统计学中的平均数与四分位数

统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案~~ 来源: 张倩倩Orange的日志在百度文库上下载下来的，奉献给同胞们~统计课后思考题答案第一章思考题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。

第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。

本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。

本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。

二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。

3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。

4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。

5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。

7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。

8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。

9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。

10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。

11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。

12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。

13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。

14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。

15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。

16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。

17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。

18. 变量：说明现象某种特征的概念。

19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。

20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。

21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。

22. 离散型变量：只能取可数值的变量。

23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。

四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。

统计学四分位用途
四分位数在统计学中有以下用途：
1. 描述数据的分布：四分位数可以帮助描述数据的分布情况。

通过观察四分位数的位置，可以大致了解数据是集中还是分散的，以及是否有异常值出现。

2. 识别异常值：四分位数在识别异常值方面很有用。

例如，如果一个数值落在了数据的最小或最大四分位数之外，那么这个数值可能被视为异常值。

3. 比较不同组的数据：通过比较不同组的四分位数，可以了解各组数据的一般水平，以及它们之间的差异。

这对于数据分析和数据挖掘特别有用。

4. 与其他统计指标结合使用：四分位数可以与其他统计指标结合使用，如平均数、中位数等，以提供更全面的数据描述。

5. 决策制定：在某些情况下，四分位数可以为决策者提供依据，例如，在制定销售目标或预算时，可以根据历史数据的四分位数来制定更有针对性的目标。

6. 质量控制：在质量控制中，四分位数可以用于识别过程是否稳定，或者是否需要对过程进行改进。

7. 风险评估：在金融领域，四分位数经常被用来评估投资组合的风险。

通过计算不同资产收益率的四分位数，可以了解投资组合在不同市场环境下可能的收益率分布。

8. 预测模型：在预测模型中，四分位数可以用于预测未来数据点的可能性范围，例如，预测某个地区的房价范围。

总的来说，四分位数是一种非常有用的统计工具，可以在各种场景中帮助分析和解释数据。

一、基本概念1、众数众数是一组数据中出现频数最多的数值，用Mo表示。

例如，一个城市有多种产业，但如果以旅游业为最多，那么旅游业就是众数，这个城市也被称为旅游城市。

2、中位数中位数是中心趋势的一种测量，是将一组数据排序后，处于中间位置的变量值，用Me表示。

中位数处于中间位置，前后每部分均包括50%的数据，而且前面部分小于中位数、后面部分大于中位数。

例如，在职工收入水平差异比较大的单位，要了解职工收入的一般水平，用职工收入分布的中位数作为收入水平的代表值要比用算术平均数更恰当，因为它排除了极端数据的影响。

3、四分位数四分位数是将一组数据排序后，找出将该组数据等分为四等份的三个点，每份包括25%的数据，这三个点上的数据就是四分位数。

第二个四分位数就是中位数，它前面包括50%数据，后面也包括50%数据，因而，平时所说的四分位数主要是指第一个四分位数和第三个四分位数。

通常，我们将第一个四分位数称为下四分位数（QL），将第三个四分位数称为上四分位数（QU）。

4、均值均值是集中趋势最主要的测量值，它是将全部数据进行加总然后除以数据总个数，也称为算数平均数。

均值包含一组数据中所有数值，它是先将所有数值进行加总，然后进行平均，在均值中所有数值都有所体现。

因而，我们说均值是集中趋势最主要的测量值。

二、基本方法1、众数的计算（1）众数的计算比较简单，就是找出频数最大的即可。

例如“甲城居民对交通满意度调查”，调查者在甲城市随机抽取统计500人调查，调查结果发现，选择“非常不满意”的有50人，“不满意”的有98人，选择“一般”的有204人，选择“满意”的有110人，选择“非常满意”的有38人。

