第一章导论
1.1
（1）数值型变量。
（2）分类变量。
（3）离散型变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2
（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的2000个职工家庭的集合。
（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的2000个职工家庭的年人均收入。
1.3
（1）总体是所有IT从业者的集合。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4
（1）总体是所有在网上购物的消费者的集合。
（2）分类变量。
（3）参数是所有在网上购物者的月平均花费。
（4）参数
（5）推断统计方法。
第二章数据的搜集
1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？
与研究内容有关的原始信息已经存在，是由别人调查和实验得来的，并会被我们利用的资料称为“二手资料”。使用二手资料时需要注意：资料的原始搜集人、搜集资料的目的、搜集资料的途径、搜集资料的时间，要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法，避免错用、误用、滥用。在引用二手资料时，要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。非概率抽样也适合市场调查中的概念测试。
3.调查中搜集数据的方法主要有自填式、面方式、电话式，除此之外，还有那些搜集数据的方法？
实验式、观察式等。
4. 自填式、面方式、电话式调查个有什么利弊？
自填式优点：调查组织者管理容易，成本低，可以进行较大规模调查，对被调查者可以刻选择方便时间答卷，减少回答敏感问题的压力。缺点：返回率低，调查时间长，在数据搜集过程中遇到问题不能及时调整。
面谈式优点：回答率高，数据质量高，在数据搜集过程中遇到问题可以及时调整可以充分发挥调查员的作用。缺点：成本比较高，对调查过程的质量控制有一定难度。对于敏感问题，被访者会有压力。
电话式优点：速度快，对调查员比较安全，对访问过程的控制比较容易，缺点：实施地区有限，调查时间不宜过长，问卷要简单，被访者不愿回答时，不宜劝服。
5.请举出（或设计）几个实验数据的例子。
不同饲料对牲畜增重有无影响，新旧技术的机器对组装同一产品所需时间的影响。
6.你认为应当如何控制调查中的回答误差？
对于理解误差，要注意表述中的措辞，学习一定的心里学知识。对于记忆误差，尽量缩短所涉及问题的时间范围。对于有意识误差，调查人员要想法打消被调查者得思想顾虑，调查人员要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量避免敏感问题。
7.怎样减少无回答？请通过一个例子，说明你所考虑到的减少无回答的具体措施。
对于随机误差，可以通过增加样本容量来控制。对于系统误差，做好预防，在调查前做好各方面的准备工作，尽量把无回答率降到最低程度。无回答出现后，分析武回答产生的原因，采取补救措施。比如要收回一百份，就要做好一百二十份或一百三十份问卷的准备，当被调查者不愿意回答时，可以通过一定的方法劝服被访者，还可以通过馈赠小礼品等的方式提高回收率。
第三章数据的图表搜集
一、思考题
3.1数据的预处理包括哪些内容？
答：审核、筛选、排序等。
3.2分类数据和顺序数据的整理和显示方法各有哪些？
答：分类数据在整理时候先列出所分的类别，计算各组的频数、频率，得到频数分布表，
如果是两个或两个以上变量可以制作交叉表。对于分类数据可以绘制条形图、帕累托图、饼图、环形图等。根据不同的资料或者目的选择不同的图。
对于顺序数据，可以计算各种的频数、频率，以及累计频数、累计频率。可根据需要绘制条形图、饼图、环形图等。
3.3数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
答：单变量值分组和组距分组。其中组距分组：第一步，确定组数，组数多少由数据的多少和特点等决定，一般5~15组；第二步，确定各组组距，宜取5或10的倍数；第三步，根据分组整理出频数分布表，注意遵循“不重不漏”和“上限不在内”的原则。
3.4直方图和条形图有何区别？
答：1，条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，高度与宽度都有意义；2直方图各矩形连续排列，条形图分开排列；3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。
3.5绘制线图应注意问题？
答：时间在横轴，观测值绘在纵轴。一般是长宽比例10：7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。
3.6饼图和环形图的不同？
答：饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。
3.7茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合？
答：茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。
3.8鉴别图标优劣的准则？
答：P65明确有答案，我就不写了。
3.9制作统计表应注意的问题？
答：1，合理安排统计表结构；2表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容；3表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线，两端开口，数字右对齐，不要有空白格；4在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。
二、练习题
3.1答：
（1）表中数据属于顺序数据。
(2)用Excel制作一张频数分布表。
(3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
