1、什么是统计学？
统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。
2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计：研究的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：只能归于某一类别的，非数字型数据。
顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。
数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。
按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据
观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；
社会经济领域
实验数据：在试验中收集到的数据；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：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
时间序列数据：在不同时间收集的数据。
4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等）
统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等）
变量：是说明样本某种特征的概念，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。）
5、变量可以分为哪几类？
分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。
顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据
数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。
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
6、举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量）
连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。
市场调查、人口普查等。
8、请举出应用统计学的几个领域。
社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
1、什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？
什么是二手资料：已经存在的；跟研究内容有关的；别人所做的调查或研究；会被我们
利用的，资料。
注意：需要进行评估：考虑原始数据收集人、收集目的、收集途径、收集时间及数据来
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：以一定的入样概率，按照一定的随机性原则选取样本（即样本被选中的概率已知或可计算）；技术含量高、成本高。
用于描述性、解释性、推断性研究；研究目的在于掌握对象总体的数字特征，得到总体参数的置信区间。
非概率抽样：不按照入样概率和随机性原则，而按照方便、滚雪球或配额等抽样形式选取样本；技术含量低、成本低、时效快、操作简便。
用于探索性研究；研究目的在于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
下面题目（略）
2.3除了自填式，面访式和电话式还有什么搜集数据的办法
试验式和观察式等
2.4自填式，面访式和电话式各自的长处和弱点
自填式；优点：1调查组织者管理容易2成本低，可进行大规模调查3对被调查者，可选择方便时间答卷，减少回答敏感问题压力。缺点：1返回率低2不适合结构复杂的问卷，调查内容有限3调查周期长4在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。
面访式；优点：1回答率高2数据质量高3在调查过程中遇见问题可以及时调整。缺点：1成本比较高2搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度3对于敏感问题，被访者会有压力。
电话式；优点：1速度快2对调查员比较安全3对访问过程的控制比较容易。缺点：1实施地区有限2调查时间不能过长3使用的问卷要简单4被访者不愿回答时，不易劝服。
2.6如何控制调查中的回答误差
对于理解误差，学习一定的心理学知识，记忆误差，缩短所涉及的时间范围，有意识误差，做好被调查者的心理工作，要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量在问卷中不涉及敏感问题。
2.7怎么减少无回答
对于随机误差，要提高样本容量，对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施。比如说要一百份的问卷回复，就要做好一百二十到一百三十的问卷准备，进行面访式的时候要尽量的劝服不愿意回答的被访者，以小物品的馈赠提高回复率。
1、数据的预处理包括哪些内容？
数据审核：从完整性和准确性方面调查原始数据（完整性：单位、个体是否遗漏；准确性：检查错误、异常值）
数据筛选：根据需要找出符合特定条件的某类数据。
数据排序：按一定顺序将数据排列，体现数据特征或趋势。
2、分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？
分类数据：整理：制作频数分布表，用比例、百分比、比率进行描述性分析。
图示：条形图、帕累托图、饼图。
顺序数据：：整理：制作频数分布表，用比例、百分比、比率进行描述性分析。
图示：累积频数、累计频率分布图、环形图、条形图、帕累托图、饼图。3、数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
分组方法：单变量分组：把每一个变量值做为一组（只适合离散型变量，变量值较少）组距分组：将全部变量值依次划分为若干区间，一个区间变量值做为一组。
(组距分组又分为：等距分组、异距分组)
分组步骤：确定组数（5，15）；确定各组组距（5倍数；组距>最大变量值-最小变量值）；根据分组整理成频数分布表。
4、直方图与条形图有何区别？
1、条形图用于展示分类数据；直方图用于展示数值型数据。
2、条形图用长度表示个类别频数，宽度固定（无意义）；直方图用面积表示各组频数，
长度表每组频数（或频率），宽度为组距（有意义）。
3、条形图各矩形分开排列，直方图各矩形连续排列。（分组数据具有连续性）
5、绘制线图应注意哪些问题？
时间在横轴，观测值在纵轴；横轴纵轴长度比例大概为10：7；纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符。
6、饼图与环形图有什么不同？
饼图：只能绘制一个样本或总体各部分的比例。
条形图：可以同时绘制多个样本或总体各部分的比例。中间有一空洞，每个样本或总体数据表现为一个环。
7、茎叶图与直方图相比有什么优点？他们的应用场合是什么？
茎叶图在给出数据分布情况的同时，又能给出每一个原始数据（保留了原始数据的信息）；
直方图用于大批量数据，茎叶图用于小批量数据。
8、鉴别图标优劣的准则有哪些？
显示数据、强调数据间的比较、有对图形的统计描述和文字描述、避免歪曲、把读者注意力集中于数据内容上、服务于一个明确的目的。
8、制作统计表应注意哪几个问题?
