统计学习题 第九章 参数估计

生物统计学习题答案第九章第九章生物统计学习题答案第一节：描述统计学习题答案1. 样本的均值是样本观测值的算术平均数。

计算样本均值的方法是将所有观测值相加，然后除以样本的大小。

2. 样本的中位数是将样本观测值按照大小排序，然后找出中间位置的观测值。

如果样本的大小为奇数，中位数就是排序后的中间值；如果样本的大小为偶数，中位数就是排序后中间两个值的平均数。

3. 样本的众数是样本中出现次数最多的观测值。

一个样本可以有一个或多个众数，也可以没有众数。

4. 样本的范围是最大观测值与最小观测值之间的差异。

计算样本范围的方法是将最大观测值减去最小观测值。

5. 样本的方差是观测值与样本均值之间的差异的平方的平均数。

计算样本方差的方法是将每个观测值与样本均值之间的差异平方，然后将所有差异平方相加，最后除以样本的大小减一。

6. 样本的标准差是样本方差的平方根。

计算样本标准差的方法是将样本方差的结果开根号。

第二节：推断统计学习题答案1. 置信区间是用来估计总体参数的范围。

置信区间的计算方法是使用样本统计量和置信水平来计算。

2. 假设检验是用来判断总体参数是否等于某个特定值的方法。

假设检验的步骤包括建立原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算观测值的p值、根据p值来判断是否拒绝原假设。

3. 单样本t检验是用来比较一个样本的均值与总体均值之间是否存在显著差异的方法。

单样本t检验的步骤包括建立原假设和备择假设、计算t值、计算p 值、根据p值来判断是否拒绝原假设。

4. 独立样本t检验是用来比较两个独立样本的均值是否存在显著差异的方法。

独立样本t检验的步骤包括建立原假设和备择假设、计算t值、计算p值、根据p值来判断是否拒绝原假设。

5. 配对样本t检验是用来比较同一组样本在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著差异的方法。

配对样本t检验的步骤包括建立原假设和备择假设、计算差异值、计算差异值的均值和标准差、计算t值、计算p值、根据p值来判断是否拒绝原假设。

第5章参数估计●1. 从一个标准差为5的总体中抽出一个容量为40的样本，样本均值为25。

（1）样本均值的抽样标准差等于多少？（2）在95％的置信水平下，允许误差是多少？解：已知总体标准差σ=5，样本容量n=40，为大样本，样本均值=25，（1）样本均值的抽样标准差===0。

7906(2）已知置信水平1－=95％，得=1。

96,于是，允许误差是E ==1.96×0.7906=1.5496。

●2.某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额,在为期3周的时间里选取49名顾客组成了一个简单随机样本.（3）假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差；（4）在95%的置信水平下，求允许误差；（5）如果样本均值为120元，求总体均值95%的置信区间。

解：（1）已假定总体标准差为=15元，则样本均值的抽样标准误差为===2.1429（2)已知置信水平1－=95%，得=1.96，于是，允许误差是E ==1.96×2.1429=4.2000。

（3）已知样本均值为=120元,置信水平1－=95％，得=1.96,这时总体均值的置信区间为=120±4。

2=可知，如果样本均值为120元,总体均值95%的置信区间为（115。

8，124.2）元。

●3.某大学为了解学生每天上网的时间，在全校7500名学生中采取不重复抽样方法随机抽取36人，调查他们每天上网的时间,得到下面的数据(单位：小时）：3.3 3。

1 6。

2 5.8 2。

3 4。

1 5.4 4。

5 3。

24。

4 2。

0 5。

4 2。

6 6。

4 1.8 3.5 5.7 2。

32。

1 1.9 1.2 5.1 4.3 4。

2 3.6 0。

8 1。

54。

7 1。

4 1.2 2。

9 3。

5 2.4 0.5 3.6 2。

5求该校大学生平均上网时间的置信区间，置信水平分别为90％、95%和99%。

解：⑴计算样本均值：将上表数据复制到Excel表中，并整理成一列，点击最后数据下面空格，选择自动求平均值，回车，得到=3。

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。

参数估计习题及答案参数估计在统计学中是一个重要的概念，它涉及到根据样本数据来估计总体参数的过程。

下面，我将提供一些参数估计的习题以及相应的答案，以帮助学生更好地理解这一概念。

习题一：假设有一个班级的学生数学成绩，我们从这个班级中随机抽取了10名学生的成绩，得到样本均值 \(\bar{x} = 85\)，样本标准差 \(s = 10\)。

