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统计学人教版第五版7,8,10,11,13,14章课后题答案

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统计学第五版课后答案(贾俊平)

统计学第五版课后答案(贾俊平)

第四章统计数据的概括性度量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：Statistics10Missing 0Mean 9.60Median 10.00Mode 10Std. Deviation 4.169Percentiles 25 6.2550 10.0075单位：周岁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：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(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。

1、确定组数：()lg 25lg() 1.398111 5.64lg(2)lg 20.30103n K =+=+=+=，取k=6 2、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)分组后的直方图：客都进入一个等待队列：另—种是顾客在三千业务窗口处列队3排等待。

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)

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)

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。

统计学(第五版)课后答案

统计学(第五版)课后答案
Std. Deviation
7.02377
Variance
49.333
Skewness
1.163
Kurtosis
1.302
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：
按利润额分组(万元)
企业数(个)
200~300
300~400
400~500
500~600
600以上
19
解：已知μ0=250，σ= 30，N=25， =270这里是小样本分布，σ已知，用Z统计量。右侧检验，α=0.05，则Zα=1.645
提出假设：假定这种化肥没使小麦明显增产。即H0：μ≤250H1:μ＞250
计算统计量：Z =（ -μ0）/（σ/√N）=（270-250）/（30/√25）= 3.33
（1） =25，σ=3.5，n=60，置信水平为95%（2） =119.6，s=23.89,n=75,置信水平为95%
（3） =3.419，s=0.974，n=32，置信水平为90%
解：∵
∴1）1-＝95%， 其置信区间为：25±1.96×3.5÷√60= 25±0.885
2）1-＝98%，则=0.02,/2=0.01, 1-/2=0.99,查标准正态分布表,可知: 2.33
解：已知μ0=4.55，σ²=0.108²，N=9， =4.484，
这里采用双侧检验，小样本，σ已知，使用Z统计。假定现在生产的铁水平均含碳量与以前无显著差异。则，
H0：μ=4.55；H1：μ≠4.55α=0.05，α/2 =0.025，查表得临界值为 1.96
计算检验统计量： = (4.484-4.55)/(0.108/√9)= -1.833
解：H0：μ≥700；H1：μ＜700已知： ＝680 ＝60

统计学第五版第八章课后习题答案

统计学第五版第八章课后习题答案

H 0：p1 - p2 0
α = 0.05 n1 = n2 =11000 p1=0.95%, p2=1.72% 临界值(s): Z =1.645 Z=-0.77%/0.001466=-4.98<-1.645 决策：在 α = 0.05的水平上拒绝 H 0 。 结论: 服用阿司匹林可以降低心脏病发生率。
H1 : p1 - p2 0
8.14 某工厂制造螺栓，规定螺栓口径为7.0cm，方差为0.03cm。 今从一批螺栓中抽取80个测量其口径，得平均值为6.97cm，方差 为0.0375cm。假定螺栓口径为正态分布，问这批螺栓是否达到规 定的要求 (a=0.05)？
1．样本均值的检验 α = 0.05 , n = 80 临界值(s): Z 1.96 2 在-1.96~1.96之间接受；否则拒绝。 检验统计量: Z=(6.97-7)/(0.173/8.94)= -1.55∈(-1.96,1.96) 决策：在 α = 0.05的水平上接受 H 0 。 结论: 这批螺栓口径均值达到规定的要求。
结论： Z统计量落入拒绝域，在α=0.05的显著性水平上，拒绝 H 0 ，接 受 H1 。
决策：有证据表明，这种化肥可以使小麦明显增产。

8.4 糖厂用自动打包机打包，每包标准重量是100千克。每天开 工后需要检验一次打包机工作是否正常。某日开工后测得9包重 量（单位：千克）如下： 99.3，98.7，100.5，101.2，98.3，99.7，99.5，102.1，100.5 已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常 (α=0.05) 。 解：
2 2
0.5 1.96
nB
决策：在α = 0.05的水平上接受 H 0 。 结论:可以认为A、B两厂生产的材料平均抗压强度相同。

统计学人教版第五版7,8,10,11,13,14章课后题答案

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统计学复习笔记第七章 参数估计一、 思考题1． 解释估计量和估计值在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。