(4)绘制评价等级的帕累托图。
3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88
123
115
119
138
112
146
113
126
要求：
(1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数：()lg 40lg() 1.60206
111 6.32lg(2)lg 20.30103
n K =+=+=+=，取k=6 2、确定组距：
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10
3、分组频数表
(2)按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115～125万元为良好企业，105～115 万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
3．3 某百货公司连续40天的商品销售额如下：
单位：万元
41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42
36
37
37
49
39
42
32
36
35
要求：根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图。 答 ：1、确定组数：
()lg 40lg() 1.60206
111 6.32lg(2)lg 20.30103
n K =+=+=+=，取k=6 2、确定组距：
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（49-25）÷6=4，取5 3、分组频数表（根据实际资料，调整成分5个组）
4、直方图
3．4 利用下面的数据构建茎叶图和箱线图。
57 29 29 36 31
23 47 23 28 28
35 51 39 18 46
18 26 50 29 33
21 46 41 52 28
21 43 19 42 20 答：茎叶图
Frequency Stem & Leaf
3.00 1 . 889
5.00 2 . 01133
7.00 2 . 6888999
2.00 3 . 13
3.00 3 . 569
3.00 4 . 123
3.00 4 . 667
3.00 5 . 012
1.00 5 . 7
箱线图
3.5答 ：频数分布表
直方图
从直方图看，数据的分布呈左偏分布。
3.6答 ：频数分布表
()lg 100lg()2111 6.64lg(2)lg 20.30103
n K =+
=+=+=，取k=7
2、确定组距：
组距＝( 最大值 - 最小值)÷组数=（61-40）÷7=3，取3 3、分组频数表（根据实际资料，调整成分5个组）
从直方图看，数据的分布呈双峰分布。
3.7频数分布表
从直方图看，数据的分布呈左偏分布 3.8
（1）数值型数据 （2）频数分布表
()lg 60lg() 1.77815111 6.91lg(2)lg 20.30103
n K =+
=+=+=，取k=7
2、确定组距：
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（9+25）÷7=4.86，取5
从直方图看，数据的分布呈左偏分布。 3.9
自学考试人员年龄分布集中在20-24之间，分布图呈右偏。
3.10
3.11
3.12 （1）复式条形图
（2）甲班成绩分布图近似正态分布，分布较均衡；乙班成绩分布图右偏。（3）根据雷达图，两班成绩分布不相似。
3.13
3.14
第四章习题答案
4.1数据排列：2,4,7,10,10,10,12,12,14,15
（1）众数：10；
中位数：10
平均数：9.6
（2）四分位数：Q
L 位置=
4
10=2.5.所以Q
L
=
2
7
4+
=5.5
Q U 位置=
4
30=7.5，所以Q
U
=
2
12
12+=12
（3）标准差：4.17
（4）峰度—0.25，偏度—0.69 4.2
（1）众数：19；23
中位数：23 平均数：24
（2）四分位数：Q L 位置=425=6.25.所以Q L =19+0.25^0=19 Q U 位置=4
75
=18.75，所以Q U =25+2^0.75=26.5
（3）标准差：6.65 （4）峰度0.77，偏度1.08 4.3(1)茎叶图略
(2) 平均数：7，标准差0.71 （3）第一种方式的离散系数x s v s ==2.797
.1=0.28 第二种方式的离散系数x
s v s =
=7
71.0=0.10 所以，第二种排队方式等待时间更集中。
（4）选择第二种，因为平均等待的时间短，而且等待时间的集中程度高 4.4 （1）平均数：274.1，中位数：272.5 （2）Q L 位置=430=7.5.所以Q L =258+0.5^3=259.5 Q U 位置=490=22.5，所以Q U =284+7^0.5=287.5 （3）日销售额的标准差：21.17 4.5．
甲企业总平均成本n
f M
x k
i i
i
∑==
1
=
340
6600
=19.41（元）
乙企业总平均成本n
f M
x k
i i
i
∑==
1
=
（元）
29.18342
6255
= 所以甲企业的总平均成本比乙企业的高，原因是甲企业高成本的产品B 生产的产量比乙企业多，所以把总平均成本提高了。 4.6计算数据如表：
利润总额的平均数n
f M
x k
i i
i
∑==
1
=
（万元）
67.426120
51200
= 利润总额标准差()n
x x f *2
∑
-=
σ= （万元）99.115120
1614666
==
σ
峰态系数6479
.03352.23)99.115(1208
51087441643)(4
4
1
4—=-=-?=
--=
∑=ns f x M
K k
i i
i
偏态系数3
1
3
)(ns f x M
SK k
i i
i
∑=-==
2057.0)99.115(120)67.426(3
5
1
3=?-∑=i i
i
f M
