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使用统计学方法解决实际问题的案例分析统计学是一种应用数学，它通过收集、整理、分析和解释数据，来帮助人们理解和解决实际问题。
统计学方法可以应用于各个领域，包括商业、医疗、环境、教育等。
本文将通过案例分析的形式，了解如何使用统计学方法解决实际问题。
案例一：零售业销售数据分析某零售业公司想要了解其销售数据的走势，以便做出更好的营销决策。
他们提供了过去一年的销售数据，包括每月销售额、销售量、促销活动等信息。
首先，利用统计学方法对销售数据进行分析。
通过统计学方法，我们可以计算出销售额和销售量的平均值、中位数和标准差，以了解销售数据的分布情况。
同时，我们可以利用相关系数分析销售额和促销活动之间的关系，以确定促销活动对销售额的影响程度。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如折线图、柱状图等，将销售数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到销售额和销售量的变化趋势，以及促销活动对销售额的影响程度。
司提供相关建议，比如哪些产品在不同月份的销售额最高，何时进行促销活动效果最好等。
这些建议将帮助零售业公司改进营销策略，提高销售业绩。
案例二：医疗数据分析某医疗机构想要了解患者的就诊情况，以便改进医疗服务。
他们提供了过去一年的门诊和住院病例数据，包括就诊人数、疾病种类、就诊费用等信息。
首先，利用统计学方法对就诊数据进行分析。
我们可以计算出就诊人数和就诊费用的平均值、中位数和标准差，以了解就诊数据的分布情况。
同时，我们可以利用频数分析疾病种类的分布情况，以确定不同疾病在就诊人群中的比例。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如饼状图、条形图等，将就诊数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到不同疾病在就诊人群中的比例，以及不同疾病的就诊费用情况。
提供相关建议，比如哪些疾病在就诊人群中的比例较高，哪些疾病的就诊费用较高等。
这些建议将帮助医疗机构改进医疗服务，提高患者满意度。
综上所述，统计学方法可以帮助人们理解和解决实际问题。
统计学在决策分析中的实践案例随着社会的发展和竞争的加剧，决策分析在各个领域中的重要性日益凸显。
而统计学作为一种重要的决策工具，在决策分析中也起着关键的作用。
本文通过介绍几个实践案例，来探讨统计学在决策分析中的应用。
案例一：市场营销决策在市场营销中，决策者需要根据市场的需求和竞争情况来进行产品定位和市场推广。
统计学通过市场调研和数据分析，为决策者提供了有力的决策支持。
以某企业的市场推广决策为例，该企业计划推出一款新产品。
为了了解市场的需求，他们进行了一次市场调研，并采集了大量的数据。
通过对这些数据进行统计分析，他们发现目标客户群体更倾向于价格相对较低的产品。
基于这个发现，他们决定以价格优势为主要推广点，制定相应的市场推广策略。
通过引入统计学的分析手段，该企业最终在市场中获得了成功。
案例二：风险管理决策在金融行业中，风险管理是一个重要的问题。
通过统计学的方法，可以对市场风险进行预测和控制。
某投资公司在进行投资决策时，需要考虑不同投资组合的风险和收益。
通过对历史数据进行回归分析和风险评估，他们可以得到不同投资组合的预期风险和收益。
通过权衡各个投资组合的风险和收益，他们可以最大程度地提高投资回报，同时降低投资风险。
案例三：质量管理决策在生产制造领域中，质量管理是确保产品质量的关键环节。
统计学可以帮助企业进行质量控制，提高产品的质量。
某汽车制造公司在生产过程中，发现某批次产品出现了较高的不合格率。
为了解决这个问题，他们通过统计学的方法进行了质量分析。
通过对生产数据进行抽样和假设检验，他们发现问题出现在某个工段的生产过程中。
通过对该工段进行优化和改进，最终将产品的质量问题解决，提高了整体产品的质量水平。
总结统计学作为决策分析的工具之一，在实践中发挥着重要的作用。
通过统计学的方法，可以对市场需求进行分析，帮助企业制定市场推广策略；可以对风险进行预测和控制，帮助金融机构做出更明智的投资决策；可以对质量问题进行分析，帮助企业提高产品质量。
