统计学课后习题答案(袁卫、庞皓、曾五一、贾俊平）第三版
第1章绪论
1．什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系?
2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。
3．．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。因此，他们开始检查供货商的集装箱，有问题的将其退回。最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。装满的油漆罐应为4.536 kg。要求：
(1)描述总体；
(2)描述研究变量；
(3)描述样本；
(4)描述推断。
答：(1)总体：最近的一个集装箱内的全部油漆；
(2)研究变量：装满的油漆罐的质量；
(3)样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆；
(4)推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8 kg。
4．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中，两个品牌不做外观标记)，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。要求：
(1)描述总体；
(2)描述研究变量；
(3)描述样本；
(4)一描述推断。
答：(1)总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐”
(2)研究变量：更好口味的品牌名称；
(3)样本：1000名消费者品尝的两个品牌
(4)推断：两个品牌中哪个口味更好。
第2章统计数据的描述——练习题
1.
解：（1）由于表2.21中的数据为服务质量的等级，可以进行优劣等级比较，但不能计算差异大小，属于顺序数据。
（2）频数分布表如下：
服务质量等级评价的频数分布
服务质量等级家庭数（频数）频率%
A1414
B2121
C3232
D1818
E1515
合计100100
（3）条形图的制作：将上表(包含总标题，去掉合计栏)复制到Excel表中，点击：图表向导→条形图→选择子图表类型→完成(见Excel练习题2.1)。即得到如下的条形图：
2.
解：（1）要求对销售收入的数据进行分组，
全部数据中，最大的为152，最小的为87，知数据全距为152－87=65；
为便于计算和分析，确定将数据分为6组，各组组距为10，组限以整10划分；
为使数据的分布满足穷尽和互斥的要求，注意到，按上面的分组方式，最小值87可能落在最小组之下，最大值152可能落在最大组之上，将最小组和最大组设计成开口形式；
按照“上限不在组内”的原则，用划记法统计各组内数据的个数——企业数，也可以用Excel进行排序统计(见Excel练习题2.2)，将结果填入表内，得到频数分布表如下表中的左两列；
将各组企业数除以企业总数40，得到各组频率，填入表中第三列；
在向上的数轴中标出频数的分布，由下至上逐组计算企业数的向上累积及频率的向上累积，由上至下逐组计算企业数的向下累积及频率的向下累积。
整理得到频数分布表如下：
（2）按题目要求分组并进行统计，得到分组表如下：
某管理局下属40个企分组表
按销售收入分组（万元）企业数（个）频率（%）
先进企业良好企业一般企业落后企业11
11
9
9
27.5
27.5
22.5
22.5
合计40 100.0
3.解：全部数据中，最大的为49，最小的为25，知数据全距为49－25=24；
为便于计算和分析，确定将数据分为5组，各组组距为5，组限以整5的倍数划分；
为使数据的分布满足穷尽和互斥的要求，注意到，按上面的分组方式，最小值24已落在最小组之中，最大值49已落在最大组之中，故将各组均设计成闭口形式；
按照“上限不在组内”的原则，用划记法或用Excel统计各组内数据的个数——天数，(见Excel练习题2.3)并填入表内，得到频数分布表如下表中的左两列；
将各组天数除以总天数40，得到各组频率，填入表中第三列；
得到频数分布表如下：
某百货公司日商品销售额分组表
按销售额分组（万元）频数（天）频率（%）
25～30 30～35 35～40 40～45 45～50
4
6
15
9
6
10.0
15.0
37.5
22.5
15.0
合计40 100.0
直方图：将上表(包含总标题，去掉合计栏)复制到Excel表中，点击：图表向导→柱形图→选择子图表类型→完成。即得到如下的直方图：(见Excel练习题2.3)
４解：（1）排序：将全部数据复制到Excel中，并移动到同一列，点击：数据→排序→确定，即完成数据排序的工作。(见Excel练习题2.4)
（2）按题目要求，利用已排序的Excel表数据进行分组及统计，得到频数分布表如下：
(见Excel练习题2.4)
100只灯泡使用寿命非频数分布
按使用寿命分组（小时）灯泡个数（只）频率（%）
650~660 2 2
660~670 5 5
670~680 6 6
680~690 14 14
690~700 26 26
700~710 18 18
710~720 13 13
720~730 10 10
730~740 3 3
740~750 3 3
合计100 100
制作直方图：将上表(包含总标题，去掉合计栏)复制到Excel表中，选择全表后，点击：图表向导→柱形图→选择子图表类型→完成。即得到如下的直方图：
(见Excel练习题2.4)
（3）制作茎叶图：以十位以上数作为茎，填入表格的首列，将百、十位数相同的数据的个位数按由小到大的顺序填入相应行中，即成为叶，
得到茎叶图如下：
5.解：（1）由于各天气温的记录数据属于数值型数据，它们可以比较高低，且0不表示没有，因此是定距数据。
（2）分组如下：
由于全部数据中，最大的为9，最小的为－25，知数据全距为9－(－25)=34；
为便于计算和分析，确定将数据分为7组，各组组距为5，组限以整5的倍数划分；
为使数据的分布满足穷尽和互斥的要求，注意到，按上面的分组方式，最小值－25已落在最小组之中，最大值9已落在最大组之中，故将各组均设计成闭口形式；
按照“上限不在组内”的原则，用划记法(或Excel排序法，见Excel练习题2.5)统计各组内数据的个数——天数，并填入表内，得到频数分布表如下表；
北方某城市1～2月份各天气温
分组天数（天）
-25~-20 8
-20~-15 8
-15~-10 10
-10~-5 14
-5~0 14
0~5 4
5~10 7
合计65
（3）制作直方图：将上表(包含总标题，去掉合计栏)复制到Excel表中，点击：图表向导→柱形图→选择子图表类型→完成。即得到如下的直方图：(见Excel练习题2.5)
6.解：（1）制作直方图：将上表复制到Excel表中，点击：图表向导→柱形图→选择子图表类型→完成。即得到如下的直方图：(见Excel练习题2.6)
（2）年龄分布的特点：自学考试人员年龄的分布为右偏。
７
解：（1
（2）比较可知：A班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B班考试成绩的分布比A班分散，且平均成绩较A班低。
8
解：箱线图如下：（特征请读者自己分析）
9.
解：（1）将全部30个数据输入Excel表中同列，点击列标，得到30个数据的总和为8223，
于是得该百货公司日销售额的均值：(见Excel练习题2.9)
x=
x
n
∑
=
8223
30
=274.1（万元）
或点选单元格后，点击“自动求和”→“平均值”，在函数EVERAGE()的空格中输入“A1：A30”，回车，得到均值也为274.1。
在Excel表中将30个数据重新排序，则中位数位于30个数据的中间位置，即靠中的第15、第16两个数272和273的平均数：
M e=272273
2
+
=272.5（万元）
由于中位数位于第15个数靠上半位的位置上，所以前四分位数位于第1～第15个数据的中间位置(第8位)靠上四分之一的位置上，
由重新排序后的Excel表中第8位是261，第15位是272，从而：
Q L=261+273272
4
-
=261.25（万元）
同理，后四分位数位于第16～第30个数据的中间位置(第23位)靠下四分之一的位置上，由重新排序后的Excel表中第23位是291，第16位是273，从而：
Q U=291－273272
4
-
=290.75（万元）。
（2）未分组数据的标准差计算公式为：
s
利用上公式代入数据计算是个较为复杂的工作。手工计算时，须计算30个数据的离差平方，并将其求和，()再代入公式计算其结果：得s=21.1742。(见Excel练习题2.9)
我们可以利用Excel表直接计算标准差：
点选数据列(A列)的最末空格，再点击菜单栏中“∑”符号右边的小三角“▼”，选择“其它函数”→选择函数“STDEV”→“确定”，在出现的函数参数窗口中的Number1右边的空栏中输入：A1:A30，→“确定”，即在A 列最末空格中出现数值：21.17412，即为这30个数据的标准差。于是：
17
.