4.7（1）不同。1000名的平均身高较高； （2）不同。100名的样本容量的标准差更大；
（3）不同，调查1000名的样本容量得到最高和最低者的机会较大。
4.8对于不同的总体的差异程度的比较采用标准差系数，计算如下：
%3.8605===
x s v s 男； %1050
5===x s v s 女 （1）女生的体重差异大，因为离散系数大；
（2）以磅为单位，男生的平均体重为132.6磅，标准差为11.05磅；女生的平均体重为110.5磅，标准差为11.05磅
%33.86.13205.11===
x s v s 男%105
.11005
.11===x s v s 女 （3）1560
65=-=-=
s x x z i i ，所以大约有68%的人体重在55kg~65kg 之间； （4）25
50
40=-=-=
s x x z i i ，所以大约有95%的女生体重在40kg~60kg 之间。 4.9115
100115=-=-=
s x x z i i ； 5.050
400425=-=-=
s x x z i i ； 由此可以判断第二项测试更理想。 4.10
可以看出，周一和周六两天生产线失去了控制。
4.11（1）采用离散系数，因为如果比较身高差异，儿童和成年人属于不同的总体； （2）%44.21.17220.4===
x s v s 成年，%5.33
.7150
.2===x s v s 儿童 所以，儿童的身高差异更大。
4.12（1）对集中程度和离散程度分别评价，选择集中趋势数值大的，而且离散程度数值小的方式
（2）选择方法A ，因为A 方法下，工人的平均组装数量为165.6，而且该方法下，工人组装数量的离散系数只有0.012，所以选择A 方法。 4.13（1）用离散系数 （2）商业类 （3）高科技
第六章 统计量与抽样分布
()()是一个统计量。
，，，数数，则称函，不依赖于任何未知参，，，样本构造一个函数的一个样本，如果由此中抽取的容量为是从总体，，，、设n 21n 21n 21X X X T X X X T n X X X X 1 由样本构建具体的统计量，实际上是对样本所含的总体信息按某种要求进行加工处理，把分散在样本中的信息集中到统计量的取值上，不同的统计推断问题要求构造不同的统计量。
构造统计量的主要目的就是对总体的未知参数进行推断，如果统计量中含有总体的未知参数就没办法再对参数进行统计推断。
2、21T T 和是统计量，43T T 和在未知的情况下和σμ不是统计量。
()()()()()()()()()称为次序统计量。，，，的观测值，而
为次序统计量就作个值中第时，其由小到大的排序值每当样本得到一组观测满足如下条件的函数：，，，它是样本个次序统计量，称为第中抽取的一个样本，是从总体，，，、设（（n 21i)i n i 2121n 21i)n 21X X X X x i x x x x ,,,x X X X i X X X X X 3 ≤≤≤≤≤n x x 4、假若一个统计量能把含在样本中有关总体的信息一点都不损失地提取出来，这样的统计量称充分统计量。
5、统计学上的自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的资料的个数。
6、分布和正态分布关系：2χ分布。分布的极限分布是正态时，2
n χ+∞→ ()数。
标准正态分布的密度函的密度函数越来越接近分布的增加，。随着自由度标准正态分布的方差大尾部粗一些，方差也比的两侧的尾部都要比标准正态分布的密度函数在两侧曲线非常相似，但数标准正态分布的密度函分布的密度函数曲线与：分布和正态分布的关系t n n t t t ()()()。
，则分布的一个随机变量，看成近似服从标准正态布，若把来越接近于标准正态分也越的增加，。并且随着自由度，，则若分布和正态分布关系：。
n 1F ~X X X n n 1F ~X n t ~X F 22
7、在重复选取容量为n 的样本时，由样本统计量的所有取值形成的相对频数分布为统计量的抽样分布。
。
的推断提供了理论基础分布问题，为总体参数数的抽样态的情况下，样本平均理解决了在总体为非正正态分布。中心极限定的，方差为值为的抽样分布近似服从均充分大时，样本均值的样本，当样本量为的任意一个总体中抽取，方差为均值为、中心极限定理：设从n
X n n 82
2σμσμ
二、练习
1、易知由这台机器灌装的9个瓶子形成的样本，其平均灌装量服从正态分布，均值为,
μ
标准差为3
1
=
=
n
x σ
σ，故 ()
()6319.09.09.0313.0=≤=?
??
?
??≤-=≤-z P X P X P μμ 2、若()
95.03.0=≤-μX P ，则
95.03.0=???
? ??≤-n n X P σσμ，即96.13.0=n σ，又知1=σ，,68.423.096.12
=??
?
??=n 故43=n 。
3、易知
∑=6
1
2i i Z
服从自由度为6的卡方分布，得59.12)6(2
95.0==χb （左侧分位数）
4、因为
()2
2
1σ
S n -服从)1(2-n χ分布，我们已知1,10==σn ，故2
9S 服从(2
χ9）
分布，
()()
9
.0999221221=≤≤=≤≤b S b P b S b P ，我们若取
()()
05.099,05.0991222=≥=≥b S P b S P ，则可以得到92.16)9(92
95.02==χb ，33.3)9(9205.01==χb ，故88.1,37.021==b b 。
（题中均为左侧分位数） 第七章 参数估计
7.1 （1）79.040
5
==
=
n
x σ
σ （2）由于1-α=95% α=5% 96.12
=αZ
所以 估计误差55.140
5
96.12
≈?
=n
Z σ
α
7.2 （1）14.249
15
==
=
n
x σ
σ （2）因为96.12
=αZ 所以20.449
15
96.12
≈?
=n
Z σ
α
（3）μ的置信区间为20.41202
±=±n
Z x σ
α
7.3 由于96.12
=αZ 104560=x
85414
=σ n=100 所以μ的95%置信区间为
14.16741104560100
85414
96.11045602
±=?