合理安排统计表结构；
表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容；
表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线；
在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。
公式：组中值=（上限+下限）/2
1、 一组数据的分布特征可以从哪进几个方面进行测度？
可以从以下三方面进行测度：
集中趋势：反映个数据向其中心值的靠拢或集中程度；
离散程度：反映各数据远离其中心值的趋势；
分布形状：数据分布的峰态和偏态；
2、 怎样理解平均数在统计学中的地位？
平均数在统计学中具有重要地位：是集中趋势的最主要测度，是一组数据的重心所在；是数据误差相互抵消的结果，利用了全部数据信息，具有无偏性；只适用于数值型数据，不适用于分类或顺序数据。
3、 简述四分位数的计算方法：
四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。具体计算方法是：n/4；3n/4
4、 对于比例数据的平均为什么采用几何平均？
对于比例数据采用几何平均比采用算数平均更合理。
∏+=+=n
1i i
n G G 11）（）（ 5、 简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数：主要用于分类数据集中趋势的度量；是一组数据的峰值；
优点：不受极值的影响。
缺点：具有不唯一性；只有数据量较大时才有效果
中位数：主要用于顺序数据集中趋势的度量；是一组数据中间位置的代表制； 优点：不受极值的影响；数据分布偏斜程度较大时是一个不错的选择。 平均数：主要用于数值型数据集中趋势的度量；是一组数据的重心所在。
优点：利用了所有数据信息；数据误差相互抵消，具有无偏性；
缺点：易受极值影响；当数据分布偏斜程度较大时代表性差。
6、 简述异众比率、四分位差、方差或标准差的应用场合。
异众比率：分类数据的离散程度测度；
四分位差：顺序数据的离散程度测度；
方差：数值型数据的离散程度测度
7、 标准分数有哪些用途？
标准分数：Xi-/s 即：（变量值减去其平均数）/标准差
标准分数给出了一组数据中各数据的相对位置（其离平均数的距离用标准差衡量） 用途：在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，需要对变量进行标准化处理； 检查一组数据中是否有离群值。
8、 为什么要计算离散系数？
离散系数=标准差/平均数
原因：方差和标准差反映的是数据离散程度的绝对值：一方面，受原变量值自身水平高低的影响（与变量平均数大小有关）；另一方面，与原变量值得计量单位有关，计量单位不同，离散程度也不同。因此，为消除变量值水平高低和变量值单位对离散程度的影响，要计算离散系数。
9、 测度数据分布形状的统计量有哪些？
峰态系数、偏态系数。
1、什么是统计量？为什么要引进统计量？统计量为什么不含任何未知参数？
定义：设（X1,X2……Xn）是从总体X中抽取的容量为n的样本，如果由此构造一个函数T（X1,X2……Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T（X1,X2……Xn）是一个统计量。
为什么：为了使统计推断成为可能。
2、什么是次序统计量？
设（X1,X2……Xn）是从总体X中抽取的容量为n的样本，，若样本（X1,X2……Xn）是满足如下条件的函数：每当样本得到一个观测值x1,x1……xn时，其由小到大的排序中，第i个值x(i)就作为次序统计量Xi的观测值，而X(1),X(2)……X(n)就称为次序统计量。
3、什么是充分统计量？
统计加工过程中一点信息都不损失的统计量称为充分统计量。
4、什么是自由度？
独立变量的个数。
5、简述三个重要分布及正态分布间的关系。
卡方分布：设X1,X2,……Xn是n个相互独立的随机变量，且Xi~N(0,1)，则X=X1^2+……+Xn^2为服从以n为自由度的卡方分布。
F分布：设X~X^2(m),Y^2~X^2(n)，且X,Y相互独立，记Z=X/m/Y/n，则Z~F(m,n)
Z分布：设X~N(0,1),Y~X^2(n)，且X,Y相互独立，记T=X/(Y/n)^(1/2),有T~t(n)
6、什么是抽样分布？
样本统计量（随机变量）的概率分布是一种理论概率分布。
7、简述中心极限定理的意义。
中心极限定理：设从均值为μ，方差为o^2的任意任意总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值X的抽样分布近似服从均值为μ，方差为o^2/n的正态分布。
1、解释估计量与估计值。
估计量：用于估计总体参数的随机变量。
估计值：估计总体参数时计算出来的估计量的具体值。
2、简述评价估计量好坏的标准。
无偏性：估计量抽样分布的数学期望=总体参数
有效性：对同一参数的两个无偏点估计量，拥有更小标准差的估计量更有效。
一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近总体参数。
3、怎样理解置信区间?
