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管理统计学第一章导论1、指标及指标的分类？（1）a）统计指标含义：是反映总体数量特征的科学概念和具体数值的，指标表现为指标数值一个完整的指标一般包含六个要素：统计指标名称、计量单位、计量方法、时间限制、空间限制和指标数值。
b）统计指标的特点：用数字表示；是说明总体特征的；反映一定社会经济范畴的数量（2）指标的分类a）按反映的总体内容不同(数量特点不同)数量指标：是反映总体范围、总体规模、总体水平的指标，也称为外延指标或总量指标。
一般用绝对数表示。
质量指标：也称为内涵指标，是反映总体内部数量关系或发展变化的指标。
通常用相对数或平均数表示。
b）按作用和表现形式不同总量指标：与数量指标同等概念相对指标：反映总体的内容结构，现象间的数量关系和相对水平的平均指标：指总体中某一数量标志的一般水平。
2、指标与标志的区别及联系？（1）联系a）汇总关系：许多指标值是由众多的总体单位的数量标志值汇总而来的。
b）转换关系：取决于总体与总体单位的关系（2）区别a）标志是用于说明总体单位的特征，而指标是用于说明总体的特征b）指标用数值表示，标志中的品质标志不能用数值表示c）指标值是汇总获得，但标志则不一定，可直接取得d）标志不具备时间、地点条件，但一个完整的统计指标，必须要讲时间、地点和范围。
第二章统计数据的搜集、整理和图表展示1、统计调查的类型？调查范围全面调查普查全面报表非全面调查抽样调查重点调查典型调查调查时间连续（经常性）调查不连续调查周期性调查一次性调查组织形式定期报表专门调查普查抽样调查重点调查典型调查2、统计数据的类型？（1）定性（文字、类别）a）定类数据b）定序数据（2）定类（数量）a）定距数据b）定比数据第四章数据分布的特征和度量1、算术平均数、众数和中位数有何区别和联系？（1）区别：a）三者的含义不相同；b）三者的计算（确定）方法不同；c）对资料的要求不同，d）对数据的“灵敏度”、“抗耐性”和“概括能力”不同。
管理统计学课后习题答案第一章：统计学基础1. 描述统计与推断统计的区别是什么？- 描述统计关注的是对数据集的描述和总结，如均值、中位数、众数、方差等；而推断统计则使用样本数据来推断总体特征，包括参数估计和假设检验。
2. 什么是正态分布？- 正态分布是一种连续概率分布，其形状呈钟形曲线，具有对称性，其数学表达式为 \( N(\mu, \sigma^2) \)，其中 \( \mu \) 为均值，\( \sigma^2 \) 为方差。
第二章：数据收集与处理1. 抽样误差和非抽样误差的区别是什么？- 抽样误差是由于样本不能完全代表总体而产生的误差；非抽样误差则来源于数据收集和处理过程中的其他问题，如测量误差、数据录入错误等。
2. 描述数据清洗的步骤。
- 数据清洗通常包括：识别和处理缺失值、异常值检测与处理、数据标准化和归一化、数据整合等步骤。
第三章：描述性统计分析1. 计算给定数据集的均值和标准差。
- 均值是数据集中所有数值的总和除以数据点的数量。
标准差是衡量数据点偏离均值的程度，计算公式为 \( \sigma =\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2} \)。
2. 解释箱型图（Boxplot）的作用。
- 箱型图是一种图形表示方法，用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数、异常值等，有助于快速识别数据的集中趋势和离散程度。
第四章：概率分布1. 什么是二项分布？- 二项分布是一种离散概率分布，用于描述在固定次数 \( n \) 的独立实验中，每次实验成功的概率为 \( p \) 时，成功次数的概率分布。
2. 正态分布的数学性质有哪些？- 正态分布具有许多重要性质，如对称性、均值等于中位数、68-95-99.7规则等。
第五章：参数估计1. 解释点估计和区间估计的区别。
- 点估计是用样本统计量来估计总体参数的单个值；区间估计是在一定置信水平下，给出总体参数可能落在的区间范围。
管理统计学一、总体：所研究对象的总体，又称为母体。
二、个体：组成总体的元素。
有限总体：一个总体中，个体的数目有限。
三、无限总体：一个总体中，个体的数目无限。
四、指标（或变量）：反应总体或个体的特征（信息）的量。
五、指标值（变量值）或数据：在研究一个总体时，所言研究的每一个特征（指标或变量），在每一个个体上都有一个反应该特征的具体描述（可以是数字，也可以是文字）。
这些特征的具体描述被称为指标值（变量值）或数据。