±=±n
Z x σ
α
7.4（1）μ的90%置信区间为97.181100
12645.1812
±=?±=±n s Z x α
（2）μ的95%置信区间为35.2811001296.1812
±=?±=±n s Z x α
（3）μ的99%置信区间为096.3811001258.2812
±=?±=±n s Z x α
7.5 （1）89.02560
5
.396.1252
±=?
±=±n
Z x σ
α
（2）416.66.1197589.23326.26.1192
±=?±=±n s Z x α
（3）283.0419.332
974.0645.1419.32
±=?±=±n s Z x α
7.6 （1）035.253890015
500
96.189002
±=?
±=±n
Z x σ
α
（2）650.165890035
500
96.189002
±=?
±=±n
Z x σ
α
（3）028.139890035500645.189002
±=?±=±n s Z x α
（4）583.196890035
500326.289002
±=?±=±n s Z x α
7.7 317.31==∑i x n x ()609.111361
2
=--=∑=i i
x x n s 90%置信区间为441.0317.336
609
.1645.1317.32
±=?±=±n s Z x α
95%置信区间为526.0317.336609.196.1317.32
±=?±=±n s Z x α
99%置信区间为6908.0317.336
609.1576.2317.32
±=?±=±n s Z x α
7.8 101
==∑i x n x ()464.31181
2=--=∑=i i x x n s 所以95%置信区间为()
896.2108
464
.33646.21012
±=?±=±-n s t x n α
7.9 375.91
==
∑i x n x 由于()131.2)15(025.012==-t t n α ()113.41
1
2=--=
∑x x n s i 所以95%置信区间为()
191.2375.916
113
.4131.2375.912
±=?±=±-n s t x n α
7.10 （1）63.05.14936
93
.196.15.1492
±=?±=±n s Z x α
（2）中心极限定理 7.11 （1）132.101506650
1
1=?==
∑i x n x ()641.188.13149
1
1
12
=?=--=
∑x x n s i
455.032.10150
641.196.132.1012
±=?±=±n s Z x α
（2）由于9.050
45
==
p 所以 合格率的95%置信区间为
()083.09.050
1
.09.096.19.012
±=??±=-±n p p Z p α
7.12 由于128.161
==
∑i x n x ()745.3)24(005.012
==-t t n α
()8706.01
1
2=--=
∑x x n s i 所以99%置信区间为
653.028.16125
8706
.0745.328.161)
1(2
±=?±=-±n s n t x α 7.13 7396.1)17()1(05.02
==-t n t α 556.131
==
∑i x n
x ()800.71
1
2=--=
∑x x n s i 所以90%置信区间为198.3556.1318
8
.77396.1556.13)
1(2
±=?±=-±n s n t x α 7.14（1）()194.051.04449.051.0576.251.012
±=??±=-±n p p Z p α
（2）()0435.082.030018
.082.096.182.012
±=??±=-±n p p Z p α
（3）()024.048.01150
52
.048.0645.148.012
±=??±=-±n p p Z p α
7.15（1）90%置信区间为
()049.023.0200
77.023.0645.123.012
±=??±=-±n p p Z p α
（2）95%置信区间为
()058.023.0200
77
.023.096.123.012
±=??±=-±n p p Z p α
7.16 89.1652001000576.222222
2
22
=?=???? ??=?=E Z n n
Z E σδαα
所以n 为166
7.17（1）()13.25302.06.04.0054.212
222
2=??=-????
