统计学(第六版)贾俊平课后习题集规范标准答案

统计学习题集答案第六版统计学习题集是一本经典的教材，对于学习统计学的人来说是必不可少的参考资料。

第六版的统计学习题集是该教材的最新版本，它涵盖了统计学的各个方面，从基础的概率论到高级的统计推断，都有详细的习题和解答。

在这篇文章中，我将为大家提供第六版统计学习题集的答案，希望能对大家的学习有所帮助。

首先，我们来看一下第一章的习题答案。

第一章主要介绍了统计学的基本概念和方法。

在习题中，会涉及到一些概率计算和统计推断的基本原理。

对于初学者来说，这些题目可能会有一定的难度。

但是只要掌握了基本的概率和统计知识，就能够轻松解答这些问题。

接下来，我们来看一下第二章的习题答案。

第二章主要介绍了统计学中的数据处理和描述性统计。

在习题中，会涉及到一些数据的整理和统计指标的计算。

对于初学者来说，这些题目可能需要一些实际的数据处理经验。

但是只要掌握了数据处理的基本方法，就能够很好地完成这些题目。

第三章是关于概率分布的习题。

在这一章中，会涉及到一些常见的概率分布，如二项分布、正态分布等。

对于初学者来说，这些题目可能需要一些概率计算的技巧。

但是只要掌握了概率分布的基本原理，就能够很好地解答这些题目。

第四章是关于参数估计的习题。

在这一章中，会涉及到一些参数的估计方法，如最大似然估计、贝叶斯估计等。

对于初学者来说，这些题目可能需要一些统计推断的知识。

但是只要掌握了参数估计的基本原理，就能够很好地解答这些题目。

第五章是关于假设检验的习题。

在这一章中，会涉及到一些假设检验的方法，如单样本t检验、方差分析等。

对于初学者来说，这些题目可能需要一些统计推断的技巧。

但是只要掌握了假设检验的基本原理，就能够很好地解答这些题目。

第六章是关于非参数统计的习题。

在这一章中，会涉及到一些非参数统计的方法，如秩和检验、K-S检验等。

对于初学者来说，这些题目可能需要一些非参数统计的知识。

但是只要掌握了非参数统计的基本原理，就能够很好地解答这些题目。

第七章是关于回归分析的习题。

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。

8．2 一种元件，要求其使用寿命不得低于700小时。

现从一批这种元件中随机抽取36件，测得其平均寿命为680小时。

已知该元件寿命服从正态分布，σ＝60小时,试在显著性水平0．05下确定这批元件是否合格.解:H 0:μ≥700;H 1：μ＜700已知：x ＝680 σ＝60由于n=36＞30，大样本，因此检验统计量:x z s n μ-=＝6807006036-＝-2 当α＝0.05，查表得z α＝1.645.因为z ＜-z α，故拒绝原假设,接受备择假设，说明这批产品不合格。

8。

38．4 糖厂用自动打包机打包，每包标准重量是100千克。

每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。

某日开工后测得9包重量(单位：千克)如下:99．3 98．7 100．5 101．2 98．3 99．7 99．5 102．1 100．5已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常（a ＝0．05)?解:H 0:μ＝100;H 1:μ≠100经计算得：x ＝99.9778 S ＝1.21221检验统计量:x t s n = 1.2122190.055 当α＝0.05，自由度n －1＝9时，查表得()29t α＝2.262。

因为t ＜2t α，样本统计量落在接受区域，故接受原假设,拒绝备择假设,说明打包机工作正常.8．5 某种大量生产的袋装食品，按规定不得少于250克。

今从一批该食品中任意抽取50袋，发现有6袋低于250克。

若规定不符合标准的比例超过5％就不得出厂,问该批食品能否出厂（a ＝0．05）?解:解：H 0：π≤0。

05;H 1：π＞0.05已知： p ＝6/50=0。

12检验统计量:()0001Z n ππ=-()0.0510.0550⨯-＝2.271当α＝0.05，查表得z α＝1.645。

因为z ＞z α，样本统计量落在拒绝区域，故拒绝原假设，接受备择假设，说明该批食品不能出厂。

8.68．7 某种电子元件的寿命x （单位：小时）服从正态分布。

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）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1.31.5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”。

第1章统计与统计数据1.1（1）数值型数据；（2）分类数据；（3）数值型数据；（4）顺序数据；（5）分类数据。

1.2（1）总体是“该城市所有的职工家庭”，样本是“抽取的2000个职工家庭”；（2）城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的“2000个家庭计算出的年人均收入。