由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
4、解释95%的置信区间。
95%的置信区间值通过某种方法构造的估计区间中，有95%的区间包含总体参数的真值。
5、Za/2是标准正态分布上侧面积为a/2的z值,公式是统计总体均值时的边际误差。
6、解释独立样本和匹配样本的含义。
独立样本：两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。（想工人）
匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相互对应。
7、简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
样本量越大，置信水平越高，总体方差和估计误差越小。
1、假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？
相同点：是统计推断的两部分；都运用样本对总体进行推断。
不同点：推断角度不同。参数估计：用样本统计量估计总体参数，总体参数估计前未知。
假设检验：对总体参数提出假设，用样本信息验证假设成立否。2、什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？
显著性水平：原假设正确时却被拒绝的概率或风险。
统计显著：指拒绝原假设，即求出的值落在小概率区间上（拒绝域内）
3、什么是假设检验中的两类错误？
α错误（弃真错误）：原假设为真，却被我们拒绝了。
β错误（取伪错误）：原假设为假，却被我们接受了。
4、两类错误之间存在什么样的数量关系？
在样本量一定的情况下，二者是此消彼长的关系。
5、解释假设检验中的P值。
当原假设为真时所得到的样本观察值或更极端值出现的概率。（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。）
6、显著性水平与P值有何区别?
显著性水平：原假设为真时拒绝原假设的概率，即拒绝域，大小由研究者自己决定。
P值：原假设为真时所得的样本观察结果或更极端值出现的概率，是实测的显著性水平。7、假设检验依据的基本原理是什么？
假设检验基于小概率原理：即小概率事件在一次实验中是几乎不可能发生的，而一旦发生，我们就有理由拒绝原假设。
8、在单侧检验中，原假设和备择假设的方向应该如何确定？
将想收集证据予以支持的假设作为备择假设；将想收集证据予以否认的假设作为原假设，同时原假设应基于广泛的社会经验基础。备择假设的方向与想要证明的正确性的方向一致。备择假设和原假设互斥，且等号总在原假设上。
1、什么是方差分析？它研究的是什么？
方差分析：通过验证个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
研究内容：研究的是分类型自变量和数值型因变量之间的关系（有没有影响）。
2、要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法？
提高检验效率：两两检验太过繁琐。
增加分析可靠性，排除错误累计概率，减少检验误差。（多次检验会增加犯α错误的概率）
3、方差分析包括哪些类型？他们有何区别？
单因素方差分析和双因素方差分析。
区别：单因素方差分析:一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响；
双因素方差分析：涉及两个分类型自变量。
4、方差分析中有哪些基本假定？
正态总体；方差齐性；观测值独立
5、简述方差分析的基本思想。
方差分析是通过对误差来源的分析判别不同总体均值是否相等，进而分析自变量对因变量的影响。
6、解释因子和处理的含义。
因子：也称因素，是检验对象；处理：也称水平，是因素的不同表现。
7、解释组内误差和组间误差的含义。
组内误差（SSE）是指每个水平或组的个样本数据与其组平均值误差的平方和，反映了每个样本各观测值的离散状况；
组间误差（SSA）是指各组平均值X i与总平均值的误差平方和，反映各样本均值之间的差异程度。
8、解释组内方差和组间方差的含义。
组内方差指因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差；
组间方差指因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差。
9、简述方差分析的基本步骤。
（1）提出假设（一般提法形式如下：H0：μ1=μ2=μ3=…=μi=….μk，自变量对因变量没有显著影响, H1：μi (i=1,2,3…..,k)不全相等，自变量对因变量有显著影响）（2）构造检验统计量（包括：计算各样本的均值，计算全部观测值的总均值，计算各误差平方和，计算统计量）
（3）统计决策。（将统计量的值F与给定的显著性水平α的临界值Fα进行比较，作出对原假设H0的决策）(F=MSA/MSE)
10、是什么是交互作用？
交互作用是指几个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应的作用。
11、方差分析中多重比较的作用是什么？
通过对各总体均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均值之间存在差异。
12、解释无交互作用和有交互作用的双因素方差分析。
无交互作用双因素方差分析：两个分类型自变量对于因变量的影响是相互独立的。
有交互作用双因素方差分析：除了行因素和列因素对试验数据的单独影响外，两个因素
的搭配还会对结果产生一种新的影响
13、解释R^2的作用和含义。
2SSA SS R SST SS （组间）
（总），即关系强度，也就是自变量对于因变量差异的解释程度。