??=
E Z n ππα 所以n 为254
1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？ 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E16 D17 C32 B21 A14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作： (4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表： 接收频数频率(%)累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100
5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求： (1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()lg 40lg() 1.60206111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3 (2)按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115～125万元为良好企业，105～115 万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
模拟试题二 一. 单项选择题(每小题 2分，共 20 分) 一辆新购买的轿车，在正常行使条件下，一年内发生故障的次数及相应的概率如下表所示： 故障次数（）0123 概率（） 0.050.250.400.30 正好发生 1次故障的概率为（） A ． 0.05 B． 0.25 C． 0.40 D ． 0.30 要观察 200 名消费者每月手机话费支出的分布状况，最适合的图形是（） A．饼图 B．条形图 C．箱线图 D．直方图 从某种瓶装饮料中随机抽取 10 瓶，测得每瓶的平均净含量为 355 毫升。已知该种饮料的净含 量服从正态分布，且标准差为 5 毫升。则该种饮料平均净含量的 90%的置信区间为（）
A． B． C． D． 根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（） A． D． 一项调查表明，大学生中因对课程不感兴趣而逃课的比例为 20%。随机抽取由 200 名学生组 成的一个随机样本，检验假设，，得到样本比例为。检验统计量的值为（） A． D． 在实验设计中，将种“处理”随机地指派给试验单元的设计称为（） A．试验单元 B．完全随机化设计
C．随机化区组设计 D．因子设计 某时间序列各期观测值依次为 10、24、37、53、65、81，对这一时间序列进行预测适合的模型是（） A．直线模型 B．二次曲线模型 C．指数曲线模型 D．修正指数曲线模型 在因子分析中，变量的共同度量反映的是（） A ．第个公因子被变量的解释的程度 B．第个公因子的相对重要程度 C．第个变量对公因子的相对重要程度 D．变量的信息能够被第个公因子所解释的程度 如果要检验两个独立总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（） A ． Mann-Whitney检验 B． Wilcoxon 符号秩检验 C． Kruskal-Wallis检验 D ． Spearman 秩相关及其检验 在二元线性回归方程中，偏回归系数的含义是（）A．变动一个单位时，的平均变动值为 B．变动一个单位时，因变量的平均变动值为 C．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为
《统计学》第四版 第四章练习题答案 众数：M o =1O;中位数：中位数位置=n+1/2=5.5 , M e =10 ;平均数： (2) Q L 位置=n/4=2.5, Q L =4+7/2=5.5 ； Q u 位置=3n/4=7.5 , Q u =12 （4） 4.2 和 M O =23。 将原始数据排序后，计算中位数的位置为：中位数位置 =n+1/2=13，第13个位置上的数 值为23，所以中位数为 M e =23 （2）Q L 位置=n/4=6.25, Q L ==19 ； Q u 位置=3n/4=18.75，Q u =26.5 茎 叶 频数 5 5 1 6 6 7 8 3 7 1 3 4 8 8 5 （3） 第一种排队方式： 离散程度大于第二种排队方式。 （4 ）选方法二，因为第二种排队方式的平均等待时间较短，且离散程度小于第一种排队方 式。 _ Z X i 4.4 ( 1)X 8223/30=274.1 4.1 ( 1 ) 二 X i X = n 96.9,6 10 2 ' （X i-X ） _ 156 .4 42 n -1 , 9 由于平均数小于中位数和众数，所以汽车销售量为左偏分布。 （1）从表中数据可以看出，年龄出现频数最多的是 19和23,故有个众数，即 M O =19 (3) ⑶平均数-A =600/25=24,标准差— (XLX) \ n —1 2 1062 6.65 25-1 n （4） 偏态系数SK=1.08，峰态系数K=0.77 （5） 分析：从众数、中位数和平均数来看，网民年龄在 23-24岁的人数占多数。由于标准 差较大，说明网民年龄之间有较大差异。 从偏态系数来看，年龄分布为右偏，由于偏态系数 1,所以，偏斜程度很大。由于峰态系数为正值，所以为尖峰分布。 （1）茎叶图如下： 大于 4.3 —2 '（X 一 X ） 4.08 0.714 n n -1 ■ 8 由于两种排队方式的平均数不同，所以用离散系数进行比较。 (2) X 二一^ =63/9=7, S = ■■
《统计原理》第五章练习题答案 5.1 （1）平均分数是范围在0-100之间的连续变量，Ω=[0,100] (2)已经遇到的绿灯次数是从0开始的任意自然数，Ω=N （3）之前生产的产品中可能无次品也可能有任意多个次品，Ω=[10,11,12,13…….] 5.2 设订日报的集合为A ，订晚报的集合为B ，至少订一种报的集合为A ∪B ，同时订两种报的集合为A ∩B 。 P(A ∩B)=P(A)+ P(B)-P(A ∪B)=0.5+0.65-0.85=0.3 5.3 P(A ∪B)=1/3，P(A ∩B )=1/9, P(B)= P(A ∪B)- P(A ∩B )=2/9 5.4 P(AB)= P(B)P(A ∣B)=1/3*1/6=1/18 P(A ∪B )=P(B A )=1- P(AB)=17/18 P(B )=1- P(B)=2/3 P(A B )=P(A )+ P(B )- P(A ∪B )=7/18 P(A ∣B )= P(B A )/P(B )=7/12 5.5 设甲发芽为事件A ，乙发芽为事件B 。 （1）由于是两批种子，所以两个事件相互独立，所以有：P(AB)= P(B)P(B)=0.56 （2）P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(A ∩B)=0.94 （3）P(A B )+ P(B A )= P(A)P(B )+P(B)P(A )=0.38 5.6 设合格为事件A ，合格品中一级品为事件B P(AB)= P(A)P(B ∣A)=0.96*0.75=0.72 5.7 设前5000小时未坏为事件A ，后5000小时未坏为事件B 。 P(A)=1/3，P(AB)=1/2, P(B ∣A)= P(AB)/ P(A)=2/3 5.8 设职工文化程度小学为事件A ，职工文化程度初中为事件B ，职工文化程度高中为事件C ，职工年龄25岁以下为事件D 。 P(A)=0.1 P(B)=0.5, P(C)=0.4 P(D ∣A)=0.2, P(D ∣B)=0.5, P(D ∣C)=0.7 P(A ∣D)=2/55)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D =++ 同理P(B ∣D)=5/11, P(C ∣D)=28/55 5.9 设次品为D ，由贝叶斯公式有： P(A ∣D)=)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D ++=0.249 同理P(B ∣D)=0.112 5.10 由二项式分布可得：P （x=0）=0.25, P （x=1）=0.5, P （x=2）=0.25 5.11 (1) P （x=100）=0.001, P （x=10）=0.01, P （x=1）=0.2, P （x=0）=0.789
