、年齡、身高、體重等,這些就是標志.其中，性別、民族和文化程度是品質(zhì)標志，年齡、身高、體重等則是

2、數(shù)量標志；而指標是說明統(tǒng)計總體數(shù)量特征的，用以說明全國人口的規(guī)模如人口總數(shù)等指標就是數(shù)量指標,而用以說明全國人口某一方面相對水平的相對量指標和平均量指標如死亡率、出生率等指標就是質(zhì)量指標,質(zhì)量指標通常是在數(shù)量指標的派生指標。1。5（略)第二章21:（略） 22：(1）B （2）D （3)C 23：按收入分組累計百分數(shù)（元）居民戶數(shù)月收入金融資產(chǎn)500以下4。71.10.7500100014.14.331000150034.417.211。51500250067.248.739。32500350090.682。177。93500以上10010010024解。：按完成個人生產(chǎn)定額（)分組頻數(shù)（人)

3、頻率（)下限上限向上累計向下累計頻數(shù)（人）頻率（）頻數(shù)(人）頻率（）809090100100110110120120130130140140150150160231011832157.52527。5207.552.58090100110120130140509010011012013014015016025152634373940512。537.565592.597.510040383525146311009587.562.535157.52。5合 計40100-莖葉圖:莖葉891011121314157200062885323767334844555655777777988899直方圖、折線

4、圖與曲線圖: 由上圖可以看出,工人完成個人生產(chǎn)定額屬于鐘形分布。累計曲線圖：第三章31(略）32 (1）B；（2）B、C；（3）A、C；;(4）C。33 13.7元/件34解： 35解:(1）平均利率= 存款額= （2）平均利率= 存款額=36解： 0.52750.726337：偏度；峰度38解： ；甲品種更有推廣價值.39：（1）平均為24.71厘米;(2）眾數(shù)24。86厘米，中位數(shù)24。96厘米；(3）極差24厘米，平均差4.45厘米,標準差5.42厘米。310解： 優(yōu)秀率 合格率第四章41（1）C；（2)A；（3)C;（4)C42（1)A、B、C、D（2）A、B、C、E(3）A、B、C、

5、E43（1）pr。=0。3；(2) pr。= 0。46666744 pr。= 0。87245（1) pr.=0.19705；(2）pr.=0.0003546設(shè)三個車間分別記為A1、A2、A3,是次品記為B。則有：p（A1）=25% P（B|A1）=5% p（A1B）=0。362319p（A2)=35% p(BA2）=4 p(A2B）=0。405797p（A3)=40 p(BA3)=2% p（A3|B)=0。231884與p（A1|B）、p(A3|B)比,p（A2B)最大，來自乙車間的可能性最大.第五章5。1 （1)ABCDE;（2)ABDE；（3)C; (4）B5.2答：因為類型抽樣的樣本平均

6、數(shù)標準差與組間方差無關(guān)，決定于組內(nèi)方差的平均水平；整群抽樣的樣本平均數(shù)標準差與組內(nèi)方差無關(guān)，決定于組間方差大小。所以類型抽樣在分組時應(yīng)盡量提高組間方差，降低組內(nèi)方差，具體來說,就是使類型抽樣的各部分內(nèi)部單位差異盡可能地小,不同類型間的差異盡可能地大.而整群抽樣在分組時為了降低樣本平均數(shù)標準差，應(yīng)該設(shè)法降低群間方差，可通過提高群內(nèi)方差方法達到降低群間方差目的。因此，類型抽樣與整群抽樣對總體進行分組的要求剛好是相反的。5.3 由于，樣本均值的期望與總值差異為0，樣本平均數(shù)是總體均值的無偏估計。樣本平均數(shù)的標準差反映這個無偏估計量本身的波動程度，這個標準差越小，估計量的代表性越強,產(chǎn)生較大偏誤的可能

7、性越小;標準差越大，估計量的代表性越差，產(chǎn)生較大偏誤的可能性越大。因此,抽樣平均數(shù)的標準差從整體上反映估計的誤差大小，成為該抽樣的誤差指標。從這個意義上我們建立起平均數(shù)與總體均值的內(nèi)在聯(lián)系，應(yīng)用中就是利用樣本平均數(shù)估計總體平均數(shù)的這種內(nèi)在聯(lián)系，通過樣本平均數(shù)去估計總體平均數(shù)。5.4答:5.5設(shè)這家燈泡制造商的燈泡的壽命為x,則.從而：，不再購買意味著樣本平均數(shù)小于等于680小時。所求概率Pr。 =0.02275第六章61 (1) D；（2） A ;（3) B ; （4) B62（1）A、C、D、E（2）A、C、E（3）A、B、C63(1) N=1500,n=50，樣本平均數(shù)=560，樣本標準差