《统计原理》第五章练习题答案 5.1 （1）平均分数是范围在0-100之间的连续变量，Ω=[0,100] (2)已经遇到的绿灯次数是从0开始的任意自然数，Ω=N （3）之前生产的产品中可能无次品也可能有任意多个次品，Ω=[10,11,12,13…….] 5.2 设订日报的集合为A ，订晚报的集合为B ，至少订一种报的集合为A ∪B ，同时订两种报的集合为A ∩B 。 P(A ∩B)=P(A)+ P(B)-P(A ∪B)=0.5+0.65-0.85=0.3 5.3 P(A ∪B)=1/3，P(A ∩B )=1/9, P(B)= P(A ∪B)- P(A ∩B )=2/9 5.4 P(AB)= P(B)P(A ∣B)=1/3*1/6=1/18 P(A ∪B )=P(B A )=1- P(AB)=17/18 P(B )=1- P(B)=2/3 P(A B )=P(A )+ P(B )- P(A ∪B )=7/18 P(A ∣B )= P(B A )/P(B )=7/12 5.5 设甲发芽为事件A ，乙发芽为事件B 。 （1）由于是两批种子，所以两个事件相互独立，所以有：P(AB)= P(B)P(B)=0.56 （2）P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(A ∩B)=0.94 （3）P(A B )+ P(B A )= P(A)P(B )+P(B)P(A )=0.38 5.6 设合格为事件A ，合格品中一级品为事件B P(AB)= P(A)P(B ∣A)=0.96*0.75=0.72 5.7 设前5000小时未坏为事件A ，后5000小时未坏为事件B 。 P(A)=1/3，P(AB)=1/2, P(B ∣A)= P(AB)/ P(A)=2/3 5.8 设职工文化程度小学为事件A ，职工文化程度初中为事件B ，职工文化程度高中为事件C ，职工年龄25岁以下为事件D 。 P(A)=0.1 P(B)=0.5, P(C)=0.4 P(D ∣A)=0.2, P(D ∣B)=0.5, P(D ∣C)=0.7 P(A ∣D)=2/55)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D =++ 同理P(B ∣D)=5/11, P(C ∣D)=28/55 5.9 设次品为D ，由贝叶斯公式有： P(A ∣D)=)C P(C)P(D )B P(B)P(D )A P(A)P(D ) A P(A)P(D ++=0.249 同理P(B ∣D)=0.112 5.10 由二项式分布可得：P （x=0）=0.25, P （x=1）=0.5, P （x=2）=0.25 5.11 (1) P （x=100）=0.001, P （x=10）=0.01, P （x=1）=0.2, P （x=0）=0.789
模拟试题二 一. 单项选择题(每小题 2分，共 20 分) 一辆新购买的轿车，在正常行使条件下，一年内发生故障的次数及相应的概率如下表所示： 故障次数（）0123 概率（） 0.050.250.400.30 正好发生 1次故障的概率为（） A ． 0.05 B． 0.25 C． 0.40 D ． 0.30 要观察 200 名消费者每月手机话费支出的分布状况，最适合的图形是（） A．饼图 B．条形图 C．箱线图 D．直方图 从某种瓶装饮料中随机抽取 10 瓶，测得每瓶的平均净含量为 355 毫升。已知该种饮料的净含 量服从正态分布，且标准差为 5 毫升。则该种饮料平均净含量的 90%的置信区间为（）
A． B． C． D． 根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（） A． D． 一项调查表明，大学生中因对课程不感兴趣而逃课的比例为 20%。随机抽取由 200 名学生组 成的一个随机样本，检验假设，，得到样本比例为。检验统计量的值为（） A． D． 在实验设计中，将种“处理”随机地指派给试验单元的设计称为（） A．试验单元 B．完全随机化设计
C．随机化区组设计 D．因子设计 某时间序列各期观测值依次为 10、24、37、53、65、81，对这一时间序列进行预测适合的模型是（） A．直线模型 B．二次曲线模型 C．指数曲线模型 D．修正指数曲线模型 在因子分析中，变量的共同度量反映的是（） A ．第个公因子被变量的解释的程度 B．第个公因子的相对重要程度 C．第个变量对公因子的相对重要程度 D．变量的信息能够被第个公因子所解释的程度 如果要检验两个独立总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（） A ． Mann-Whitney检验 B． Wilcoxon 符号秩检验 C． Kruskal-Wallis检验 D ． Spearman 秩相关及其检验 在二元线性回归方程中，偏回归系数的含义是（）A．变动一个单位时，的平均变动值为 B．变动一个单位时，因变量的平均变动值为 C．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为
统计学 第五版贾俊平版课后题答案（部分） 第三章数据的图表展示 3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E16 D17 C32 B21 A14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作：
(4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表： 接收 频数 频率(%) 累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100 5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 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的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()l g 40l g () 1.60206 111 6.32l g (2)l g 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3
1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的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：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；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：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，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。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 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 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
统计学第四版答案(贾 俊平)