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版） 整理by__kiss-ahuang 第一部分思考题 第一章思考题 1.1什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 1.2解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同1.3 1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
《统计学》第八章课后练习题 8.4 解：由题意知，μ=100，α=0.05，n=9＜30，故选用t统计量。经计算得：x =99.9778，s=1.2122， 进行检验的过程为： H0:μ=100 H1:μ≠100 t= s n = 1.21229 =?0.0549 当α= 0.05，自由度n-1= 8，查表得tα2（8）=2.3060，因为t< tα2，样本统计量落在接收域，所以接受原假设H0，即打包机正常工作。 用P值检测，这是双侧检验，故： P=2×1?0.5215=0.957，P值远远大于α，所以不能原假设H0。 8.7 解：由题意知，μ=225，α=0.05，n=16＜30，故选用t统计量。 经计算得：x =241.5，s=98.7259， 进行检验的过程为： H0:μ≤225 H1:μ>225 t= s n = 98.725916 =0.6685 当α= 0.05，自由度n-1= 15，查表得tα（15）=2.1314，这是一个右单侧检验，因为t 即元件平均寿命没有显著大于225小时。 用P值检测，这是右单侧检验，故： P=1?0.743=0.257，P值远远大于α，所以不能拒绝原假设H0。 8.9, 解：由题意得 σA2=632，σB2=572，x A=1070，x B=1020，n A=81，n B=64，故选用z统计量。 进行检验的过程为： H0:μA?μB=0 H1: μA?μB≠0 Z=A B A B σA A +σB B = 632+572 =5 当α=0.05时，zα2=1.96，因为Z＞zα2，所以拒绝原假设H0,，即A、B两厂生产的材料平均抗压强度不相同。 用P值检测，这是双侧检验，故： P=2×1?0.9999997=0.0000006，P值远远小于α，所以拒绝原假设H0， 8.13 解：建立假设为： H0: π1=π2 H1: π1≠π2 由题意得： 统计学第四版答案(贾 俊平) 请举出统计应用的几个例子： 1、用统计识别作者：对于存在争议的论文，通过统计量推出作者 2、用统计量得到一个重要发现：在不同海域鳗鱼脊椎骨数量变化不大，推断所有各个不同海域内的鳗鱼是由海洋中某公共场所繁殖的 3、挑战者航天飞机失事预测 请举出应用统计的几个领域： 1、在企业发展战略中的应用 2、在产品质量管理中的应用 3、在市场研究中的应用④在财务分析中的应用⑤在经济预测中的应用 你怎么理解统计的研究内容： 1、统计学研究的基本内容包括统计对象、统计方法和统计规律。 2、统计对象就是统计研究的课题，称谓统计总体。 3、统计研究方法主要有大量观察法、数量分析法、抽样推断法、实验法等。④统计规律就是通过大量观察和综合分析所揭示的用数量指标反映的客观现象的本质特征和发展规律。 举例说明分类变量、顺序变量和数值变量： 分类变量：表现为不同类别的变量称为分类变量，如“性别”表现为“男”或“女”，“企业所属的行业”表现为“制造业”、“零售业”、“旅游业”等，“学生所在的学院”可能是“商学院”、“法学院”等 顺序变量：如果类别有一定的顺序，这样的分类变量称为顺序变量，如考试成绩按等级分为优、良、中、及格、不及格，一个人对事物的态度分为赞成、中立、反对。这里的“考试成绩等级”、“态度”等就是顺序变量。 数值变量：可以用数字记录其观察结果，这样的变量称为数值变量，如“企业销售额”、“生活费支出”、“掷一枚骰子出现的点数”。 定性数据和定量数据的图示方法各有哪些： 1、定性数据的图示：条形图、帕累托图、饼图、环形图 2、定量数据的图示： a、分组数据看分布：直方图 b、未分组数据看分布：茎叶图、箱线图、垂线图、误差图 c、两个变量间的关系：散点图 d、比较多个样本的相似性：雷达图和轮廓图 直方图与条形图有何区别： 1、条形图中的每一个矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距。 2、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。 3、条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据。 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述： 1、数据的水平，反映数据的集中程度 2、数据的差异，反映各数据的离散程度 3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态 说明平均数、中位数和众数的特点及应用场合： 平均数也称为均值，它是一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。平均数是度量数据水平的常用统计量，在参数估计以及假设检验中经常用到。 亲爱的，一章一章来，肯定能弄完的，你是最棒的！ 统计学（第五版）贾俊平课后习题答案（完整版） 第一章思考题 i.i什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得岀结论。 1.2解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同1.3 1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 2.1什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。使用时要进行评估，要考虑到资料的原始收集人，收集目的，收集途径，收集时间使用时要注明数据来源。 2.2 比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。 统计学（第五版）贾俊平课后答案（完整版） 第一章思考题 1.1什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 1.2解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同1.3 1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第一章： 1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？ 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特 征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数 值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。 第十章习题 10.1 H0:三个总体均值之间没有显著差异。 H1: 三个总体均值之间有显著差异。 答：方差分析可以看到，由于P=0.1078>0.01,所以接受原假设H0。说明了三个总体均值之间没有显著差异。 10.2 H0:五个个总体均值之间相等。 H1: 五个总体均值之间不相等。 答：方差分析可以看到，由于P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设H0。说明了五个总体均值之间不相等。 10.3 H0:四台机器的装填量相等。 H1: 四台机器的装填量不相等 答：方差分析可以看到，由于P=0.00068<0.01,所以拒接原假设H0。说明了四台机器装填 10.4 H0:不同层次管理者的满意度没有差异。 H1: 不同层次管理者的满意度有差异. 答：方差分析可以看到，由于P=0.000849<0.05,所以拒接原假设H0。