1.3（1）所有IT从业者；（2）数值型变量；（3）分类变量；（4）观察数据。

1.4（1）总体是“所有的网上购物者”；（2）分类变量；（3）所有的网上购物者的月平均花费；（4）统计量；（5）推断统计方法。

1.5（略）。

1.6（略）。

第2章数据的图表展示2.1（1）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（3）条形图（略）（4）帕累托图（略）。

2.2（1）频数分布表如下40个企业按产品销售收入分组表（2）某管理局下属40个企分组表2.3频数分布表如下某百货公司日商品销售额分组表直方图（略）。

2.4茎叶图如下箱线图（略）。

2.5（1）排序略。

（2）频数分布表如下100只灯泡使用寿命非频数分布（3）直方图（略）。

（4）茎叶图如下2.6（1）频数分布表如下（2）直方图（略）。

(3)食品重量的分布基本上是对称的。

2.7（1）频数分布表如下（2）直方图（略）。

2.8（1）属于数值型数据。

（2）分组结果如下（3）直方图（略）。

2.9（1）直方图（略）。

（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。

2.10（1）茎叶图如下（2）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。

2.11 （略）。

2.12 （略）。

2.13 （略）。

2.14 （略）。

2.15箱线图如下：（特征请读者自己分析）第3章 数据的概括性度量3.1（1）100=M ；10=e M ；6.9=x 。

（2）5.5=L Q ；12=U Q 。

（3）2.4=s 。

（4）左偏分布。

3.2（1）190=M ；23=e M 。

第一章统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样术数据计算出来的一个量，由于抽样是随机的，因此统计量是样本的函数。

研究者所关心的统计量主要有样本平均数、样本标准总、样本比例等。

3,变量(D变量，变量值①变量:说明现象某种特征的概念，其特点是从一-次观察到下一-次观察结果会呈现出差别成变化。

②变量值:变量的几体取值。

(2)变量的类型①分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。

②顺序变量是说明事物有序类别的一一个名称，其取值足顺序数据。

③数值型变量是说明事物数字特征的一一个名称，其取值是数值型数据。

根据其取值的不同，又可以分为:..离散型变量:只能取可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举:b.连续型变量: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-列举。

(3)变量的其他分类①随机变量、非随机变量②经验变量，理论变量经验变量所措述的是周围环境中可以观察到的事物:理论变量是由统计学家用数学方法所构造出来的一些变什么是统计学?答: 统计学是关于数据的科学，它所提供的是一套有关数据收集、处理，分析。

解释并从数据中得出结论的方法，统计研究的是来自各领域的数据。

数据收集也就是取得统计数据:数据处理是将数据用图表等形式展示出来:数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，井从数据中提取有用信息进而得出结论。

.解释描述统计和推断统计。

答:数据分析所用的方法可分为描述统计方法和推断统计方法。

(1)描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表措述，概括与分析等统计方法。

(2)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。

比如，对产品的质量进行检验，往往是破坏性的，不可能对每个产品进行测量。

这就需要抽取部分个体即样本进行测量。

然后根据获得的样本数据对来:数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，井从数据中提取有用信息进而得出结论。

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?答:统计数据是对现象进行测量的结果，可以从不同角度对统计数据进行分类:(1) 按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

统计学课后答案第六章【篇一：统计学第五版课后练答案(4-6章)】txt>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：statisticsmean median mode std. deviation percentiles25 50 75 missing10 0 9.60 10.00 10 4.169 6.25 10.00单位：周岁19 15 29 25 24 23 21 38 22 18 30 20 19 19 16 23 27 22 34 24 4120 31 17 23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1(2)根据定义公式计算四分位数。

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。

21、确定组数：lg?2?5?1?1k?1?lg(2)lg2lgn()1.398?5.64k=6 ，取0.30103网络用户的年龄 (binned)分组后的直方图：3客都进入一个等待队列：另—种是顾客在三千业务窗口处列队3排等待。

为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短．两种排队方式各随机抽取9名顾客。

得到第一种排队方式的平均等待时间为7．2分钟，标准差为1．97分钟。

第二种排队方式的等待时间(单位：分钟)如下：5．5 6．6 6．7 6．8 7．1 7．3 7．47．8 7．8 要求：(1)画出第二种排队方式等待时间的茎叶图。

