統(tǒng)計學賈俊平課后習題答案

1、100附錄：教材各章習題答案第1章統(tǒng)計與統(tǒng)計數(shù)據(jù)（1）數(shù)值型數(shù)據(jù)；（2分類數(shù)據(jù)；（3）數(shù)值型數(shù)據(jù)；（4）順序數(shù)據(jù)；（5）分類數(shù)據(jù)。（1）總體是該城市所有的職工家庭”樣本是抽取的2000個職工家庭”（2）城市所有職工家庭的年人均收入，抽取的“200個家庭計算出的年人均收入。（1）所有IT從業(yè)者；（2）數(shù)值型變量；（3）分類變量；（4）觀察數(shù)據(jù)。（1）總體是所有的網(wǎng)上購物者”（2）分類變量；（3）所有的網(wǎng)上購物者的月平均花費；（4）統(tǒng)計量；（5）推斷統(tǒng)計方法。（略）。（略）。第2章數(shù)據(jù)的圖表展示2.11）屬于順序數(shù)據(jù)2）頻數(shù)分布表如下服務質(zhì)量等級評價的頻數(shù)分布服務質(zhì)量等級家庭數(shù)/頻率頻率/%ABC

2、DE14142121323218181515100合計2.23)4)條形圖（略）帕累托圖（略）（1）頻數(shù)分布表如下340個企業(yè)按產(chǎn)品銷售收入分組表按銷售收入分組/萬元企業(yè)數(shù)/個頻率/%向上累積向下累積企業(yè)數(shù)頻率企業(yè)數(shù)頻率100以下512.5512.540-1000922.5143503587.5100110123002665026650717.53382.51435011012041003792.5717.537.540100037.5120130130140140以上合計401000某管理局下屬40個企分組表按銷售收入分組/萬元企業(yè)數(shù)/個頻率/%先進企業(yè)1127.51127.5922.5良好

3、企業(yè)922.5般企業(yè)落后企業(yè)合計40100.0頻數(shù)分布表如下某百貨公司日商品銷售額分組表按銷售額分組/萬頻數(shù)/天頻率/%元25304T0T0615030351537.5922.53540615040454550合計401000直方圖(略)2.4莖葉圖如下-+莖葉數(shù)據(jù)個數(shù)18893201133688899912313569541236676501274箱線冬(略)2.5(1)排序略。頻數(shù)分布表如下100只燈泡使用壽命非頻數(shù)分布按使用壽命分組/小燈泡個數(shù)/只頻率/%6506602660670567068066806901469070026700710187107201372073010730740

4、37407503時25614261813103合計100100直方圖(略)-+莖65666768697071727374莖葉圖如下葉1814568TOC o 1-5 h z134679112333455588990011112223344556667788889900112234566677888900223356778890122567899356147(1)頻數(shù)分布表如下按重量分組頻率/包404224244344467464816485017525210525420545685658105860460623100合計直方圖(略)。食品重量的分布基本上是對稱的2.7(1)頻數(shù)分布表如下按重量

5、誤差分組頻數(shù)/個10200203053040740508506013607097080680902合計50(2)直萬圖(略)。2.8(1)屬于數(shù)值型數(shù)據(jù)。(2)分組結(jié)果如下分組天數(shù)/天-25-20-20-15-15-10-10-5-50055106810131247合計603）直方圖（略）1）直方圖（略）。2.102）自學考試人員年齡的分布為右偏。1）莖葉圖如下樹莖數(shù)據(jù)個數(shù)01211237樹葉49796655200632220678910樹葉數(shù)據(jù)個數(shù)59044824129001134491233450114560008663（2）A班考試成績的分布比較集中，且平均分數(shù)較高；B班考試成績的分布比

6、A班分散，且平均成績較A班低。2.11略）。2.12略）。2.13略）。2.14略）。2.15箱線圖如下：（特征請讀者自己分析）第3章數(shù)據(jù)的概括性度量(1)M0=10；Me=10；乂=9.6。0e(2)QL=5.5；Qu-12。(3)s二4.2o(4)左偏分布3.2(i)M0=19；Me=230e=(2)QL=5.5;Qu=12。(3)乂=24;s二6.65。(4)SK-1.08;K-0.77。(5)略。3.3(1)略。(2)來=7;s=0.71。(3)V1=0.102;V2=0.274。(4)選方法一，因為離散程度小。3.4X=274.1(萬元)；Me=272.5。(2)QL=260.25;