21
=
s（万元）。(见Excel练习题2.9)
10.比较哪个企业的总平均成本高？并分析其原因。
解：设产品单位成本为x，产量为f，则总成本为xf，
由于：平均成本x=
xf
f
∑
∑=
总成本
总产量
，而已知数据中缺产量f的数据，
又因个别产品产量f =
该产品成本
该产品单位成本
=
xf
x
从而x=
xf
xf
x
∑
∑
，于是得：
甲企业平均成本＝
xf
xf
x
∑
∑
＝
210030001500
210030001500
152030
++
++
＝19.41（元），
乙企业平均成本＝
xf
xf
x
∑
∑
＝
325515001500
325515001500
152030
++
++
＝18.29（元），
对比可见，甲企业的总平均成本较高。
原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。
11
解：设各组平均利润为x，企业数为f，则组总利润为xf，
由于数据按组距式分组，须计算组中值作为各组平均利润，列表计算得：
按利润额分组（万元）组中值企业数（个）总利润x f xf
200～300 250 19 4750
300～400 350 30 10500
400～500 450 42 18900
500～600 550 18 9900
600以上650 11 7150
合计—120 51200 于是，120家企业平均利润为：
x=
xf
f
∑
∑=
51200
120
= 426.67（万元）；
分组数据的标准差计算公式为：
s
手动计算须列表计算各组数据离差平方和(x－426.67)2f，并求和，再代入计算公式：
列表计算如下
组中值企业数（个）
(x－426.67)2f
x f
250 19 593033.4891
350 30 176348.667
450 42 22860.1338
550 18 273785.2002
650 11 548639.1779
合计120 1614666.668
表格中(x－426.67)2f的计算方法：
方法一：将表格复制到Excel表中，点击第三列的顶行单元格后，在输入栏中输入：=(a3－426.67)* (a3－426.67)*b3，回车，得到该行的计算结果；
点选结果所在单元格，并将鼠标移动到该单元格的右下方，当鼠标变成黑“＋”字时，压下左键并拉动鼠标到该列最后一组数据对应的单元格处放开，则各组数据的(x－426.67)2f计算完毕；
于是得标准差：(见Excel练习题2.11)
（万元）。
点击第三列的合计单元格后，点击菜单栏中的“∑”号，回车，即获得第三列数据的和。
方法二：将各组组中值x复制到Excel的A列中，并按各组次数f在同列中复制，使该列中共有f个x，120个数据生成后，点选A列的最末空格，再点击菜单栏中“∑”符号右边的小三角“▼”，选择“其它函数”→选择函数“STDEV”→“确定”，在出现的函数参数窗口中的Number1右边的空栏中输入：A1:A30，→“确定”，即在A列最末空格中出现数值：116.4845，即为这120个数据的标准差。(见Excel练习题2.11)于是得标准差：
s =116.4845（万元）。
12.
解：（1）（2）两位调查人员所得到的平均身高和标准差应该差不多相同，因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影响。
（3）具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者，因为样本越大，变化的范围就可能越大。13.
解：（1）由于两组的平均体重不相等，应通过比较离散系数确定体重差异较大的组：
因为女生的离散系数为 V=
s x ＝550
＝0.1 男生体重的离散系数为 V=
s x ＝560
＝0.08 对比可知女生的体重差异较大。
（2） 男生：x =
602.2公斤公斤＝27.27（磅），s =2.25公斤
公斤=2.27（磅）；
女生：x =2.250公斤公斤=22.73（磅），s =2.25公斤
公斤
=2.27（磅）；
（3）68%；
（4）95%。
14. （1）要比较成年组和幼儿组的身高差异，你会采用什么样的指标测度值？为什么？
（2）比较分析哪一组的身高差异大？ 解：（1）应采用离散系数，因为成年人和幼儿的身高处于不同的水平，采用标准差比较不合适。离散系数消除了不同组数据水平高低的影响，采用离散系数就较为合理。
（2）利用Excel 进行计算，得成年组身高的平均数为172.1，标准差为4.202，从而得：
成年组身高的离散系数：024.01
.1722
.4==
s v ； 又得幼儿组身高的平均数为71.3，标准差为2.497，从而得：
幼儿组身高的离散系数： 2.497
0.03571.3
s v =
=； 由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数，说明幼儿组身高的离散程度相对较大。 15.