8、=32.77629806。由于總體標準差未知，可使用樣本標準差替代.則重復(fù)抽樣標準差 : 。(2) 由題意得，=2，月平均工資。所以=494.45， 625。55 64(1）已知=4小時，n=100,=1.5小時，=5%.由于樣本容量在地區(qū)居民人數(shù)中所占的比重太小，重復(fù)與不重復(fù)抽樣效果相差不大,按重復(fù)抽樣計算，區(qū)間估計是:因此，95置信度估計該地區(qū)內(nèi)居民每天看電視的平均時間在3.71到4.29個小時之間。（2）要求極限誤差等于27分鐘，即=0.45小時.這時概率度 ：查表知置信度=99.736.5 (1)合格品率:P=190/200100%=95抽樣平均誤差：=0。015(2） （3)66 （

9、1）學(xué)生身高的區(qū)間估計169，175。1（cm） （2) 學(xué)生身高的區(qū)間估計169.28，175。38（cm)第七章7。1(1） B ; （2） B; （3） C； （4) C7.2（1）A、B、D (2) A、C、D、E73 （雙側(cè)檢驗）。檢驗統(tǒng)計量。查出0.05和0。01兩個水平下的臨界值（df=n-1=15)為2.131和2。947.。因為2。1312。947,所以在兩個水平下都接受原假設(shè)。7.4 假設(shè)檢驗為 （右側(cè)檢驗）.n=100可近似采用正態(tài)分布的檢驗統(tǒng)計量。查出0.01水平下的反查正態(tài)概率表得到臨界值2。34到2。36之間（因為表中給出的是雙側(cè)檢驗的接受域臨界值,因此本題的單側(cè)檢

10、驗顯著性水平應(yīng)先乘以2,再查到對應(yīng)的臨界值)。計算統(tǒng)計量值.因為z=32。36（>2。34)，所以拒絕原假設(shè)，認為彩電無故障時間有顯著增加。7。5 （1） （右側(cè)檢驗）.，s=450，n=50>30，作大樣本處理，檢驗統(tǒng)計量.0.05，=1.65。計算統(tǒng)計量值=1.571348。因為z，所以樣本沒有顯示新生兒體重有顯著增加。（2）p值1-P(z< 1.571348）=10。941949=0。05805>=0.05。接受原假設(shè)，樣本證據(jù)顯示新生兒體重沒有顯著增加。76當為真時，選擇檢驗統(tǒng)計量查表,因此，在0。05的顯著性水平下，可以拒絕原假設(shè)，認為平均加油量并非12加侖。

11、(2）計算(1)的p值。解答：檢驗的p值為由于，所以拒絕原假設(shè)。（3）以0.05的顯著性水平來說,是否有證據(jù)說明少于20%的駕車者購買無鉛汽油?解答：p=0。19當為真時，選擇為統(tǒng)計量趨近于標準正態(tài)；查表，在顯著性水平為0。05的情況下，因此，在顯著性水平為0.05的情況下，不能拒絕原假設(shè)，沒有證據(jù)說明少于20%的駕車者購買無鉛汽油。(4)計算（3）的p-值。解答:檢驗的p值為0。4由于,所以不能拒絕原假設(shè)。(5）在加油量服從正態(tài)分布假設(shè)下，若樣本容量為25，計算（1）和（2)。解答：當為真時，選擇檢驗統(tǒng)計量查表， 因此,在0.05的顯著性水平下，可以拒絕原假設(shè),認為平均加油量并非12加侖。并

12、且，檢驗的p值為由于，所以拒絕原假設(shè)。7。7 解：假設(shè)檢驗為。采用成數(shù)檢驗統(tǒng)計量.查出0。05水平下的臨界值為1.64和1.65之間。計算統(tǒng)計量值, z0。577-1.64,所以接受原假設(shè)。單側(cè)檢驗的p值為0。48和0。476之間。顯然p值>0.05，所以接受原假設(shè).7.8 解：，7。9 解：南段28204328121648820北段2011131045151113258差值符號+-+-+n+個數(shù)6n個數(shù)4n個數(shù)10臨界值9因為6<9，所以認為南段和北段含鐵量無顯著差異。7.10解： 將樣本混合排序，有：AB秩A秩B131172183204225246257.5257.527930