六、数据测度的分类1.刻度级（Scale）（定距级）数据这是数据的最高等级，可进行四则运算和基于此的延伸运算。
刻度级数据只能用数字来表示。
它分为2个子级别：1)比率级可做加减，也可做乘除运算，但其0值不是人为制定的。
例如，长度的0米，热力学温度中的0K。
只有变量的0值不是人为制定时，其任意两个取值的比率才能有确定的意义。
2)间距级可做加减，不可做乘除。
比如，采用摄氏温度时，不能说10度是5度的2倍。
2.序次级（Ordinal）（定序级）数据这是数据的中间级。
例如，受教育程度：文盲半文盲=1，小学文化=2，初中文化=3，高中文化=4，大学文化=5。
该级别的数据可以用数字来表示也可以用字母来表示，建议用数字。
3. 名义级（Nominal）（定类级）数据这是数据的最低级。
仅仅是一种标志，没有序次关系。
该级别的数据即可用数字表示又可以用字母表示。
如，顾客所喜爱的颜色。
又比如，性别便是一个名义测度等级的变量，可以将男性编码为1，女性编码为2，或者用文字表示。
七、不同测度级别的数据的用途特点1.不同测度级别的数据都可以进行统计处理，只是应用范围不同。
等级越高应用范围越广泛。
2.一般来说，等级高的数据兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据不能兼有等级高的数据的功能。
3.名义级的数据通常是样本分类（分组）的依据，当然也可以用来说独立性检验。
八、观察数据与实验数据1.观察数据在获得数据的过程中，不对被调查对象数据产生的条件施加任何控制，所得到的数据。
管理统计学名词解释管理统计学是指应用统计学的方法来解决管理问题的学科，它涉及到数据收集、数据分析和数据解释等方面。
下面是一些管理统计学中常见的名词的解释：1. 数据收集：指收集和整理与管理问题相关的数据。
数据可以来自于企业内部的各种记录，如销售额、成本、人力资源等，也可以来自外部的调查结果、市场研究等。
2. 数据清洗：指对收集到的数据进行清洗和整理，以确保数据的质量和完整性。
清洗数据包括删除重复数据、填补缺失值和纠正错误等步骤。
3. 描述性统计：指对收集到的数据进行整理和汇总，以得到关键的统计指标，如均值、中位数、标准差等。
描述性统计可以帮助了解数据的分布特征和变化趋势。
4. 探索性数据分析：指对数据进行可视化和探索性分析，以发现数据中的模式和关联。
探索性数据分析可以使用图表、散点图、相关分析等方法。
5. 假设检验：指根据样本数据对某个假设进行检验的方法。
假设检验可以用于确认某个假设是否成立，如企业的平均利润是否超过某个水平。
6. 回归分析：指通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系。
7. 时间序列分析：指对时间上的数据进行分析和预测的方法。
时间序列分析可以用于预测未来的趋势和周期性。
8. 抽样：指从总体中选择样本的方法。
抽样可以帮助减少数据收集成本，并且保证样本的代表性。
9. 样本容量：指样本中所包含的观察值的数量。
样本容量的大小会影响统计推断的精度。
10. 参数估计：指根据样本数据估计总体参数的方法。
参数估计可以用于估计总体的均值、方差等。
11. 可信区间：指参数估计的置信区间。
可信区间提供了对参数估计结果的不确定性范围的度量。
12. 假设检验误差：指在假设检验中可能犯的两种错误，即第一类错误（拒绝真假设）和第二类错误（接受假假设）。
13. 数据分析软件：指用于进行管理统计学分析的计算机软件，如Excel、SPSS等。
管理统计学的方法可以帮助管理人员进行数据驱动的决策和问题解决，提高管理决策的科学性和准确性。
管理统计学的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能掌握管理统计学的基本概念、原理和方法，理解统计学在管理决策中的作用。
2. 学生能够运用描述性统计和推断性统计对数据进行正确分析，解释统计分析结果。
3. 学生能够掌握常用统计图表的制作方法，并运用图表进行数据可视化。
技能目标：1. 学生具备运用统计软件进行数据处理和分析的能力，能独立完成数据分析报告。
2. 学生能够运用统计学方法解决实际问题，具备一定的数据解读和预测能力。
3. 学生能够通过小组合作，进行数据收集、处理和分析，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到统计学在日常生活和工作中的重要性，培养对统计学的兴趣。
2. 学生在数据分析过程中，能够遵循客观、严谨、负责任的态度，树立正确的数据伦理观。