第一章导论1.什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2.解释描述统计和推断统计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。

3.统计数据可以分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？分类数据：是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，是用文字来表述的。

顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。

虽然也有列别，但这些类别是有序的。

数值型数据：是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。

4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此也可统称为定性数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此也可称为定量数据或数量数据。

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（数据）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；变量是说明现象某种特征的概念。

比如我们欲了解某市的中学教育情况，那么该市的所有中学则构成一个总体，其中的每一所中学都是一个个体，我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学，则这10所中学就构成了一个样本。

在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣，那么升学率就是一个变量。

我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个平均值就是一个参数，而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。

6.变量可以分为哪几类分类变量：一个变量由分类数据来记录就称为分类变量。

顺序变量：一个变量由顺序数据来记录就称为顺序变量。

数值型变量：一个变量由数值型数据来记录就称为数值型变量。

离散变量：可以取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一例举。

第一章导论1.1．1（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。

统计学贾俊平课后习题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】附录：教材各章习题答案第1章统计与统计数据1.1（1）数值型数据；（2）分类数据；（3）数值型数据；（4）顺序数据；（5）分类数据。

1.2（1）总体是“该城市所有的职工家庭”，样本是“抽取的2000个职工家庭”；（2）城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的“2000个家庭计算出的年人均收入。

1.3（1）所有IT从业者；（2）数值型变量；（3）分类变量；（4）观察数据。

1.4（1）总体是“所有的网上购物者”；（2）分类变量；（3）所有的网上购物者的月平均花费；（4）统计量；（5）推断统计方法。

1.5（略）。

1.6（略）。

第2章数据的图表展示2.1（1）属于顺序数据。

（2）频数分布表如下（4）帕累托图（略）。

2.2（1）频数分布表如下2.3频数分布表如下2.5（1）排序略。

（2）频数分布表如下2.6(3)食品重量的分布基本上是对称的。

2.72.8（1）属于数值型数据。

2.9（1）直方图（略）。

（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。

2.10A 班分散，且平均成绩较A 班低。

2.11 （略）。

2.12 （略）。

2.13 （略）。

2.14 （略）。

2.15 箱线图如下：（特征请读者自己分析） 第3章 数据的概括性度量3.1（1）100=M ；10=e M ；6.9=x 。

（2）5.5=L Q ；12=U Q 。

（3）2.4=s 。

（4）左偏分布。

3.2（1）190=M ；23=e M 。

（2）5.5=L Q ；12=U Q 。

（3）24=x ；65.6=s 。

（4）08.1=SK ；77.0=K 。

（5）略。

3.3 （1）略。

（2）7=x ；71.0=s 。

（3）102.01=v ；274.02=v 。

（4）选方法一，因为离散程度小。

3.4 （1）x =（万元）；M e= 。

贾俊平统计学第六、七章课后习题答案6.1解：设每个瓶子的灌装量为X，X?为样本均值，样本容量为n。

由于总体X服从正态分布，样本均值X?也服从正态分布，且均值相同，标准差为σ√n =1√9=13所以P(|X??μ|≤0.3)=P(|X??μ|13≤0.313)=2Φ(0.9)?1=2?0.8159?1=0.6318 7.1（1）已知σ=500，n=15,x=8900,1-α=95%,Z2α=1.96x+Z2αnσ=8900+1.96×15500=（8647,9153）（2）已知σ=500，n=35,x=8900,1-α=95%,Z2α=1.96x+Z2αnσ=8900+1.96×35500=（8734,9066）（3）已知n=35，x=8900，s=500,由于总体方差未知，但为大样本，所以可用样本方差来代替总体方差。

置信水平1-α=90%，Z2α=1.645x+Z2αns=8900+1.645×35500=（8761，9039）（4）已知n=35，x=8900，s=500,由于总体方差未知，但为大样本，所以可用样本方差来代替总体方差。