13、10.53010。533123413351436153716381739184019412042214422462347244825502653275428由Excel得：H0：無顯著差異; H1:有顯著差異取A為總體I,B為總體II，n1=n2=14總體I的秩和T=246alpha0。05n=n1+n2=28T平均=n1*（n+1）/2=203標準差=21.76388Z統(tǒng)計量=1.97575臨界值1.96p值0.048183由表可知，Z=1.975751。96，且p值=0。048<0.05,所以可以拒絕原假設(shè).7。11 解： 因為A (8個），AA(4個）,AAA（2個），AAAAA（

14、1個），B（7個），BB（6個），BBBB（1個）。n1=27，n2=23.假設(shè)檢驗H0:樣本為隨機樣本，H1:樣本為非隨機樣本.求出游程總和。R1=15，R2=14，R=29。因為,構(gòu)造統(tǒng)計量。由于=0。05的臨界值為1。96， z=0.909<1。96，所以接受原假設(shè).7.12 解:，：；檢驗統(tǒng)計量是： F= 5.285714,相應(yīng)2。257412.拒絕，認為兩總體方差差異顯著.資深人員的作用相對穩(wěn)定，管理人員存在較大差別（結(jié)合所了解資料進一步闡述）。7。13解：性別與偏好不相關(guān)；:性別與偏好相關(guān)。=6。12，p-值= 0.04683<0.05.拒絕原假設(shè),認為性別與偏好相關(guān)。

15、第八章8.1（1）D、（2）B、(3）A82(1)A、B、C、D、E （2)A、B、C、D8。3 離差平方和分解是：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE。相對應(yīng)于SST、SSA、SSB、SSAB和SSE的自由度分別是rnm1、r-1、n-1、(r1）（n-1）和rn（m1)。8.4 解:方差分析表： 由于P值=0。0088190.05，所以肥料對農(nóng)作物的收獲量有顯著的作用。8.5 方差分析表：由于p值=0.11949>0。05，所以品種檢驗對產(chǎn)量沒有顯著影響。8.6方差分析表：由于行（地區(qū))因素的p值=0.241868>0。05，所以地區(qū)對銷售量也沒有顯著影響。同理，列(包裝)

16、因素的p值=0。319430。05，所以，包裝對銷售量沒有顯著影響。8.7 上表中列是工人，行是設(shè)備。從Pvalue可知，無論是工人還是設(shè)備對產(chǎn)量都沒有顯著影響.第九章9.1（1）BCD;(2)C;（3)C；(4)ABD9。2 證明:教材中已經(jīng)證明是現(xiàn)行無偏估計量.此處只要證明它在線性無偏估計量中具有最小方差.設(shè)為的任意線性無偏估計量。也即，作為的任意線性無偏估計量，必須滿足下列約束條件：；且又因為，所以: 分析此式:由于第二項是常數(shù)，所以只能通過第一項的處理使之最小化。明顯，只有當 時，才可以取最小值，即：所以，是總體回歸系數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計量。9.3 解:(1）因此，其中，0.7863為

17、邊際成本，表示銷售收入每增加一個單位,銷售成本平均增加0.7863單位。40。3720為固定銷售成本，表示當沒有銷售收入的情況下仍要花費的銷售成本.（2） 又，可得回歸誤差標準差（3） 查分布表可知：顯著水平為，自由度為10的雙側(cè)檢驗的臨界值是2。228.以上計算的值遠遠大于此臨界值，所以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即認為銷售收入對銷售成本的影響是非常顯著的。（4）把=800代入模型，得 （萬元） = = =2。2282查分布表可知：顯著水平為，自由度為10的雙側(cè)檢驗的臨界值是2。228。因此，當銷售收入為800萬元時，置信度為95 的銷售成本的預(yù)測區(qū)間如下：669。412。228×2

18、.2282f669。41+2。228×2。2282即664。45(萬元）f674。37（萬元）9。4 解：（1） , Y=0。0727+0。0273x (2) 0.071996(3） 相關(guān)系數(shù) 15.70442。365所以，拒絕原假設(shè)?？梢缘贸錾砀吲c體重存在顯著相關(guān)關(guān)系的結(jié)論。（4） 2。365所以,拒絕原假設(shè).根據(jù)樣本，可判斷體重與身高有顯著關(guān)系。第十章10.1（1）C；(2）A；（3)C;（4）ABD10.2解（1），人均銷售額越大，企業(yè)利潤越高，故此商業(yè)利潤率越高，從而商業(yè)利潤率與人均銷售額呈正相關(guān)關(guān)系；而流通費用率越高,反映商業(yè)企業(yè)的經(jīng)營成本越高,其商業(yè)利潤率就越低.（2），