从调查结果可以看出，选择“一般”的居民最多，为204人，占总数的40.8%，因而众数为“一般”这一变量值，即Mo=“一般”。

对于数值型数据，计算众数时，最好先对数据进行排序，有利于计算各变量值频数，避免出错。

（2）对于分组数据，计算具体数值时，根据公式：对于任意一组数据，基本都存在频数最多的数值，这个数值可能有一个，也可能是两个，或者三个甚至更多，不管存在几个，它们均是该组数据的众数。

统计学第3章数值性的主要统计指标统计学中，数值性的主要统计指标是描述和总结数据集中数值变量的中心趋势和离散程度。

这些指标包括平均数、中位数、众数、四分位数、极差、方差和标准差等。

1. 平均数（Mean）是数据集中所有数值的总和除以观测次数。

它是一种常见的统计指标，用于表示数据的“典型”数值。

平均数对异常值敏感，受数据的分布和范围影响较大。

2. 中位数（Median）是将数据按大小排序后，处于中间位置的数值。

它不受异常值的影响，适用于数据存在明显偏态或异常值的情况。

3. 众数（Mode）是数据集中出现频率最高的数值。

对于离散变量，可能存在多个众数；对于连续变量，众数可能不存在或不唯一4. 四分位数（Quartiles）将数据按大小排序后，将数据集分为四个部分。

第一个四分位数（Q1）是排序后数据集中25%位置处的数值，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）是75%位置处的数值。