请举出统计应用的几个例子： 1、用统计识别作者：对于存在争议的论文，通过统计量推出作者 2、用统计量得到一个重要发现：在不同海域鳗鱼脊椎骨数量变化不大，推断所有各个不同海域内的鳗鱼是由海洋中某公共场所繁殖的 3、挑战者航天飞机失事预测 请举出应用统计的几个领域： 1、在企业发展战略中的应用 2、在产品质量管理中的应用 3、在市场研究中的应用④在财务分析中的应用⑤在经济预测中的应用 你怎么理解统计的研究内容： 1、统计学研究的基本内容包括统计对象、统计方法和统计规律。 2、统计对象就是统计研究的课题，称谓统计总体。 3、统计研究方法主要有大量观察法、数量分析法、抽样推断法、实验法等。④统计规律就是通过大量观察和综合分析所揭示的用数量指标反映的客观现象的本质特征和发展规律。 举例说明分类变量、顺序变量和数值变量： 分类变量：表现为不同类别的变量称为分类变量，如“性别”表现为“男”或“女”，“企业所属的行业”表现为“制造业”、“零售业”、“旅游业”等，“学生所在的学院”可能是“商学院”、“法学院”等 顺序变量：如果类别有一定的顺序，这样的分类变量称为顺序变量，如考试成绩按等级分为优、良、中、及格、不及格，一个人对事物的态度分为赞成、中立、反对。这里的“考试成绩等级”、“态度”等就是顺序变量。
数值变量：可以用数字记录其观察结果，这样的变量称为数值变量，如“企业销售额”、“生活费支出”、“掷一枚骰子出现的点数”。 定性数据和定量数据的图示方法各有哪些： 1、定性数据的图示：条形图、帕累托图、饼图、环形图 2、定量数据的图示： a、分组数据看分布：直方图 b、未分组数据看分布：茎叶图、箱线图、垂线图、误差图 c、两个变量间的关系：散点图 d、比较多个样本的相似性：雷达图和轮廓图 直方图与条形图有何区别： 1、条形图中的每一个矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距。 2、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。 3、条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据。 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述： 1、数据的水平，反映数据的集中程度 2、数据的差异，反映各数据的离散程度 3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态 说明平均数、中位数和众数的特点及应用场合： 平均数也称为均值，它是一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。平均数是度量数据水平的常用统计量，在参数估计以及假设检验中经常用到。
统计学期末考试复习提纲 一、简答题举例（20选4） 1.分别解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 2.分别解释抽样误差和非抽样误差的概念。 3.简述假设检验中可能犯的两类错误，并分析这两类错误的关系。 4.简述平稳序列和非平稳序列的含义。 5.解释描述统计和推断统计。 6.假设检验的基本流程包括哪些？ 7.什么是统计量？ 8. 相关分析主要解决哪些问题？ 9.一组数据的特征可以从哪几个方面进行测度？73 10.解释多重共线性的含义306 11.什么是判定系数？它在回归分析中的主要作用是什么？279 12. 简述时间序列的预测程序。327 13. 结合你的专业学习，写出2个应用统计学知识解决实际问题的例子。 14．方差分析中有哪些基本假定？237 15.简述总体与样本、参数和统计量的含义。6 16.简述假设检验中p值的含义。188 17. 影响样本容量的因素有哪些？ 18.多重共线性对回归分析有哪些影响？306 19.解释方差分析的基本思想。235 20.简述评价估计量好坏的标准156 二、计算题举例 题目1：计算分组数据的平均数、标准差、离散系数；能够画出分组数据的直方图，能够对分组数据的平均数的代表性进行比较。能够采用合适的统计量来比较不同组别的差异。 题目2：计算总体比例，总体平均数的置信区间；计算样本容量。 题目3：根据方差分析表能够写出因素个数和水平的个数，能够写出方差分析的原假设和备择假设，完成方差分析表，并能够判断不同水平对因素的影响是否显著。 题目4：根据回归结果：能够写出回归模型，解释回归系数的实际意义，检验线性关系的显著性，检验回归系数的显著性，计算出相关系数，计算出判定系数，根据实际情况对判定系数的意义进行解释，对回归模型进行评价，能够解释截距项和斜率项的含义，并且能够根据回归模型来预测因变量的平均值。
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： Statistics 10 Missing0 Mean9.60 Median10.00 Mode10 Std. Deviation 4.169 Percentiles25 6.25 5010.00 75 单位：周岁1915292524 2321382218 3020191916 2327223424 4120311723 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 20.30103 n 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5 3、分组频数表 网络用户的年龄 (Binned) 分组后的直方图：
第一章： 1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的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：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；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：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，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。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 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 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