请估计总体均值 \(\mu\)。

答案：根据样本均值 \(\bar{x}\) 来估计总体均值 \(\mu\)，我们可以使用以下公式：\[ \hat{\mu} = \bar{x} \]因此，\(\hat{\mu} = 85\)。

习题二：在习题一中，如果我们想要估计总体方差 \(\sigma^2\)，我们应该如何操作？答案：总体方差 \(\sigma^2\) 通常使用样本方差 \(s^2\) 来估计，样本方差的计算公式为：\[ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 \]其中 \(n\) 是样本大小，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观测值。

在这个例子中，\(n = 10\)，\(\bar{x} = 85\)，\(s = 10\)。

因此，我们可以使用以下公式来估计总体方差：\[ \hat{\sigma}^2 = s^2 = \frac{1}{10-1} \times 10^2 = 100 \]习题三：一个工厂生产的产品长度服从正态分布，样本均值为 \(\bar{x} =50\) 厘米，样本标准差为 \(s = 2\) 厘米。

如果我们知道总体均值\(\mu\) 为 \(50\) 厘米，我们如何估计总体标准差 \(\sigma\)？答案：根据已知的样本均值 \(\bar{x}\) 和样本标准差 \(s\)，我们可以使用以下公式来估计总体标准差 \(\sigma\)：\[ \hat{\sigma} = s \]因此，\(\hat{\sigma} = 2\) 厘米。