统计学案例总量指标与相对指标案例1指出下面的统计分析报告摘要错在哪里并改正：1 本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%仅完成产品成本计划的80% （即卩8% 10%= 80%。
2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%计划执行结果仅提高4%劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4% 8%= 50%）。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品（按计算, 车间废品率为％）。
2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8件, 废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。
4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。
案例11案例2:根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大平均指标与变异指标案例3、以组平均数补充说明总平均数根据上表资料分析哪个村成绩更好为什么案例4:某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。
该单位职工月平均工资为10900元。
即：100000 1000 910900（兀）10你认为这个平均数有代表性吗如果缺乏代表性应如何改正案例5:以下是各单位统计分析报告的摘录1、本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%勺有3个，完成96%勺有5个，完成102%勺有10个，完成110%勺有8个，完成120%的有4个。
平均全局生产计划完成程度为%即：90% 3 96% 5 102% 10 110% 8 120% 4 =%30 °2、本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为15元，2月份开支总成本25000 元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。
生活中的统计学案例生活中的统计学案例：在我们的生活中，统计学无处不在。
从市场调查到医疗研究，从人口普查到环境保护，都离不开统计学的应用。
下面我将介绍两个生活中的统计学案例。
案例一：消费者调查假设一家服装公司想了解消费者对他们产品的满意度。
为了收集数据，他们设计了一份问卷调查，并在不同城市的服装店发放给顾客。
调查内容涵盖了产品质量、价格、服务等方面的评价。
回收了一定数量的问卷后，公司利用统计学的方法对数据进行分析。
首先，公司计算了各项评价的平均分数，以了解顾客的总体满意程度。
然后，他们利用统计方法进行分组，比较不同地区、不同性别、不同年龄段的顾客对产品的评价有无差异。
通过这些分析，公司可以了解到不同群体的满意度，并针对不同群体采取不同的改进措施，以提升产品的竞争力。
案例二：医疗研究假设一家医药公司正在研发一种新药，并希望通过临床试验评估其疗效。
为了进行试验，公司首先需要招募一定数量的病人，并将他们分为两组：一组接受新药治疗，另一组接受安慰剂。
在试验开始之前，公司需要确定每组的样本大小，以及评估疗效的指标。
在试验过程中，公司通过记录病人的临床数据，如症状改善程度、不良反应等，以评估新药的疗效和安全性。
为了对结果进行统计学分析，公司利用了一系列统计方法，如方差分析、t检验等。
通过这些分析，公司可以判断新药的疗效是否显著，以决定是否进入下一阶段的研发。
通过上述两个案例，我们可以看到统计学在生活中的应用之广泛。
无论是市场调查还是医疗研究，统计学都为我们提供了强大的工具，帮助我们理解和解释数据，做出科学决策。
因此，对于每个人来说，了解统计学的基本原理和方法，都是非常有益的。
《统计学》案例——时间序列趋势分析囤积粮食可以创高价吗1、问题的提出某贸易公司是经营粮油副食品的批发公司，基于前4年当地的消费物价指数的变化，该公司认为今后两年内消费物价指数将有大幅度上涨，为此该公司计划囤积粮食至下一年（第6年）以创高价。
这个计划是否可行？2、方法的选择根据下表的数据，可采用时间序列的趋势分析方法和季节变动分析方法，进行相应的分析预测，以了解消费物价指数的发展趋势。