解：(1)下表给计算出这三种组装方法的一些主要描述统计量：
方法A 的离散系数V A =
2.13
165.6=0.0129， 方法B 的离散系数V B = 1.75
128.73=0.0136，
方法C 的离散系数V C = 2.77
125.53
=0.0221；
对比可见，方法A 的离散系数最低，说明方法A 最优。
(2)我会选择方法A ，因为方法A 的平均产量最高而离散系数最低，说明方法A 的产量高且稳定，有推广意义。 、16 解：（1）方差或标准差；（2）商业类股票；（3）（略）。
第3章 概率与概率分布——练习题(全免)
1 .解:设A ＝女性，B ＝工程师，AB ＝女工程师，A+B ＝女性或工程师 （1）P(A)＝4/12＝1/3 （2）P(B)＝4/12＝1/3 （3）P(AB)＝2/12＝1/6
（4）P(A+B)＝P(A)＋P(B)－P(AB)＝1/3＋1/3－1/6＝1/2
2. 解:求这种零件的次品率，等于计算“任取一个零件为次品”（记为A ）的概率()P A 。 考虑逆事件A =“任取一个零件为正品”，表示通过三道工序都合格。据题意，有：
()(10.2)(10.1)(10.1)0.648P A =---=
于是 ()1()10.6480.352P A P A =-=-=
3. 解:设A 表示“合格”，B 表示“优秀”。由于B ＝AB ，于是
)|()()(A B P A P B P ＝＝0.8×0.15＝0.12
4.解:设A ＝第1发命中。B ＝命中碟靶。求命中概率是一个全概率的计算问题。再利用对立事件的概率即可求得脱靶的概率。
)|()()|()()(A B P A P A B P A P B P +＝ ＝0.8×1＋0.2×0.5＝0.9 脱靶的概率＝1－0.9＝0.1
或（解法二）：P (脱靶)＝P (第1次脱靶)×P(第2次脱靶)＝0.2×0.5＝0.1 5.解: 设A ＝活到55岁，B ＝活到70岁。所求概率为：
()()0.63
(|)0.75()()0.84
P AB P B P B A P A P A ＝
＝＝＝ 6.解:这是一个计算后验概率的问题。
设A ＝优质率达95％，A ＝优质率为80％，B ＝试验所生产的5件全部优质。 P(A)＝0.4，P (A )＝0.6，P (B|A )=0.955， P(B |A )=0.85，所求概率为：
6115.050612
.030951
.0)|()()|()()|()()|(＝＝＝
A B P A P A B P A P A B P A P B A P +
决策者会倾向于采用新的生产管理流程。
7.解:令A 1、A 2、A 3分别代表从甲、乙、丙企业采购产品，B 表示次品。由题意得：P (A 1)＝0.25，P (A 2)＝0.30， P (A 3)＝0.45；P (B |A 1)＝0.04，P (B |A 2)＝0.05，P (B |A 3)＝0.03；因此，所求概率分别为：
（1）)|()()|()()|()()(332211A B P A P A B P A P A B P A P B P ++＝ ＝0.25×0.04＋0.30×0.05＋0.45×0.03＝0.0385
（2）3506.00385
.00135
.00.030.450.050.300.040.2503.045.0)|(3＝＝＋＋＝
????B A P
8.解:据题意，在每个路口遇到红灯的概率是p ＝24/(24+36)＝0.4。
设途中遇到红灯的次数＝X ，因此，X ～B(3，0.4)。其概率分布如下表：
9. 解:设被保险人死亡数＝X ，X ～B (20000，0.0005)。
（1）收入＝20000×50（元）＝100万元。要获利至少50万元，则赔付保险金额应该不超过50万元，等价于被保险人死亡数不超过10人。所求概率为：P(X ≤10)＝0.58304。 （2）当被保险人死亡数超过20人时，保险公司就要亏本。所求概率为： P(X >20)＝1－P(X ≤20)＝1－0.99842＝0.00158 （3）支付保险金额的均值＝50000×E (X ) ＝50000×20000×0.0005（元）＝50（万元） 支付保险金额的标准差＝50000×σ(X )
＝50000×(20000×0.0005×0.9995)1/2＝158074（元） 10
解: （1）可以。当n 很大而p 很小时，二项分布可以利用泊松分布来近似计算。本例中，λ= np =20000×0.0005=10，即有X ～P (10)。计算结果与二项分布所得结果几乎完全一致。
（2）也可以。尽管p 很小，但由于n 非常大，np 和np(1-p)都大于5，二项分布也可以利用正态分布来近似计算。
本例中，np=20000×0.0005=10，np(1-p)=20000×0.0005×(1-0.0005)=9.995， 即有X ～N (10,9.995)。相应的概率为： P (X ≤10.5)＝0.51995，P(X ≤20.5)＝0.853262。
可见误差比较大（这是由于P 太小，二项分布偏斜太严重）。
【注】由于二项分布是离散型分布，而正态分布是连续性分布，所以，用正态分布来近似计算二项分布的概率时，通常在二项分布的变量值基础上加减0.5作为正态分布对应的区间点，这就是所谓的“连续性校正”。
（3）由于p ＝0.0005，假如n =5000，则np ＝2.5<5，二项分布呈明显的偏态，用正态分布来计算就会出现非常大的误差。此时宜用泊松分布去近似。 11.解:（1）)6667.1()30
200
150()150(-<-<
= (2) 设所求值为K ，满足电池寿命在200±K 小时范围内的概率不小于0.9，即有： |200|(|200|){||}0.93030 X K P X K P Z --<=<≥＝ 即：{}0.9530 K P Z < ≥，K /30≥1.64485,故K ≥49.3456。 12.解:设X ＝同一时刻需用咨询服务的商品种数，由题意有X ～B(6,0.2) （1）X 的最可能值为：X 0＝[(n+1)p]＝[7×0.2]＝1 （取整数） （2）∑=-- =≤-=>2 668.02.01)2(1)2(k k k k C X P X P ＝1-0.9011＝0.0989 第4章 抽样与抽样分布——练习题(全免) 1. 一个具有64=n 个观察值的随机样本抽自于均值等于20、标准差等于16的总体。 ⑴ 给出x 的抽样分布（重复抽样）的均值和标准差 ⑵ 描述x 的抽样分布的形状。你的回答依赖于样本容量吗？ ⑶ 计算标准正态z 统计量对应于5.15=x 的值。 ⑷ 计算标准正态z 统计量对应于23=x 的值。 解: 已知 n=64，为大样本，μ=20，σ=16， ⑴在重复抽样情况下，x 的抽样分布的均值为 a. 20, 2 b. 近似正态 c. -2.25 d. 1.50 2 . 参考练习4.1求概率。 ⑴x <16； ⑵x >23； ⑶x >25； ⑷.x 落在16和22之间； ⑸x <14。 解: a. 0.0228 b. 0.0668 c. 0.0062 d. 0.8185 e. 0.0013 3. 一个具有100=n 个观察值的随机样本选自于30=μ、16=σ的总体。试求下列概率的近似值： 解: a. 0.8944 b. 0.0228 c. 0.1292 d. 0.9699 4. 一个具有900=n 个观察值的随机样本选自于100=μ和10=σ的总体。 ⑴ 你预计x 的最大值和最小值是什么？ ⑵ 你认为x 至多偏离μ多么远？ ⑶ 为了回答b 你必须要知道μ吗？请解释。 解:a. 101, 99 b. 1 c. 不必 5. 考虑一个包含x 的值等于0，1，2，…，97，98，99的总体。假设x 的取值的可能性是相同的。则运用计算机对下面的每一个n 值产生500个随机样本，并对于每一个样本计算x 。对于每一个样本容量，构造x 的500个值的相对频率直方图。当n 值增加时在直方图上会发生什么变化？存在什么相似性？这里30,10,5,2====n n n n 和 50=n 。 解:趋向正态 6. 美国汽车联合会（AAA ）是一个拥有90个俱乐部的非营利联盟，它对其成员提供旅行、金融、保险以及与汽车 相关的各项服务。1999年5月，AAA 通过对会员调查得知一个4口之家出游中平均每日餐饮和住宿费用大约是213美元（《旅行新闻》Travel News ，1999年5月11日）。假设这个花费的标准差是15美元，并且AAA 所报道的平均每日消费是总体均值。又假设选取49个4口之家，并对其在1999年6月期间的旅行费用进行记录。 ⑴ 描述x （样本家庭平均每日餐饮和住宿的消费）的抽样分布。特别说明x 服从怎样的分布以及x 的均值和 方差是什么？证明你的回答； ⑵ 对于样本家庭来说平均每日消费大于213美元的概率是什么？大于217美元的概率呢？在209美元和217 美元之间的概率呢？ 解： a. 