19、人口數(shù)量越多，對糧食的消費量就越大；人均收入越多，對糧食的購買力就越強,故此這兩個變量皆與糧食銷售量呈正相關(guān)關(guān)系.（3），固定資產(chǎn)和職工人數(shù)是兩大生產(chǎn)要素，數(shù)量越多，說明生產(chǎn)要素越密集，工業(yè)總產(chǎn)值就越高，所以它們與工業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系為正相關(guān)。（4)，因為國內(nèi)生產(chǎn)總值包括三次產(chǎn)業(yè)，所以工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和全部的國內(nèi)生產(chǎn)總值為正相關(guān)關(guān)系，同時即便某些特殊地區(qū)沒有工業(yè)和農(nóng)業(yè)，仍然有國內(nèi)生產(chǎn)總值,所以，。10.3解步驟一：構(gòu)建excel工作表步驟二:回歸分析選擇“工具” “數(shù)據(jù)分析”，再在“數(shù)據(jù)分析”菜單中選中“回歸”：在“回歸”窗口中確定因變量Y值和自變量X值的區(qū)域后，點擊“確定".回歸

20、結(jié)果：從計算結(jié)果可知，擬合的樣本回歸方程為：（2) 由上表可知，回歸估計的標準誤差為379.5272，修正自由度的決定系數(shù)為0.9623，另外,回歸方程的5%顯著性檢驗，如下：首先，假設(shè)總體回歸方程不顯著，即有0：1=230接著,求統(tǒng)計量，=141。5626最后查F分布表，可知自由度為（2，8）和顯著水平0.05的理論臨界值Fa為4.46，因此F>Fa，拒絕原假設(shè)，即認為總體回歸函數(shù)中各自變量的線性回歸關(guān)系顯著.（3）預(yù)測點估計:X112000元，X2=40000元代入回歸方程,得到Y(jié)9672。4315元利用多元線性回歸模型預(yù)測誤差的矩陣公式和區(qū)間預(yù)測公式可求得：預(yù)測方差=379。527

21、2×1.1820=448.6187置信度為95的預(yù)測區(qū)間（已知t0.025（9)=2.262）：9672。4315t0。025（9)×448.6187yf9672.4315+t0.025(9）×448.6187即 8657.656yf10687.207本題通過SPSS也可實現(xiàn)同樣的計算。10.4解(1）擬合成本函數(shù)步驟一：創(chuàng)建EXCEL工作表步驟二：回歸分析：回歸結(jié)果：從計算結(jié)果可知，擬合的樣本回歸方程為：t= （0.0478） （2。2815) （0。4316） (2。4241) F=4720。253 R2=0。9994（2）根據(jù)總成本函數(shù)可以推導(dǎo)出平均成本函數(shù)

22、為:平均成本函數(shù)圖形如下：、(3)當總產(chǎn)量為1550時，單位產(chǎn)品的平均成本=140.0867第十一章111（1) A、B、D； （2）A、B、C、E （3）A、B、C、D 、 （4）B、C、D (5）B、D、E 112 解：填寫表中空格，結(jié)果用斜體表示。月 份1234月初職工人數(shù)(人）月總產(chǎn)值（萬元）月平均人數(shù)（人）月勞動生產(chǎn)率（元/人）25027。8252651050無資料26。500265100028029。1502751060270 第一季度平均職工人數(shù) = 268。 33（人） 第一季度工業(yè)總產(chǎn)值 = 27。825 + 26.500 + 29.150 = 83。475（萬元） 第一季度

23、平均每月工業(yè)總產(chǎn)值 =27。825（萬元） 第一季度勞動生產(chǎn)率 =3110。91（元/人） 第一季度平均月勞動生產(chǎn)率 = =1036.97（元/人）113解：每年應(yīng)遞增：=118.64% 以后3年中平均每年應(yīng)遞增:=114.88114 解：第一步:計算十二個月的移動平均修勻值，由于移動項數(shù)為偶數(shù)項，需進行二次移動平均，結(jié)果見下表。十二個移動平均的結(jié)果消除了季節(jié)變動和隨機變動的影響，所得各月的二次移動平均值為趨勢變動和循環(huán)變動綜合作用的結(jié)果，即。第二步：剔除趨勢變動與循環(huán)變動的影響。用各月的實際值分別除以各月的移動平均修勻值，則得到季節(jié)變動與隨機變動共同作用的結(jié)果，即。二次移動平均值結(jié)果表月份2

