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三、选择题1 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维的纤度的标准均值为1.40。
某天测得25根纤维的纤度的均值=1。
39，检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化，要求的显著性水平为α=0.05，则下列正确的假设形式是（)。
A.H0:μ=1.40，H1：μ≠1.40 B。
H0：μ≤1。
40，H1：μ>1。
40C。
H0：μ〈1.40，H1：μ≥1。
40 D。
H0：μ≥1.40，H1：μ〈1。
402 某一贫困地区估计营养不良人数高达20％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确,则假设形式为(）.A. H0：π≤0。
2，H1：π〉0。
2B. H0：π=0.2，H1：π≠0。
2C。
H0:π≥0.3，H1：π〈0.3 D。
H0:π≥0。
3，H1：π<0.33 一项新的减肥计划声称:在计划实施的第一周内,参加者的体重平均至少可以减轻8磅。
随机抽取40位参加该项计划的样本，结果显示:样本的体重平均减少7磅，标准差为32磅，则其原假设和备择假设是（).A. H0：μ≤8，H1：μ>8 B。
H0：μ≥8，H1:μ〈8C. H0:μ≤7，H1：μ〉7 D。
H0:μ≥7，H1：μ<74 在假设检验中，不拒绝原假设意味着(）。
A。
原假设肯定是正确的B。
原假设肯定是错误的C.没有证据证明原假设是正确的D.没有证据证明原假设是错误的5 在假设检验中，原假设和备择假设（）。
A.都有可能成立B。
都有可能不成立C.只有一个成立而且必有一个成立D。
原假设一定成立，备择假设不一定成立6 在假设检验中，第一类错误是指（).A。
当原假设正确时拒绝原假设B。
当原假设错误时拒绝原假设C。
当备择假设正确时拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设7 在假设检验中，第二类错误是指（）.A.当原假设正确时拒绝原假设B.当原假设错误时未拒绝原假设C。
当备择假设正确时未拒绝备择假设D。
当备择假设不正确时拒绝备择假设8 指出下列假设检验哪一个属于右侧检验(）。
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）整理by__kiss—ahuang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”.1.8统计应用实例人口普查，商场的名意调查等。
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。
8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？答：在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。
如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。
8.5解释假设检验中的P值答：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。
）8.6显著性水平与P值有何区别答：显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为0.05。
而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为观察到的(或实测的)显著性水平8.7假设检验依据的基本原理是什么？答：假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。
三、选择题１某厂生产的化纤纤度服从正态分布,纤维的纤度的标准均值为１.４0.某天测得２5根纤维的纤度的均值x=１．３9,检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化,要求的显著性水平为α=0。
05，则下列正确的假设形式是（）。
A。
H０：μ=1．4０，H１:μ≠1。
40 Ｂ. H0:μ≤1．40，H1：μ〉1.40C。
H0：μ＜１.４０,H1:μ≥1.４０ D. Ｈ０：μ≥1．4０，H1:μ〈1。
4０２某一贫困地区估计营养不良人数高达２０％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确,则假设形式为(）。
A。
H0：π≤０．2,H1：π>0.２ B. H０：π=０.２，Ｈ1：π≠０．2C. H０:π≥0.3，H1:π<0。
3 D。
H0:π≥0.３,H1:π＜0.33 一项新的减肥计划声称:在计划实施的第一周内,参加者的体重平均至少可以减轻8磅。
随机抽取４0位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少7磅,标准差为３2磅,则其原假设和备择假设是（）。
A。
H0：μ≤8,Ｈ1：μ〉8 Ｂ。
H0：μ≥８,Ｈ1:μ〈8C．Ｈ0：μ≤7,Ｈ1：μ>7 D． H0：μ≥7,H1:μ〈74 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（)。
A。
原假设肯定是正确的B。
原假设肯定是错误的C。
没有证据证明原假设是正确的 D.没有证据证明原假设是错误的5 在假设检验中，原假设和备择假设（)。
A。
都有可能成立Ｂ。
都有可能不成立Ｃ。