正态分布, 213, 4.5918 b. 0.5, 0.031, 0.938 7. 技术人员对奶粉装袋过程进行了质量检验。每袋的平均重量标准为406=μ克、标准差为1.10=σ克。监控这 一过程的技术人者每天随机地抽取36袋，并对每袋重量进行测量。现考虑这36袋奶粉所组成样本的平均重量x 。 （1）描述x 的抽样分布，并给出x μ和x σ的值，以及概率分布的形状； （3） 假设某一天技术人员观察到8.400=x ，这是否意味着装袋过程出现问题了呢，为什么？ 解： a. 406, 1.68, 正态分布 b. 0.001 c. 是，因为小概率出现了 8. 在本章的统计实践中，某投资者考虑将1000美元投资于5=n 种不同的股票。每一种股票月收益率的均值为 %10=μ，标准差%4=σ。对于这五种股票的投资组合，投资者每月的收益率是∑=5 i r r 。投资者的每 月收益率的方差是2.32 2==n r σ σ，它是投资者所面临风险的一个度量。 ⑴ 假如投资者将1000美元仅投资于这5种股票的其中3种，则这个投资者所面对的风险将会增加还是减少？ 请解释； ⑵ 假设将1000美元投资在另外10种收益率与上述的完全一样的股票，试度量其风险，并与只投资5种股票 的情形进行比较。 解：a. 增加 b. 减少 9. 某制造商为击剑运动员生产安全夹克，这些夹克是以剑锋刺入其中时所需的最小力量（以牛顿为单位）来定级的。 如果生产工艺操作正确，则他生产的夹克级别应平均840牛顿，标准差15牛顿。国际击剑管理组织（FIE ）希望这些夹克的最低级别不小于800牛顿。为了检查其生产过程是否正常，某检验人员从生产过程中抽取了50个夹克作为一个随机样本进行定级，并计算x ，即该样本中夹克级别的均值。她假设这个过程的标准差是固定的，但是担心级别均值可能已经发生变化。 ⑴ 如果该生产过程仍旧正常，则x 的样本分布为何？ ⑵ 假设这个检验人员所抽取样本的级别均值为830牛顿，则如果生产过程正常的话，样本均值x ≤830牛顿 的概率是多少？ ⑶ 在检验人员假定生产过程的标准差固定不变时，你对b 部分有关当前生产过程的现状有何看法（即夹克级 别均值是否仍为840牛顿）？ ⑷ 现在假设该生产过程的均值没有变化，但是过程的标准差从15牛顿增加到了45牛顿。在这种情况下x 的 抽样分布是什么？当x 具有这种分布时，则x ≤830牛顿的概率是多少？ 解： a. 正态 b. 约等于0 c. 不正常 d. 正态, 0.06 10. 在任何生产过程中，产品质量的波动都是不可避免的。产品质量的变化可被分成两类：由于特殊原因所引起的 变化（例如，某一特定的机器），以及由于共同的原因所引起的变化（例如，产品的设计很差）。 一个去除了质量变化的所有特殊原因的生产过程被称为是稳定的或者是在统计控制中的。剩余的变化只是简单的随机变化。假如随机变化太大，则管理部门不能接受，但只要消除变化的共同原因，便可减少变化（Deming,1982,1986;De Vor, Chang,和Sutherland,1992）。 通常的做法是将产品质量的特征绘制到控制图上，然后观察这些数值随时间如何变动。例如，为了控制肥皂中碱的数量，可以每小时从生产线中随机地抽选5=n 块试验肥皂作为样本，并测量其碱的数量，不同时间的样本含碱量的均值x 描绘在下图中。假设这个过程是在统计控制中的，则x 的分布将具有过程的均值μ，标 准差具有过程的标准差除以样本容量的平方根，n x σ σ=。下面的控制图中水平线表示过程均值，两条线 称为控制极限度，位于μ的上下3x σ的位置。假如x 落在界限的外面，则有充分的理由说明目前存在变化的特殊原因，这个过程一定是失控的。 当生产过程是在统计控制中时，肥皂试验样本中碱的百分比将服从%2=μ和%1=σ的近似的正态分布。 ⑴ 假设,4=n 则上下控制极限应距离μ多么远？ ⑵ 假如这个过程是在控制中，则x 落在控制极限之外的概率是多少？ ⑶ 假设抽取样本之前，过程均值移动到%3=μ，则由样本得出这个过程失控的（正确的）结论的概率是多 少？ 解：a. 0.015 b. 0.0026 c. 0.1587 4.11. 参考练习4.10。肥皂公司决定设置比练习4.10中所述的x σ3这一限度更为严格的控制极限。特别地，当加工 过程在控制中时，公司愿意接受x 落在控制极限外面的概率是0.10。 ⑴ 若公司仍想将控制极限度设在与均值的上下距离相等之处，并且仍计划在每小时的样本中使用4=n 个观 察值，则控制极限应该设定在哪里？ ⑵ 假设a 部分中的控制极限已付诸实施，但是公司不知道，μ现在是3%（而不是2%）。若4=n ，则x 落在控制极限外面的概率是多少？若9=n 呢？ 解： a. (0.012, 0.028) b. 0.6553, 0.7278 4.12. 参考练习4.11。为了改进控制图的敏感性，有时将警戒线与控制极限一起画在图上。警戒限一般被设定为 x σμ96.1±。假如有两个连续的数据点落在警戒限之外，则这个过程一定是失控的（蒙哥马利，1991年） 。 ⑴ 假设肥皂加工过程是在控制中（即，它遵循%2=μ和%1=σ的正态分布），则x 的下一个值落在警戒限之外的概率是什么？ ⑵ 假设肥皂加工过程是在控制中，则你预料到画在控制图上的x 的这40个值中有多少个点落在上控制极限以 上？ ⑶ 假设肥皂加工过程是在控制中，则x 的两个未来数值落在下警戒线以下的概率是多少？ 解： a. 0.05 b. 1 c. 0.000625 第5章 参数估计 ●1. 解：已知总体标准差σ=5，样本容量n =40，为大样本，样本均值x =25， （1）样本均值的抽样标准差x σ 5=0.7906 （2）已知置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 于是，允许误差是E =α/2 Z 6×0.7906=1.5496。 ●2解：（1）已假定总体标准差为σ=15元， 则样本均值的抽样标准误差为 σ 15 =2.1429 （2）已知置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 于是，允许误差是E =α/2 Z 6×2.1429=4.2000。 （3）已知样本均值为x =120元，置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 这时总体均值的置信区间为 ±α/2 x Z 0±4.2=124.2115.8 可知，如果样本均值为120元，总体均值95%的置信区间为（115.8，124.2）元。 ●3. 解：⑴计算样本均值x ：将上表数据复制到Excel 表中，并整理成一列，点击最后数据下面空格，选择自动求平均值，回车，得到x =3.316667， ⑵计算样本方差s ：删除Excel 表中的平均值，点击自动求值→其它函数→STDEV →选定计算数据列→确定→确定，得到s=1.6093 也可以利用Excel 进行列表计算：选定整理成一列的第一行数据的邻列的单元格，输入“＝(a7-3.316667)^2”，回车，即得到各数据的离差平方，在最下行求总和，得到： ∑ 2i （x -x ）=90.65 再对总和除以n-1=35后，求平方根，即为样本方差的值 。 ⑶计算样本均值的抽样标准误差： 已知样本容量 n =36，为大样本， 得样本均值的抽样标准误差为 x σs 1.6093⑷分别按三个置信水平计算总体均值的置信区间： ① 置信水平为90%时： 由双侧正态分布的置信水平1－α=90%，通过2β－1=0.9换算为单侧正态分布的置信水平β=0.95，查单侧正态分布表得 α/2Z =1.64， 计算得此时总体均值的置信区间为 ±α/2 s x Z 7±1.64×0.2682= 3.75652.8769 可知，当置信水平为90%时，该校大学生平均上网时间的置信区间为（2.87，3.76）小时； ② 置信水平为95%时： 由双侧正态分布的置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 计算得此时总体均值的置信区间为 ±α/2 s x Z 7±1.96×0.2682= 3.84232.7910 可知，当置信水平为95%时，该校大学生平均上网时间的置信区间为（2.79，3.84）小时； ③ 置信水平为99%时： 若双侧正态分布的置信水平1－α=99%，通过2β－1=0.99换算为单侧正态分布的置信水平β=0.995，查单侧正态分布表得 α/2Z =2.58， 计算得此时总体均值的置信区间为 ±α/2 s x Z 7±2.58×0.2682= 4.00872.6247 可知，当置信水平为99%时，该校大学生平均上网时间的置信区间为（2.62，4.01）小时。 4.解：（7.1,12.9）。 5. 解：（7.18,11.57）。 6. 