24、0002001200220032004172。92114.42145.46165.63273.42116。09146.00164.17374。38118.38146.88162。75476.46122.54147.00163.675-83.33128.59148.67164。50692。92137。34152.00164.50763.75100。83144.42155。96-867。92107。08145.67161。59970。00110。42146。09164。92 1071.46111。88146.50165.96 1172。25112。92145。75166.50 1272。59113

25、。46145.34166.42 第三步，對第二步的計算結(jié)果進行各年同月平均，則消除隨機變動的影響，所得結(jié)果為各月的季節(jié)指數(shù)S。第二步、第三步的相應(yīng)計算結(jié)果見下表。如1月份的季節(jié)指數(shù)：S=(205.7+209。75+192.49+208.3）/4=204。24； 7月份的季節(jié)指數(shù)：S=(12.55%+11.9+22.16+23.72%）/4=17。59%.月份（）季節(jié)指數(shù)S（)199019911992199319941205。70209。75192。49208.30204。242122.58129.2195.89127.92119。003-53。7850。6854。4755。3053.60432

26、.7032.6420。4127。4928.33512.0015。558。076.0810.4468。618。015.925。477。00712.5511.9022。1623.72-17。59817.6718.6827.4629。7023。40928.5731.7047.9250。3339.661069.9775.97102。3984.3683。2411290。66301。10288。16282.28290.8112344。40308。48330.26306.45-322。69通過各月季節(jié)指數(shù)的比較可以看出，1、2、11、12四個寒冷月份的季節(jié)指數(shù)遠高于其它月份，其毛線銷量是正常水平的2-3倍，

27、而春、夏季的季節(jié)指數(shù)非常低，這說明毛線這種產(chǎn)品的需求量季節(jié)性非常明顯，符合該產(chǎn)品的特性。115 解：由于數(shù)據(jù)的波動幅度較大，因而先分別采用三項加權(quán)移動平均和平滑系數(shù)為0.9的指數(shù)平滑法對各期數(shù)據(jù)進行預(yù)測.取N=3，根據(jù)公式 可計算各期的加權(quán)移動平均預(yù)測值見表中第4欄斜體部分.則2002年的加權(quán)移動平均預(yù)測值為 用指數(shù)平滑法計算各期的預(yù)測值，取，則取平滑初始值,則可計算各期的平滑預(yù)測值,1984年的預(yù)測值：1985年的預(yù)測值：同理可得1986-2001年各年的指數(shù)平滑預(yù)測值，見表中最后一欄斜體部分。則2002年的指數(shù)平滑預(yù)測值：實際上2002年全社會鐵路客運量為105606萬人，用指數(shù)平滑法預(yù)測

28、的相對誤差僅為0.49,預(yù)測效果優(yōu)于加權(quán)移動平均預(yù)測法.第十二章12.1：（1)C；（2）B;（3）A；（4）C12。2：(1）(2）12。3:用加權(quán)算術(shù)平均數(shù)指數(shù)102.9，用加權(quán)調(diào)合平均數(shù)指數(shù)102。36,12.4：=110.2812.5：（1）40億元；（2)7.84%，31.37億元（3）8。63億元12.6:(1）135。95%；307000元（2) 307000=190000+11700012。7：106.25%12.8:101。212.9：（1）4.7%；（2）用加權(quán)算術(shù)平均數(shù)指數(shù)156。02，加權(quán)調(diào)和平均數(shù)指數(shù)141.0912。10:(1)i技=106.25；i普=112.5(

29、2）110.36（3）110.36=101。43×108。80%11.6=1。6+10 (4）略（5）11。6×1500=1。6×1500+10×1500 即17400=2400+1500012。11：解：指 標權(quán)數(shù)功效系數(shù)甲地區(qū)乙地區(qū)丙地區(qū)主要工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定提高率（%）20808868百元總產(chǎn)值利稅額(元）30808656可比產(chǎn)品成本降低率（%）10847652全員勞動生產(chǎn)率(元/人）20768864每萬元產(chǎn)能消耗（噸)20547784綜 合 指 數(shù)-74.48465。5排 名213第十三章13.1解(1)ABCD （2)CD （3）B （4）B13