统计学参数估计参数估计是统计学中的一个重要概念，它是指在推断统计问题中，通过样本数据对总体参数进行估计的过程。

这一过程是通过样本数据来推断总体参数的未知值，从而进行总体的描述和推断。

在统计学中，参数是指总体的其中一种特征的度量，比如总体均值、总体方差等。

而样本则是从总体中获取的一部分观测值。

参数估计的目标就是基于样本数据来估计总体参数，并给出估计的精确程度，即估计的可信区间或置信区间。

常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是一种通过单个数值来估计总体参数的方法。

点估计的核心是选择合适的统计量作为估计量，并使用样本数据计算出该统计量的具体值。

常见的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。

最大似然估计是一种寻找参数值，使得样本数据出现的概率最大的方法。

矩估计则是通过样本矩的函数来估计总体矩的方法。

然而，点估计只能提供一个参数的具体值，无法提供该估计值的精确程度。

为了解决这个问题，区间估计被引入。

区间估计是指通过一个区间来估计总体参数的方法。

该区间被称为置信区间或可信区间。

置信区间是在一定置信水平下，总体参数的真值落在该区间内的概率。

置信区间的计算通常涉及到抽样分布、标准误差和分位数等概念。

在实际应用中，参数估计经常用于统计推断、统计检验和决策等环节。

例如，在医学研究中，研究人员可以通过对患者进行抽样调查来估计其中一种药物的有效性和不良反应的发生率。

在市场调研中，市场研究人员可以通过抽取部分样本来估计一些产品的市场份额或宣传效果。

参数估计的准确性和可靠性是统计分析的关键问题。

估计量的方差和偏倚是影响估计准确性的主要因素，通常被称为估计量的精确度和偏倚性。

经典的参数估计要求估计量是无偏且有效的，即估计量的期望值等于真值，并且方差最小。

总之，参数估计是统计学中的一个重要概念，它通过样本数据对总体参数进行估计，并给出估计值的精确程度。

参数估计在统计推断、统计检验和决策等领域具有广泛的应用。

估计量的准确性和可靠性是参数估计的关键问题，通常通过方差和偏倚的分析来评价估计量的性质。

第九章相关与回归一．判断题部分题目1：负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。

（）答案：×题目2：相关系数为+1时，说明两变量完全相关；相关系数为-1时，说明两个变量不相关。

（）答案：√题目3：只有当相关系数接近+1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。

（）答案：×题目4：若变量x的值增加时，变量y的值也增加，说明x与y之间存在正相关关系；若变量x的值减少时，y变量的值也减少，说明x与y之间存在负相关关系。

（）答案：×题目5：回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。

（）答案：×题目6：根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。

（）答案：√题目7：回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向，也可以用来说明两个变量相关的密切程度。

（）答案：×题目8：在任何相关条件下，都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。

（）答案：×题目9：产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少，说明两个变量之间存在正相关关系。

（）答案：√题目10：计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量。

（）答案：×题目11：完全相关即是函数关系，其相关系数为±1。

（）答案：√题目12：估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标，指标数值越大，说明回归方程的代表性越高。

（）答案×二．单项选择题部分题目1：当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）。

A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案：B题目2：现象之间的相互关系可以归纳为两种类型，即（）。

A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系第 3 页共27页C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案：A题目3：在相关分析中，要求相关的两变量（）。

A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案：A题目4：测定变量之间相关密切程度的指标是（）。

统计学中的参数估计和置信区间统计学是研究数据收集、分析、解释和推断的科学领域。

参数估计和置信区间是统计学中重要的概念和方法，用于推断总体特征并给出一定程度上的确定性度量。

本文将介绍参数估计和置信区间的基本概念、计算方法以及在实际应用中的意义。

一、参数估计参数估计是利用样本数据推断总体参数的数值或范围。

总体参数是指代表总体特征和分布的未知数值，如总体均值、总体比例等。

通过对样本数据进行分析，可以估计总体参数的取值。

在参数估计中，最常用的是点估计和区间估计。

点估计是根据样本数据估计总体参数的一个具体值。

常见的点估计方法有最大似然估计法和矩估计法。

例如，在估计总体均值时，最大似然估计法会选择使得样本观测的概率最大化的均值作为估计值。

区间估计是对总体参数的估计给出一个范围，称为置信区间。

置信区间表示估计值落在某一区间中的概率。

一般使用置信度（confidence level）来表示区间估计的确定程度，常见的置信度有90%、95%和99%等。

二、置信区间置信区间是参数估计中常用的一种方法，用于给出总体参数估计的一个范围。

置信区间通常以（下界，上界）的形式表示，包含了真实参数值的概率。

置信区间的计算方法基于抽样分布的性质，并依赖于样本量和置信度。

置信区间的计算可以通过两种方法：基于正态分布和基于t分布。

当样本量较大时（一般大于30），可以使用基于正态分布的方法。

当样本量较小时，则需要使用基于t分布的方法。

以估计总体均值为例，给定样本数据和置信度，可以计算出样本均值、标准差以及临界值。

然后根据临界值和标准差计算置信区间。

例如，假设样本均值为X，标准差为S，置信度为95%，那么置信区间可以表示为（X-S*t, X+S*t），其中t是自由度为n-1的t分布的临界值。

三、参数估计与置信区间的应用参数估计和置信区间在实际应用中具有广泛的应用。

它们能够帮助研究人员对总体特征进行推断，并给出一定程度上的确定性度量。

在医学研究中，可以利用参数估计和置信区间来估计某种药物的疗效。

第九章相关与回归一．判断题部分题目1：负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。

（）答案：×题目2：相关系数为+1时，说明两变量完全相关；相关系数为-1时，说明两个变量不相关。

（）答案：√题目3：只有当相关系数接近+1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。

（）答案：×题目4：若变量x的值增加时，变量y的值也增加，说明x与y之间存在正相关关系；若变量x的值减少时，y变量的值也减少，说明x与y之间存在负相关关系。

（）答案：×题目5：回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。

（）答案：×题目6：根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。

（）答案：√题目7：回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向，也可以用来说明两个变量相关的密切程度。