解：已知样本容量n =200，为大样本，拥有该品牌电视机的家庭比率p =23%， 拥有该品牌电视机的家庭比率的抽样标准误差为 p σ⑴双侧置信水平为90%时，通过2β－1=0.90换算为单侧正态分布的置信水平β=0.95，查单侧正态分布表得 α/2Z =1.64， 此时的置信区间为 p ±αZ %±1.64×2.98%=27.89%18.11% 可知，当置信水平为90%时，拥有该品牌电视机的家庭总体比率的置信区间为（18.11%，27.89%）。 ⑵双侧置信水平为95%时，得 α/2Z =1.96， 此时的置信区间为 p ±αZ %±1.96×2.98%=28.8408%17.1592% 可知，当置信水平为95%时，拥有该品牌电视机的家庭总体比率的置信区间为 ；（17.16%，28.84%）。 7. 解： 已知总体单位数N =500，重复抽样，样本容量n =50，为大样本， 样本中，赞成的人数为n 1=32，得到赞成的比率为 p = n 1n =3250 =64% （1）赞成比率的抽样标准误差为 =6.788% 由双侧正态分布的置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 计算得此时总体户数中赞成该项改革的户数比率的置信区间为 p ±αZ 64%±1.96×6.788%=77.304%50.696% 可知，置信水平为95%时，总体中赞成该项改革的户数比率的置信区间为（50.70%,77.30%）。 （2）如预计赞成的比率能达到80%，即 p =80%， 由 得样本容量为 n = 2 0.80.2 (6.788%) ?= 34.72 取整为35， 即可得，如果小区管理者预计赞成的比率能达到80%，应抽取35户进行调查。 8解：（1.86,17.74）；（0.19,19.41）。 9. 解：（1）2±1.176；（2）2±3.986；（3）2±3.986；（4）2±3.587；（5）2±3.364。 10. 解：（1）75.1=，63.2=d s ；（2）1.75±4.27。 11. 解：（1）10%±6.98%；（2）10%±8.32%。 12. 解：（4.06,14.35）。 13解：已知总体比率π=2%=0.02，由置信水平1-α=95%，得置信度α/2Z =1.96，允许误差E ≤ 4% 即由允许误差公式 E= /2 Z ασ整理得到样本容量n 的计算公式： n=2()E α/2P Z σ=2=2E 2α/2Z π(1-π)≥20.020.98 0.04??21.96=47.0596 由于计算结果大于47，故为保证使“≥”成立，至少应取48个单位的样本。 14？解：已知总体标准差x σ=120，由置信水平1-α=95%，得置信度α/2Z =1.96，允许误差E ≤ 20 即由允许误差公式 E=/2 Z x ασ整理得到样本容量n 的计算公式： n=2( )E α/2x Z σ≥2 ( )20 ?1.96120=138.2976 由于计算结果大于47，故为保证使“≥”成立，至少应取139个顾客作为样本。 15.假定两个总体的标准差分别为：121=σ，152=σ，若要求误差范围不超过5，相应的置信水平为95%，假定 21n n =，估计两个总体均值之差21μμ-时所需的样本容量为多大？ 解： 57。 16.假定21n n =，允许误差05.0=E ，相应的置信水平为95%，估计两个总体比率之差21ππ-时所需的样本容量为多大？ 解： 769。 第6章 假设检验——练习题(全免) 6.1 研究者想要寻找证据予以支持的假设是“新型弦线的平均抗拉强度相对于以前提高了”，所以原假设与备择假 设应为：1035:0≤μH ，1035:1>μH 。 6.2 π＝“某一品种的小鸡因为同类相残而导致的死亡率” ，04.0:0≥πH ，04.0:1<πH 。 6.3 65:0=μH ，65:1≠μH 。 6.4 （1）第一类错误是该供应商提供的这批炸土豆片的平均重量的确大于等于60克，但检验结果却提供证据支持 店方倾向于认为其重量少于60克； （2）第二类错误是该供应商提供的这批炸土豆片的平均重量其实少于60克，但检验结果却没有提供足够的证据支持店方发现这一点，从而拒收这批产品； （3）连锁店的顾客们自然看重第二类错误，而供应商更看重第一类错误。 6.5 （1）检验统计量n s x z /μ-= ，在大样本情形下近似服从标准正态分布； （2）如果05.0z z >，就拒绝0H ； （3）检验统计量z ＝2.94>1.645，所以应该拒绝0H 。 6.6 z ＝3.11，拒绝0H 。 6.7 z ＝1.93，不拒绝0H 。 6.8 z ＝7.48，拒绝0H 。 6.9 2χ＝206.22，拒绝0H 。 6.10 z ＝-5.145，拒绝0H 。 6.11 t ＝1.36，不拒绝0H 。 6.12 z ＝-4.05，拒绝0H 。 6.13 F ＝8.28，拒绝0H 。 6.14 （1）检验结果如下： t-检验: 双样本等方差假设 变量 1 变量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 观测值 20 20 合并方差 28.73684211 假设平均差 0 df 38 t Stat -5.427106029 P(T<=t) 单尾 1.73712E-06 t 单尾临界 1.685953066 P(T<=t) 双尾 3.47424E-06 t 双尾临界 2.024394234 t-检验: 双样本异方差假设 变量 1 变量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 观测值 20 20 假设平均差 0 df 37 t Stat -5.427106029 P(T<=t) 单尾 1.87355E-06 t 单尾临界 1.687094482 P(T<=t) 双尾 3.74709E-06 t 双尾临界 2.026190487 （2）方差检验结果如下： F-检验 双样本方差分析 变量 1 变量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 观测值 20 20 df 19 19 F 0.722940991 P(F<=f) 单尾 0.243109655 F 单尾临界 0.395811384 第7章 方差分析与试验设计——练习题(全免) 7.1 0215.86574.401.0=<=F F (或01.00409.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。 7.2 8853.30684.1705.0=>=F F (或05.00003.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 85.54.14304.44=>=-=-LSD x x B A ，拒绝原假设； 85.58.16.424.44=<=-=-LSD x x C A ，不能拒绝原假设； 85.56.126.4230=>=-=-LSD x x C B ，拒绝原假设。 7.3 554131 .3478.105.0=<=F F (或05.0245946.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。 7.4 有5种不同品种的种子和4种不同的施肥方案，在20快同样面积的土地上，分别采用5种种子和4种施肥方 案搭配进行试验，取得的收获量数据如下表： 2592.32397.705.0=>=F F 种子(或05.00033.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 4903.32047.905.0=<=F F 施肥方案(或05.00019.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 7.5 9443.60727.005.0=<=F F 地区(或05.09311.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。 9443.61273.305.0=<=F F 包装方法(或05.01522.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。 统计学 第一章 1.什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？ 答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。 2．简要说明统计数据的来源 答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差 答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。 