模拟试题二 一. 单项选择题(每小题2分，共20分) 一辆新购买的轿车，在正常行使条件下，一年内发生故障的次数及相应的概率如下表所示： 故障次数（）0 123 概率（） 正好发生1次故障的概率为（） A． B． C． D． 要观察200名消费者每月手机话费支出的分布状况，最适合的图形是（） A．饼图 B．条形图 C．箱线图 D．直方图 从某种瓶装饮料中随机抽取10瓶，测得每瓶的平均净含量为355毫升。已知该种饮料的净含量服从正态分布，且标准差为5毫升。则该种饮料平均净含量的90%的置信区间为（）
A． B． C． D． 根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（） A． B． C． D． 一项调查表明，大学生中因对课程不感兴趣而逃课的比例为20%。随机抽取由200名学生组成的一个随机样本，检验假设，，得到样本比例为。检验统计量的值为（） A． B． C． D． 在实验设计中，将种“处理”随机地指派给试验单元的设计称为（） A．试验单元 B．完全随机化设计
C．随机化区组设计 D．因子设计 某时间序列各期观测值依次为10、24、37、53、65、81，对这一时间序列进行预测适合的模型是（） A．直线模型 B．二次曲线模型 C．指数曲线模型 D．修正指数曲线模型 在因子分析中，变量的共同度量反映的是（） A．第个公因子被变量的解释的程度 B．第个公因子的相对重要程度 C．第个变量对公因子的相对重要程度 D．变量的信息能够被第个公因子所解释的程度 如果要检验两个独立总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（） A．Mann-Whitney检验 B．Wilcoxon符号秩检验 C．Kruskal-Wallis检验 D．Spearman秩相关及其检验 在二元线性回归方程中，偏回归系数的含义是（） A．变动一个单位时，的平均变动值为 B．变动一个单位时，因变量的平均变动值为 C．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为
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1.3 1.5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。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
模拟试题一 单项选择题(每小题2分，共20分) 1.一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们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”。这里的参数是（ A ） A. 1000个消费者 B. 所有在网上购物的消费者 C. 所有在网上购物的消费者的平均花费额 D. 1000个消费者的平均花费金额 2.为了调查某校学生的购书费用支出，从男生中抽取60名学生调查，从女生中抽取40名学生调查，这种抽样方法属于（ D ） A. 简单随机抽样 B. 整群抽样 C. 系统抽样 D. 分层抽样 3.某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以判断考试分数在70到90分之间的学生大约占（ C ） A. 95% B. 89％ C. 68％ D. 99％ 4.已知总体的均值为50，标准差为8，从该总体中随机抽取容量为64的样本，则样本均值的数学期望和抽样分布的标准误差分别为（ ） A. 50，8 B. 50，1 C. 50，4 D. 8，8 5.根据某班学生考试成绩的一个样本，用95%的置信水平构造的该班学生平均考试分数的置信区间为75分～85分。全班学生的平均分数（ D ） A ．肯定在这一区间内 B ．有95%的可能性在这一区间内 C ．有5%的可能性在这一区间内 D ．要么在这一区间内，要么不在这一区间内 6.一项研究发现，2000年新购买小汽车的人中有40%是女性，在2005年所作的一项调查中，随机抽取120个新车主中有57人为女性，在05.0=α的显着性水平下，检验2005年新车主中女性的比例是否有显着增加，建立的原假设和备择假设为（ C ） A ． %40:,%40:10≠=ππH H B ． %40:,%40:10<≥ππH H C ．% 40:,%40:10>≤ππH H D ．% 40:,%40:10 ≥<ππH H 7.在回归分析中，因变量的预测区间估计是指（ B ） A. 对于自变量x 的一个给定值0x ，求出因变量y 的平均值的区间 B. 对于自变量x 的一个给定值0x ，求出因变量y 的个别值的区间 C. 对于因变量y 的一个给定值 0y ，求出自变量x 的平均值的区间 D. 对于因变量y 的一个给定值0y ，求出自变量x 的平均值的区间 8.在多元线性回归分析中，如果F 检验表明线性关系显着，则意味着（ A ） A. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性相关系着 B. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都显着 C. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显着 D. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显着 9.如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减，则适合的预测模型是（ D ） A. 移动平均模型 B. 指数平滑模型 C. 线性模型 D. 指数模型 10.设p 为商品价格，q 销售量，则指数∑ ∑0 10q p q p 的实际意义是综合反映（ B ） A. 商品销售额的变动程度 B. 商品价格变动对销售额影响程度 C. 商品销售量变动对销售额影响程度 D. 商品价格和销售量变动对销售额影响程度 二、简要回答下列问题（每小题5分，共15分） 1、简述直方图和茎叶图的区别。 2、简述假设检验中P 值的含义。 3、解释指数平滑法。 4、（15分）甲、乙两个班参加同一学科考试，甲班的平均考试成绩为86分，标准差为12分。乙班考试成绩的