估计量也是随机变量。

如样本均值，样本比例、样本方差等。

根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。

2． 简述评价估计量好坏的标准（1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。

（2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。

对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。

（3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。

3． 怎样理解置信区间在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。

置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。

有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。

因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。

在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。

这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。

4． 解释95%的置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。

也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%（的区间）包含参数。

不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。

5． 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。

1. 估计总体均值时样本量n 为2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为 其中： 2222α2222)(E z n σα=n z E σα2=▪ 与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需要的样本量越大；▪ 与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；▪ 与与总体方差成正比，样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量越小。

统计学第五版课后习题答案(完整版)

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统计学(第五版)课后习题答案(完整版)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(第五版)贾俊平 课后思考题和练习题答案(最终完整版)

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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”。

统计学第五版第八章课后习题答案

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由Excel制表得:
由图可知:
已知:α= 0、05,n1 = n2=12
=31、75 =28、67 =10、20 =6、06 t=1、72 t∈(-1、72,1、72)接受,否则拒绝。 t=(31 、75-28、67)/(8、08* 0、41)=0、93 0、 93∈(-1、72,1、72)
决策:在α= 0、05得水平上接受 。
已知包重服从正态分布,试检验该日打包机工作就是否正常 ( α
=0、) 。 解:
如图所示:
本题采用单样本t检验。
:μ=100 :μ≠100基
本统计量:
α=0、05,N=9, =99、978,
S=1、2122, =0、4041 检验结果: t=-0、005,自由度f=8, 双侧检验P=0、996,单侧检验P=0、498
:μ≥700
:μ<700
∵α=0、05∴
=-1、645
计算检验统计量: =(680-700)/(60/6)=-2
决策: ∵Z值落入拒绝域,
∴在α=0、05得显著水平上拒绝 ,接受 。
结论: 有证据表明这批灯泡得使用寿命低于700小时,为不合格产品。
8、3 某地区小麦得一般生产水平为亩产250公斤,其标准差为30 公斤。现用一种化肥进行试验,从25个小区抽样,平均产量为270
决策:在 α= 0、05得水平上拒绝 。
结论: 服用阿司匹林可以降低心脏病发生率。
8、14 某工厂制造螺栓,规定螺栓口径为7、0cm,方差为0、03cm。 今从一批螺栓中抽取80个测量其口径,得平均值为6、97cm,方差为 0、0375cm。假定螺栓口径为正态分布,问这批螺栓就是否达到规 定得要求 (a=0、05)？
双侧检验

统计学第五版第八章课后习题答案

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决策：
∵Z值落入拒绝域，
∴在α=0.05的显著水平上拒绝 H 0，接受 H 1 。 结论：
有证据表明这批灯泡的使用寿命低于700小时，为不合格产品。
8.3 某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤，其标准差为30 公斤。现用一种化肥进行试验，从25个小区抽样，平均产量为 270公斤。这种化肥是否使小麦明显增产（α=0.05）？

Z 1.645
8.12 为了控制贷款规模，某商业银行有个内部要求，平均每项贷款 数额不能超过60万元。随着经济的发展，贷款规模有增大的趋势。 银行经理想了解在同样项目条件 下，贷款的平均规模是否明显地超 过60万元，还是维持着原来的水平。 一个n=144的随机样本被抽出，测得 x=68.1万元，s=45。用 α =0.01的显著性水平，采用p值进行检验。 解： H 0 : μ ≤60 H 1 : μ ＞60 α = 0.01，n = 144， x =68.1，s=45 临界值(s):1% 检验统计量: Z

x- 27000 - 25000 t 1.55 S/ n 5000 / 15
结论： 因为t值落入接受域，所以接受 H 0，拒绝 H 1 。
决策：有证据证明，该厂家生产的轮胎在正常行驶 条件下使用寿命与目前平均水平25000公里无显著 性差异，该厂家广告不真实。
8.7 某种电子元件的寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元 件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170

如图所示： 本题采用单样本t检验。
H0


：μ =100 H 1 ：μ ≠100 基本统计量： α =0.05，N=9，x =99.978， S x =0.4041 S=1.2122， 检验结果： t=-0.005，自由度f=8， 双侧检验P=0.996，单侧检验P=0.498பைடு நூலகம்结论：t统计量落入接受域，在α =0.05的显著性水平上接受H 0。 决策：有证据表明这天的打包机工作正常。

