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第一章答案:一、D,D,C,B,B;C,A,C,C,D。二、BD,BC,BDE。三、×,统计运用大量观察法的目的是消除个别事物的差异,显现想象总体的数量特征。只要部分单位对总体有代表性,只要对足够多的总体单位进行观察,也能达到这个目的。四、1、答:总体是电视台覆盖范围内的所有成年观众;总体单位是电视台覆盖范围内的每一位成年观众;样本是受到电话采访的所有成年观众。2、答:总体是所有在6:30看到广告的观众;总体单位是每一位在6:30看到广告的观众;样本是受到电话采访的观众。第二章答案:一、A,D,C,D,D。二、BDE,ABCDE,BCE。三、1、答:选取调查单位的方式不同;调查的目的和作用不同;对代表性误差的处理不同。2、答:抽样调查,理由略。3、答:(1)普查:周期性;数据准确;规定统一时间;范围比较窄等;(2)抽样调查:经济性;时效性强;适应面广;准确性高等等。第三章答案:一、B,C,D,B,B;A,B,C,D,B。二、AB,ACE。三、1、答:主要有单变量值分组,这种分组方法通常只适合于离散变量,且在变量值较少的情况下使用;在连续变量或变量值较多的情况下,通常采用组距分组,它是将全部变量值依次划分成若干个区间,并将这一区间的变量作为一组。2、答:(1)条形图用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度则是固定的;直方图是用面积表示各组频数多少,矩形高度表示每一组的频数或频率,宽度表示各组组距,宽度和高度均有意义。(2)直方图的各矩形通常是连续排列;条形图则是分开排列。(3)条形图主要用于分类数据;直方图主要用于数值型数据。3、答:茎叶图是由“茎”“叶”两部分组成、反映原始数据分布的图形,其图形是由数字组成。通过茎叶图,可以看数据的分布形状及数据的离散状况,与直方图相比,茎叶图既能给出数据的分布状况,又能给出一个原始数据,即保留了原始数据的信息,而直方图不能给出原始数值。四、1、解:(1)组距频数百分比(%)累积百分比(%)20~3024.004.0030~4012.006.0040~5024.0010.0050~6024.0014.0060~701326.0040.0070~80816.0056.0080~901224.0080.0090~100918.0098.0010012.00100.00合计501212213812910246810121420~3030~4040~5050~6060~7070~8080~9090~100100按分数分组频数(2)茎叶频数占总数的比重24924.00%3412.00%45824.00%53624.00%602344567899991326.00%714455699816.00%81112334445881224.00%9011244589918.00%10012.00%合计501.002、解:第四章答案:一、C,B,A,C,C;A,A,B,A,B;B,B,C,A,B;B,B,D,C,B二、AC,ACE,BCE,ABCD。英语成绩分布直方图00.511.522.533.530~3535~4040~4545~5050~5555~6060~6565~7070~75英语成绩频数政治成绩分布直方图00.511.522.533.544.530~3535~4040~4545~5050~5555~6060~6565~7070~75政治成绩频数三、1、77,83,80.5,68.5,87.25,18.75,0.173。左偏,中位数,是数据分布明显左偏又是顺序数据。四、1、√,任意一个变量数列都可以计算算术平均数和中位数,但众数的计算和应用则是又条件的,对于呈均匀分布、U形分布或J形分布的数列,众数就不存在或没有意义,此外对于总体单位数不多的情况,众数也缺乏代表性。2、×,应为21020018015036.021035.020032.01803.0150=7402.248=33.54%。3、×,劳动生产率计划完成程度为%10%100%5%100=%110%105=95.45%。4、√,均值是一组数列的集中趋势,所有的观察值以450为中心,有的比它大,有的比它小。五、1、答:众数是一组数据中出现最多的变量值,是位置代表值,不受极端值的影响,适合于作为分类数据的集中趋势测度值;中位数是一组数据经过排序后,处于中间位置的变量值,是位置代表值,不受极端值的影响,适合于作为顺序数据的集中趋势测度值;均值是一组数据相加后除以数据个数而得到的结果,利用了全部数据信息,主要适用于数值型数据,当数据呈对称分布或接近对称分布时,应选择均值作为集中趋势代表值,但易受极端值的影响,对于偏态分布数据,考虑选择众数或中位数等位置代表值。2、答:虽然两个组平均数即两个企业的平均成本不变,但由于两个企业产量占公司总产量的比重(权数)发生了变化,所以总平均数就会变化。由于单位成本较低的甲企业的产量所占比重上升而单位成本较高的乙企业产量比重相应相应下降,这种变化必然导致总平均数下降。3、答:(1)2050;(2)品质型;(3)百分比;(4)164。第五章答案:一、B,D,C,A,C;C,B,D,A,A。二、ADE,ADE,BCE。