3. 学生通过解决实际问题，培养勇于探究、乐于创新的精神，增强自信心。
本课程针对高年级学生，结合管理统计学课程性质，注重理论知识与实际应用相结合。
教学要求学生在掌握基本概念和原理的基础上，能够运用统计学方法解决实际问题，培养数据分析能力。
课程目标具体、可衡量，旨在帮助学生和教师明确课程预期成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下几部分：1. 统计学基本概念：涵盖统计学定义、数据类型、变量、概率等基础知识，使学生了解统计学的全貌。
2. 描述性统计分析：介绍数据的集中趋势、离散程度、分布形态等，包括均值、中位数、众数、标准差等指标的求解方法。
3. 推断性统计分析：讲解抽样分布、假设检验、置信区间估计、相关与回归分析等，培养学生推断性思维能力。
4. 统计图表制作：教授常用统计图表（如条形图、折线图、饼图、散点图等）的制作方法，提高数据可视化能力。
5. 统计软件应用：结合实际案例，让学生掌握Excel、SPSS等统计软件的基本操作，进行数据处理和分析。
教学内容按照以下教学大纲进行安排：1. 第一周：统计学基本概念与数据类型2. 第二周：描述性统计分析方法3. 第三周：推断性统计分析方法4. 第四周：统计图表制作与数据可视化5. 第五周：统计软件应用与实际案例分析本章节教学内容与教材相关章节紧密关联，确保科学性和系统性。
管理统计学复习资料管理统计学复习资料一、文章类型与关键词本文是一篇总结性的管理统计学复习资料，主要涵盖以下关键词：统计学、管理、数据、分析、预测、决策等。
文章旨在帮助读者回顾和总结管理统计学的基本概念和方法，为进一步深入学习和应用提供指导和帮助。
二、统计学概述1、统计学定义：统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学，旨在从数据中获取信息和知识，为决策提供依据。
2、统计学应用领域：统计学在各个领域均有广泛应用，如自然科学、社会科学、医学、经济、管理等领域。
三、管理统计学基本概念1、变量与数据：变量是数据的特征，可分为分类变量、连续变量和离散变量。
数据是变量的具体表现。
2、概率与随机变量：概率是事件发生的可能性，随机变量是在试验中可能出现的结果的变量。
3、分布与概率密度函数：分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率。
概率密度函数是分布的数学描述。
四、统计推断1、参数估计：利用样本数据估计总体参数的方法，包括点估计和区间估计。
2、假设检验：根据样本数据对总体参数进行检验的方法，以判断假设是否成立。
3、方差分析：比较两个或多个样本均值差异的方法，用于检验控制因素对试验结果的影响。
4、相关与回归分析：相关分析探究变量间的关系，回归分析则利用已知的自变量预测因变量。
五、实验设计与调查设计1、实验设计：通过合理安排实验，控制实验条件，使实验结果更具说服力。
2、调查设计：根据研究目的，制定合理的调查方法，以提高数据质量和可靠性。
六、时间序列分析与预测1、时间序列定义与分解：时间序列是将某一现象在不同时间上的观察结果记录下来的序列。
时间序列可分解为趋势、季节性和随机性成分。
2、预测方法：利用时间序列的历史数据，通过适当的方法预测未来的趋势和季节性变化。
七、统计质量管理1、控制图：通过绘制控制图监控生产过程，识别异常点，保证产品质量。
2、六西格玛：一种提高产品质量和客户满意度，降低成本的管理方法。
八、复习资料与习题解答1、基本公式与定理：总结常用的统计学公式和定理，方便读者查阅。
管理统计学第三版答案第一章管理统计学概述1.1 管理统计学的定义与作用管理统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它应用于管理决策的各个领域，帮助管理者做出基于数据的决策，提高组织的绩效和竞争力。
1.2 管理统计学的应用领域管理统计学广泛应用于企业管理、市场调研、财务分析、生产管理等各个领域。
它可以帮助管理者分析市场需求、优化生产过程、制定预算计划等，从而提高企业的效益和经营水平。
1.3 管理统计学的基本概念管理统计学涉及的基本概念包括样本、总体、统计量、统计推断等。
样本是从总体中抽取出来的一部分观察值，总体是所研究对象的全体观察值的集合。
统计量是对样本观察值进行总结和描述的指标，统计推断则是根据样本数据对总体进行估计和推断。