表23 122.434 139.373、消费物价指数的预测根据题意需预测出第6年各季的物价指数，若指数升幅较大，那么粮食价格将会提高，否则囤积货物只会增加保管成本而不可能得到高价。
在物价指数预测中，循环变动和不规则变动难以准确预测，故仅考虑长期趋势与季节变动的影响。
本案例分析应用EXCEL软件。
（1）计算移动平均数。
输出结果见下表和图：表3.（2）分离长期趋势T。
对于T×C，按照表8.14中时间顺序，用最小平方法建立长期趋势模型yc=111.498+1.173t ,据以计算各期趋势值T（见上表）。
（3）分离季节变动S。
首先剔除长期趋势的影响y/T×C,即T×C×S×I/T×C=S×I；然后根据S×I序列计算各期季节比率S。
计算结果为：1季度季节比率=0.9773，2季度季节比率=0.9874，3季度季节比率=1.0076，4季度季节比率=1.0277。
（4）预测第6年各季消费物价指数。
首先需要根据时间序列模型计算第6年各季的趋势值，即将t=19、20、21、22分别代入yc=111.498+1.173t计算得第6年各季度趋势值：1季的趋势值为133.792季趋势值为134.963季趋势值为136.144季趋势值为137.31然后分别乘以各自季节比率得到各季预测值，1季物价指数=133.79×0.9773=130.75%2季物价指数=134.96×0.9874=133.26%3季物价指数=136.14×1.0076=137.17%4季物价指数=137.31×1.0277=141.11%。
有趣的统计学案例
第一个案例是有关“猜猜看”的游戏。
在这个游戏中，一个人会想一个数字，然后其他人可以猜这个数字是多少。
我们可以用统计学的方法来分析这个游戏。
比如，我们可以计算所有猜测的平均值，然后和真实的数字进行比较，看看平均值是否接近真实值。
通过这个案例，我们可以了解到平均值在统计学中的重要性，以及如何利用平均值来估计未知的数值。
第二个案例是有关“点菜”的餐厅统计。
假设我们去一家餐厅吃饭，我们可以观察到不同菜品被点的频率。
通过统计每道菜被点的次数，我们可以得出哪些菜是最受欢迎的，哪些菜是不受欢迎的。
这个案例可以帮助我们了解如何利用统计学来分析消费者的偏好，以及如何根据统计结果来调整菜单和经营策略。
第三个案例是有关“天气预报”的统计分析。
天气预报是我们日常生活中经常关注的事情，而天气预报的准确性也是大家关心的问题。
我们可以通过统计方法来分析天气预报的准确性，比如计算实际天气和预报天气的差异，然后得出准确率和误差范围。
通过这个案例，我们可以了解到如何利用统计学的方法来评估和改进天气预报的准确性。
通过以上几个案例，我们可以看到统计学在日常生活中的应用和意义。
无论是游戏、餐厅还是天气预报，统计学都可以帮助我们理解和解释现象，从而更好地应对各种问题。
希望这些有趣的统计学案例能够激发你对统计学的兴趣，让你在日常生活中也能够运用统计学的知识来思考和解决问题。
临床试验精选案例统计学解读
在临床试验中，统计学是重要的工具，可以帮助我们确定试验结果的可信度和有效性。
以下是几个临床试验精选案例的统计学解读。
案例1：药物治疗心肌梗塞
这个研究的目的是比较一种新药和常规治疗对于心肌梗塞患者安全性和疗效的影响。
研究包括1000名患者，其中500人接受新药治疗，500人接受常规治疗。
在随访6个月后，发现新药治疗组中有80人患病复发，常规治疗组中有120人患病复发。
使用相对风险比作为比较两个组之间疗效的指标。
在这个研究中，相对风险比为0.67，说明接受新药治疗的患者患病复发的风险要比接受常规治疗的患者低33%。
同时，还需要
计算出置信区间，以确定这个结果的可靠性。
在这个案例中，置信区间为0.52-0.85，说
明有95%的可信度认为接受新药治疗的患者比接受常规治疗的患者患病复发的风险低33%，这个结果是具有显著性的。
案例3：手术治疗膝关节疼痛
总结
在临床试验中，统计学是一个重要的工具，在解读试验结果时需要注意使用合适的统
计学指标和计算方法，同时注意评估结果的可信度和显著性。
只有在结果具有显著性，并
且在置信区间内排除了零假设，才能认为结果是可靠的。
案例一高露洁——棕榄公司纽约州，纽约市高露洁——棕榄(Colgate-Palmolive)公司。
1806年在纽约开业，是一家经营香皂和蜡烛的小商店，今天，高露洁——棕榄公司的产品全世界可见，公司已在55个国家实现跨国经营，1996年年销售额超过87亿美元。