四分位数用于描述数据的分布和离群值。

5. 极差（Range）是数据集中最大值与最小值之间的差值。

它衡量了数据的全局离散度，但忽略了数据集的内部变化。

6. 方差（Variance）是数据值与其平均数之间的差的平方和的平均值。

方差表示了数据的离散程度，反映了数据点离平均值的距离。

7. 标准差（Standard Deviation）是方差的平方根。

标准差是用于衡量数据的离散度的常用指标。

一般来说，标准差越大，数据的离散程度越高。

这些统计指标能够揭示数据的集中趋势和离散程度，帮助我们理解数据的分布情况。

根据数据的类型和分布情况，选择适当的统计指标进行描述和总结，能够更好地理解数据，进行进一步的分析和推断。

均数、标准差、中位数和四分位数是统计学中常用的描述数据分布特征的指标。

它们可以帮助我们更好地了解数据的分布规律以及数据的稳定性。

在本篇文章中，我们将深入探讨均数、标准差、中位数和四分位数的特点，以便读者更好地理解这些统计指标的含义和作用。

1. 均数均数是一组数据的平均值，它是将所有数据值相加后再除以数据的个数所得到的值。

均数的特点包括：(1) 对数据的敏感性：均数对异常值非常敏感，如果数据中存在特殊值，均数很容易受到影响而偏离真实的数据分布规律。

(2) 受数据量影响：均数的计算需要考虑所有数据值，因此数据量的增加会对均数产生影响，从而使均数趋于稳定。

2. 标准差标准差是一组数据离散程度的度量，它能够反映数据值与均数之间的偏离程度。

标准差的特点包括：(1) 衡量数据的分散程度：标准差越大，代表数据的离散程度越高，反之则数据的分布越密集。

(2) 考虑所有数据：标准差的计算需要考虑所有数据值，因此能够全面地反映数据的分布特征。

3. 中位数中位数是一组数据中位于中间位置的数值，它可以反映数据分布的中心趋势。

中位数的特点包括：(1) 不受异常值影响：与均数不同，中位数对异常值不敏感，即使数据中存在特殊值，中位数也能够稳定地反映数据的分布规律。

(2) 考虑数据的位置：中位数是按照数据值的位置来计算的，因此能够准确地反映数据分布的中心位置。

4. 四分位数四分位数是将一组数据平均分为四部分的数值，它们是数据的25分位数、50分位数和75分位数。

四分位数的特点包括：(1) 表示数据分布：四分位数可以将数据分布为四个部分，从而更加清晰地了解数据的整体分布特征。

(2) 反映分位数位置：四分位数可以准确反映数据分布在各个位置上的情况，便于进行进一步的分析和比较。

均数、标准差、中位数和四分位数在统计学中都有着重要的作用，它们各自有着独特的特点，能够帮助我们更加准确地描述和分析数据的分布规律。

在实际应用中，我们可以根据不同的需求选择合适的统计指标，从而更好地理解和利用数据。

统计课后思考题答案第一章思考题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”。

统计学常用分布及其分位数1. 引言在统计学中，分布是指一组数据在各个取值上的分布情况。

统计学常用的分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等。

而分位数是衡量分布上部分数据所占比例的一个指标，常用于描述数据的分布形状和集中程度。

本文将介绍统计学常用分布以及它们的分位数。

2. 正态分布及其分位数正态分布是统计学中最重要的分布之一，其分布曲线呈钟形。

它的分布的均值为μ，方差为σ^2。

正态分布的分位数可以通过查找标准正态分布表来获得。

常用的分位数包括：•第一四分位数（Q1）：将数据集分为四个部分，该分位数将数据集的前25%数据与后75%数据分开。

•第二四分位数（Q2）：也就是中位数，将数据集分为两个相等的部分。

•第三四分位数（Q3）：将数据集分为四个部分，该分位数将数据集的前75%数据与后25%数据分开。

3. 均匀分布及其分位数均匀分布是指在一段连续的数据区间内，各个数据点出现的概率是相等的。

均匀分布的分位数可以通过计算来获得。

常用的分位数包括：•下四分位数（Q1）：将数据集分为四个部分，该分位数将数据集的前25%数据与后75%数据分开。

•上四分位数（Q3）：将数据集分为四个部分，该分位数将数据集的前75%数据与后25%数据分开。

4. 二项分布及其分位数二项分布是常用的离散型分布，用于描述二分法试验在n次独立试验中成功的次数。

二项分布的分位数可以通过计算来获得。

常用的分位数包括：•下百分之P分位数：将数据集分为P%和(100-P)%两部分，下百分之P分位数将数据集的前P%数据与后(100-P)%数据分开。

5.本文介绍了统计学常用的分布及其分位数，分布的选取需要根据具体问题的特点来决定。

在实际应用中，通过计算或查表可以获得分布的分位数，从而对数据集的分布形状和集中程度有更深入的了解。

对于需要进行数据分析和统计推断的问题，了解常用分布及其分位数的特点和应用是非常重要的。

注意：本文只是对统计学常用分布及其分位数进行简要介绍，如需深入学习和应用，请参考相关的统计学教材和资料。

位值平均数计算公式1、众数：是一组数据中出现次数最多的变量值 组距式分组下限公式：002110m m d L M ⋅∆+∆∆+= 0m L ：代表众数组下限； 1100--=∆m m f f ：代表众数组频数—众数组前一组频数 0m d ：代表组距； 1200+-=∆m m f f ：代表众数组频数—众数组后一组频数2、中位数：是一组数据按顺序排序后，处于中间位置上的变量值。

中位数位置21+=n 分组向上累计公式：e e e e m m m m e d f S f L M ⋅-∑+=-12 e m L 代表中位数组下限； 1-e m S ：代表中位数所在组之前各组的累计频数；e mf 代表中位数组频数； em d 代表组距 3、四分位数：也称四分位点，它是通过三个点将全部数据等分为四部分，其中每部分包含25%，处在25%和75%分位点上的数值就是四分位数。

其公式为：411+=n Q 212+=n Q （中位数） 4)1(33+=n Q 实例数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41一共6项Q1 的位置=（6+1）/4=1.75 Q2 的位置=（6+1）/2=3.5 Q3的位置=3（6+1）/4=5.25 Q1 = 7+（15-7）×（1.75-1）=13，Q2 = 36+（39-36）×（3.5-3）=37.5，Q3 = 40+（41-40）×（5.25-5）=40.25数值平均数计算公式1、简单算术平均数：是将总体单位的某一数量标志值之和除以总体单位。