（）答案：×题目8：在任何相关条件下，都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。

（）答案：×题目9：产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少，说明两个变量之间存在正相关关系。

（）答案：√题目10：计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量。

（）答案：×题目11：完全相关即是函数关系，其相关系数为±1。

（）答案：√题目12：估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标，指标数值越大，说明回归方程的代表性越高。

（）答案×二．单项选择题部分题目1：当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）。

A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案：B题目2：现象之间的相互关系可以归纳为两种类型，即（）。

A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案：A题目3：在相关分析中，要求相关的两变量（）。

A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案：A题目4：测定变量之间相关密切程度的指标是（）。

统计学中的参数估计与置信区间统计学是一门研究通过搜集、整理、分析数据以得出结论的学科。

在统计学中，参数估计和置信区间是两个重要的概念。

本文将介绍参数估计的概念、方法和步骤，并解释置信区间的作用和计算方法。

一、参数估计的概念及方法参数估计是通过从样本数据中推断总体参数值的过程。

总体参数是描述整个总体分布的特征，例如平均值、方差或比例。

由于总体参数无法得知，所以需要通过样本数据进行估计。

常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是通过一个单一的数值来估计参数值，通常使用样本均值或样本比例作为总体均值或总体比例的估计值。

例如，通过从一个人群中随机选取样本并计算其平均年龄，就可以估计该人群的平均年龄。

区间估计是通过在一个范围内给出参数的估计值，这个范围被称为置信区间。

置信区间提供了一个参数估计值的上下界，表示了参数估计的不确定性程度。

例如，我们可以计算出一个置信区间为（57岁，63岁），意味着我们有95％的把握相信真实的年龄在这个区间范围内。

二、置信区间的计算方法置信区间的计算通常涉及到总体分布的特征、样本容量和置信水平。

置信水平指的是我们对参数估计的置信程度，通常表示为95％或99％。

对于总体均值的区间估计，常用的方法是使用t分布或正态分布。

当总体标准差未知时，样本容量较小（通常小于30）或样本分布不服从正态分布时，使用t分布。

而当总体标准差已知，且样本容量较大时，使用正态分布。

置信区间的计算步骤如下：1. 根据样本数据计算样本平均值（x）或样本比例（p）。

2. 根据总体分布特征和样本容量，选择合适的分布（t分布或正态分布）。

3. 根据置信水平选择相应的分布的临界值（例如，使用z值或t 值）。

4. 根据公式计算置信区间的上下界，公式为估计值（点估计） ±临界值 ×标准误差。

标准误差表示了样本估计值和总体参数真值之间的差异。

它是由样本容量和总体分布的特征决定的。

三、参数估计与置信区间的应用参数估计和置信区间在实际应用中具有广泛的应用。

统计学习题(抽样分布、参数估计)练习题第1章绪论（略）第2章统计数据的描述2.1某家商场为了解前来该商场购物的顾客的学历分布情况，随机抽取了100名顾客。

其学历表示为：1.初中;2.高中/中专;3.大专;4.本科及以上学历。

调查结果如下：4222434414 2244432422 3121441424 2332134344 3312424324 2322212244 2123333334 2343313232 4313434214 2242334121（1）制作一张频数分布表。

（2）绘制一张条形图，反映学历分布。

2.2为了解某电信客户对该电信公司的服务的满意度情况，某调查公司分别对两个地区的电信用户在以下五个方面对受访用户的满意情况进行了问卷调查得到的数据如下（表中数据为平均满意度打分，从1分到10分满意度依次递增）：地区企业形象客户期望质量感知价值感知客户总体满意度A 8.269504 7.51773 9.2624117.9148948.411348B 7.447368 8.3684218.9736848.1052637.394737试用条形图反映将两地区的满意度情况。