(NEW)贾俊平《统计学》(第5版)笔记和课后习题(含考研真题)详解

(NEW)贾俊平《统计学》(第5版)笔记和课后习题(含考研真题)详解

目　录第1章　导　论1.1　复习笔记1.2　课后习题详解1.3　典型习题详解第2章　数据的搜集2.1　复习笔记2.2　课后习题详解2.3　典型习题详解第3章　数据的图表展示3.1　复习笔记3.2　课后习题详解3.3　典型习题详解第4章　数据的概括性度量4.1　复习笔记4.2　课后习题详解4.3　典型习题详解第5章　概率与概率分布5.1　复习笔记5.2　课后习题详解5.3　典型习题详解第6章　统计量及其抽样分布6.1　复习笔记6.2　课后习题详解6.3　典型习题详解第7章　参数估计7.1　复习笔记7.2　课后习题详解7.3　典型习题详解第8章　假设检验8.1　复习笔记8.2　课后习题详解8.3　典型习题详解第9章　分类数据分析9.1　复习笔记9.2　课后习题详解9.3　典型习题详解第10章　方差分析10.1　复习笔记10.2　课后习题详解10.3　典型习题详解第11章　一元线性回归11.1　复习笔记11.2　课后习题详解11.3　典型习题详解第12章　多元线性回归12.1　复习笔记12.2　课后习题详解12.3　典型习题详解第13章　时间序列分析和预测13.1　复习笔记13.2　课后习题详解13.3　典型习题详解第14章　指　数14.1　复习笔记14.2　课后习题详解14.3　典型习题详解第1章　导　论1.1　复习笔记一、统计学1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。

数据收集也就是取得统计数据；数据处理是将数据用图表等形式展示出来；数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，并从数据中提取有用信息进而得出结论。

2．数据分析所用的方法（1）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；（2）推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

二、统计数据的类型1分类数据、顺序数据、数值型数据（按计量尺度不同分类）（1）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，是用文字来表述的；（2）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

统计学第五版(贾俊平)课后思考题答案(完整版)

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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。

统计学(第五版)课后答案

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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。

统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)

统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)

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”。

统计学第五版第八章课后习题答案

统计学第五版第八章课后习题答案
0.025
决策： ∵Z值落入接受域， ∴在α=0.05的显著水平上接受 H 0 。
结论：有证据表明现在生产的铁水平均含碳量与以前没有显著差 异，可以认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55。
8.2 一种元件，要求其使用寿命不得低于700小时。现从一批这种 元件中随机抽取36件，测得其平均寿命为680小时。已知该元件寿 命服从正态分布，σ=60小时，试在显著性水平0.05下确定这批元 件是否合格。
甲法：31 34 29 32 35 38 34 30 29 32 31 26 乙法：26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时 间有无显著差别(α =0.05)？ 解： 正态总体，小样本，σ²未知但相同，独立样本t检验 H 0 : 甲 -乙 = 0 H1 : 甲 - 乙 ≠ 0
由Excel制表得：
由图可知：
已知：α = 0.05，n1 = n2=12 2 2 x甲 =31.75 x乙 =28.67 S甲=10.20 S乙 =6.06 t=1.72 t∈(-1.72,1.72)接受，否则拒绝。 t=(31.75-28.67)/(8.08* 0.41)=0.93 0.93∈(-1.72,1.72) 决策：在α = 0.05的水平上接受H 0 。 结论: 两种方法的装配时间无显著不同。
σ²≤100 H 1 : σ²＞100 α= 0.05，n=9，自由度= 9 - 1 = 8， S² =215.75， x =63 采用χ²检验 临界值(s): χ² =15.5 ）S 2 (9 - 1) * 215.75 2 （n - 1 17.26 15.5 检验统计量： 2 100 决策：在 a = 0.05的水平上拒绝 H 0 结论: σ²＞100

统计学第五版第八章课后习题答案

统计学第五版第八章课后习题答案

x- 27000 - 25000 t 1.55 S/ n 5000 / 15
结论： 因为t值落入接受域，所以接受 H 0，拒绝 H 1 。
决策：有证据证明，该厂家生产的轮胎在正常行驶 条件下使用寿命与目前平均水平25000公里无显著 性差异，该厂家广告不真实。
8.7 某种电子元件的寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元 件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170