除了著名的传统的产品香皂、清洁剂、牙膏外，公司还兼营软皂、Mennen、宠物食品和其他产品。
高露洁——棕榄公司在对其家用洗涤产品的质量保证程序中利用统计学。
一个焦点是客户对盒装清洁剂的数量的满意度。
每一类尺寸的盒子都填充相同重量的清洁剂，但是清洁剂的容量受其清洁粉的密度影响。
例如，如果粉的密度偏大，达到盒的指定重量就需要少一些清洁剂，结果，当消费者打开盒子时，盒子显然未充满。
为了控制清洁剂重量这一难题，要对粉的密度的可接受范围加以限制。
定期抽取统计样本，测量每一样本的密度。
然后把汇总数据提供给经营人员，以便在需要把密度保持在期望的质量规格尺寸时采取正确的行动。
在一周的期间采集的150个样本的密度的频数分布，密度水平高于0.40是不可接受的。
频数分布中所有的密度小于或等于0.40表明经营符合其质量标准，从而使清洁剂产品生产质量令人满意。
[思考题]试利用150个样本的频数分布表做出直方图。
案例二中国玩具市场调查报告随着我国经济的发展，我国城乡居民的消费支出中，玩具类支出尽管难以与食品、服装等消费品的数额相提并论，然而却始终保持着一个不断增长的良好势头。
据有关专家预测，我国玩具市场逐渐从温而不热的季节性、节日性的特定销售态势中走出。
但国内玩具市场的潜力有多大，热点在何处呢？中国社会调查事务所对城乡玩具市场进行了一系列调查，范围为北京、天津、上海、广州、南京、武汉、长沙、青岛、沈阳等23个城市及其周边近郊、农村。
调查内容有：1．性别：男性占48.2%；女性占51.8%；2．年龄：15岁以下占24.4%；16岁～25岁占40.4%；26岁～50岁占15.4%；51岁以上占19.8%；3．文化程度：小学及小学以下占6.5%；初中（含技校）占17.2%；高中（含中专）占35.6%；大专占19.5%；本科占15.4%；本科以上占5.8%；4．职业：管理人员占29.7%；工人占25.5%；科技人员占12.3%；教师占7.8%；服务员占5.8%；学生占5.5%；个体户占4.5%；农民占3.0%；司机占1.2%；军人占1.2%；推销员占1.0%；其他占2.5%；5．月收入：0收入的占5.9%；500元以下占7.6%；501元～1 000元占34.8%；1 001元～1 500元占27.4%；1 501元～2 000元占15%；2 001元～2 500元占5.6%；2 501元以上占3.7%。
统计学案例总量指标与相对指标案例1：指出下面的统计分析报告摘要错在哪里？并改正：1、本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%，实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%，仅完成产品成本计划的80%（即8%÷10%＝80%）。
2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%，计划执行结果仅提高4%，劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4%÷8%＝50%）。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品(按计算，车间废品率为1.2%)。
2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8件，废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。
4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%，所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。
案例11试计算所有可能计算的相对指标。
案例2：根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大？平均指标与变异指标案例3、以组平均数补充说明总平均数案例4：某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。
该单位职工月平均工资为10900元。