第一章： 1、什么是统计学 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的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：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；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：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，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。） 5、变量可以分为哪几类 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 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 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
一 要从 （（
A． B． C． D． 根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（） A． B． C． D． 一项调查表明，大学生中因对课程不感兴趣而逃课的比例为20%。随机抽取由200名学生组 成的一个随机样本，检验假设，，得到样本比例为。检验统计量的值为（） A． B． C． D． 在实验设计中，将种“处理”随机地指派给试验单元的设计称为（） A．试验单元 B．完全随机化设计
C．随机化区组设计 D．因子设计 某时间序列各期观测值依次为10、24、37、53、65、81，对这一时间序列进行预测适合的模型是（） A．直线模型 B．二次曲线模型 C．指数曲线模型 D．修正指数曲线模型 在因子分析中，变量的共同度量反映的是（） A．第个公因子被变量的解释的程度 B．第个公因子的相对重要程度 C．第个变量对公因子的相对重要程度 D．变量的信息能够被第个公因子所解释的程度 如果要检验两个独立总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（） A．Mann-Whitney检验 B．Wilcoxon符号秩检验 C．Kruskal-Wallis检验 D．Spearman秩相关及其检验 在二元线性回归方程中，偏回归系数的含义是（） A．变动一个单位时，的平均变动值为 B．变动一个单位时，因变量的平均变动值为 C．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为
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模拟试题二解答 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1.B； 2. D； 3. C； 4. B； 5. A； 6. B； 7. C； 8. D； 9. A；10. C。 二、简要回答下列问题（每小题10分，共20分） 1. 框图如下： 2. （1）对数据进行检验，以判断手头的数据是否适合作因子分析。用于因子分析的变量必须是相关的。一般来说，相关矩阵中的大部分相关系数小于0.3，就不适合作因子分析了。 （2）因子提取。根据原始变量提取出少数几个因子，使得少数几个因子能够反映原始变量的绝大部分信息，从而达到变量降维的目的。 （3）因子命名。一个因子往往包含了多个原始变量的信息，它究竟反映了原始变量的哪些共同信息？因子分析得到的因子的含义是模糊的，需要重新命名，以便对研究的问题做出合理解释。 （4）根据因子得分函数计算因子在每个样本上的具体取值，以便对各样本进行综合评价和排序。 三、计算与分析各题（每小题15分，共60分）
亲爱的，一章一章来，肯定能弄完的，你是最棒的！ 统计学（第五版）贾俊平课后习题答案（完整版） 第一章思考题 i.i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岀结论。 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1.3 1.5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。 1.9统计应用的领域经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 2.1什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。使用时要进行评估，要考虑到资料的原始收集人，收集目的，收集途径，收集时间使用时要注明数据来源。 2.2 比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别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到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
第一章导论 1.什么是统计学？ 统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 2.解释描述统计与推断统计。 描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推 断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可 以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据 和时间序列数据。 4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的 数值。 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，变量是用来说明现象某种特征的概念。 6.变量可分为哪几类？ 变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。分类变量是说明书屋类别的一个名 称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序 数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。 7.举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断 开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。 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、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二 手资料。使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用 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：指遵循随机原则进行的抽样，总体中每一个单位都有一定的机会被选入 样本。当用样本对总体进行估计时，要考虑每个单位样本被抽中的概率。技术含量 和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参 数的置信区间，就使用概率抽样。 非概率抽样：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取部分单位对其进行实施调查。操作简单、时效快、成本
