2012-2013统计实验复习试题

2012/2013学年第1学期物流管理专业11年级本科《统计实验》试卷第1页共2页浙江万里学院2012/2013学年第1学期《统计实验》试卷（A卷）考试时间：_90_分钟闭卷班级：学号：姓名：成绩：1．打开“移动电话调查”，根据“移动电话类型”绘制单向表，统计不同“数字移动电话类型”的使用人数占同列数据总和的百分比。答：计数项:数字移动电话类型数字移动电话类型汇总长白行21.70%其它0.30%全球通65.70%神州行12.30%总计100.00%２．打开“移动电话调查”，行与列分别按照城乡及性别进行分组，绘制交叉表，统计每个小组中的每周通话次数的最大值,并对结果的含义进行解释。（25分）（得分：—）答：最大值项:每周通话次数性别城乡男女总计城市604060农村704070总计704070含义解释:总每周通话次数的最大值70次，城市男生的每周通话次数的最大值比城市里女生的每周通话次数的最大值大；农村里男生的每周通话次数的最大值比农村里女生的每周通话次数的最大值大；农村里男生的每周通话次数的最大值比城市里男生的每周通话次数的最大值大；农村里女生的每周通话次数的最大值比城市里女生的每周通话次数的最大值多；３．打开“电器销售量”，按“订货单位”进行分类，选择对“数量”和“合计”进行“求和”汇总，得到分类汇总的结果并计算不同单位的平均采购单价：答：订货单位数量合计A汇总14694276500B汇总12063355630C汇总10843294000总计375910926130订货单位数量合计平均采购单价A汇总14694276500＝4276500／１４６９2911.164057B汇总12063355630＝3355630／１２０６2782.446103C汇总10843294000＝3294000／１０８４3038.745387总计375910926130＝10926130／３７５９2906.658686４．打开“电器销售量”，按“产品”进行分类，选择对“数量”和“合计”进行“求和”汇总，得到分类汇总的结果并分别计算不同类型产品的平均单价：答：产品数量合计电冰箱汇总12645056000电视机汇总7662412130洗衣机汇总17293458000总计375910926130产品数量合计平均单价电冰箱12645056000＝5056000／12644000电视机7662412130＝2412130／７６６3148.994778洗衣机17293458000＝3458000／１７２９2000总计375910926130＝10926130／３７５９2906.658686装订线班级：学号：姓名：2012/2013学年第1学期物流管理专业11年级本科《统计实验》试卷第2页共2页５．打开“移动电话调查”数据表，筛选出通话次数都大于30次的，性别为男的神州行的农村用户。答：６．打开‘学生毕业就业情况表’，依据工作单位进行分组，编制此调查数据的频数分布表。结果填入下表：答：事业单位7企业19国家机关3自主创业1７．打开“学生成绩表”，试编制管理学原理成绩的频数分布表。结果如下：分组人数60以下1260-701470-802380-901590-1000８．打开“学生成绩表”，试编制此“管理学原理”的调查数据的频数分布表。包括管理学原理的分组，频数、累计频率、直方图接收频率累积%接收频率累积%60以下1218.75%70-802335.94%60-701440.63%80-901559.38%70-802376.56%60-701481.25%80-9015100.00%60以下12100.00%90-1000100.00%90-1000100.00%直方图010203079896959100其他接收频率0.00%50.00%100.00%150.00%频率累积%９．打开“数据整理xls“工作簿，选择“薪酬”工作表，绘制平均月收入的三维柱状图。并对结果进行文字说明。700071007200730074007500760077007800上海北京深圳平均月收入平均月收入城乡每周通话次数数字移动电话类型性别城市＞30神州行男农村40神州行男农村40神州行男农村40神州行男农村40神州行男班级：学号：姓名：2012/2013学年第1学期物流管理专业11年级本科《统计实验》试卷第3页共2页１０。打开“数据整理.xls”工作簿，选择“零售额”工作表，绘制１９９０年各月社会商品零售额的折线图，绘出图形，并进行文字解释说明社会消费品零售额0100200300400500600700800123456789101112社会消费品零售额１１．打开“数据整理.xls”工作簿，选择“WTO”工作表。绘制中国人对WTO的态度的饼形图，图上有个部分的比例数据，图例显示在底部，并进行文字解释说明：59%19%9%13%很有信心没有态度担心反对加入１２．据报道，越来越多的人热心于网上冲浪，因为它能够打开空间的界限，带给人许多新的知识。现随机抽取一些上网人进行调查，得知其年龄数据见表：网上冲浪。根据此样本资料对网上冲浪者的年龄水平从集中趋势、离中趋势的测定、分布形态三方面进行测定与分析，请填上下面的空格。（25分）（得分：—）均值AVERAGE42.9375中位数MEDIAN45众数MODE49样本标准差STDEVP12.386831最小值QUARTILE21第1四分位数QUARTILE31第2四分位数QUARTILE45第3四分位数QUARTILE49.25最大值QUARTILE75四分位距18.25偏态SKEW0.1741202说明其分布形态呈轻微（右）偏峰度KURT-0.134091说明其分布形态趋势于（平坦）１３．