置信水平1-α=99%，Z2α=2.58x +Z2αn s =8900+2.58×35500=（8682,9118）7.2已知n=36，x =3.3167，s=1.6093（1）当置信水平为90%时，Z 2α=1.645x +Z 2αn s =3.3167+1.645×366093.1=3.3167+0.4532=（2.88,3.76）（2）当置信水平为95%时，Z 2α=1.96x +Z 2αn s =3.3167+1.96×366093.1=3.3167+0.544=（2.80,3.84）（3）当置信水平为99%时，Z 2α=2.58Z2αn s =3.3167+2.58×366093.1=3.3167+0.7305=（2.63,4.01）7.3（1）已知总体服从正态分布，但σ未知，n=50为大样本，α=0.05，Z 2α=1.96，根据样本计算可知x =101.32,s=1.63x +Z 2αn s =101.32+1.96×5063.1=101.32+0.45=(100.87,101.77)（2）由所给样本数据可知样本合格率：p=5045=0.9p +Z2αnp p )1(-=0.9+1.9650)9.0-19.0（=0.9+0.08=（0.82,0.98）7.4由样本数据得x =16.13，σ=0.8706，置信水平1-α=99%，Z 2α=2.58x +Zαn σ=16.13+2.58×58706.0=16.13+0.45=（15.68,16.58）7.5、（1）n=44，p=0.51，置信水平为99%由题意，已知n=44，置信水平1-α=99%，因此检验统计量为:，代入数值计算，总体比例π的置信区间为(31.6%，70.4%) （2）n=300,p=0.82，置信水平为95%由题意可得知96.12=αZ检验统计量为:，代入数值计算，总体比例π的置信区间为(77.7%，86.3%) （3）n=1150，p=0.48，置信水平为90%由题意可得知检验统计量为:，代入数值计算，58.22=αZ np p Z P )1(2-±α)704.0,316.0(194.051.044)51.01(51.058.251.0=+=-??p p Z P )1(2-±α)863.0,777.0(043.082.0300)82.01(82.096.182.0=+=-?+645.12=αZ np p Z P )1(2-±α总体比例π的置信区间为(45.6%，50.4%)7.6、（1）由题意已知n=200，当置信水平为90%时，，检验统计量为代入数据计算可得:置信区间为(18.10%，27.90%) （2）当置信水平为95%时，96.12=αZ ，检验统计量为代入数据计算可得:置信区间为(17.17%，28.83%)7.7、由题意已知置信水平为99%，即1-α=99%，则，估计误差E=200，=1000504.0,456.0(024.048.01150)48.01(48.0645.148.0=+=-?+645.12=αZ np p Z P )1(2-±α%)90.27%,10.18(%90.4%23200%)231%(23645.1%23=±=-?±np p Z P )1(2-±α%)83.28%,17.17(%83.5%23200%)231%(2396.1%23=+=-?+58.22=αZ σ则，即应该取样本量为1677.8、（1）由题意可知n=50，p=32/50=0.64，α=0.05，96 .12=αZ 总体中赞成该项改革的户数比例的置信区间为，代入数据计算:即置信区间为（51%,77%）（2）如果小区管理者预计赞成的比例能达到80%，即π=0.80，估计误差不超过10%，即E=10%,α=0.05，96.12=αZ ，应抽取的样本量为即应该抽取62户进行调查7.9（1）x?=21，s=2，n=50，α=0.1χ0.12?2(50?1)=66.3387,χ1?0.12?2(50?1)=33.9303∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(50?1)×2266.3387≤σ2≤(50?1)×2233.9303即2.95≤σ2≤5.78.标准差的置信区间为1.72≤σ≤2.4 （2）x?=1.3，s=0.02，n=15，α=0.1167200100058.22222222≈?==E Z n σαnp p Z P )1(2-±α)77.0,51.0(13.064.050)64.01(64.096.164.0=±=-±621.0)80.01(80.096.1)1(22222=-?=-?=E Z n ππαχ0.12?2(15?1)=23.6848,χ1?0.12?2(15?1)=6.5706∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(15?1)×0.02223.6848≤σ2≤(15?1)×0.0226.5706标准差的置信区间为0.015≤σ≤0.029 （3）x?=167，s=31，n=22，α=0.1χ0.12?2(22?1)=32.6706,χ1?0.12?2(22?1)=11.5913∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(22?1)×312≤σ2≤(22?1)×312标准差的置信区间为24.85≤σ≤41.73。

第四章 数据分布特征的测度4.6解：先计算出各组组中值如下：4.8解： ⑴⑵体重的平均数体重的标准差⑶ 55—65kg 相当于μ-1σ到μ+1σ根据经验法则：大约有68％的人体重在此范围内。

⑷ 40—60kg 相当于μ-2σ到μ+2σ2501935030450425501865011426.7120116.5i M f x f s ⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=====∑∑大。