4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品 （2）变量：口味（如可用10分制表示） （3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。 （4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。 第二章、统计数据的描述 思考题 1描述次数分配表的编制过程 答：分二个步骤： （1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。 按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。 按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组 单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。 统计分组应遵循“不重不漏”原则 （2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。 2．解释洛伦兹曲线及其用途 答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。 3. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常 统计学模拟试题 一、名词解释。 1、总体参数：在统计学中，反映总体的一些数量特征称为总体参数 2、样本统计量：由样本所获得的一些数量特征称为样本统计量 3、随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件为随 机事件 4、集中位置量数：反映一群性质相同的观察的平均水平或集中趋势的统计指标 5、频数：是将数据资料按一定顺序分成若干组，并数出各组中所含有的数据。 6、统计推断： 7、抽样误差：抽出的样本统计量之间或样本统计量与总体参数间的偏差，立要由于个体间的差异所造成。 8、相对数：相对数也称为相对指标，是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个相互联系的事物（或现象）之间的对比关系。 9、假设检验：在实际检验过程中，主要的问题是要判定被检验的统计量之间的偏差是由抽样误差造成的，还是由于总体参数不同所造成的，要作出判断就需要对总体先建立某种假设，然后通过统计量的计算及概率判断，对所建立的假设是否成立进行检验。这类方法称为假设检验。 10、平均数：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标。 11、变异系数：也是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的！记作：CV 12、总体与样本： 13、离中位置量数：描述一群性质相同值的离散程度的统计指标 14、抽样：指在总体中抽取一定含量的样本。 15、频率： 16、系统误差：宏观世界是由实验对象本身的条件，或或者者仪器不准，场地品格出现故障，训练方法，手段不同所造成的，可使测试结果杨倾向性偏大或偏小。 17、结构相对数：是在分组基础上，以各个分组全计数值与总值对比的相对数。 18、a=0.05或a=0.01：指检验水准称小概率水平 《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 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 第五版贾俊平版课后题答案（部分） 第三章数据的图表展示 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： ()l g 40l g () 1.60206 111 6.32l g (2)l g 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 计算 计算题 1. 调查500个大学生，平均身高x=1.73m ,标准差S=7.05cm,求：95% 99%的置信区间？ 解 x+1.96S\-1.96S 95%的置信区间为：1.73+1.96*7.05 1.73-1.96*7.05 99%的置信区间为：1.73+ 2.58*7.05 1.73-2.58*7.05 答： 2. 跳远 N=280 x=5.284m S=0.4m 定4.5m 为及格 求有几个人不及格? 解 Z=(4.5-5.258)/0.4= -1.96 Y=2.5% N=280*2.5%=7 3,跳高 x=1.5m S=0.08m 要2.5%的人达到优秀 那么x=? P=1-0.25=0.975 得出Z=1.96=(x-1.5)/0.08=1.96得出x=1.6568 三、论述题 1.正态分布曲线的性质？ 答：1） 曲线在 X 轴上方，以μ=x 。为对称轴，且在μ=x 处 )(x f 有最大值，称峰值； 2） μ 和 σ为正态分布的两个参数，其中μ确定曲线在X 轴上的中心位置，σ决定曲线的“平扁度” （其中，σ值越大，曲线越扁平，反之则陡）； 3） 自变量X 可以在实数列（-∞＜X ＜∞）范围内取值，曲线覆盖的区域的概率为1。即曲线与X 轴所围成的极限面积为1。当±∞→x 时，曲线以X 轴为渐近线。 2. 累进记分法的步骤？ 答：① 确定起分点和满分点的成绩与分数： 起分点一般为0分，满分点一般为100或1000分。 ② 求累进方程式：分别计算出起分点和满分点的D 值（利用D 值公式），然后分别代入累进分计算公式 Z kD Y -=2 ③ 计算某一成绩对应的D 值： ④ 依次将各成绩的D 值代入累进方程式，计算出累进分数，可以制作成评分表。 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。 统计学期末考试复习提纲 一、简答题举例（20选4） 1.分别解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 2.分别解释抽样误差和非抽样误差的概念。 3.简述假设检验中可能犯的两类错误，并分析这两类错误的关系。 4.简述平稳序列和非平稳序列的含义。 5.解释描述统计和推断统计。 6.假设检验的基本流程包括哪些？ 7.什么是统计量？ 8. 相关分析主要解决哪些问题？ 9.一组数据的特征可以从哪几个方面进行测度？73 10.解释多重共线性的含义306 11.什么是判定系数？它在回归分析中的主要作用是什么？279 12. 简述时间序列的预测程序。327 13. 结合你的专业学习，写出2个应用统计学知识解决实际问题的例子。 14．方差分析中有哪些基本假定？237 15.简述总体与样本、参数和统计量的含义。6 16.简述假设检验中p值的含义。188 17. 影响样本容量的因素有哪些？ 18.多重共线性对回归分析有哪些影响？306 19.解释方差分析的基本思想。235 20.简述评价估计量好坏的标准156 二、计算题举例 题目1：计算分组数据的平均数、标准差、离散系数；能够画出分组数据的直方图，能够对分组数据的平均数的代表性进行比较。能够采用合适的统计量来比较不同组别的差异。 题目2：计算总体比例，总体平均数的置信区间；计算样本容量。 题目3：根据方差分析表能够写出因素个数和水平的个数，能够写出方差分析的原假设和备择假设，完成方差分析表，并能够判断不同水平对因素的影响是否显著。 题目4：根据回归结果：能够写出回归模型，解释回归系数的实际意义，检验线性关系的显著性，检验回归系数的显著性，计算出相关系数，计算出判定系数，根据实际情况对判定系数的意义进行解释，对回归模型进行评价，能够解释截距项和斜率项的含义，并且能够根据回归模型来预测因变量的平均值。 第四章统计数据的概括性度量 4．1 一家汽车零售店的10名销售人员5月份销售的汽车数量(单位：台)排序后如下：2 4 7 10 10 10 12 12 14 15 要求： （1）计算汽车销售量的众数、中位数和平均数。 (2)根据定义公式计算四分位数。 (3)计算销售量的标准差。 (4)说明汽车销售量分布的特征。 解： Statistics 10 Missing0 Mean9.60 Median10.00 Mode10 Std. Deviation 4.169 Percentiles25 6.25 5010.00 75 单位：周岁1915292524 2321382218 3020191916 2327223424 4120311723 要求； (1)计算众数、中位数： 排序形成单变量分值的频数分布和累计频数分布： 网络用户的年龄 (2)根据定义公式计算四分位数。 Q1位置=25/4=6.25，因此Q1=19，Q3位置=3×25/4=18.75，因此Q3=27，或者，由于25和27都只有一个，因此Q3也可等于25+0.75×2=26.5。 (3)计算平均数和标准差； Mean=24.00；Std. Deviation=6.652 (4)计算偏态系数和峰态系数： Skewness=1.080；Kurtosis=0.773 (5)对网民年龄的分布特征进行综合分析： 分布，均值=24、标准差=6.652、呈右偏分布。如需看清楚分布形态，需要进行分组。 1、确定组数： ()lg 25lg() 1.398111 5.64lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距：组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（41-15）÷6=4.3，取5 3、分组频数表 网络用户的年龄 (Binned) 分组后的直方图： 《体育统计学》习题 第一章 1. 试问统计学的研究对象是什么？ 2. 简述学习体育统计的要求？ 3. 简述学习体育统计的方法 4. 体育统计的特点是什么？ 第二章 第一、二节 1． 为了考察一枚骰子出现点数的规律，掷骰子若干次，问统计总 体是什么？ 2． 为了研究某人的百米跑水平，测其若干次百米跑成绩，问统计 总体是什么？ 3． 举例说明，概率与频率的区别与联系 4． 如何理解“小概率原则有出错的可能”？ 5． 结合实际，分析减少抽样误差的方法或途径 6． 从统计和几何的角度分别解释总体参数μ和σ的含义 7． 如何理解区间估计的可靠性与精确性的关系？ 第三章 1．设)1,0(~x x v r ?? 求 （1）)1(- （2）)5.111(>?P 0.1336 （3）)5.01(<<-x P 0.5328 2．设)2,10(~2 N x v r ??，求 （1）)9(>x P 0.6915 （2）)1310(< 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（）0 123 概率（） 正好发生1次故障的概率为（） A． B． C． D． 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． B． C． 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． B． C． 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 统计学课后习题答案(袁卫、庞皓、曾五一、贾俊平）第三版 第1章绪论 1．什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系? 2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。 3．．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。因此，他们开始检查供货商的集装箱，有问题的将其退回。最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。装满的油漆罐应为4.536 kg。要求： (1)描述总体； (2)描述研究变量； (3)描述样本； (4)描述推断。 答：(1)总体：最近的一个集装箱内的全部油漆； (2)研究变量：装满的油漆罐的质量； (3)样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆； (4)推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8 kg。 4．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中，两个品牌不做外观标记)，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。要求： (1)描述总体； (2)描述研究变量； (3)描述样本； (4)一描述推断。 答：(1)总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐” (2)研究变量：更好口味的品牌名称； (3)样本：1000名消费者品尝的两个品牌 (4)推断：两个品牌中哪个口味更好。 第2章统计数据的描述——练习题 ●1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100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.差；E.较差。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 D 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 (1) 指出上面的数据属于什么类型； 《体育统计学》教案（第二章第一、二节；第七章第二节；第八章第一节） 教案一第二章第一、二节（3学时） 教学目的：通过本次课的教学，使学生掌握总体与样本、随机事件、概率与频率等基本概念，理解小概率原则的含义。 教学内容：1．总体与样本 2．随机事件及其概率 3．小概率原则 教学重点：1．总体与样本 2．概率与频率的区别和联系 3．对小概率原则的理解 教学内容的组织安排： 1．总体与样本是体育统计中两个最基本的概念，对于学习和运用统计方法，起着关键作用，总体不明确，统计方法就无法与实际问题挂上钩，运用自然就是盲目的。教材中总体与样本的介绍过于简单，实际上，对于具体问题，要明确其总体，有时是比较困难的。因此，在讲授总体与样本时，拟举几个实例，让学生感受到确定总体并不容易，从而给予足够的重视。 2．随机事件比较简单，但要让学生明确：为什么要介绍随机事件这个概念。深入理解概率可能比较困难，为此，拟通过讲授概率与频率的区别与联系，使学生对此有较深刻的理解。讲授时，可以举一些通俗的例子，帮助学生理解。 3．小概率原则非常重要，学生刚接触时可能难以接受，可以利用学生已有的生活常识，举例加以说明。要让学生明确小概率原则不是定理，有犯错误的可能。 第二章体育统计基本知识 第一节总体与样本 一、总体与个体 总体：根据研究目的所确定的研究对象的全体 个体：总体中的每一个研究对象 这里的研究对象一般具体到实体的某个或若干个特征指标。 例如，研究中国7－22岁健康男青少年的身高发育情况 总体是：中国7－22岁健康男青少年的身高全体 个体是：中国7－22岁健康男青少年中一个人的身高 二、样本与样本含量 模拟试题一 单项选择题(每小题2分，共20分) 1.一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。这里的参数是（ A ） A. 1000个消费者 B. 所有在网上购物的消费者 C. 所有在网上购物的消费者的平均花费额 D. 1000个消费者的平均花费金额 2.为了调查某校学生的购书费用支出，从男生中抽取60名学生调查，从女生中抽取40名学生调查，这种抽样方法属于（ D ） A. 简单随机抽样 B. 整群抽样 C. 系统抽样 D. 分层抽样 3.某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以判断考试分数在70到90分之间的学生大约占（ C ） A. 95% B. 89％ C. 68％ D. 99％ 4.已知总体的均值为50，标准差为8，从该总体中随机抽取容量为64的样本，则样本均值的数学期望和抽样分布的标准误差分别为（ ） A. 50，8 B. 50，1 C. 50，4 D. 8，8 5.根据某班学生考试成绩的一个样本，用95%的置信水平构造的该班学生平均考试分数的置信区间为75分～85分。全班学生的平均分数（ D ） A ．肯定在这一区间内 B ．有95%的可能性在这一区间内 C ．有5%的可能性在这一区间内 D ．要么在这一区间内，要么不在这一区间内 6.一项研究发现，2000年新购买小汽车的人中有40%是女性，在2005年所作的一项调查中，随机抽取120个新车主中有57人为女性，在05.0=α的显着性水平下，检验2005年新车主中女性的比例是否有显着增加，建立的原假设和备择假设为（ C ） A ． %40:,%40:10≠=ππH H B ． %40:,%40:10<≥ππH H C ．% 40:,%40:10>≤ππH H D ．% 40:,%40:10 ≥<ππH H 7.在回归分析中，因变量的预测区间估计是指（ B ） A. 对于自变量x 的一个给定值0x ，求出因变量y 的平均值的区间 B. 对于自变量x 的一个给定值0x ，求出因变量y 的个别值的区间 C. 对于因变量y 的一个给定值 0y ，求出自变量x 的平均值的区间 D. 对于因变量y 的一个给定值0y ，求出自变量x 的平均值的区间 8.在多元线性回归分析中，如果F 检验表明线性关系显着，则意味着（ A ） A. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性相关系着 B. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都显着 C. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显着 D. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显着 9.如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减，则适合的预测模型是（ D ） A. 移动平均模型 B. 指数平滑模型 C. 线性模型 D. 指数模型 10.设p 为商品价格，q 销售量，则指数∑ ∑0 10q p q p 的实际意义是综合反映（ B ） A. 商品销售额的变动程度 B. 商品价格变动对销售额影响程度 C. 商品销售量变动对销售额影响程度 D. 商品价格和销售量变动对销售额影响程度 二、简要回答下列问题（每小题5分，共15分） 1、简述直方图和茎叶图的区别。 2、简述假设检验中P 值的含义。 3、解释指数平滑法。 4、（15分）甲、乙两个班参加同一学科考试，甲班的平均考试成绩为86分，标准差为12分。乙班考试成绩的 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。 体育统计学试题 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58- 体育统计学模拟试题 一、名词解释。 1、总体参数：在统计学中，反映总体的一些数量特征称为总体参数 2、样本统计量：由样本所获得的一些数量特征称为样本统计量 3、随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件为随机事件 4、集中位置量数：反映一群性质相同的观察的平均水平或集中趋势的统计指标 5、频数：是将数据资料按一定顺序分成若干组，并数出各组中所含有的数据。 6、统计推断： 7、抽样误差：抽出的样本统计量之间或样本统计量与总体参数间的偏差，立要由于个体间的差异所造成。 8、相对数：相对数也称为相对指标，是两个有联系的指标的比率，它可以从数量上反映两个相互联系的事物（或现象）之间的对比关系。 9、假设检验：在实际检验过程中，主要的问题是要判定被检验的统计量之间的偏差是由抽样误差造成的，还是由于总体参数不同所造成的，要作出判断就需要对总体先建立某种假设，然后通过统计量的计算及概率判断，对所建立的假设是否成立进行检验。这类方法称为假设检验。 10、平均数：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标。 11、变异系数：也是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的！记作：CV 12、总体与样本： 13、离中位置量数：描述一群性质相同值的离散程度的统计指标 14、抽样：指在总体中抽取一定含量的样本。 15、频率： 16、系统误差：宏观世界是由实验对象本身的条件，或或者者仪器不准，场地品格出现故障，训练方法，手段不同所造成的，可使测试结果杨倾向性偏大或偏小。 17、结构相对数：是在分组基础上，以各个分组全计数值与总值对比的相对数。 18、a=0.05或a=0.01：指检验水准 19、中位数：将样本的观察值按其数值大小顺序排列起来，处于中间位置的那个数值就是中位数，中位数通常用X表示，它处于频数分配的中点，不受极端数值的影响。 20、组距：组距指的是组与组之间的区间长度。 二、填空题。 1、a=0.05和a=0.01在统计学中称为（小概率水平） 一 要从 （（ A． B． C． D． 根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（） A． B． C． 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． B． C． 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 在不，变，的为 画 简 假 ：，，，一 为 ：，对 模拟试题二解答 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1.B； 2. D； 3. C； 4. B； 5. A； 6. B； 7. C； 8. D； 9. A；10. C。 二、简要回答下列问题（每小题10分，共20分） 1. 框图如下： 2. （1）对数据进行检验，以判断手头的数据是否适合作因子分析。用于因子分析的变量必须是相关的。一般来说，相关矩阵中的大部分相关系数小于0.3，就不适合作因子分析了。 （2）因子提取。根据原始变量提取出少数几个因子，使得少数几个因子能够反映原始变量的绝大部分信息，从而达到变量降维的目的。 （3）因子命名。一个因子往往包含了多个原始变量的信息，它究竟反映了原始变量的哪些共同信息？因子分析得到的因子的含义是模糊的，需要重新命名，以便对研究的问题做出合理解释。 （4）根据因子得分函数计算因子在每个样本上的具体取值，以便对各样本进行综合评价和排序。 三、计算与分析各题（每小题15分，共60分） 、总体参数：在统计学中，反映总体地一些数量特征称为总体参数 样本统计量：由样本所获得地一些数量特征称为样本统计量 随机事件：在一定地实验条件下，有可能发生也有可能不发生地事件为随机事件 集中位置量数：反映一群性质相同地观察地平均水平或集中趋势地统计指标 、频数：是将数据资料按一定顺序分成若干组，并数出各组中所含有地数据. 统计推断： 抽样误差：抽出地样本统计量与总体参数间地偏差，立要由于个体间地差异所造成. 相对数：相对数也称为相对指标，是两个有联系地指标地比率，它可以从数量上反映两个相互联系地事物（或现象）之间地对比关系. 文档来自于网络搜索 假设检验：在实际检验过程中，主要地问题是要判定被检验地统计量之间地偏差是由抽样误差造成地，还是由于总体参数不同所造成地，要作出判断就需要对总体先建立某种假设，然后通过统计量地计算及概率判断，对所建立地假设是否成立进行检验.这类方法称为假设检验. 文档来自于网络搜索 平均数：反映一群性质相同地观察值地平均水平或集中趋势地统计指标 、变异系数：也是反映变量离散程度地统计指标，它是以样本标准差与平均数地百分数来表示地！记作：、总体与样本：文档来自于网络搜索 离中位置量数：描述一群性质相同值地离散程度地统计指标、抽样：指在总体中抽取一定含量地样本 、系统误差：宏观世界是由实验对象本身地条件，或者仪器不准，场地品格出现故障，训练方法，手段不同所造成地，可使测试结果杨倾向性偏大或偏小. 文档来自于网络搜索 、结构相对数：是在分组基础上，以各个分组全计数值与总值对比地相对数. 、或：指检验水准称小概率水平、中位数：将样本地观察值按其数值大小顺序排列起来，处于中间位置地那个数值就是中位数，中位数通常用表示，它处于频数分配地中点，不受极端数值地影响. 、组距：组距指地是组与组之间地区间长度.文档来自于网络搜索 二、填空题. 、和在统计学中称为（小概率水平）、抽样误差是由于（个体间地差异）造成地. 、标准误差是反映（数据地离散程度）地指标. 、（随机变量）用来度量随机事件地可能性大小. 、（算术）平均数量是最简单最常用最有效地统计量. 、由样本所获得地数量特征称为样本统计量，反映总体地一些数量特征称为（总体参数）、标准误是反映（度量抽样误差大小）地指标. 、在资料地收集过程中，一般要求（资料地准确性）（资料地齐同性）和（资料地随机性）. 、在一组观察值中，最大值与最小值之差叫（极差）. 、表示集中位置地指标主要有（中位数）（众数）（平均数）. 文档来自于网络搜索 单项选择题. 、以下适合描述定量资料，离散趋势地指标是（）、均数、标准差、方差、极差、标准差、中位数、中位数、均数、变异系数、标准差、变异系数文档来自于网络搜索 下列关于标准差地说法中错误地是（）、标准差一定大于. 、标准差和方差属于描述变异程度地同类指标、同一资料和标准差一定小于均数、标准差常用于描述正态公布资料地变异程度.文档来自于网络搜索 进行假设检验地目地是（）、判断样本统计量地差异仅仅是抽样引起地还是样本与总体原本就不同、由样本统计量估计总体参数、确定发生该观察结果地概率、计算统计文档来自于网络搜索 抽样误差原因是（）、观察对象不纯、资料不是正态分布、个体差异、随机方法错误 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、成本统计学第三版袁卫编辑课后答案
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