7、QU=291.25。(3)s=21.17(萬元)。3.5甲企業(yè)平均成本=19.41(元),乙企業(yè)平均成本=18.29(元);原因：盡管兩個企業(yè)的單位成本相同，但單位成本較低的產(chǎn)品在乙企業(yè)的產(chǎn)量中所占比重較大，因此拉低了總平均成本。3.6x=426.67(萬元);sAii6*48(萬元)。(2)SK=0.203;K=-0.688。3.7(1)(2)兩位調(diào)查人員所得到的平均身高和標準差應該差不多相同，因為均值和標準差的大小基本上不受樣本大小的影響。(3)具有較大樣本的調(diào)查人員有更大的機會取到最高或最低者，因為樣本越大，變化的范圍就可能越大。3.8(1)女生的體重差異大，因為女生其中的離散系數(shù)為0.

8、1大于男生體重的離散系數(shù)0.08男生：X=27.27(磅),3=2.27(磅)；女生：X=22.73(磅)，3=2.27(磅)(3)68%;(4)95%。z=1z八05通過計算標準化值來判斷，A_，說明在A項測試中該應試者比平均分數(shù)高出1個標準差，而在B項測試中只高出平均分數(shù)0.5個標準差，由于A項測試的標準化值高于B項測試，所以A項測試比較理想通過標準化值來判斷，各天的標準化值如下表日期周一周一周二周四周五周六周日-0.6-0.20.4-1.8-2.2標準化值Z周一和周六兩天失去了控制(1)離散系數(shù)，因為它消除了不同組數(shù)據(jù)水平高地的影響。42(2)成年組身高的離散系數(shù)：Vs0.024;172

9、.1s23幼兒組身高的離散系數(shù)：Vs二0.032；71.3由于幼兒組身高的離散系數(shù)大于成年組身高的離散系數(shù)，說明幼兒組身高的離散程度相對較大。下表給出了一些主要描述統(tǒng)計量，請讀者自己分析。方法A方法B方法C平均165.6平均128.73平均125.53中位數(shù)165中位數(shù)129中位數(shù)1263.13眾數(shù)164眾數(shù)128眾數(shù)126標準偏差2.13標準偏差1.75標準偏差2.77極差8極差7極差12最小值162最小值125最小值116最大值/上、1/170最大值/一、11、1132最大值128（1）方差或標準差；（2）商業(yè)類股票；（3）（略）。第4章抽樣與參數(shù)估計(1)200。(2)5。(3)正態(tài)分布

10、。(4)2(100-1)。(1)32。(2)0.91。4.30.79。(1)X25N(17,22)。(2)X100N(17,1)。(1)1.41。(2)1.41，1.41，1.34。(1)0.4。(2)0.024。(3)正態(tài)分布。(1)0.050,0.035，0.022，016。(2)當樣本量增大時，樣本比例的標準差越來越小。(1)二x=2.14；(2)E=4.2；(3)(115.8,124.2)。x(87819,121301)。4.10(1)811.97；(2)812.35；(3)81出.10。4.11(1)(24.11，25.89);(2)(113.17，126.03)；(3)(3.136

11、，3.702)4.12(1)(8687，9113);(2)(8734,9066)；(3)(8761，9039)；(4)(8682，9118)。-65。（2.88，3.76）；（2.80，3.84）；（2.63，4.01）。(7.1，12.9)(7.18,11.57)。(1)(148.9,150.1);(2)中心極限定理。(1)(100.9,123.7);(2)(0.017,0.183)。(15.63,16.55)。(10.36,16.76)。(1)(0.316,0.704);(2)(0.777,0.863);(3)(0.456,0.504)。(18.11%,27.89%);(17.17%,22

12、.835)。4.22167。(1)2522;(2)601;(3)268。(1)(51.37%,76.63%);(2)36。(1)(2.13,2.97);(2)(0.015,0.029);(3)(25.3,42.5)。(1)(0.33,0.87);(2)(1.25,3.33);(3)第一種排隊方式更好。4.2748。4.28139。第5章假設(shè)檢驗5.1研究者想要尋找證據(jù)予以支持的假設(shè)是新型弦線的平均抗拉強度相對于以前提高了”，所以原假設(shè)與備擇假設(shè)應為：H。：y035,已八1035。5.2二=某一品種的小雞因為同類相殘而導致的死亡率”，H。：二一0.04,H1:0.04。1H=65,H.。160克