第二章数据收集与整理2.1 数据的分类与来源数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以量化的、可以进行数值计算的数据，如销售额、利润等。
定性数据是描述性的、无法进行数值计算的数据，如产品类型、客户满意度等。
数据的来源包括实地调查、问卷调查、文献分析等。
2.2 数据的收集方法数据的收集方法包括实地调查、电话调查、问卷调查等。
在选择数据收集方法时，需要考虑调查对象、时间和经济成本等因素，以确保数据的准确性和可靠性。
2.3 数据的整理与清洗数据整理是指对收集到的数据进行排序、分类和编码，以便于后续的分析和处理。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行检查和修正，以提高数据的质量和可靠性。
第三章描述性统计与数据可视化3.1 描述统计的基本概念描述统计是对数据进行汇总和描述的统计方法。
它包括中心趋势度量、离散程度度量和数据的分布形状等指标。
3.2 描述统计的方法与应用描述统计的方法包括频数分布、统计图表、平均数、中位数等。
它可以帮助管理者对数据进行简要的分析和概括，了解数据的基本情况。
3.3 数据可视化的方法与应用数据可视化是使用图表、图像等方式展示数据的过程。
它可以帮助管理者直观地理解数据，发现数据的规律和趋势，从而更好地做出决策。
管理学院实验报告
学号201305169063
姓名朱可欣
专业班级市场营销1302班
指导老师李洪斌
实验日期2015.11.05
课程名称管理统计学
实验名称管理统计学上机实验
实验成绩
实验报告具体内容一般应包括：一、实验目的和要求; 二、主要仪器设备(软件);
三、实验内容及实验数据记录; 四、实验体会
实验项目一：假设检验的Excel实现
实验时间：_____2015-11-5____________ 1. 实验目的和要求
巩固熟悉假设检验的相关原理及方法，掌握Excel中进行假设检验的相关计算过程。
2. 实验原理
假设检验的相关原理及方法。
3. 主要仪器设备（软件）
1）硬件配置：
使用综合实验室中现有配置的计算机，无特殊要求。
2）软件环境：
Windows XP或以上的操作系统，Excel软件。
4. 实验内容及步骤
假设检验中关于T检验、F检验的相关内容选作2-3个计算实例。
5．实验数据记录
t-检验:双样本等方差假设
某家禽研究所各选8只粤黄鸡进行两种饲料饲养对比试验，试验时间为60天，增重结果如下，假设鸡的增重服从正态分布且两种饲料喂养的鸡增重方差相等，请问两种饲料对粤黄鸡的增重效果有无显著差异？（α=0.05）
饲料A 720 710 735 680 690 705 700 705
饲料B 680 695 700 715 708 685 698 688
解：饲料A和饲料B饲养的粤黄鸡平均增重分别用u
1和u
2
表示，检验无特定方
向，所以为双侧检验。
这是两个正态总体，小样本抽样且总体方差未知的情形，采用合并方差的t检验。
故：
本检验的假设为：
H
0：u
1
-u
2
≠0， H
1
：u
1
-u
2
=0
作出决策：
1.30<t0.05/2（14）=
2.14，t值落在接受域，故不能拒绝H0。
即认为两种饲料的增重效果没有显著差异。
F-检验：双样本方差分析
测得两批电子器件的样品的电阻（Ω）如下表:
已知两批器材电阻总体均服从分布但总体参数均未知，且两样本独立，问在0.05的显著性水平下:问可否认为两批电子器件的电阻的方差相等？
A批（x）0.14 0.138 0.143 0.142 0.144 0.137
B批（y）0.135 0.14 0.142 0.136 0.138 0.14
解：将A批产品记为1，B批产品记为2，α=0.05
本检验的假设为：
H
0：σ
1
2/σ
2
2=1， H
1
：σ
1
2/σ
2
2≠1
作出决策：
1.108<F0.05(5,5)=5.05,F值落在接受域，故不能拒绝H0。
即认为两批电子器件电阻的方差相等。
6.问题及体会
利用假设检验中关于T检验、F检验的相关原理及方法，解决实际问题。
通过上机操作，巩固熟悉假设检验的相关原理及方法，掌握Excel中进行假设检验的相关计算过程，并能正确地作出决策，解决问题。
实验项目二:方差分析的计算实现
实验时间：________2015-11-5________ 1. 实验目的和要求
巩固熟悉方差分析的相关原理及方法，掌握方差分析在Excel中的计算实现。
2. 实验原理
方差分析的相关原理及方法。
3. 主要仪器设备（软件）
1）硬件配置：
使用综合实验室中现有配置的计算机，无特殊要求。
2）软件环境：
Windows XP或以上的操作系统，Excel软件。