解：已知N=36，σ =60， x =680，μ =700 左侧检验 ∵是大样本，σ 已知 ∴采用Z统计量计算 H 0 ：μ ≥700 H 1 ：μ <700 ∵α =0.05∴ - Z 0.05 =-1.645
计算检验统计量：
Z x / n
=（680-700）/(60/6)=-2
σ²≤100 H 1 : σ²＞100 α= 0.05，n=9，自由度= 9 - 1 = 8， S² =215.75， x =63 采用χ²检验 临界值(s): χ² =15.5 ）S 2 (9 - 1) * 215.75 2 （n - 1 17.26 15.5 检验统计量： 2 100 决策：在 a = 0.05的水平上拒绝 H 0 结论: σ²＞100
决策：
∵Z值落入拒绝域，
∴在α=0.05的显著水平上拒绝 H 0，接受 H 1 。 结论：
有证据表明这批灯泡的使用寿命低于700小时，为不合格产品。
8.3 某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤，其标准差为30 公斤。现用一种化肥进行试验，从25个小区抽样，平均产量为 270公斤。这种化肥是否使小麦明显增产（α=0.05）？

统计学人教版第五版7,8,10,11,13,14章课后题答案

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统计学人教版第五版7,8,10,11,13,14章课后题答案第七章 参数估计7.1 （1）79.0405===nx σσ （2）由于1-α=95% α=5% 96.12=αZ所以 估计误差55.140596.12≈⨯=nZ σα7.2 （1）14.24915===nx σσ （2）因为96.12=αZ 所以20.4491596.12≈⨯=nZ σα（3）μ的置信区间为20.41202±=±nZ x σα7.3 由于96.12=αZ 104560=x 85414=σ n=100所以μ的95%置信区间为14.167411045601008541496.11045602±=⨯±=±nZ x σα7.4（1）μ的90%置信区间为97.18110012645.1812±=⨯±=±n s Z x α（2）μ的95%置信区间为35.2811001296.1812±=⨯±=±n s Z x α（3）μ的99%置信区间为096.3811001258.2812±=⨯±=±n s Z x α7.5 （1）89.025605.396.1252±=⨯±=±nZ x σα（2）416.66.1197589.23326.26.1192±=⨯±=±n s Z x α（3）283.0419.332974.0645.1419.32±=⨯±=±n s Z x α7.6 （1）035.25389001550096.189002±=⨯±=±nZ x σα（2）650.16589003550096.189002±=⨯±=±nZ x σα（3）028.139890035500645.189002±=⨯±=±n s Z x α（4）583.196890035500326.289002±=⨯±=±n s Z x α7.7 317.31==∑i x nx ()609.1113612=--=∑=i ix x n s 90%置信区间为441.0317.336609.1645.1317.32±=⨯±=±n s Z x α95%置信区间为526.0317.336609.196.1317.32±=⨯±=±n s Z x α99%置信区间为6908.0317.336609.1576.2317.32±=⨯±=±n s Z x α7.8 101==∑i x nx ()464.311812=--=∑=i ix x n s 所以95%置信区间为()896.2108464.33646.21012±=⨯±=±-n s t x n α7.9 375.91==∑i x n x 由于()131.2)15(025.012==-t t n α ()113.4112=--=∑x x n s i 所以95%置信区间为()191.2375.916113.4131.2375.912±=⨯±=±-n s t x n α7.10 （1）63.05.1493693.196.15.1492±=⨯±=±n s Z x α（2）中心极限定理 7.11 （1）132.10150665011=⨯==∑i x nx ()641.188.131491112=⨯=--=∑x x n s i 455.032.10150641.196.132.1012±=⨯±=±n s Z x α（2）由于9.05045==p 所以 合格率的95%置信区间为()083.09.0501.09.096.19.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α7.12 由于128.161==∑i x n x ()745.3)24(005.012==-t t n α ()8706.0112=--=∑x x n s i所以99%置信区间为653.028.161258706.0745.328.161)1(2±=⨯±=-±n s n t x α 7.13 7396.1)17()1(05.02==-t n t α 556.131==∑i x nx ()800.7112=--=∑x x n s i所以90%置信区间为198.3556.13188.77396.1556.13)1(2±=⨯±=-±n s n t x α 7.14（1）()194.051.04449.051.0576.251.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α（2）()0435.082.030018.082.096.182.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α（3）()024.048.0115052.048.0645.148.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α7.15（1）90%置信区间为()049.023.020077.023.0645.123.