13、，但第二類錯誤是該60克，但檢驗(1)第一類錯誤是該供應商提供的這批炸土豆片的平均重量的確大于等于檢驗結(jié)果卻提供證據(jù)支持店方傾向于認為其重量少于60克；(2)供應商提供的這批炸土豆片的平均重量其實少于結(jié)果卻沒有提供足夠的證據(jù)支持店方發(fā)現(xiàn)這一點，從而拒收這批產(chǎn)品；連鎖店的顧客們自然看重第二類錯誤，而供應商更看重第一類錯誤(1)檢驗統(tǒng)計量z=-尸，在大樣本情形下近似服從標準正態(tài)分布;s/Jn如果z-Zoo5，就拒絕H0;(3)檢驗統(tǒng)計量z=2.941.645,所以應該拒絕H。z=3.11，拒絕H。t-1.66,不拒絕H。5.8z二-2.39，拒絕H0。59t=1.04，不拒絕Ho5.10z=2.4

14、4，拒絕Ho。5.11z=1.93,不拒絕Ho。5.12z=7.48，拒絕Ho。5.132=206.22，拒絕Ho5.14F=2.42，拒絕Ho。第6章方差分析F=4.6574：Fo.1=89215(或P-value=o.o409=o.01)，不能拒絕原假設(shè)。F=15.8234aFoe=4.579(或P-value=0.00001=0.01)，拒絕原假設(shè)。oe2F=10.0984F0.01=5.4170(或P-value=0.000685：=0.01)，拒絕原假設(shè)。F-11.7557-F0.05-3.6823(或P-value=0.000849：=0.05)，拒絕原假設(shè)F-17.0684F.5

15、=3.8853(或P-value=0.0003：=0.05)，拒絕原假設(shè)。XA2B|=44.430=14.4LSD=5.85，拒絕原假設(shè)；-Xj=|44.4-42.6=1.8LSD=5.85，不能拒絕原假設(shè);XBxj=3042.6=12.6LSD=5.85，拒絕原假設(shè)。B方差分析表中所缺的數(shù)值如下表：差異源SSdfMSfP-valueFcrit組間42022101.4780.2459463.354131組內(nèi)383627142.07總計425629F=1.478:Fo5=3.554131(或P-value=0.245946:二0.05),不能拒絕原假設(shè)。第7章相關(guān)與回歸分析（1）散點圖（略），產(chǎn)

16、量與生產(chǎn)費用之間正的線性相關(guān)關(guān)系。（2）r=0.920232。（3）檢驗統(tǒng)計量t=14.4222t：.2=2.2281，拒絕原假設(shè)，相關(guān)系數(shù)顯著。（1）散點圖（略）。（2）r=0.8621。（1）?0表示當x=0時y的期望值。（2）（?表示x每變動一個單位y平均下降0.5個單位。（3）E（y）=7。(1)R-90%。(2)Se=1。(1)散點圖(略)。(2)r=0.9489。(3)?=0.1181+0.00358X?；貧w系數(shù)=0.00358表示運送距離每增加1公里，運送時間平均增加0.00358天r=0.998128，二者之間為高度的正線性相關(guān)關(guān)系。估計的回歸方程為：$=734.69280.3

17、08683X?；貧w系數(shù)=0.308683表示人均GDP每增加1元，人均消費水平平均增加0308683元。判定系數(shù)R2=0.996259。表明在人均消費水平的變差中，有99.6259%是由人均GDP決定的。檢驗統(tǒng)計量F=1331.692=6.61，拒絕原假設(shè)，線性關(guān)系顯著。?5000=734.69280.3086835000=2278.1078(元)。置信區(qū)間：1990.749,2565.464;預測區(qū)間：1580.463,2975.750。(1)散點圖(略)，二者之間為負的線性相關(guān)關(guān)系。估計的回歸方程為：0=430.1892-4.7x?；貧w系數(shù)-4.7表示航班正點率每增加1%,顧客投訴次數(shù)平均

18、下降4.7次。檢驗統(tǒng)計量t=4.959a匕2=2.3060(P-Value=0001108=005)，拒絕原假設(shè)，回歸系數(shù)顯著。80=430.1892-4.780=54.1892(次)。置信區(qū)間:(37.660,70.619);預測區(qū)間：(7.572，100.707)。Excel輸出的結(jié)果如下(解釋與分析請讀者自己完成)MultipleR0.7951RSquare0.6322AdjustedRSquare0.6117標準誤差2.6858觀測值20方差分析回歸分析dfSSMSFSignificanceF1223.1403223.140330.93322.79889E-05殘差18129.8452

