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Midterm3/Stat4102, Fall 2022

Problem 1 (25 points). The following are the final grades of two sections of one statistics course. n1 =22 students in section 1 have a sample of an average of x¯1 = 84 with a standard deviation of s1  = 4.  n2 =18 students in section 2 made a sample average of x¯2  = 80 with a standard deviation of s1  = 6. We now want to assess the difference of population means µ 1 − µ2  of grades between two sections.

(1)  (15 points) Test for H0  : µ 1 − µ2 = 0 v.s. Ha  : µ 1 − µ2  0 using a large sample Z-test and report the p value. Use a significance level of α = 0.025.

(2)  (10 points) Compute a 95% confidence interval estimate for µ 1 − µ2 .

Problem 2 (25 points).  Let X1 , X2 , ... , Xn  be i.i.d.  samples from the uniform(θ,θ + 1) distribution. To test H0  : θ = 0 versus H1  : θ > 0, we use the following test

reject H0  if X(1)  k,

where k is a constant, X(1)=min{X1 , ...,Xn}.

(1)  (10 points) Determine k so that the level of the test is α (the probability of Type I error).

(2)  (15 points) Find the expression for the probability of Type II error of this test using k and θ .  (Hint:  Discuss different values of k .)

Problem 3 (25 points). Consider a simple linear model with normal error: Y = β0 + β1x + ε, ε ∼ N(0,σ2 )

Suppose that 10 pairs of observed values from this model given in the following table are obtained:

i        xi          yi

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1.9

1.1

5.5

3.4

-0.1

4.6

1.6

0.8

4.4

0.1

0.7

-0.2

3.7

2.0

0.0

-0.1

0.8

-1.0

3.4

-1.2

(1)  (8 points) Calculate the values of the M.L.E.’s βˆ0 , βˆ1 , and 2 .

(2)  (7 points) Determine an unbiased estimator of Var(βˆ0 ) and calculate its value.

(3)  (10 points) Let θ = 2β0 +cβ1 , where c is a constant. Determine an unbiased estimator θˆ of θ . For what value of c will the M.S.E. of θˆ be smallest?

Problem 4 (25 points).  Suppose n data points {(xi,yi),  i = 1, . . . ,n} are obtained from the linear model:

Y = β0 + β1x + β2 e + ε,

where E[ε] = 0 and Var(ε) = σ 2 .

However, we do not know the above true model and fit the data points on the simple linear model:

E(Y) = β0 + β1x,

and obtain the least-squares estimator for β0  and β 1 :

(xi )2

βˆ0 =  βˆ1  .

1.  (15 points) Are these estimators unbiased? If yes, prove it. If no, find the bias.

2.  (10 points) Derive the variance of βˆ0  and the covariance between βˆ1  and βˆ0 .