即：)(109001091000100000元=⨯+你认为这个平均数有代表性吗？如果缺乏代表性应如何改正？案例5：以下是各单位统计分析报告的摘录1、 本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%的有3个，完成96%的有5个，完成102%的有10个，完成110%的有8个，完成120%的有4个。
平均全局生产计划完成程度为104.33%。
即：304%1208%11010%1025%963%90⨯+⨯+⨯+⨯+⨯＝104.33％2、 本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1 月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为15元，2月份开支总成本25000元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。
这样，第一季度平均单位产品成本只为11元(。
元)11381015=++ 以上报告所用平均指标是否恰当？如果不恰当应如何改正？案例6、变异指标与平均指标的结合运用根据上表资料分析哪种情况最好？哪种情况最差？案例7、录取中有无歧视？某高校只有两个系---------财经系（文科）和工程系（理科）。
该校报考及录取的总体情况如表2.1所示表2.1某高校的报考及录取情况如果我们只看该校男女生录取的比率，即男生为3500/8000=44%，女生为2000/8000＝33%。
这时我们不免会问，是男同学的成绩比女同学好，还是在录取中存在着性别的歧视？继续收集数据并得到两个系各自录取的男女生数据，如表2.2所示。
有了各系的录取数据，不难看到工程系录取的人数比较多，男女生录取的比率都是50%。
而财经系招生名额较少，男女生录取的比率都是25%。
由于女生报财经系的人多男生报工程系的人多，因而导致男生的整个录取率偏高，而女生的偏低。
这个例子告诉我们对数据一是要从不同角度进行分析，二是要注意权数的影响。
动态分析案例8：下面动态分析指标的应用，有哪些不恰当？应该如何改正？1、 某企业1月份实际完成产值50万元，刚好完成计划；2月份实际产值为6102万元，超额完成2%；3月份实际产值为8302万元，超额完成4%，则第一季度平均超计划完成2%，即：%23%4%20=++2、 某校学生人数逐年有所增加，2001年比2000年增加10%，2002年比2001增加15%，2003年比2002年增加20%，则三年来学生人数总共增加了45%， 即：10%+15%+20%=45%3、 某生产企业某产品的废品率逐月下降，1月份生产125000件，废品率为2.4‰；2月份生产138000件，废品率为2.2‰；3月份生产158000件，废品率为2.0‰，则第一季度平均废品率为2.2‰即：%22.03%20.0%22.0%24.0=++4、 某工厂1月份平均工人数为190人，2月份平均工人数为215人，3月份平均工人数为220 人，4月份工人数为230人，则第一季度平均工人数为215人， 即：)(215322302202152190人=+++统计指数案例9：资料A ：日常生活中，我们经常听到或看到各种具体统计数字。
例如，《中国统计年鉴2004》提供的数字表明，与2002年相比，2003年居民消费价格指数为101.2%，商品零售价格指数为99.9%，工业品出厂价格指数为102.3%，原材料、燃料价格指数为102.2%，固定资产投资价格指数为104.8%，房屋销售价格指数为104.8%。
那么什么是指数？它可以反映什么问题？它是如何计算出来的？它有什么用途？资料B：假设某商店销售的三种商品价格和销售量资料如表 11.1所示表11.1 商品价格和销售量资料根据表11.1资料，试指出报告期与基期相比：(1)每种商品的销售量增长百分之几？(2)每种商品的价格上升或下降了百分之几？(3)上述三种商品的销售量综合起来增长百分之几？(4)上述三种商品的价格综合起来增长百分之几？(5)上述三种商品的销售额的变动中，受销售量因素和价格因素变动的影响各有多大？抽样推断案例10：假定10亿人口的大国和100万人口的小国的居民年龄变异程度相同。
