统计学第三章习题答案1. 描述性统计量：在描述一组数据时，我们通常使用均值、中位数、众数、方差和标准差等统计量。
例如，如果一组数据为 {2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9}，其均值为 (2+4+4+4+5+5+7+9)/8 = 5，中位数为4.5（因为数据是偶数个，所以取中间两个数的平均值），众数为4（出现次数最多），方差为 (1/8) * [(2-5)^2 + ... + (9-5)^2] = 8.5，标准差为方差的平方根，即√8.5。
2. 频率分布表：将数据分组并计算每个组的频数或频率。
例如，如果数据是年龄分布，可以创建如下的频率分布表：| 年龄区间 | 频数 | 频率 || | - | - || 20-25 | 10 | 0.2 || 26-30 | 15 | 0.3 || ... | ... | ... |3. 直方图和箱线图：直方图用于显示数据的分布情况，箱线图则提供了数据的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值的快速视图。
例如，对于上述年龄数据，可以绘制相应的直方图和箱线图来观察数据的分布和集中趋势。
4. 概率分布：在统计学中，我们经常使用正态分布来描述数据的分布。
正态分布的数学表达式为N(μ, σ^2)，其中μ是均值，σ^2是方差。
例如，如果一个随机变量X服从正态分布N(50, 25)，那么X的均值是50，方差是25。
5. 中心极限定理：无论原始数据的分布如何，当样本量足够大时，样本均值的分布将趋近于正态分布。
这个定理是推断统计的基础之一。
6. 假设检验：假设检验是统计推断的一部分，用于确定一个统计假设是否成立。
例如，如果我们要检验一个样本均值是否显著不同于总体均值，可以使用t检验。
具体步骤包括提出原假设和备择假设，选择适当的检验统计量，确定显著性水平，计算p值，并作出结论。
7. 置信区间：置信区间提供了一个范围，我们可以在这个范围内估计总体参数的值。
例如，如果我们有一个样本均值和样本标准差，我们可以计算95%置信区间来估计总体均值的范围。