所以，女生的体重差异＝＝＝离散系数＝＝＝离散系数女男10.0101505v 08.0121605v =μσ=μσσσ)(1102.250)(1322.260磅＝磅＝女男=⨯μ=⨯μ)(112.25磅＝=⨯σ根据经验法则：大约有95％的人体重在此范围内。

4.9解：在A 项测试中得115分，其标准分数为：在B 项测试中得425分，其标准分数为：所以，在A 项中的成绩理想。

4.11解：成年组的标准差为：幼儿组的标准差为：所以，幼儿组身高差异大。

115100115X Z =-=σμ-=5.050400425X Z =-=σμ-=172.14.24.22.4%172.1s x x n s s V x =======∑71.32.52.53.5%71.3s x x n s s V x ======∑第七章 参数估计7.7根据题意：N=7500，n=36（大样本）总体标准差σ未知，可以用样本标准差s 代替32.3364.119n x x ===∑样本均值2 1.61s z α==样本标准差：边际误差为：2222290 1.6451.6451.611.6450.4463.320.44(2.883.76)95 1.9699 2.58(2.803.84)(2.634.01)z z x z z z ααααα==⨯=±=±置信水平％时，＝平均上网时间的置信区间为：，同理，置信水平％时，＝；置信水平％时，＝平均上网时间的置信区间分别为：，；，7.15根据题意n=200,样本比例p=23%，该题属于大样本重复抽样，总体比例π的置信区间为： 置信水平90％时置信水平95％时7.18()()()％％，置信区间：2818%5%23%9.4%23200%231%23645.1%23n p 1p z p 2±≈±=-±=-±α()()()％％，置信区间：2917%6%23%8.5%23200%231%2396.1%23n p 1p z p 2±≈±=-±=-±α()%77%,51:%13%64%3.13%6450%)641%(6496.1%64n )p 1(p Z p :P ,96.1Z ,%95%645032p ,50n ,500N :22即的置信区间为则总体比例的置信水平下⑴样本比例根据题意±≈±=-±=-±=====αα()()()()()222222:80%10%0.05 1.9611.9680%180%61.562()10%E Z Z n E ααπαππ===-=-==≈⑵据题意，若边际误差； ＝时，户7.22()()()()()())99.5,99.1(99.328974.11009.22101101181009.2)2325(n 1n 1s 2n n t )x x (:1009.2)18(t )2n n (t %,951,2n n ,t 182101020110161102n n s 1n s 1n s :,,,176.3,824.06.096.12100201001696.1)2325(n s n s Z )x x (:96.1Z %,951,,,212p212/2121025.0212/21212222112p212221212/212/21-∴±=⨯±=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯⨯±-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+±-μ-μ==-+=α--+=-+⨯-+⨯-=-+-+-=σσ∴⨯±=+±-=+±-==α-σσαααα的置信区间为自由度为分布合并统计量为未知但相等⑵独立小样本置信区间为未知⑴独立大样本()()()()()()()()()6,2426.31009.22n s n s v t x x 1009.218t v t %,9511878.1711010201101016102010161n ns 1n n s n s n s v 20s ,16s ,23x ,25x ,10n n %951,22212122121025.0222222222121212222121222121212221-∴±=⨯±=+±-μ-μ∴===α-≈=-+-⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+========α-σ≠σαα置信区间为的置信区间为：自由度根据已知条件，差未知且不相等⑶独立小样本，总体方()()()()())43.5,43.1(43.326753.10484.2220110171.180484.2)2325(n 1n 1s 2n n t )x x (:0484.2)28(t )2n n (t %,951,2n n ,t 71.182201020120161102n n s 1n s 1n s :,,,212p 212/2121025.0212/21212222112p21-∴±=⨯±=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯⨯±-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-+±-μ-μ==-+=α--+-+⨯-+⨯-=-+-+-=σσαα的置信区间为自由度为分布＝　合并统计量为未知但相等⑷独立小样本2016s s 20s ,16s ,23x ,25x ,20n 10n %951,222221222121212221⎫⎛⎪⎫⎛======α-σ≠σ，＝根据已知条件，差未知且不相等⑸独立小样本，总体方7.24解：匹配小样本根据样本数据计算得：1110110n d d dn1i i===∑=53.6)d d(s n1i 2id =-=∑=1n d -d2α53.62622.211s )1n (t d d 2⨯±=-±α两种方法平均自信心得分之差的置信区间为：6.33分—15.67分。

第一章导论1.1．1（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。