说明了不同层次管理者的满意度有差异。 10.5 H0：3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。 H1: 3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异 单因素方差分析 平方和df 均方 F 显著性组间615.600 2 307.800 17.068 .000 组内216.400 12 18.033 总数832.000 14 答：方差分析可以看到，由于P=0.00031<0.01,所以拒接原假设H0。说明了不同3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异。 通过SPSS分析（1,2,3代表A,B,C公司），通过显著性对比可知道A和B以及B和C 公司有差异。 10.6 H0：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 H1: 不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 答：方差分析可以看到，由于P=0.00196<0.05,所以拒接原假设H0。说明了不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 10.8 第一章导论 1.什么是统计学？ 统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 2.解释描述统计与推断统计。 描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推 断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可 以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据 和时间序列数据。 4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的 数值。 5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合， 参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。 6.变量可分为哪几类？ 变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。分类变量是说明书屋类别的一个名 称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序 数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。 7.举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断 开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。 第二章数据的搜集 1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？ 与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二 手资料。使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用 时要注明数据来源。 2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么 情况下适合采用非概率抽样。 概率抽样：指遵循随机原则进行的抽样，总体中每一个单位都有一定的机会被选入 样本。当用样本对总体进行估计时，要考虑每个单位样本被抽中的概率。技术含量 和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参 数的置信区间，就使用概率抽样。 非概率抽样：指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求， 采用某种方式从总体中抽取部分单位对其进行实施调查。操作简单、时效快、成本 统计学（第五版）贾俊平课后练习题详解 3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E16 D17 C32 B21 A14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作： (4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表： 接收频数频率(%)累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100 5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 6 1 7 104 1 135 125 117 1 7 108 97 88 123 1 146 113 126 要求： (1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()lg 40lg() 1.60206111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3 (2)按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115～125万元为良好企业，105～115 第十一章一元线性回归练习题 一． 选择题 1．具有相关关系的两个变量的特点是（ ） A ．一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定 B ．一个变量的取值由另一个变量唯一确定 C ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大 D ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题 A ．判断变量之间是否存在关系 B ．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C ．描述变量之间的关系强度 D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 3.根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ） A. 正线性相关关系 B. 负线性相关关系 C. 非线性关系 D. 函数关系 4.下面的陈述哪一个是错误的（ ） A.相关关系是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B ．相关系数是一个随机变量 C ．相关系数的绝对值不会大于1 D ．相关系数不会取负值 5.根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ） A. -0.86 B. 0.78 C. 1.25 D. 0 6.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间（ ） A.相关程度很低 B. 不存在任何关系 C ．不存在线性相关关系 D.存在非线性关系 7. 下列不属于相关关系的现象是（ ） A. 银行的年利息率与贷款总额 B.居民收入与储蓄存款 C.电视机的产量与鸡蛋产量 D.某种商品的销售额与销售价格 8.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着（ ） A. 高度相关 B.中度相关 C.低度相关 D.极弱相关 9.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（ ） A.自变量 B.因变量 C.随机变量 D.非随机变量 10. 对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满足一个基本的条件是（ ） A. 2?()y y ∑-最小 B. 2 )(y y ∑-最大 C. 2?