4. 实验内容及步骤
方差分析的相关内容选作2-3个计算实例。
5．实验数据记录
方差分析：单因素方差分析
一家管理咨询公司为不同的客户进行人力资源管理讲座。
每次讲座的内容基本相同，但讲座的听课者有时是高层管理者，有时是中层管理者，有时是底层管理者。
该咨询公司认为，不同层次的管理者对讲座的满意度是不同的。
听完讲座后随机抽取的不同层次管理者的满意度评分如下表所示（评分标准从1到10，10代表非常满意）。
取显著性水平α=0.05，检验管理者的层次不同是否会导致评分的显著性差异？
观测序号高层管理者中层管理者底层管理者
1 7 8 5
2 7 9 6
3 8 8 5
4 7 10 7
5 9 9 4
6 10 8
7 8
解：设u
1，u
2
，u
3
分别表示高，中和底层管理者的评分均值。
提出假设：
H
0：u
1
=u
2
=u
3
（管理者的层次对评分没有显著影响）
H
1：u
1
，u
2
，u
3
不全相等（管理者的层次对评分有显著影响）
作出决策：
由于F>F0.05，则拒绝原假设H0，表明u1，u2，u3不全相等，管理者的层次对评分有显著影响。
方差分析：无重复双因素分析
有4个品牌的空调在5个地区销售，为分析空调的品牌和销售地点对销售量的影响，取得每个品牌在各地区的销售量（台）数据如表所示。
试分析品牌和销售地区对空调的销售量是否有显著影响？（α=0.05）
地区1 地区2 地区3 地区4 地区5
品牌1 365 350 343 340 323
品牌2 345 368 363 330 333
品牌3 358 332 353 343 308
品牌4 288 280 298 260 298
解：对行元素和列元素分别提出假设：
H 01：品牌元素对空调销售量没有显著影响；H
11
：品牌元素对空调销售量有显著
影响。
H 02：地区元素对空调销售量没有显著影响；H
12
：地区元素对空调销售量有显著
影响。
作出决策：
由于F R=18.10777>F0.05=3.490295，所以拒绝原假设H01，表明四种品牌空调的销售量的平均值之间的差异是显著的，这说明品牌对销售量有显著影响。
由于F C=2.100846<F0.05=3.259167，所以不能拒绝原假设H02，表明5个地区空调的销售量平均值之间的差异不显著，不能认为地区对销售量有显著影响。
6.问题及体会
利用方差分析的相关原理及方法，掌握方差分析在Excel中的计算实现。
通过上机操作，巩固熟悉方差分析的相关原理及方法，掌握方差分析在Excel中的相关计
算过程，并能正确地作出决策，解决问题。
实验项目三:相关与回归分析的计算实现
实验时间：________2015-11-5________ 1. 实验目的和要求
巩固相关与回归分析的相关理论，掌握相关与回归分析在Excel中的计算实现。
2. 实验原理
相关与回归的相关原理及方法。
3. 主要仪器设备（软件）
1）硬件配置：
使用综合实验室中现有配置的计算机，无特殊要求。
2）软件环境：
Windows XP或以上的操作系统，Excel软件。
4. 实验内容及步骤
相关与回归的相关内容选作2-3各计算实例。
5．实验数据记录
数据分析：相关系数
为研究产量规模与单位产品利润额之间有无关联，调查了8家钢厂得到数据绘制成以下表格所示的相关表。
计算表中钢产量与吨钢利润之间的直线相关系数。
钢厂编号钢产量（万吨）吨钢利润（元/吨）
1 48
2 95
2 60
3 104
3 898 138
4 1057 156
5 114
6 150
6 1324 172
7 1557 198
8 1730 203
操作截图：
计算结果表明：钢产量与吨钢利润之间的直线相关系数为0.991，两者存在相当高的正相关关系。
数据分析：线性回归分析
为研究产量规模与单位产品利润额之间有无关联，调查了8家钢厂得到数据绘制成以下表格所示的相关表。
计算表中的钢产量与吨钢利润之间的一元回归模型参数。
钢厂编号钢产量（万吨）吨钢利润（元/吨）
1 48
2 95
2 60
3 104
3 898 138
4 1057 156
5 114
6 150
6 1324 172
7 1557 198
8 1730 203
操作截图：
计算结果表明：
截距（Intercept) â为53.3549，自变量x的系数β为0.0897。
6.问题及体会
利用相关与回归分析的相关原理及方法，掌握相关与回归分析在Excel中的计算实现。
通过上机操作，巩固熟悉相关与回归分析的相关原理及方法，掌握相关与回归分析在Excel 中的相关计算过程，并能正确地作出决策，解决问题。