其公式为：n x n x x x X n ∑=⋯⋯++=212、加权算术平均数：受各组组中值及各组变量值出现的频数（即权数f ）大小的影响，其公式为：fxf f f f f x f x f x X i i i ∑∑=⋯⋯++⋯⋯++=2122113、加权算术平均数的频率： 其公式为：f f X f f X f f X f f X X n ∑⋅∑=∑∑⋯⋯+∑+∑=22114、调和平均数：由于只掌握每组某个标志的数值总和（M ）而缺少总体单位数（f ）的资料，不能直接采用加权算术平均数法计算平均数，则应采用加权调和平均数。

摘要：四分位数是将全部数据分成相等的四部分，其中每部分包括25%的数据，处在各分位点的数值就是四分位数。

四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的作用和意义。

文章通过对四分位数的详细计算过程，便于读者在学习统计学知识中能有更进一步的认识。

关键词：统计学；四分位数；组距数列中图分类号：P597文献标识码：A文章编号：1009-2374（2009）20-0173-02分位数是将总体的全部数据按大小顺序排列后，处于各等分位置的变量值。

如果将全部数据分成相等的两部分，它就是中位数；如果分成四等分，就是四分位数；八等分就是八分位数等。

四分位数也称为四分位点，它是将全部数据分成相等的四部分，其中每部分包括２５％的数据，处在各分位点的数值就是四分位数。

四分位数有三个，第一个四分位数就是通常所说的四分位数，称为下四分位数，第二个四分位数就是中位数，第三个四分位数称为上四分位数，分别用Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３表示。

四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的作用和意义，现就四分位数的计算做一详细阐述。

一、资料未分组四分位数计算第一步：确定四分位数的位置。

Ｑｉ所在的位置＝ｉ（ｎ＋１）／４，其中ｉ＝１，２，３。

ｎ表示资料项数。

第二步：根据第一步四分位数的位置，计算相应四分位数。

例１：某数学补习小组１１人年龄（岁）为：１７，１９，２２，２４，２５，２８，３４，３５，３６，３７，３８。

则三个四分位数的位置分别为：Ｑ１所在的位置＝（１１＋１）／４＝３，Ｑ２所在的位置＝２（１１＋１）／４＝６，Ｑ３所在的位置＝３（１１＋１）／４＝９。

变量中的第三个、第六个和第九个人的岁数分别为下四分位数、中位数和上四分位数，即：Ｑ１＝２２（岁）、Ｑ２＝２８（岁）、Ｑ３＝３６（岁）我们不难发现，在上例中（ｎ＋１）恰好是４的整数倍，但在很多实际工作中不一定都是整数倍。

这样四分位数的位置就带有小数，需要进一步研究。

带有小数的位置与位置前后标志值有一定的关系：四分位数是与该小数相邻的两个整数位置上的标志值的平均数，权数的大小取决于两个整数位置的远近，距离越近，权数越大，距离越远，权数越小，权数之和应等于１。

摘要：四分位数是将全部数据分成相等的四部分，其中每部分包括25%的数据，处在各分位点的数值就是四分位数。

四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的作用和意义。

文章通过对四分位数的详细计算过程，便于读者在学习统计学知识中能有更进一步的认识。

关键词：统计学；四分位数；组距数列中图分类号：P597文献标识码：A文章编号：1009-2374（2009）20-0173-02分位数是将总体的全部数据按大小顺序排列后，处于各等分位置的变量值。

如果将全部数据分成相等的两部分，它就是中位数；如果分成四等分，就是四分位数；八等分就是八分位数等。

四分位数也称为四分位点，它是将全部数据分成相等的四部分，其中每部分包括２５％的数据，处在各分位点的数值就是四分位数。

四分位数有三个，第一个四分位数就是通常所说的四分位数，称为下四分位数，第二个四分位数就是中位数，第三个四分位数称为上四分位数，分别用Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３表示。