()y y ∑-最大 D. 2 )(?y y ∑-最小 11. 下列哪个不属于一元回归中的基本假定（ ） A.误差项i ε服从正态分布 B. 误差项i ε的期望值为0 统计学知识点 导论部分 描述统计与推断统计概念比较，举例说明。 统计数据的类型：有三种分类方式，重点关注（分类数据、顺序数据、数值型数据）这三种的概念和特点。 几个基本概念：总体和样本、参数和统计量、变量（分类变量、顺序变量、数值型变量）概念及举例明。 数据搜集部分 数据的间接来源：二手数据的特点 数据的直接来源：调查数据和实验数据（实验数据相关知识参见风笑天笔记） 调查数据：概率抽样和非概率抽样的比较。简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、方便抽样、判断抽烟、滚雪球抽样、配额抽样的概念、优缺点及抽样过程的简单描述。 搜集数据的基本方法：自填式、面谈时、电话式优缺点。 数据误差：抽样误差和非抽样误差（系统误差和随机误差）。抽样框误差、回答误差、无回答误差、测量误差概念。误差的控制方法。 数据的概括性度量 集中趋势：众数、中位数、平均数概念、计算方法、分布上的关系、各自特点和应用场合。离散趋势：异众比率、四分位差、方差和标准差、离散系数的概念、计算、特点等。 偏态和峰态的概念。 概率部分（全部是概念） 随机事件及其概率：随机事件、必然事件、不可能事件、基本事件、独立事件和条件概率。离散型随机变量及其分布：随机变量及其分类、泊松分布。 连续型随机变量及其分布：概率密度、正态分布的曲线及其性质 统计量和抽样分布部分（参数估计的基础） 常用统计量 抽样分布的概念 正态分布及由正态分布导出的几个分布及其特点（正态、卡方、t、F）。另外标准正态分布和正态分布的概念特点，条件分布的概念。 中心极限定理 样本均值的分布、样本比例的分布、样本均值之差的分布、样本方差的分布 从下面开始就要做题了，每章的例题都要做三遍，课后习题有选择的做一些。 第二部分:练习题 整理by__kiss-ahuang 3.1 为评价家电行业售后服务得质量,随机抽取了由100个家庭构成得一个样本。服务质量得等级分别表示为:A.好;B.较好;C 一般;D.较差;E 、差。调查结果如下: B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求: (1)指出上面得数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel 制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作: (3)绘制一张条形图,反映评价等级得分布。 用数据分析——直方图制作: (4)绘制评价等级得帕累托图。 逆序排序后,制作累计频数分布表: 接收 频数 频率(%) 累计频率(%) 接收 频率 E 16 D 17 C 32 B 21 A 14 C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100 5101520253035C D B A E 20406080100120 3.2 某行业管理局所属40个企业2002年得产品销售收入数据如下: 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求: (1)根据上面得数据进行适当得分组,编制频数分布表,并计算出累积频数与累积频率。 1、确定组数: ()lg 40lg() 1.60206111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=,取k=6 2、确定组距: 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=(152-87)÷6=10、83,取10 3 (2)按规定,销售收入在125万元以上为先进企业,115～125万元为良好企业,105～115 万 元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行 第十章习题 10.1 比三个总体均值之间没有显著差异。 H:三个总体均值之间有显著差异。 1090.25 答：方差分析可以看到，由于P=0.1078>0.01,所以接受原假设H)。说明了三个总体均值之间没有显著差异。 10.2 H):五个个总体均值之间相等。H:五个总体均值之间不相等。 答：方差分析可以看到，由于P=1.02E-05<0.01,所以拒接原假设H。说明了五个总体均值之间不相等。 H>:四台机器的装填量相等。 H:四台机器的装填量不相等 答：方差分析可以看到，由于 所以拒接原 假设 。说明了四台机器装填量 不相同。 10.4 H ):不同层次管理者的满意度没有差异。 H ：不同层次管理者的满意度有差异 答：方差分析可以看到，由于 所以拒接原假设 。说明了不同层次管理 者的满意度有差异。 H）：3个企业生产的电池平均寿命之间没有显著差异。 H: 3个企业生产的电池平均寿命之间有显著差异 单因素方差分析 多重比较 因变量：VAR00002 *.均值差的显著性水平为0.05 答：方差分析可以看到，由于P=0.00031<0.01,所以拒接原假设H。说明了不同3个企业生 产的电池平均寿命之间有显著差异。 通过SPSS分析（1,2,3代表A,B,C公司），通过显著性对比可知道A和B以及B和C公司有差异。 10.6 H）：不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 H:不同培训方式对产品组装的时间没有显著影响。 答：方差分析可以看到，由于 所以拒接原假设 。说明了不同培训方式对 产品组装的时间没有显著影响。 10.8 行因素（供应商） H 列因素（车速） H H o ：U 1=U 2=U 3=U 4 = U 5 i ：U i (i=1,2,3,4,5) 不全相等 H o ：u 1=U 2=U 3 i ：u i (i=1,2,3) 不全相等 统计学期末 （单选、10个填空、5个判断、三个计算、一道论述） 第一章导论 1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。 描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 推断统计内容包含参数估计和假设检验 2、统计数据的类型： （1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitative data)。 数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或数量数据(quantitative data)。 (2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。 (3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和面板数据 panal data）。 3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。 在统计推断中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（random variable）。统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。 4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。 样本（sample）是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量（sample size）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。 5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某种特征值。样本统计量（statistic）是用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数量计算出来的一个量。统计学第四版答案(贾俊平)知识分享
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