30、.2解（1）根據(jù)最大的最大收益值準則，應(yīng)該選擇方案一。（2）根據(jù)最大的最小收益值準則，應(yīng)該選擇方案三。(3）在市場需求大的情況下，采用方案一可獲得最大收益，故有： 在市場需求中的情況下，采用方案二可獲得最大收益，故有： 在市場需求小的情況下，采用方案三可獲得最大收益，故有: 根據(jù)后悔值計算公式，可以求得其決策問題的后悔矩陣，如下表: 后悔矩陣表狀態(tài)需求大需求中需求小方案方案一0100140方案二200020方案三400200 0根據(jù)最小的最大后悔值準則，應(yīng)選擇方案一。(4） 由于在所有可選擇的方案中，方案一的期望收益值最大，所以根據(jù)折中原則，應(yīng)該選擇方案一（5) 因為方案二的期望收益值最大，所

31、以按等可能性準則,應(yīng)選擇方案二.綜上，最后結(jié)果如下表:所依據(jù)的準則選擇的方案 最大的最大收益值準則 方案一 最大的最小收益值準則 方案三 最小的最大后悔值準則 方案一 折衷準則（ 方案一 等可能性準則 方案二13.3解（1）方案一：期望E（a1）=150 變異系數(shù)V1=0.5033，方案二：期望E（a2）=140 變異系數(shù)V2=0.4124，方案三:期望E(a3）=96 變異系數(shù)V3=0。1443， 所以，根據(jù)期望值準則，選擇方案一；根據(jù)變異系數(shù)準則，選擇方案三.(2）該企業(yè)宜采用滿意準則,選擇方案二。(3）該企業(yè)宜采用最大可能準則，選擇方案三。13。4解設(shè)由于飛機自身結(jié)構(gòu)有缺陷造成的航空事故

32、為，由于其它原因造成的航空事故為，被判定屬于結(jié)構(gòu)缺陷造成的航空事故為，則根據(jù)已知的條件有：=0.35, =0。65, =0。80, =0.30 當某次航空事故被判斷為結(jié)構(gòu)缺陷引起的事故時，該事故確實屬于結(jié)構(gòu)缺陷的概率為：該事故確實屬于結(jié)構(gòu)缺陷的概率是0.5517。13。5解汽車被盜的司機將汽車鑰匙留在車內(nèi)的概率是0.5556。13。6（1） 根據(jù)現(xiàn)有信息，生產(chǎn)的期望收益值為41.5萬元，大于不生產(chǎn)的期望收益值，應(yīng)選擇生產(chǎn)該產(chǎn)品.(2） 如果采用自行調(diào)查方案，a得出受歡迎的概率=0。65×0。7+0。35×0。3=0.56，市場受歡迎的后驗概率=0.65×0.7/0

33、。56=0.8125，生產(chǎn)的期望收益=80×0.8125-30×0。1875=59。375萬元；b得出不受歡迎的概率=0。65×0。3+0.35×0.7=0。44，市場受歡迎的后驗概率=0。65×0.3/0。44=0。4432,生產(chǎn)的期望收益=80×0。4432-30×0。5568=18。75萬元（盡管預(yù)報不受歡迎，但生產(chǎn)的預(yù)期收益仍大于0即不生產(chǎn)情況).c因此,如果采用自行調(diào)查，其后驗分析最佳方案的期望收益=0.56×59.375+0.44×18.753=38.5萬元,小于先驗分析最佳方案的期望收益41

34、.5萬元，所以不宜采取此方案。(3） 如果采用委托調(diào)查，a得出受歡迎的概率=0。65×0.95+0。35×0。05=0.635,市場受歡迎的后驗概率=0.65×0.95/0。635=0.9724，生產(chǎn)的期望收益=80×0.972430×0.0276=76。9685萬元;b得出不受歡迎的概率=0.65×0.05+0。35×0.95=0.365，市場受歡迎的后驗概率=0。65×0.05/0.365=0.089,選擇生產(chǎn)的期望收益=80×0.089-30×0.911=-20.2055萬元（選擇不生產(chǎn)）.c因此，如果采用委托調(diào)查，其后驗分析最佳方案的期望收益=0。635×76.9685+0。365×0-5=43.872萬元，大于先驗分析最佳方案的期望收益41。5萬元,所以應(yīng)該采用此方案。第十四章14。1(1)C;(2)A; (3） B；（4)D 14.2（1）A、B、C(2