现在各自用重复抽样的方法抽取本国的1%人中计算平均年龄，问两国平均年龄抽样平均误差是否相同，或哪国比较大？参数估计案例11：2004年底北京市私家车拥有量巳达到129.8万辆，位居全国之首，据业内人士分析其中国产中低档汽车的比例较大，为了估计目前北京市场个人购车的平均价格，调查人员于某日在北京最大的车市随机抽取36位私人消费购车者，得到他(她)们所购汽车的价格如下，(单位：万元)6.88 11.22 19.98 13.6 10.6 14.86.88 11.78 20.98 24.4 12.3 14.86.88 13.68 13.6 30.3 14.6 14.88.28 14.98 14.7 9.6 14.6 17.49.6 15.68 15.8 9.6 12.9 5.3810.18 15.68 20.5 10.6 14.8 7.38根据这些调查数据怎样估计总体的平均消费价格？如果要进一步推断所购买车辆在15万元以上的消费占有多大比例，应当如何分析呢？相关与回归案例13：商业中心是城市中商业机构较集中的地区，它集购物、娱乐等功能于一身。
城市可以有多个商业中心，它们分布在城市的各个方位。
它们各具特色，有的具有悠久的历史，有的更富有现代气息。
比如北京的王府井、前门大街中心属于前者，而燕莎中心则属于后者。
这些商业中心究竟哪些经营好、哪些经营不好；它们的竞争力如何；哪些具有进一步的发展潜力，这些问题都是城市管理者及投资商所关心的。
因此如何测评商业中心的经营状况成了一个关键问题。
商业中心的经营好坏受多方面影响，比如商业中心周边的交通状况、人流状况、消费者的消费水平、商品的丰富程度等许多因素。
对商业中心的竞争力评价需要综合考虑这些因素。
但是这些因素之中哪些因素对商业中心的经营状况影响强、哪些影响弱、哪些根本没有影响，这些问题只能通过定量的方法得到答案。
而研究诸多因素(变量)间关系的最常用的一种定量分析工具就是相关分析与回归分析。
案例14：在自然界以及经济、社会活动领域，普遍存在着随着时间变化而不断发生变化的现象，在日常生活和工作中，我们经常接触到按时间顺序将某一现象在各期的观测值排序形成的序列，大多数经济数据都是以这种形式给出的，例如：表10.1 1990—2003年主要经济指标资料来源：《中国统计年鉴2004》中国统计出版社讨论题X、Y、Z股票组合的未来回报率可以用如表2.34所示的概率分布进行描述：表2.34 X、Y、Z股票组合的回报率与概率分布1、计算每一种组合的μ和σ。
在一张图上表示出每一种组合的均值和标准差。
2、你选择哪一种组合？并说明理由。
3、估计食品的平均重量（参数估计）一家食品生产企业以生产袋装食品为主，每天的产量大约为8000袋左右。
按规定，每袋的重量应不低于100克，否则即为不合格。
为对产品质量进行监测，企业设有质量检查科专门负责质量检验，并经常向企业高层领导提交质检报告。
质检的内容之一就是每袋重量是否符合要求。
由于产品的数量大，进行全面的检验是不可能的，可行的办法自然是抽样，然后用样本数据估计平均每袋的重量。
质检科从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，下面的表5.1是对每袋食品重量检验的结果。
表5.1 食品重量检验结果根据表5.1的数据，质检估计出该天的食品每袋的平均重量在101.38---109.34克之间，其中，估计的置信水平为95%，估计误差不超过4克。
产品的合格率在73.93%---96.07%之间，其中估计的置信水平为95%，估计误差不超过16%。
质检报告提交后，企业高层领导人提出几点意见：一是抽取的样本太小是否合适，能不能用一个更大的样本进行估计；二是能否将估计的误差再缩小一点，比如估计平均重量时估计误差不超过3克，估计合格率时误差不超过10%；三是总体平均重量的方差是多少，因为方差的大小说明了生产过程的稳定程度，过大或过小的方差都意味着应对生产过程进行调整。
为此，质检科抽取了由40袋食品构成的一个样本，检验的结果如表5.2所示。
那么，质检科是怎样根据表5.1的数据进行估计的？他们怎样根据管理层的要求估计总体的方差呢？他们又是怎样根据表 5.2这个更大的样本进行估计的？如果要求估计平均重量时误差不超过3克，估计合格率时误差不超过10%，由40袋食品构成的样本是否合适？居民消费价格指数（CPI）计算表I p=(101.54%×45+107.14%×50+102.22%×5)／100=104.37%通讯工具价格指数：I P=(88.88×%80+93.33%×20) ／100=89.77%交通和通讯工具大类价格指数：(104.37%×60+89.77%×40) ／100=98.53%CPI:（104.15%×42+95.46%×15+102.7%×11+110.43%×3+98.53%×4+101.26%×5+103.5%×14+108.74×%6）／100=102.69。