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α（2）95%置信区间为()058.023.020077.023.096.123.012±=⨯⨯±=-±n p p Z p α7.16 89.1652001000576.222222222=⨯=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⇒=E Z n nZ E σδαα所以n 为166 7.17（1）()13.25302.06.04.0054.2122222=⨯⨯=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=E Z n ππα 所以n 为254 （2）()0625.15004.05.05.096.1122222=⨯⨯=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=E Z n ππα 所以n 为151（3）()89.26705.045.055.0645.1122222=⨯⨯=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=E Z n ππα 所以n 为268 7.18（1）64.05032==p （2）()46.611.02.08.096.1122222=⨯⨯=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛=E Z n ππα 所以n 为62 7.19（1）()()339.661501205.022=-=-χχαn()()930.331501295.0221=-=--χχαn ()()2212222211ααχσχ--≤≤-s n s n所以()()40.272.1293.33492339.66491122122≤≤⇒⨯≤≤⨯⇒-≤≤--σσχσχααs n s n（2）()()6848.231151205.022=-=-χχαn()()5706.61151295.0221=-=--χχαn()()043.0015.002.05.61470602.06848.23141122122≤≤⇒⨯≤≤⨯⇒-≤≤--σσχσχααs n s n （3）()()6706.321221205.022=-=-χχαn()()5913.111221295.0221=-=--χχαn ()()725.4185.24315913.112131706.36211122122≤≤⇒⨯≤≤⨯⇒-≤≤--σσχσχααs n s n 7.20（1）15.71==∑i x n x ()4767.0112=--=∑x x n s i ()()0228.1911012025.022=-=-χχαn ()()7004.211012975.0221=-=--χχαn ()()87.0328.04767.07004.294767.00228.1991122122≤≤⇒⨯≤≤⨯⇒-≤≤--σσχσχααs n s n（2）()()326.3253.1822.17004.29822.10228.1991122122≤≤⇒⨯≤≤⨯⇒-≤≤--σσχσχααs n s n7.21 2)1()1(212222112-+-+-=n n s n s n s p=442.981910268.9613≈⨯+⨯ （1）21μμ-的90%置信区间为： 212122111)2()(n n s n n t x x p+-+±-α=⨯⨯±442.98729.18.971141+ =9411.78.9± （2）21μμ-的95%置信区间为： 212122111)2()(n n s n n t x x p+-+±-α=⨯⨯±442.9893.028.971141+ =13.698.9± （3）21μμ-的99%置信区间为： ⨯⨯±442.98609.828.971141+=40.1138.9± 7.22（1）2122121221)(n s n s z x x +±-α=36.096.12⨯±=176.12±（2）2)1()1(212222112-+-+-=n n s n s n s p=18209169⨯+⨯=18212122111)2()(n n s n n t x x p+-+±-α=5118.122⨯⨯±=8.932± （3）1)(1)()(222221212122122121-+-+=n n s n n s n s n s ν=17.78 2122121221)(t )(n s n s x x +±-να=6.31.22⨯±=98.32±（4）048.2)28(t 025.0=2)1()1(212222112-+-+-=n n s n s n s p=18.714 212122111)2()(n n s n n t x x p+-+±-α=20110114.71848.022+⨯⨯± =3.432±（5）1)(1)()(222221212122122121-+-+=n n s n n s n s n s ν1919.61)20201016(222++==20.05 086.2)(t =να2122121221)(t )(n s n s x x +±-να=1.61086.22+⨯±=64.332± 7.23（1）47d = 1)(2--=∑n d ds id =48332=917.6（2）n s n t d )1(d -±α=185.447± 7.24 6216.2)1(2=-n t α 11=d ，53197.6=d s d μ的置信区间为：ns n t d )1(d 2-±α=1053197.66216.211⨯±=4152.511±7.25（1）222111221)1()1()(p n p p n p p z p -+-±-α=25076.03.02506.04.0645.11.0⨯+⨯⨯±=0698.01.0± （2）222111221)1()1()(p n p p n p p z p -+-±-α=25076.03.02506.04.096.11.0⨯+⨯⨯±=0831.01.0± 7.26 241609.01=s 076457.02=s)1,1(21--n n F α=)20,20(025.0F =2.464 )20,20(975.0F =0.40576212221222122221αασσ-≤≤F s s F s s 40576.0986.9446.2986.92221≤≤σσ 611.240528.42221≤≤σσ7.27 222)1()(Ez n ππα-==2204.098.002.096.1⨯⨯=47.06 所以 n =487.282222)(E z n σα==2222012096.1⨯=138.30所以 n =139第8章 假设检验二、练习题（说明：为了便于查找书后正态分布表，本答案中，正态分布的分位点均采用了下侧分位点。