只有一个成立而且必有一个成立D．原假设一定成立，备择假设不一定成立６在假设检验中，第一类错误是指()。
A。
当原假设正确时拒绝原假设 B。
当原假设错误时拒绝原假设C.当备择假设正确时拒绝备择假设 D。
当备择假设不正确时未拒绝备择假设７在假设检验中，第二类错误是指（）。
A。
当原假设正确时拒绝原假设 B．当原假设错误时未拒绝原假设C.当备择假设正确时未拒绝备择假设 D．当备择假设不正确时拒绝备择假设8 指出下列假设检验哪一个属于右侧检验（）。
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：Statistics汽车销售数量N Valid 10Missing 0 Mean 9.60 Median 10.00 Mode 10 Std. Deviation 4.169 Percentiles 25 6.2550 10.0075 12.504．2 随机抽取25个网络用户，得到他们的年龄数据如下：19 15 29 25 2423 21 38 22 1830 20 19 19 1623 27 22 34 2441 20 31 17 23要求；(1)计算众数、中位数：1、排序形成单变量分值的频数分布和累计频数分布：网络用户的年龄从频数看出，众数Mo 有两个：19、23；从累计频数看，中位数Me=23。
(2)根据定义公式计算四分位数。
Q1位置=25/4=6.25，因此Q1=19，Q3位置=3×25/4=18.75，因此Q3=27，或者，由于25 和27都只有一个，因此Q3也可等于25+0.75×2=26.5。
(3)计算平均数和标准差； 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。
为分组情况下的直方图：为分组情况下的概率密度曲线：分组：1、确定组数：()lg 25lg() 1.398111 5.64lg(2)lg 20.30103n K=+=+=+=，取k=62、确定组距：组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（41-15）÷6=4.3，取53、分组频数表网络用户的年龄(Binned)分组后的均值与方差：分组后的直方图：4．6 在某地区抽取120家企业，按利润额进行分组，结果如下：要求：(1)计算120家企业利润额的平均数和标准差。
《统计分析和SPSS的应⽤（第五版）》课后练习答案解析（第8章）《统计分析与SPSS的应⽤（第五版）》（薛薇）课后练习答案第8章SPSS的相关分析1、对15家商业企业进⾏客户满意度调查，同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争⼒进⾏评分，结果如下表。
编号客户满意度得分综合竞争⼒得分编号客户满意度得分综合竞争⼒得分1 90 70 9 10 602 100 80 10 20 303 150 150 11 80 1004 130 140 12 70 1105 120 90 13 30 106 110 120 14 50 407 40 20 15 60 508 140 130请问，这些数据能否说明企业的客户满意度与其综合竞争⼒存在较强的正相关，为什么？能。
步骤：（1）图形→旧对话框→散点/点状→简单分布→进⾏相应设置→确定；（2）再双击图形→元素→总计拟合线→拟合线→线性→确定（3）分析→相关→双变量→进⾏相关项设置→确定相关性客户满意度得分综合竞争⼒得分客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864**显著性（双尾）.000N 16 15 综合竞争⼒得分Pearson 相关性.864** 1显著性（双尾）.000N 15 15 **. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
两者的简单相关系数为0.864，说明存在正的强相关性。
2、为研究⾹烟消耗量与肺癌死亡率的关系，收集下表数据。
（说明：1930年左右⼏乎极少的妇⼥吸烟；采⽤1950年的肺癌死亡率是考虑到吸烟的效果需要⼀段时间才可显现）。
国家1930年⼈均⾹烟消耗量1950年每百万男⼦中死于肺癌的⼈数澳⼤利亚480 180加拿⼤500 150丹麦380 170芬兰1100 350英国1100 460荷兰490 240冰岛230 60挪威250 90瑞典300 110瑞⼠510 250美国1300 200绘制上述数据的散点图，并计算相关系数，说明⾹烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。
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”。
统计学答案第八章文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-三、选择题1 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维的纤度的标准均值为1.40。
某天测得25根纤维的纤度的均值x=1.39，检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化，要求的显着性水平为α=0.05，则下列正确的假设形式是（）。
A.H0：μ=1.40，H1：μ≠1.40 B. H：μ≤1.40，H1：μ>1.40C. H0：μ<1.40，H1：μ≥1.40 D. H：μ≥1.40，H1：μ<1.402 某一贫困地区估计营养不良人数高达20％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确，则假设形式为（）。
