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地特三等申論題 106年 [統計] 統計學

第 一 題

📖 題組:
針對家戶之所得(以X表示)與消費支出(以Y表示)之關係,考慮建立下列廻歸模型:Y₁ = β₁√X₁ +ɛ₁, i=1,2,...,n;其中E1, E2, E3, ..., En 為相互獨立且具常態分配N(0, σ²)之隨機變數。 請回答下列問題:(每小題10分,共40分)
📝 此題為申論題,共 4 小題

小題 (一)

求出ẞ之最小平方估計量ẞ。

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看到求「最小平方估計量(LSE)」的題目,應直覺想到建立誤差平方和(SSE)函數。將模型轉換為誤差平方和的函數,對未知參數(此題為 β₁)微分並令其為零,解出的參數即為所求。

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【解題思路】利用最小平方法(Method of Least Squares),建立誤差平方和函數並對未知參數 $\beta_1$求偏導數,令其為零以解出最小平方估計量 $\hat{\beta}_1$。 【詳解】 已知:母體迴歸模型為 Y_i = $\beta_1\sqrt{X_i} + \varepsilon_i$,其中 \varepsilon_i \stackrel{iid}{$\sim} N(0, \sigma^2)$。

小題 (二)

求出題(一)中,β₁之變異數Var(β₁)。

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看到「求參數變異數」,首先聯想到該參數的最小平方法估計量(LSE)。在無截距項模型中,先推導出估計量公式,再利用變異數的線性運算性質與獨立性計算其變異數。

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【解題思路】先推導參數 $\beta_1$ 的最小平方法估計量(LSE),再結合變異數運算性質($Var(aY)=a^2Var(Y)$)與獨立隨機變數特徵求出其變異數。 【詳解】 已知:模型為 $Y_i = \beta_1 \sqrt{X_i} + \varepsilon_i$,其中 $\varepsilon_i \overset{i.i.d.}{\sim} N(0, \sigma^2)$。

小題 (三)

欲檢定H:β₁ = 0 vs. H₁ :β₁≠0,已收集下列資料 X₁ 4 9 4 16 1 Y₁ 2 5 2 10 1 請利用收集之資料,以 0.05 之顯著水準,檢定上述之假設。 (註:若令T(d)為具有自由度為d之t分配的隨機變數,則已知P(T(3) < 2.353) = 0.95, P(T(3) <3.182) = 0.975, P(T(4) < 2.132) = 0.95, P(T(4) <2.776) = 0.975

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本題屬於無截距項的簡單線性迴歸模型。解題重點在於先將自變數轉換為 $Z_i = \sqrt{X_i}$,接著利用無截距迴歸公式求出斜率估計式 $\hat{\beta}_1$、誤差變異數估計值(MSE,自由度為 $n-1$),最後代入 t 檢定統計量與臨界值比較即可得出結論。

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【解題關鍵】令 $Z_i = \sqrt{X_i}$,建立無截距線性迴歸模型 $Y_i = \beta_1 Z_i + \varepsilon_i$,計算 $\hat{\beta}_1$ 並以自由度 $n-1$ 進行 t 檢定。 【解答】 計算:

小題 (四)

若真實之廻歸模型為Y₁ = β + β₁√X₁+E₁,請用題(←)之戶去估計真實模型中之β,求出其偏誤(bias)。

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本題測驗「模型設定錯誤(遺漏截距項)」對最小平方估計量不偏性的影響。解題關鍵在於先寫出原設定模型(無截距項)的估計式,接著將「真實模型」的 Y 值代入該估計式中展開並取期望值,最後根據偏誤定義(估計量期望值減去真實參數)求出結果。

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【解題思路】利用期望值運算,將真實模型的 $Y_i$ 代入原設定模型的最小平方估計式中,計算 $E[\hat{\beta}_1]$ 與真實參數 $\beta_1$ 之差。 【詳解】 已知:

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