题目内容
（请给出正确答案）
为
试对该车床加工该种零件长度值的数学期望进行区间估计(置信概率0.95)。
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更多“自动车床加工某种零件，零件的长度服从正态分布。现在加工过程中抽取16件，测得长度值(单位:毫米)”相关的问题
, 原来的加工精度要求 
不超过0.18, 生产了一段时间后, 为检验该车床是否还保持原来的加工精度, 抽取该车床加工的31个零件，测得样本方差 
, 根据这一数据可以认为该车床( 
)（ ）
A、保持原来的加工精度;
B、没有保持原来的加工精度;
C、不能确定;
D、/
假定两台车床加工的零件尺寸都服从正态分布，且方差相同。问两台车床加工零件的平均尺寸有无显著差异(取a=0.05 )?
甲：15.0，14.5，15.2，15.5，14.8，15.1，15.2，14.8
乙：15.2，15.0，14.8，15.2，15.0，15.0，14.8，15.1，14.8
假定其外径都服从正态分布，问乙车床的加工精度是否比甲车床的高(α=0.05)？
条边，则应该选用()算法来求这个图的最小生成树，从而使计算时间较少，A、Prim
B、Kruskal
(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来?
(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗?多多少?这个差异统计显著吗?
(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)?
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分?
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗?请讨论。
其中，educ是受教育年数，sibs是兄弟姐妹的个数，meduc是母亲受教育的年数，feduc则是父亲受教育的年数。
(i)sibs是否具有预期的影响?请给出解释。保持meduc、feduc不变，为了使预测的受教育程度减少一年，需要sibs增加多少?(这里不要求答案为整数。)
(ii)讨论对meduc的系数的解释。
(iii)假设一个男工人A没有兄弟姐妹，其父母都接受了12年的教育。另一个男工人B也没有兄弟姐妹，但其父母都接受了16年的教育。预计B和A所接受教育的年数差别为多少?
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