西安交大统计学考试试卷 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1.在企业统计中，下列统计标志中属于数量标志的是（C） A、文化程度 B、职业 C、月工资 D、行业 2.下列属于相对数的综合指标有（B ） A、国民收入 B、人均国民收入 C、国内生产净值 D、设备台数 3.有三个企业的年利润额分别是5000万元、8000万元和3900万元，则这句话中有（B）个变量？ A、0个 B、两个 C、1个 D、3个 4.下列变量中属于连续型变量的是（A ） A、身高 B、产品件数 C、企业人数 D、产品品种 5.下列各项中，属于时点指标的有（A ） A、库存额 B、总收入 C、平均收入 D、人均收入 6.典型调查是（B ）确定调查单位的 A、随机 B、主观 C、随意D盲目 7.总体标准差未知时总体均值的假设检验要用到（A ）： A、Z统计量 B、t统计量 C、统计量 D、X统计量 8. 把样本总体中全部单位数的集合称为（A ） A、样本 B、小总体 C、样本容量 D、总体容量 9.概率的取值范围是p（D ） A、大于1 B、大于－1 C、小于1 D、在0与1之间 10. 算术平均数的离差之和等于（A ） A、零 B、1 C、－1 D、2 二、多项选择题（每小题2分，共10分。每题全部答对才给分，否则不计分） 1.数据的计量尺度包括（ABCD ）： A、定类尺度 B、定序尺度 C、定距尺度 D、定比尺度 E、测量尺度 2.下列属于连续型变量的有（BE ）： A、工人人数 B、商品销售额 C、商品库存额 D、商品库存量 E、总产值 3.测量变量离中趋势的指标有（ABE ） A、极差 B、平均差 C、几何平均数 D、众数 E、标准差 4.在工业企业的设备调查中（BDE ） A、工业企业是调查对象 B、工业企业的所有设备是调查对象 C、每台设备是 填报单位D、每台设备是调查单位E、每个工业企业是填报单位 5.下列平均数中，容易受数列中极端值影响的平均数有（ABC ） A、算术平均数 B、调和平均数 C、几何平均数 D、中位数 E、众数 三、判断题（在正确答案后写“对”，在错误答案后写“错”。每小题1分，共10分） 1、“性别”是品质标志。（对） 2、方差是离差平方和与相应的自由度之比。（错） 3、标准差系数是标准差与均值之比。（对） 4、算术平均数的离差平方和是一个最大值。（错）
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、中位数与平均数。 (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 10 Missing 0 Mean 9、60 Median 10、00 Mode 10 Std 、 Deviation 4、169 Percentiles 25 6、25 50 10、00 75 单位:周岁 19 15 29 25 24 23 21 38 22 18 30 20 19 19 16 23 27 22 34 24 41 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与累计频数分布: 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与27都只有一个,因此Q3也可等于25+0、75×2=26、5。 (3)计算平均数与标准差; Mean=24、00;Std、Deviation=6、652 (4)计算偏态系数与峰态系数: 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。如需瞧清楚分布形态,需要进行分组。
1、确定组数: ()lg 25lg() 1.398111 5.64lg(2)lg 20.30103 n 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5 3、分组频数表 网络用户的年龄 (Binned) 分组后的直方图:
统计学知识点 导论部分 描述统计与推断统计概念比较，举例说明。 统计数据的类型：有三种分类方式，重点关注（分类数据、顺序数据、数值型数据）这三种的概念和特点。 几个基本概念：总体和样本、参数和统计量、变量（分类变量、顺序变量、数值型变量）概念及举例明。 数据搜集部分 数据的间接来源：二手数据的特点 数据的直接来源：调查数据和实验数据（实验数据相关知识参见风笑天笔记） 调查数据：概率抽样和非概率抽样的比较。简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、方便抽样、判断抽烟、滚雪球抽样、配额抽样的概念、优缺点及抽样过程的简单描述。 搜集数据的基本方法：自填式、面谈时、电话式优缺点。 数据误差：抽样误差和非抽样误差（系统误差和随机误差）。抽样框误差、回答误差、无回答误差、测量误差概念。误差的控制方法。 数据的概括性度量 集中趋势：众数、中位数、平均数概念、计算方法、分布上的关系、各自特点和应用场合。离散趋势：异众比率、四分位差、方差和标准差、离散系数的概念、计算、特点等。 偏态和峰态的概念。 概率部分（全部是概念） 随机事件及其概率：随机事件、必然事件、不可能事件、基本事件、独立事件和条件概率。离散型随机变量及其分布：随机变量及其分类、泊松分布。 连续型随机变量及其分布：概率密度、正态分布的曲线及其性质 统计量和抽样分布部分（参数估计的基础） 常用统计量 抽样分布的概念 正态分布及由正态分布导出的几个分布及其特点（正态、卡方、t、F）。另外标准正态分布和正态分布的概念特点，条件分布的概念。 中心极限定理 样本均值的分布、样本比例的分布、样本均值之差的分布、样本方差的分布 从下面开始就要做题了，每章的例题都要做三遍，课后习题有选择的做一些。