某工厂想检验一批灯泡的质量，抽取一个样本，对样本中每个个体的耐用时间进行检测，数据结果见表：灯泡耐用时间。请以95%的置信度估计这批灯泡的平均耐用小时？试为空格处添上相应数字：样本单位数COUNT22均值AVERAGE1411.227273样本标准差STDEVP193.64抽样平均误差41.28508685置信度0.95t值TINV2.08抽样极限误差85.85703787估计下限1325.37估计上限1497.08１４．近年来国家教育部决定将各高校的后勤社会化。某从事饮食业的企业家认为这是一个很好的投资机会，他得到高校人数与周边饭店的季销售额的数据资料，见表：饭店销售额。利用图表拟合分析来绘制高校人数（x）与周边饭店季销售额（y）的散点图,并拟合具有“显示公式”和“显示R平方值”的趋势回归图。写出操作步骤。答：班级：学号：姓名：2012/2013学年第1学期物流管理专业11年级本科《统计实验》试卷第4页共2页图表标题y=5.6349x+50.576R2=0.91060501001502002500102030季营业额（千元）线性(季营业额（千元）)线性(季营业额（千元）)操作步骤：①打开工作表→插入→图表→图表向导→图表类型→散点图→下一步→在数据区域中输入A2:B20→系列产生在——列→下一步→图例→完成→得到XY散点图→用鼠标激活散点图→单击鼠标右键→填加趋势线→类型→线性→选项→“显示公式”和“显示R平方值”→确定→得到趋势回归图。１６．某地区玻璃销售额与建筑业产值资料，试建立回归模型。数据见excel表“玻璃销售额”。。利用Excel回归分析工具分析建立回归方程。并进行结果解释答：回归方程为：Y=181+12.68x（2）回归分析工具的输出结果解释Excel的回归分析工具计算简便，但内容丰富，计算结果共分为三个模块：①回归统计表回归统计表包括以下几部分内容：MultipleR（复相关系数R）：R2的平方根，又称为相关系数，它用来衡量变量x和y之间相关程度的大小。本例中：R0.9481为，表示二者之间的关系是高度正相关。RSquare(复测定系数R2)：用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。复测定系数为0.8989，表明用自变量可解释因变量变差的89.89%。标准误差：又称为标准回归误差或叫估计标准误差，它用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归有关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。观测值：是指用于估计回归方程的数据的观测值个数。②方差分析表方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。③回归参数表回归参数表是表中最后一个部分。回归参数如下：Intercept：截距β0第二行：β0(截距)和β1(斜率)的各项指标。第二列：回归系数β0(截距)和β1(斜率)的值。第三列：回归系数的标准误差。第四列：根据原假设H0：β0=β1=0计算的样本统计量t的值。第五列：各个回归系数的p值(双侧)。回归统计MultipleR0.948114RSquare0.898921AdjustedRSquare0.892182标准误差54.72124观测值17方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析1399449.2399449.2133.39817.28E-09残差1544916.212994.414总计16444365.4Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept181.011933.207475.4509386.69E-05110.2318251.792110.2318251.792建筑业产值(千万元)x212.68691.09845111.549817.28E-0910.3456115.0281910.3456115.02819050010000204060回归统计MultipleR0.948114RSquare0.898921AdjustedRSquare0.892182标准误差54.72124观测值17方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析1399449.2399449.2133.39817.28E-09残差1544916.212994.414总计16444365.4Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept181.011933.207475.4509386.69E-05110.2318251.792110.2318251.792建筑业产值(千万元)x212.68691.09845111.549817.28E-0910.3456115.0281910.3456115.02819050010000204060班级：学号：姓名：2012/2013学年第1学期物流管理专业11年级本科《统计实验》试卷第5页共2页第六列：β0和β195%的置信区间的上下限。故回归方程为：Y=181+12.68x从方程检验来看，总体方程拟合优度较高，且通过了F检验，因此回归方程总体效果显著。从回归系数来看，两个自变量对应的回归系数对应的P值均显著小于0.05，表明这两个自变量对玻璃销售额均有显著影响。