19、7.213619352.9855標準誤差P-valueLower95%Upper95%CoefficientstStatIntercept49.31773.805012.96120.000041.323657.3117XVariable10.24920.04485.56180.00000.15510.3434(1)方差分析表中所缺的數(shù)值如下方差分析表變差來源dfSSMSFSignificaneeF回歸11422708.61422708.(354.2772.17E-09殘差1040158.074015.807總計111642866.67丄應宀口”，士0.8660=86.60%。表明汽車銷售量的變

20、差中有/小、2SSR1422708.60(2)RSST1642866.6786.60%是由于廣告費用的變動引起的。(3)rh；R20.8660=0.9306。7-363.68911.420211x。回歸系數(shù)？=1.420211表示廣告費用每增加一個單位，銷售量平均增加1.420211個單位。SignificanceF=2.17E-09-005,線性關(guān)系顯著。2?=13.62542.3029X;R=93.74%;Q=3.8092(1)27。(2)4.41(3)拒絕H。(4)r=-0.7746。拒絕H。(1)15.95乞E(y)空18.05。(2)14.651豈y0乞19.349。0=46.291

21、5.24X;441.555_E(y40)_685.045。0=25.03-0.0497禺T.928X2;預測28.586。(略)。(1)顯著。(2)顯著。(3)顯著。(1)0=88.63771.6039X1。0=83.23012.2902x11.3010 x2。不相同。方程(1)中的回歸系數(shù)弭=1.6039表示電視廣告費用每增加1萬元,月銷售額平均增加1.6039萬元;方程(1)中的回歸系數(shù)彳=2.2902表示在報紙廣告費用不變的條件下，電視廣告費用每增加1萬元，月銷售額平均增加2.2902萬元。R2=91.91%;R2-88.66%。+的P-Value=0.0007：2的P-Value=00

22、098,均小于-0.05，兩個回歸系數(shù)均顯著。(1)0=-0.591022.3865x1327.6717x2(2)回歸系數(shù)0=22.3865表示降雨量每增加1毫mm，小麥收獲量平均增加22.3865kg/hm2;回歸系數(shù)誇=327.6717表示溫度每增加1C，小麥收獲量平均增加2327.6717kg/mh。（3）可能存在。（1）0=148.70050.8147x10.8210 x20.1350 x3。（2）R=89.75%;Ra=87.83%。（3）SignificanceF=3.88E-08=0.05，線性關(guān)系顯著。（4）r的P-Value=0.1311=0.05，不顯著；空的P-Value

23、=0.0013=0.05，不顯著。第8章時間序列分析和預測（1）時間序列圖（略）。（2）13.55%。（3）1232.90（億元）。（1）時間序列圖（略）。（2）1421.2（公斤/公頃）。（3）=03時的預測值：F2001=1380.18，誤差均方二291455;05時的預測值：F2001=1407.23，誤差均方二239123。=05更合適。（1）3期移動平均預測值二630.33（萬元）。（2）=03時的預測值：F19=567.95，誤差均方二87514.7;-0.4時的預測值：F19=591.06，誤差均方=62662.5;=0.5時的預測值：甩=606.54，誤差均方=50236。-0

24、.5更合適（3）趨勢方程Y?=239.73-21.928&。估計標準誤差SY=31.6628。（1）趨勢圖（略）。（2）趨勢方程Y?=145.781.16077t。2001年預測值二3336.89（億元）。（1）趨勢圖（略）。(2)線性趨勢方程Y?=69.520213.9495t,2000年預測值=585.65(萬噸)。8.6線性趨勢：Y?=374.1613-0.6137t;二次曲線：Y?=381.6442-1.8272t，0.0337t2;三次曲線：W=372.56171.0030t-0.1601t20.0036t3。67（1）原煤產(chǎn)量趨勢圖（略）。趨勢方程=4.5824+09674t-00309t2，預測值丫？。=11.28（億噸）68（1）圖形（略）。=0.4)o（2）移動平均法或指數(shù)平滑法。（3）移動平均預測=72.49（萬元）；指數(shù)平滑法預測二72.5（萬元）（:8.9(1)略。計算趨勢：分離季節(jié)因素后的趨勢方程為:Y？=2043.92163.70641。圖形（略）（2）結(jié)果如下2001年/月時間編號季節(jié)指數(shù)回歸預測值1971.04393056.302980.99393077.503990.95933098.7141000.93983119.9251010.94393141