免費開始練習
高考申論題 108年 [工業工程] 工程統計學與品質管制

第 一 題

📖 題組:
針對下列各情況,選擇一個適當的機率分配,列出所有已知的參數值,並說明所有未知的參數值。(每小題 4 分,共 20 分)
📝 此題為申論題,共 5 小題

小題 (一)

5000 片晶片不良品個數。

思路引導 VIP

辨識關鍵字:「固定數量(5000)」、「二元結果(不良/良品)」、「個數」。這明顯符合二項分配(Binomial Distribution)的特徵。須寫出其分配名稱,指出已知的試驗次數 n=5000,以及未知的不良率 p。

🤖
AI 詳解
AI 專屬家教

【考點分析】 測驗對二項分配使用時機與參數定義的掌握。 【理論/法規依據】

小題 (二)

圓周率小數點後的數值。

思路引導 VIP

思考圓周率(Pi)小數點後的數字特性。在統計上,這些數字(0~9)被認為是隨機出現且機率相等的離散型資料。因此,這是一個典型的離散型均勻分配(Discrete Uniform Distribution)。參數則是可能的上下界。

🤖
AI 詳解
AI 專屬家教

【考點分析】 測驗對離散型均勻分配的認知,以及能判斷圓周率數字的隨機等機率特性。 【理論/法規依據】

小題 (三)

每個晶片上的缺點數。

思路引導 VIP

關鍵字:「每個(一個連續的單位面積/體積)」、「缺點數(離散的計數)」。這是典型的卜瓦松分配(Poisson Distribution)應用場景,用來描述在一段給定時間、空間、面積或長度內,某隨機事件發生的次數。參數為發生率。

🤖
AI 詳解
AI 專屬家教

【考點分析】 測驗對計數型資料在單位範圍內發生次數的機率模型選擇(卜瓦松分配)。 【理論/法規依據】

小題 (四)

樂透每期開獎中獎數字的個數。

思路引導 VIP

思考樂透的開獎機制:「有限的母體中(例如49個號碼)」、「抽出不放回」、「包含特定數量的成功樣本(中獎號碼)」。這與「抽出放回」的二項分配不同,屬於超幾何分配(Hypergeometric Distribution)。

🤖
AI 詳解
AI 專屬家教

【考點分析】 測驗在有限母體中「取出不放回」抽樣情境下的機率模型選擇。 【理論/法規依據】

小題 (五)

晶片檢驗線上,檢驗出第二個不良品所需總檢驗數。

思路引導 VIP

看懂情境:「連續試驗直到發生第 r 次成功(此處『成功』指的是發現不良品)為止」,求所需的「總試驗次數」。這是負二項分配(Negative Binomial Distribution)的標準定義。若是直到發生第1次,才是幾何分配。

🤖
AI 詳解
AI 專屬家教

【考點分析】 測驗對於「直到發生第 $r$ 次特定事件所需試驗次數」的機率分配模型認知。 【理論/法規依據】

升級 VIP 解鎖