统计学第六版贾俊平第11章

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 。

目录第一章P10 (1)第二章P34 (2)第三章P66 (3)第四章P94 (8)第七章P176 (11)第八章Ｐ212 (15)第10 章Ｐ258 (17)第11 章Ｐ291 (21)第13 章P348 (26)第14 章P376 (30)第一章P10一、思考题1.1什么是统计学？1.2解释描述统计和推断统计。

1.3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？1.4解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

1.5举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

1.6变量可分为哪几类？1.7举例说明离散型变量和连续型变量。

1.8请举出统计应用的几个例子。

1.9请举出应用统计的几个领域。

1.1 指出下面变量的类型：（1）年龄（2）性别（3）汽车产量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）（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 某研究部门准备抽取 2000 个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。

要求：（1）描述总体和样本。

（2）指出参数和统计量。

（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 一家研究机构从 IT 从业者中随机抽取 1000 人作为样本进行调查，其中 60%的人回答他们的月收入在5000 元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。

回答下列问题：（1）这一研究的总体是什么？（2）月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（3）消费支付方式是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（4）这一研究涉及截面数据还是时间序列数据？（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 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是 200 元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。

统计学重点笔记第一章导论一、比较描述统计和推断统计：数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计。

（1）描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。

内容包括取得研究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象的一般性特征。

（2）推断统计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。

研究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计所要解决的问题。

其内容包括抽样分布理论，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，时间序列分析等等。

（3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：根据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。

（1）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，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的。

（2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。

也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。

（3）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，现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。

总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；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，因此可称为定量数据或数量数据。

三、比较总体、样本、参数、统计量和变量：（1）总体是包含所研究的全部个体的集合。

通常是我们所关心的一些个体组成，如由多个企业所构成的集合，多个居民户所构成的集合。

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11章一元线性回归一、思考题1．解释相关关系的含义，说明相关关系的特点。

答：变量之间存在的不确定的数量关系，称为相关关系。

相关关系的特点：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个。

对这种关系不确定的变量是不能用函数关系进行描述的。

2．相关分析主要解决哪些问题？答：相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它要解决的问题包括：（1）变量之间是否存在关系；（2）如果存在关系，它们之间是什么样的关系；（3）变量之间的关系强度如何；（4）样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。

3．相关分析中有哪些基本假定？答：在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：（1）两个变量之间是线性关系；（2）两个变量都是随机变量。

4．简述相关系数的性质。

答：相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，记为ρ；若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，记为r 。

相关系数的性质：（1）r 的取值范围在－1～＋1之间，即－1≤r ≤1。

若0<r ≤1，表明x 与y 之间存在正线性相关关系；若－1≤r <0，表明x 与y 之间存在负线性相关关系；若r =＋1，表明x 与y 之间为完全正线性相关关系；若r =－1，表明x 与y 之间为完全负线性相关关系。

可见当|r |=1时，y 的取值完全依赖于x ，二者之间即为函数关系；当r ＝0时，说明y 的取值与x 无关，即二者之间不存在线性相关关系。

（2）r 具有对称性。

x 与y 之间的相关系数xy r 和y 与x 之间的相关系数yx r 相等，即xy r =yx r 。

（3）r 数值大小与x 和y 的原点及尺度无关。

改变x 和y 的数据原点及计量尺度，并不改变r 数值大小。

（4）r 仅仅是x 与y 之间线性关系的一个度量，它不能用于描述非线性关系。

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= 。

11。

1(1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。

散点图如下：从上图，可以看出产量与生产费用的关系为正的线性相关关系。

(2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数.r=0.920232（3)对相关系数的显著性进行检验（a=0。

05),并说明二者之间的关系系数。

假设：H o ：ρ=0，H 1：ρ≠0 计算检验的统计量：t=｜r|√n−21−r²=|0。

92—232|√12−21−0.920232²=7.435当a=0。

05时，t 0.052⁄（12-2)=2.228。

由于检验统计量t=7。

435>t a 2⁄=2.228，拒绝原假设。

表明产量与生产费用之间的线性关系显著.11．2（1）散点图如下：（2）r=0.8621，正相关11。

3(1）0ˆβ=10表示当X=0时Y 的期望值为10 (2）1ˆβ=—0.5表示X 每增加1个单位，Y 平均下降0.5个单位。

(3)X=6时，E （Y ）=10—0。

5x6=711.4.（1）%90436362=+=+==SSE SSR SSR SST SSR R ，%902=R 表示，在因变量y 取值的变差中，有90％可以由x 与y 之间的线性关系来解释. （2）5.021842n =--=SSE S e 。

5.0=e S 表示，当用x 来预测y 时，平均的预测误差为0.5。

11.5(1）散点图如下：（2）r=0。

9489,因为r>0.8，所以运送时间与运送距离有较强的正线性关系。

（3）利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。

得到的回归方程为x 003585.0118129.0y ˆ+=，回归系数003585.0ˆ=β表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加0.003585天.11．6（1）散点图如下：从上图可知，人均gdp 和人均消费水平为正相关关系（2）r=0.998128，具有非常强的正线性关系。

第一章导论．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）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）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）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。

4. 自填式、面方式、电话式调查个有什么利弊自填式优点：调查组织者管理容易，成本低，可以进行较大规模调查，对被调查者可以刻选择方便时间答卷，减少回答敏感问题的压力。

贾俊平统计学（第六版）思考题答案解析第一章:1、什么就是统计学？统计学就是一门收集、分析、表述、解释数据得科学与艺术。

2、描述统计:研究得就是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。

推断统计:研究得就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:只能归于某一类别得,非数字型数据。

顺序数据:只能归于某一有序类别得,非数字型数据。

数值型数据:按数字尺度测量得观察值,结果表现为数值。

按收集方法不同。

分为:观测数据、与实验数据观测数据:通过调查或观测而收集到得数据;不控制条件;社会经济领域实验数据:在试验中收集到得数据;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:在相同或近似相同得时间点上收集得数据。

时间序列数据:在不同时间收集得数据。

4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体:就是包含全部研究个体得集合,包括有限总体与无限总体(范围、数目判定)样本:从总体中抽取得一部分元素得集合。

参数:用来描述总体特征得概括性数字度量。

(平均数、标准差、比例等)统计量:用来描述样本特征得概括性数字度量。

(平均数、标准差、比例等)变量:就是说明样本某种特征得概念,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,那么这千个灯泡就就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡得集合就就是样本,这一千个灯泡得寿命得平均值与标准差还有合格率等描述特征得数值就就是参数,这一百个灯泡得寿命得平均值与标准差还有合格率等描述特征得数值就就是统计量,变量就就是说明现象某种特征得概念,比如说灯泡得寿命。

) 5、变量可以分为哪几类？分类变量:说明事物类别;取值就是分类数据。

顺序变量:说明事物有序类别;取值就是顺序数据数值型变量:说明事物数字特征;取值就是数值型数据。