三、简单随机抽样,分层抽样,等距抽样,整群抽样,分层抽样,不用调查单位的名单,以院系为单位,而且各院系的消费差异也大,不宜用整群抽样。四、1、答:都要事先按某一标志对总体进行划分的随机抽样。不同在于:分层抽样的划分标志与调查标志有关,而整群抽样不是;分层抽样在层内随机抽取一部分,而整群抽样对一部分群做全面调查。分层抽样用于层间差异大而层内差异小,以及为了满足分层次管理决策时;而整群抽样用于群间差异小而群内差异大时,或只有以群体为抽样单位的抽样框时。2、答:简单说,就是用样本中的信息来推断总体的信息。总体的信息通常无法获得或者没有必要获得,这时我们就通过抽取总体中的一部分单位进行调查,利用调查的结果来推断总体的数量特征。五、1、解:n=10,小样本(1)方差已知,由x±zα/2n得,(494.9,501.1)(2)方差未知,由x±tα/2ns得,(493.63,502.37)2、解:n=222/1xppz)(=2202.05.05.01.6448=16913、解:(1)x±tα/2ns=6.75±2.131×1625.2=(5.55,7.95)(2)边际误差E=tα/2ns=2.131×1625.2=1.2n=2222/Ez=2222.15.21.96=17第八章答案:一、1、C2、C3、B4、A5、B二、1、CD2、CE三、1、错误。“拒绝原假设”只能说明统计上可判定总体均值不等于100,但并不能说明它与100之间的差距大。2、错误。要检验的总体参数应该是一个比重,因此应该将男孩和女孩的人数的比率转换为失学儿童中女孩所占的比例P(或男孩所占的比例P*)所以原假设为:H0:P=3/4(或P≤3/4);H1:P>3/4。也可以是:H0:P*=1/4(或P≥1/4);H1:P*<1/4。四、1、(1)H0:x≥350;H1:x<350。(2)针对上述假设,犯第一类错误时,表明新方法不能降低生产成本,但误认为其成本较低而被投入使用,所以此决策错误会增加成本。犯第二类错误时,表明新方法确能降低生产成本,但误认为其成本不低而未被投入使用,所以此决策错误将失去较低成本的机会。五、1、(1)H0:μ=120;H1:μ≠12。(2)检验统计量:Z=nx/0。在α=0.05时,临界值zα/2=1.96,故拒绝域为|z|>1.96。(3)当x=12.25克时,Z=nx/0=25/0.61212.25=2.08。由于|z|=2.08>1.96,拒绝H0:μ=120;应该对生产线停产检查。(4)当x=11.95克时,Z=nx/0=25/0.61211.95=-0.42。由于|z|=-0.42<1.96,不能拒绝H0:μ=120;不应该对生产线停产检查。第十一章答案:一、D,A,B,A,C;A,B,C,B,C。A,A,B,A,C;A二、ABD,AE。三、1、×,这种正相关是因为二者同时受到疾病的严重程度的影响所致。2、√,因为用最小平方法在现有资料范围内配合的最佳方程,推到资料范围外,就不一定是最佳方程。四、1、答:变量之间存在的不确定的数量关系为相关关系,可能还会有其他很多较小因素影响;特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。2、答:变量性质不同,相关分析不必区分自变量和因变量,而回归分析必须区分;作用不同,相关分析用于测度现象之间有无相关关系、关系方向、形态及密切程度,而回归分析是要揭示变量之间的数量变化规律。五、1、解:(1)012345678902468101214受教育年数年薪(2)建立线性回归方程xy10,根据最小二乘法得:nxnyxxnyxyxniiiiiiii10221)(由此可得1=0.732,0=-2.01,则回归方程是y=-2.01+0.732x(3)当受教育年数为15年时,其年薪的点估计值为:y=-2.01+0.732×15=8.97(万元)估计标准误差:Sy=22nyyii)(=2nSSE=MSE=538.0=0.733置信区间为:niiyxxxxnSty1202/)()(12=8.97±2.228×0.733×9167.120917.6151212)(=8.97±1.290预测区间为:niiyxxxxnSty1202/)()(112=8.97±2.228×0.733×9167.120917.61512112)(=8.97±2.0812、解:(1)建立线性回归方程xy10,根据最小二乘法得:nxnyxxnyxyxniiiiiiii10221)(由此可得0=0.0093,1=0.316,则回归方程是y=0.0093+0.316x(3)当GDP达到16时,其货币供应量的点估计值为:y=0.0093+0.316×16=5.065亿元估计标准误差:Sy=22nyyii)(=2nSSE=MSE=09294.0=0.305置信区间为:niiyxxxxnSty1202/)()(12=5.065±2.228×0.305×21863.135711.11161212)(=5.065±0.318亿元预测区间为:niiyxxxxnSty1202/)()(112=5.065±2.228×0.305×21863.135711.111612112)(=5.065±0.750亿元
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