2.3下面是一个班50个学生的经济学考试成绩：88569179699088718279 988534744810075956092 83646569996445766369 6874948167818453912484628183698429667594（1）对这50名学生的经济学考试成绩进行分组并将其整理成频数分布表，绘制直方图。

（2）用茎叶图将原始数据表现出来。

2.4如下数据反映的是某大学近视度数的情况，共120名受访同学，男女同学各60名。

男149 161761821310 80 951081414 0 144145151515161681882121 0 21211052121211116817521 0 356462121212121312121 0 2121212121375375383838 8 45566065120 30120 7521女120 3334537437538700 90700 60141516212121211517170 0 0 0 0 0 0 0 5 521 0 1752121214043451217517 8 181818518519195196202021 0 21212121212121333335 0 3636363840474865055（1）按近视度数分别对男女学生进行分组。

生物统计学习题第一章绪论一、填空1 变量按其性质可以分为___变量和_____变量。

2 样本统计数是总体__估计量。

3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断__ __的一门学科。

4 生物统计学的基本内容包括_、----两大部分。

5 统计学的发展过程经历了_ _3个阶段。

6 生物学研究中，一般将样本容量_n大于等于30_称为大样本。

7 试验误差可以分为__ _两类。

二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。

（ - ）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。

+ 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。

（ - ）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。

第二章试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 资料按生物的性状特征可分为_ _变量和__变量。

2 直方图适合于表示__ _资料的次数分布。

3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_和__ _。

4 反映变量集中性的特征数是_____ __，反映变量离散性的特征数是__ _。

5 样本标准差的计算公式s __√∑（x-x横杆）平方/ n-1 _____。

二、判断- 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。

- 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。

（ +）3 离均差平方和为最小。

（ + ）4 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。

（ - ）5 变异系数是样本变量的绝对变异量。

四、单项选择1 下面变量中属于非连续性变量的是_____。

A 身高B 体重C 血型D 血压2 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析时，可做成__ _图来表示。

A 条形图B 直方图C 多边形图D 折线图3 关于平均数，下列说法正确的是__ __。

A 正态分布的算术均数与几何平均数相等B 正态分布的算术平均数与中位数相等C 正态分布的中位数与几何平均数相等D 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等4 如果对各观测值加上一个常数a，其标准差____。