统计学课后习题答案(全章节)

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第二章、练习题及解答2.为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果如下：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688 要求：(2)以组距为10进行等距分组，生成频数分布表，并绘制直方图。

灯泡的使用寿命频数分布表3.某公司下属40个销售点2012年的商品销售收入数据如下：单位：万元152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求：（1）根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，绘制直方图。

（2）制作茎叶图，并与直方图进行比较。

解：（1）频数分布表（2）茎叶图第三章、练习题及解答1. 已知下表资料：试根据频数和频率资料，分别计算工人平均日产量。

解：根据频数计算工人平均日产量：687034.35200xf x f===∑∑（件） 根据频率计算工人平均日产量：34.35fx xf==∑∑（件）结论：对同一资料，采用频数和频率资料计算的变量值的平均数是一致的。

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统计学复习笔记第七章 参数估计一、 思考题1． 解释估计量和估计值在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。

估计量也是随机变量。

如样本均值，样本比例、样本方差等。

根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。

2． 简述评价估计量好坏的标准（1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。

（2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。

对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。

（3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。

3． 怎样理解置信区间在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。

置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。

有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。

因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。

在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。

这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。

4． 解释95%的置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。

也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%（的区间）包含参数。

不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。

5． 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。

1. 估计总体均值时样本量n 为2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为 其中： 2222α2222)(E z n σα=n z E σα2=▪ 与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需要的样本量越大；▪ 与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；▪ 与与总体方差成正比，样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量越小。

二、 练习题1． 从一个标准差为5的总体中采用重复抽样方法抽出一个样本量为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，估计误差是多少？解： 1） 已知σ = 5，n = 40， = 25∵ ∴ = 5 ／√40 ≈ 0.79 2） 已知∵ ∴ 估计误差 E = 1.96×5÷√40 ≈ 1.552． 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。

1) 假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差。

2) 在95%的置信水平下，求估计误差。

3) 如果样本均值为120元，求总体均值µ的95%的置信区间。

解：1）已知σ = 15，n = 49 ∵x σx σx x σx nx n x σσ=α2n z E σα2=n x n x σσ=n x n x σσ=∴ = 15÷√49 = 2.14 2）已知∵ ∴ 估计误差 E = 1.96×15÷√49 ≈ 4.23）已知 = 120∵ 置信区间为±E ∴ 其置信区间 = 120±4.23． 从一个总体中随机抽取n =100的随机样本，得到=104560，假定总体标准差σ = 85414，试构建总体均值µ的95%的置信区间。

解： 已知n =100， =104560，σ = 85414，1-α＝95% ，由于是正态总体，且总体标准差已知。

总体均值μ在1-α置信水平下的置信区间为104560 ± 1.96×85414÷√100= 104560 ±16741.1444． 从总体中抽取一个n =100的简单随机样本，得到 =81，s=12。

要求：1） 构建µ的90%的置信区间。

2） 构建µ的95%的置信区间。

3） 构建µ的99%的置信区间。

解：由于是正态总体，但总体标准差未知。

总体均值μ在1-α置信水x σx σα2n z E σα2=x x x x 2α()28.109,44.10192.336.105251096.136.1052=±=⨯±=±n z x σαx平下的置信区间公式为81±×12÷√100 = 81±×1.21）1-α＝90%， 1.65 其置信区间为 81 ± 1.982）1-α＝95% ，其置信区间为 81 ± 2.3523) 1-α＝99%， 2.58其置信区间为 81 ± 3.0965． 利用下面的信息，构建总体均值的置信区间。

1） = 25，σ = 3.5，n =60，置信水平为95%2） =119，s =23.89，n =75，置信水平为98%3） =3.149，s =0.974，n =32，置信水平为90%解：∵ ∴ 1） 1-α＝95% ，其置信区间为：25±1.96×3.5÷√60= 25±0.8852） 1-α＝98% ，则α=0.02, α/2=0.01, 1-α/2=0.99,查标准正态分布表,可知: 2.33其置信区间为: 119±2.33×23.89÷√75= 119±6.345x x x 22未知αα)(22未知或σσααns z x n z x ±±3) 1-α＝90%， 1.65其置信区间为: 3.149±1.65×0.974÷√32= 3.149±0.2846． 利用下面的信息，构建总体均值µ的置信区间：1） 总体服从正态分布，且已知σ = 500，n = 15，=8900，置信水平为95%。