A. H0：π≤0.2，H1：π>0.2 B. H：π=0.2，H1：π≠0.2C. H0：π≥0.3，H1：π<0.3 D. H：π≥0.3，H1：π<0.33 一项新的减肥计划声称：在计划实施的第一周内，参加者的体重平均至少可以减轻8磅。
随机抽取40位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少7磅，标准差为32磅，则其原假设和备择假设是（）。
A. H0：μ≤8，H1：μ>8 B. H：μ≥8，H1：μ<8C. H0：μ≤7，H1：μ>7 D. H：μ≥7，H1：μ<74 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（）。
A.原假设肯定是正确的B.原假设肯定是错误的C.没有证据证明原假设是正确的D.没有证据证明原假设是错误的5 在假设检验中，原假设和备择假设（）。
A.都有可能成立B.都有可能不成立C.只有一个成立而且必有一个成立D.原假设一定成立，备择假设不一定成立6 在假设检验中，第一类错误是指（）。
A.当原假设正确时拒绝原假设B.当原假设错误时拒绝原假设C.当备择假设正确时拒绝备择假设D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设7 在假设检验中，第二类错误是指（）。
《统计分析与SPSS 的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第8 章SPSS 的相关分析1、对15 家商业企业进行客户满意度调查，同时聘请相关专家对这家企业的综合竞争力15进行评分，结果如下表。
编号客户满意度得分综合竞争力得分编号客户满意度得分综合竞争力得分1 2 39010015070801509101110208060301004 5 6 713012011040140901202012131415703050601101040508140 130请问，这些数据能否说明企业的客户满意度与其综合竞争力存在较强的正相关，为什么？能。
步骤：（1）图形旧对话框散点/点状线性简单分布确定进行相应设置确定；（2）再双击图形元素总计拟合线拟合线（3 ）分析相关双变量进行相关项设置确定相关性客户满意度得分综合竞争力得分Pearson 1.864 ** 客户满意度得分相关性显著性（双尾）.000N16 151综合竞争力得分相关性Pearson .864 **显著性（双尾）.000N15 15 **. 在置信度（双测）为0.01 时，相关性是显著的。
两者的简单相关系数为0.864 ，说明存在正的强相关性。
2、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系，收集下表数据。
（说明：1930 年左右几乎极少的妇女吸烟；采用国家澳大利亚加拿大丹麦1950 年的肺癌死亡率是考虑到吸烟的效果需要一段时间才可显现）。
1930 年人均香烟消耗量1950 年每百万男子中死于肺癌的人数180150170480500380芬兰1100 350英国荷兰1100490460240冰岛挪威瑞典瑞士美国23025030051013006090110250200绘制上述数据的散点图，并计算相关系数，说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。
香烟消耗量与肺癌死亡率的散点图(操作方法与第 1 题相同)相关性人均香烟消耗死于肺癌人数**人均香烟消耗相关性Pearson 1.737显著性（双尾）.010N Pearson 11 111死于肺癌人数相关性.737 **显著性（双尾）.010N11 11**. 在置信度（双测）为0.01 时，相关性是显著的。
大学统计学第五版习题答案大学统计学第五版习题答案统计学作为一门重要的学科，对于各个领域的研究和实践都具有重要的意义。
在大学学习统计学时，习题是巩固知识、提高能力的重要途径。
大学统计学第五版是一本经典的教材，其中的习题涵盖了各个知识点，对于学生来说是一次很好的训练机会。
下面将给出一些大学统计学第五版习题的答案，希望对学生们的学习有所帮助。
第一章：统计学导论1. 样本容量的确定答案：样本容量的确定需要考虑到以下几个因素：总体大小、总体方差、置信水平和允许的误差范围。
一般来说，总体大小越大，样本容量越小；总体方差越大，样本容量越大；置信水平越高，样本容量越大；允许的误差范围越小，样本容量越大。
第二章：统计学数据的描述1. 描述性统计的应用答案：描述性统计是对数据进行整理、总结和分析的方法。
它可以帮助我们了解数据的特征、趋势和分布情况。
在实际应用中，描述性统计可以用于制定市场调研报告、分析销售数据、评估产品质量等方面。
第三章：概率1. 概率的计算答案：概率的计算可以通过频率法和几何法来进行。
频率法是通过实验或观察来估计事件发生的可能性，即事件发生的次数除以总次数。
几何法是通过对样本空间和事件发生的区域进行几何分析来计算概率。
第四章：离散型随机变量和概率分布1. 二项分布的应用答案：二项分布是离散型随机变量的一种常见分布。
它适用于只有两个可能结果的实验，如抛硬币、生男生女等。
在实际应用中，二项分布可以用于预测产品合格率、判断市场需求等方面。
第五章：连续型随机变量和概率分布1. 正态分布的性质答案：正态分布是连续型随机变量的一种常见分布。
它具有对称性、钟形曲线和均值和标准差唯一确定等性质。
正态分布在实际应用中非常广泛，例如用于身高体重的统计、质量控制等方面。
第六章：抽样分布和点估计1. 置信区间的计算答案：置信区间是用于估计总体参数的范围。
计算置信区间时需要考虑样本容量、样本均值、样本标准差和置信水平等因素。