统计学中的参数估计与假设检验统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

参数估计和假设检验是统计学中两个重要的概念和方法，用于推断总体参数和判断假设是否成立。

本文将详细介绍参数估计与假设检验的基本原理和应用。

一、参数估计参数估计是通过样本数据推断总体的未知参数。

在统计学中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。

参数是总体的特征指标，例如均值、方差、比例等。

参数估计旨在通过样本数据对总体参数进行估计，并给出估计的精度。

参数估计分为点估计和区间估计两种方法。

点估计是通过样本数据计算得到的单个数字，用来估计总体参数的具体数值。

常见的点估计方法有最大似然估计、矩估计和贝叶斯估计等。

区间估计是通过样本数据计算得到的一个范围，该范围包含总体参数真值的概率较高。

置信区间是区间估计的一种形式，它可以用来描述估计值的不确定性。

二、假设检验假设检验是用于检验研究问题的特定假设是否成立的一种统计推断方法。

在假设检验中，我们提出一个原假设和一个备择假设，并根据样本数据对两个假设进行比较，进而判断原假设是否应该被拒绝。

原假设通常表示一种无关，即不发生预期效应或差异。

备择假设则表示研究者所期望的效应或差异。

在进行假设检验时，我们首先选择一个适当的统计检验方法，例如t检验、F检验或卡方检验等。

然后，计算出样本数据的检验统计量，并根据相关的分布理论和显著性水平进行推论。

最后，比较检验统计量与临界值，以决定是否拒绝原假设。

三、参数估计与假设检验的应用参数估计和假设检验在实际问题中有广泛的应用。

以医学研究为例，研究人员可能希望通过抽样来估计某种药物的有效剂量，并对药效进行假设检验。

在市场调研中，我们可以使用参数估计和假设检验来推断总体的需求曲线和做出市场预测。

在质量控制中，我们可以利用参数估计和假设检验来判断产品是否符合标准。

四、总结参数估计和假设检验是统计学中重要的方法，可以通过样本数据来推断总体参数和判断假设是否成立。

医学统计方法概述l．统计中所说的总体是指：AA根据研究目的确定的同质的研究对象的全体B随意想象的研究对象的全体C根据地区划分的研究对象的全体D根据时间划分的研究对象的全体E根据人群划分的研究对象的全体2．概率P=0，则表示BA某事件必然发生B某事件必然不发生C某事件发生的可能性很小D某事件发生的可能性很大E以上均不对3．抽签的方法属于 DA分层抽样B系统抽样C整群抽样D单纯随机抽样E二级抽样4．测量身高、体重等指标的原始资料叫：BA计数资料B计量资料C等级资料D分类资料E有序分类资料5．某种新疗法治疗某病患者41人，治疗结果如下：治疗结果治愈显效好转恶化死亡治疗人数8 23 6 3 1该资料的类型是： DA计数资料B计量资料C无序分类资料D有序分类资料E数值变量资料6．样本是总体的 CA有价值的部分B有意义的部分C有代表性的部分D任意一部分E典型部分7．将计量资料制作成频数表的过程，属于&not;&not;统计工作哪个基本步骤：CA统计设计B收集资料C整理资料D分析资料E以上均不对8．统计工作的步骤正确的是 CA收集资料、设计、整理资料、分析资料B收集资料、整理资料、设计、统计推断C设计、收集资料、整理资料、分析资料D收集资料、整理资料、核对、分析资料E搜集资料、整理资料、分析资料、进行推断9．良好的实验设计，能减少人力、物力，提高实验效率；还有助于消除或减少：BA抽样误差B系统误差C随机误差D责任事故E以上都不对10．以下何者不是实验设计应遵循的原则 DA对照的原则B随机原则C重复原则D交叉的原则E以上都不对第八章数值变量资料的统计描述11．表示血清学滴度资料平均水平最常计算 BA算术均数B几何均数C中位数D全距E率12．某计量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，宜选择 CA XB GC MD SE CV13．各观察值均加（或减）同一数后：BA均数不变，标准差改变B均数改变，标准差不变C两者均不变D两者均改变E以上均不对14．某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、lO、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时？CA 5B 5．5C 6D lOE 1215．比较12岁男孩和18岁男子身高变异程度大小，宜采用的指标是：DA全距B标准差C方差D变异系数E极差16．下列哪个公式可用于估计医学95％正常值范围 AA X±1.96SB X±1.96SXC μ±1.96SXD μ±t0.05,υSXE X±2.58S17．标准差越大的意义，下列认识中错误的是 BA观察个体之间变异越大B观察个体之间变异越小C样本的抽样误差可能越大D样本对总体的代表性可能越差E以上均不对18．正态分布是以 EA t值为中心的频数分布B 参数为中心的频数分布C 变量为中心的频数分布D 观察例数为中心的频数分布E均数为中心的频数分布19．确定正常人的某项指标的正常范围时，调查对象是 BA从未患过病的人B排除影响研究指标的疾病和因素的人C只患过轻微疾病，但不影响被研究指标的人D排除了患过某病或接触过某因素的人E以上都不是20．均数与标准差之间的关系是 EA标准差越大，均数代表性越大B标准差越小，均数代表性越小C均数越大，标准差越小D均数越大，标准差越大E标准差越小，均数代表性越大第九章数值变量资料的统计推断21．从一个总体中抽取样本，产生抽样误差的原因是 AA总体中个体之间存在变异B抽样未遵循随机化原则C被抽取的个体不同质D组成样本的个体较少E分组不合理22．两样本均数比较的t检验中，结果为P<0.05，有统计意义。