解： N=15，为小样本正态分布，但σ已知。

则1-α＝95%，。

其置信区间公式为 ∴置信区间为：8900±1.96×500÷√15=（8646.7 , 9153.2）2） 总体不服从正态分布，且已知σ = 500，n = 35， =8900，置信水平为95%。

解：为大样本总体非正态分布，但σ已知。

则1-α＝95%，。

其置信区间公式为 ∴置信区间为：8900±1.96×500÷√35=（8733.9 9066.1）3） 总体不服从正态分布，σ未知，n = 35，=8900，s =500，置信水平为90%。

解：为大样本总体非正态分布，且σ未知，1-α＝90%，1.65。

其置信区间为：8900±1.65×500÷√35=（8761 9039）4） 总体不服从正态分布，σ未知，n = 35， =8900，s =500，置信水平为99%。

2α()28.109,44.10192.336.105251096.136.1052=±=⨯±=±n z x σαx x 2α()28.109,44.10192.336.105251096.136.1052=±=⨯±=±n z x σαx x解：为大样本总体非正态分布，且σ未知，1- ＝99%， 2.58。

其置信区间为：8900±2.58×500÷√35=（8681.9 9118.1）7．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）（略）。

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%解：先求样本均值：= 3.32再求样本标准差：置信区间公式：8．从一个正态总体中随机抽取样本量为8的样本，各样本值分别为：10，8，12，15，6，13，5，11。

求总体均值µ的95%置信区间。

解：本题为一个小样本正态分布，σ未知。

先求样本均值：= 80÷8=10再求样本标准差：= √84/7 = 3.4641于是 , 的置信水平为的置信区间是,已知，n = 8，则,α/2=0.025，查自由度为n-1 = 7的分布表得临界值 2.45所以，置信区间为：10±2.45×3.4641÷√79．某居民小区为研究职工上班从家里到单位的距离，抽取了由16个人组成的一个随机样本，他们到单位的距离分别是：10，3，14，8，6，9，12，11，7，5，10，15，9，16，13，2。

假设总体服从正态分布，求职工上班从家里到单位平均距离的95%的置信区间。

解：小样本正态分布，σ未知。

已知，n = 16，，则, α/2=0.025，查自由度为n-1 = 15的分布表得临界值 2.14 样本均值=150/16=9.375再求样本标准差：= √253.75/15 ≈4.11于是 , 的置信水平为的置信区间是,9.375±2.14×4.11÷√1610．从一批零件是随机抽取36个，测得其平均长度是149.5，标准差是1.93。

1)求确定该种零件平均长度的95%的置信区间。

2)在上面估计中，你使用了统计中的哪一个重要定理？请解释。

解：1）这是一个大样本分布。

已知N=36，= 149.5，S =1.93，x1-α=0.95，。

其置信区间为：149.5±1.96×1.93÷√36 2）中心极限定理论证：如果总体变量存在有限的平均数和方差，那么，不论这个总体的分布如何，随着样本容量的增加，样本均值的分布便趋近正态分布。

在现实生活中，一个随机变量服从正态分布未必很多，但是多个随机变量和的分布趋于正态分布则是普遍存在的。

样本均值也是一种随机变量和的分布，因此在样本容量充分大的条件下，样本均值也趋近于正态分布，这为抽样误差的概率估计理论提供了理论基础。

11．某企业生产的袋装食品采用自动打包机包装，每袋标准重量为100克，现从某天生产的一批产品中按重复抽样随机抽取50包进行检查，测得每包重量如下：（略）已知食品包重服从正态分布，要求：1）确定该种食品平均重量的95%的置信区间。

2）如果规定食品重量低于100克属于不合格，确定该批食品合格率的95%的置信区间。

解：1）本题为一个大样本正态分布，σ未知。

已知N=50，µ =100，1-α=0.95，。

①每组组中值分别为97、99、101、103、105，即此50包样本平均值= （97+99+101+103+105）/5 = 101②样本标准差为：=√｛（97-101）²×2＋（99-101）²×3＋（101-101）²×34＋（103-101）²×7＋（105-101）²×4｝÷（50-1）≈ 1.666③其置信区间为：101±1.96×1.666÷√502）∵不合格包数（＜100克）为2+3=5包，5/50 = 10%（不合格率），即P = 90%。