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21.16 财富分配。《纽约时报》做了一项对在全美随机选取的1650位成年人的调查。其中，有1089人认为国家的财富分配应该更平均地分给更多的人。我们可以将这个样本视为一个简单随机样本。
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（a）全美成年人中认为财富应分配给更多人的比例估算出95%置信区间。
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（b）新闻报道说：“从理论上来说，20次当中有19次的调查结果和真实结果的差距，不会超过±3%。”说明你的结果是否符合这段叙述。
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21.17 哈雷摩托车。哈雷摩托车在全美登记在册的摩托车当中占28%，你计划访问一个包含600位摩托车车主的简单随机样本。
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（a）你的样本中拥有哈雷摩托车的人所占比例的抽样分布是什么？
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（b）在你的样本中，拥有哈雷摩托车的人至少占29.8%的概率有多大？至少包含26.2%哈雷摩托车拥有者的概率又有多大？根据68-95-99.7规则和你给出的（a）问题的答案来作答。
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21.18 你慢跑吗？假设有10%的成年人经常慢跑，一项意见调查访问了一个包含400位成年人的简单随机样本，问他们是否慢跑。
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（a）样本中的慢跑者比例的抽样分布是什么？
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（b）根据68-95-99.7规则，样本中的慢跑者至少占7.3%的概率是多少？
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21.19 速算法。第3章的速算法用±1/当作总体比例的95%置信区间的速算公式。用速算法算出的结果的误差范围大一些，它和本章介绍的精确计算方法，在接近0或1时，差别最大。从登记在册的摩托车中抽取一个包含500辆摩托车的简单随机样本，其中有68辆为哈雷摩托车。找出在所有摩托车中哈雷所占比例的95%置信区间，用速算法和精确方法各算一次。速算法的误差范围会比精确方法大多少？
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21.20 68%置信度。我们依据68-95-99.7规则中的95部分，得到关于总体比例p的95%置信区间的公式。
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（a）利用该规则的68部分，得到68%置信区间的公式。
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（b）用简单易懂的语言解释“68%置信度”是什么意思。
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（c）用BRFSS调查的结果（例3），算出2010年加州大学毕业生中酗酒者所占比例的68%置信区间。68%置信区间和例3中的95%置信区间相比，有何差别？
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21.21 用模拟方法估算置信区间。在练习21.20里，你推导出了总体比例p的68%置信区间的公式。假设美国国会议员考柯丝所在的选区中，有60%（这个百分比没有人知道）的选民支持她竞选连任。
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（a）你会怎样模拟一个包含25个选民的简单随机样本的投票情况？
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（b）用模拟的方法抽出10个简单随机样本，每个简单随机样本可以用表A里的不同行。你得到的支持她的样本比例的10个值分别是多少？
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（c）针对你的10个样本，分别找出p的68%置信区间。10个区间当中有几个包含了真实参数值p=0.6（大小为25的样本不够大，不能期望结果很准，但即使是小规模的模拟，也可以让我们看清楚在反复抽样时，置信区间会有什么变化。）
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21.22 枪支管制。练习21.7中报告了一项盖洛普调查的结果：在一个包含1005位成年人的随机样本中，有261人支持立法规定除警察和获得授权人士之外的人不得拥有手枪。计算所有成年人中有此想法的人所占比例的90%置信区间。你的区间和练习21.7中的95%置信区间比起来，有何差别？
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21.23 非法移民。练习21.8报告了CBS新闻调查的一项结果，发现在随机抽取的1012位美国成年人中，有688位“反对让非法移民的子女参加州立学院入学考试和享有本州居民的优惠学费待遇”。用表21-1算出所有美国人中有这种看法的人比例的99%置信区间。你的区间和练习21.8中95%置信区间比起来，有何差别？
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21.24 置信度的影响。2011年10月《纽约时报》的一项民意调查发现，一个包含1650位美国成年人的样本中有78%的人认为对小企业实行减税政策以增加就业是个好主意。利用此项调查结果与表21-1，为所有美国成年人中有同样想法的人所占比例，分别算出其70%、80%、90%与99%置信区间。从你的结果来看，改变置信度会产生什么影响？
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21.25 提出不满申诉的HMO病人。曾向卫生维护组织（HMO）提出不满申诉的病人，退出该组织的概率有多大？最近一年当中，新英格兰地区的一个大型HMO的超过400000名会员中，有639人提出不满申诉，并有54人因此自动退出HMO（也就是说，并不是因为搬家或换工作而被迫退出）。把这一年的申诉者当作所有以后会提出不满申诉病人的一个简单随机样本，计算提出不满申诉并自动退出HMO的病人所占比例的90%置信区间。
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21.26 失业率。美国劳工部劳工统计局用90%置信度来发布每个月的源自当前人口调查的失业数据。2008年1月的调查访问了民众中属于劳动人口的134444人，其中有62409人有工作，有4991人失业。当前人口调查的样本并不是简单随机样本，但为了做这个练习，我们假设劳工统计局抽取了一个包含134444人的简单随机样本。算出失业率的90%置信区间（失业率指的是什么，可参见本书第8章例3）。