四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的作用和意义，现就四分位数的计算做一详细阐述。

一、资料未分组四分位数计算第一步：确定四分位数的位置。

Ｑｉ所在的位置＝ｉ（ｎ＋１）／４，其中ｉ＝１，２，３。

ｎ表示资料项数。

第二步：根据第一步四分位数的位置，计算相应四分位数。

例１：某数学补习小组１１人年龄（岁）为：１７，１９，２２，２４，２５，２８，３４，３５，３６，３７，３８。

则三个四分位数的位置分别为：Ｑ１所在的位置＝（１１＋１）／４＝３，Ｑ２所在的位置＝２（１１＋１）／４＝６，Ｑ３所在的位置＝３（１１＋１）／４＝９。

变量中的第三个、第六个和第九个人的岁数分别为下四分位数、中位数和上四分位数，即：Ｑ１＝２２（岁）、Ｑ２＝２８（岁）、Ｑ３＝３６（岁）我们不难发现，在上例中（ｎ＋１）恰好是４的整数倍，但在很多实际工作中不一定都是整数倍。

这样四分位数的位置就带有小数，需要进一步研究。

带有小数的位置与位置前后标志值有一定的关系：四分位数是与该小数相邻的两个整数位置上的标志值的平均数，权数的大小取决于两个整数位置的远近，距离越近，权数越大，距离越远，权数越小，权数之和应等于１。

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;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;非概率抽样：操作简单,时效快,成本低,而且对于抽样中的统计学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;它同样使用市场调查中的概念测试不需要调查结果投影到总体的情况; 2.3除了自填式,面访式和电话式还有什么搜集数据的办法试验式和观察式等第三章思考题3.1数据预处理内容数据审核完整性和准确性；适用性和实效性,数据筛选和数据排序;3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些分类数据：制作频数分布表,用比例,百分比,比率等进行描述性分析;可用条形图,帕累托图和饼图进行图示分析;顺序数据：制作频数分布表,用比例,百分比,比率;累计频数和累计频率等进行描述性分析;可用条形图,帕累托图和饼图,累计频数分布图和环形图进行图示分析; 3.3数据型数据的分组方法和步骤分组方法：单变量值分组和组距分组,组距分组又分为等距分组和异距分组;分组步骤：1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表第4章数据的概括性度量4.1一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度；二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态;4.2怎样理解平均数在统计学中的地位平均数在统计学中具有重要的地位,是集中趋势的最主要的测度,主要适用于数值型数据,而不适用于分类数据和顺序数据;4.3简述四分位数的计算方法;四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值;根据未分组数据计算四分位数时,首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数值就是四分位数;第七章思考题7.1 估计量：用于估计总体参数的随机变量估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值7.2 评价估计量的标准：无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效一致性：随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数7.3 置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间第8章思考题8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们都是利用样本对总体进行某种推断,然而推断的角度不同;参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法,总体参数μ在估计前是未知的;而在参数假设检验中,则是先对μ的值提出一个假设,然后利用样本信息去检验这个假设是否成立;8.2什么是假设检验中的显著性水平统计显著是什么意思答：显著性水平是一个统计专有名词,在假设检验中,它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险;统计显著等价拒绝H0,指求出的值落在小概率的区间上,一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上;8.3什么是假设检验中的两类错误答：假设检验的结果可能是错误的,所犯的错误有两种类型,一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了,犯这种错误的概率用α表示,所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝,犯这种错误的概论用β表示,所以也称β错误或取伪错误;第10章思考题10.1什么是方差分析它研究的是什么答：方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响;它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响; 10.2要检验多个总体均值是否相等时,为什么不作两两比较,而用方差分析方法答：作两两比较十分繁琐,进行检验的次数较多,随着增加个体显著性检验的次数,偶然因素导致差别的可能性也会增加;而方差分析方法则是同时考虑所有的样本,因此排除了错误累积的概率,从而避免拒绝一个真实的原假设;10.3方差分析包括哪些类型它们有何区别答：方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析;区别：单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响,而双因素涉及两个分类型自变量;第13章思考题13.1简述时间序列的构成要素;时间序列的构成要素：趋势,季节性,周期性,随机性13.2利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题;1当时间序列中的观察值出现0或负数时,不宜计算增长率；2不能单纯就增长率论增长率,要注意增长率与绝对水平的综合分析；大的增长率背后,其隐含的绝对值可能很小,小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大; 13.3简述平稳序列和非平稳序列的含义;1.平稳序列stationary series基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波动可以看成是随机的2.非平稳序列non-stationary series是包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合;因此,非平稳序列又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列;第14章思考题14.1解释指数的含义;答：指数最早起源于测量物价的变动;广义上,是指任何两个数值对比形成的相对数；狭义上,是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数;实际应用中使用的主要是狭义的指数;14.2加权综合指数和加权平均指数有何区别与联系加权综合指数:通过加权来测定一组项目的综合变动,有加权数量指数和加权质量指数;使用条件：必须掌握全面数据数量指数,测定一组项目的数量变动,如产品产量指数,商品销售量指数等质量指数,测定一组项目的质量变动,如价格指数、产品成本指数等拉式公式：将权数的各变量值固定在基期;帕式公式：把作为权数的变量值固定在报告期;加权平均指数:以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均;使用条件：可以是全面数据、不完全数据;因权数所属时期的不同,有不同的计算形式;有：算术平均形式、调和平均形14.3解释零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数;答：零售价格指数：反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数;消费价格指数：反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数;生产价格指数: 测量在初级市场上出售的货物即在非零售市场上首次购买某种商品时的价格变动的一种价格指数;股票价格指数：反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数,简称股价指数;其单位一般用“点”point表示,即将基期指数作为100,每上升或下降一个单位称为“1点”;。

分位数分类点断
分位数是统计学术语，对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。

如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

四分位数是分位数的一种，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。

第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字；第二四分位数(Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字；第三四分位数(Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

百分位数是指将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。

分位数分类点断在数据分析和统计推断中有很多应用，可以帮助人们更好地理解数据的分布特征和结构。

统计学四分位数表示统计学四分位数表示是一种非常重要的统计分析方法，它可以帮助我们更清晰地认识数据的分布情况，从而做出更加准确的统计分析和决策。

以下是关于统计学四分位数表示的详细介绍。

第一步：计算样本的中位数样本的中位数就是将所有数据按照大小顺序排列之后，处于中间位置的那个数。

如果样本的数据量是奇数，那么中位数就是中间那个数；如果样本的数据量是偶数，那么中位数就是中间的两个数的平均数。

第二步：计算样本的上四分位数上四分位数也称为第三四分位数，是将样本数据从小到大排列后的第75个百分位数。

计算公式如下：Q_3 = (n+1) * 0.75其中，n表示样本数据的总数。

如果计算得到的Q3不是整数，那么就需要对它进行四舍五入处理。

第三步：计算样本的下四分位数下四分位数也称为第一四分位数，是将样本数据从小到大排列后的第25个百分位数。

计算公式如下：Q_1 = (n+1) * 0.25其中，n表示样本数据的总数。

如果计算得到的Q1不是整数，那么就需要对它进行四舍五入处理。

第四步：计算样本的四分位距四分位距是上四分位数和下四分位数之间的差值，也就是中间50%的数据的取值范围。

四分位距越大，说明数据的分布越分散；反之则说明数据的分布越集中。

四分位距的计算公式如下：IQR = Q_3 - Q_1其中，Q3表示上四分位数，Q1表示下四分位数。

第五步：绘制盒须图盒须图是一种用来表示样本数据分布情况的图表。

它通过画出一个矩形来表示四分位数，然后在矩形上方和下方分别画出两条线，表示着样本数据的最大值和最小值。

盒须图中的矩形被称为“箱子”，它的长度表示着四分位距。

箱子的上边缘表示着上四分位数，下边缘表示着下四分位数。

在箱子的上方和下方分别画出的两条线条被称为“须子”，它们用来表示样本数据的分布范围。

通过盒须图，我们可以更加直观地了解样本数据的分布情况，进而分析和比较不同样本之间的差异。

总之，在进行统计分析的过程中，统计学四分位数表示是一种非常重要的方法。