《统计学》(第四版)学习指导书以及课后习题答案

1、优秀学习资料欢迎下载附录：教材各章习题答案第 1 章 统计与统计数据1.1 （1）数值型数据；（ 2）分类数据；（ 3）数值型数据；（4）顺序数据；（ 5）分类数据。1.2 （1）总体是 “该城市所有的职工家庭”，样本是 “抽取的2000 个职工家庭 ”；（2）城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的 “ 2000个家庭计算出的年人均收入。1.3 （1）所有 IT 从业者；（2）数值型变量；（ 3）分类变量；（4）观察数据。1.4 （1）总体是 “所有的网上购物者 ”；（ 2）分类变量；（3）所有的网上购物者的月平均花费；（4）统计量；（5）推断统计方法。1.5 （略）。1.6 （略）。第 2 章

2、 数据的图表展示2.1（1） 属于顺序数据。（ 2）频数分布表如下服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数 /频率频率 /%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100优秀学习资料欢迎下载（3）条形图（略）（4）帕累托图（略）。2.2（1）频数分布表如下40 个企业按产品销售收入分组表按销售收入分企业频率向上累积向下累积组数/%企业数频率企业数频率/万元/个100 以下512.5512.540100.0922.51435.03587.51001101230.02665.02665.0717.53382.51435.0110120410.03792.5717.537.5

3、40100.037.5120130130140140 以上合计40100.0（2）某管理局下属 40 个企分组表按销售收入分组 /万元企业数 /个频率 /%先进企业1127.51127.5良好企业922.5922.5一般企业落后企业合计40100.02.3频数分布表如下优秀学习资料欢迎下载某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组 /万频数 /天频率 /%元2530410.0615.030351537.5922.53540615.040454550合计40100.0直方图（略）。2.4茎叶图如下茎叶数据个数18893201133688899912313569541236676501274箱线图（

4、略）。2.5（1）排序略。（ 2）频数分布表如下100 只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组 /小灯泡个数 /只频率 /%时650660226606705567068066优秀学习资料欢迎下载680690141469070026267007101818710720131372073010107307403374075033合计100100（3）直方图（略）。（4）茎叶图如下茎叶651 866145686713467968112333455588996900111122233445566677888899700011223456667788897100223356778897201225678

5、9973356741472.6（1）频数分布表如下按重量分组频率/包404224244344467464816485017525210525420优秀学习资料欢迎下载545685658105860460623合计100（2）直方图（略）。(3)食品重量的分布基本上是对称的。2.7（1）频数分布表如下按重量误差分组频数/个10200203053040740508506013607097080680902合计50（ 2）直方图（略）。2.8（1）属于数值型数据。（2）分组结果如下分组天数/天优秀学习资料欢迎下载-25-206-20-158-15-1010-10-513-50120545107合计6

6、0（3）直方图（略）。2.9（1）直方图（略）。（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。2.10（1）茎叶图如下A 班B 班树茎数据个数树 叶树叶数据个数03592144044842975122456677789121197665332110601123468892398877766555554443332100700113449876655200812334566632220901145660100003（2）A 班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B 班考试成绩的分布比 A 班分散，且平均成绩较 A 班低。2.11（略）。2.12（略）。2.13（略）。2.14（略）。优秀学习资料欢迎下

7、载2.15箱线图如下：（特征请读者自己分析）各城市相对湿度箱线图95857565554535北京长春南京郑州武汉广州成都昆明兰州西安Min-Max25%-75%Median value第 3 章 数据的概括性度量3.1（1）M 010 ； M e10 ； x 9.6 。（2） QL5.5 ； QU12 。（3） s4.2 。（4）左偏分布。3.2（1）M 019 ； M e23 。（2） QL5.5 ； QU12 。（3） x24 ； s 6.65 。（4） SK1.08 ； K0.77。（5）略。3.3（1）略。（2） x7 ； s 0.71 。（3） v10.102 ； v20.274 。

8、（4）选方法一，因为离散程度小。3.4（1） x =274.1（万元）；Me=272.5 。优秀学习资料欢迎下载（2）QL =260.25；QU =291.25。（3） s21.17 （万元）。3.5甲企业平均成本 19.41（元），乙企业平均成本18.29（元）；原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。3.6（1） x =426.67（万元）； s116.48（万元）。（2） SK0.203； K0.688 。3.7（1）（2）两位调查人员所得到的平均身高和标准差应该差不多相同，因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影响。

9、（3）具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者，因为样本越大，变化的范围就可能越大。3.8（1）女生的体重差异大， 因为女生其中的离散系数为0.1 大于男生体重的离散系数 0.08。（2） 男生： x =27.27（磅）， s2.27 （磅）；女生： x =22.73（磅）， s2.27 （磅）；（3）68%；（4）95%。3.9通过计算标准化值来判断，zA 1 ， zB 0.5 ，说明在项测试中该应试者比平均分数高出 1 个标准差，而在 B 项测试中只高出平均分数 0.5 个标准差，由于 A 项测试的标准化值高于 B 项测试，所以 A 项测试比较理想。3.10通过标准化值来判断，各

10、天的标准化值如下表优秀学习资料欢迎下载日期周一周二周三周四周五周六周日标准化值 Z3-0.6-0.20.4-1.8-2.20周一和周六两天失去了控制。3.11（1）离散系数，因为它消除了不同组数据水平高地的影响。（2）成年组身高的离散系数： vs4.20.024 ；172.1幼儿组身高的离散系数： vs2.3；0.03271.3由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数，说明幼儿组身高的离散程度相对较大。3.12下表给出了一些主要描述统计量，请读者自己分析。方法 A方法 B方法 C平均平均平均165.6128.73125.53中位数中位数中位数165129126众数众数众数1641281

11、26标准偏差标准偏差标准偏差2.131.752.77极差极差极差8712最小值最小值最小值162125116最大值最大值最大值1701321283.13（1）方差或标准差；（2）商业类股票；（3）（略）。第 4 章 抽样与参数估计4.1 （1）200。（ 2） 5。（3）正态分布。（ 4）2 (1001) 。4.2 （1）32。（2）0.91。优秀学习资料欢迎下载4.3 0.79。4.4 （1） x25 N (17,22 ) 。（2） x100 N (17,1) 。4.5 （1）1.41。（2）1.41， 1.41，1.34。4.6 （1）0.4。（2）0.024。（ 3）正态分布。4.7 （

12、1）0.050，0.035，0.022，016。（2）当样本量增大时，样本比例的标准差越来越小。4.8 （1）x2.14 ；（2）E=4.2；（3）（115.8，124.2）。4.9 （87819，121301）。4.10（1）81±1.97；（2）81±2.35；（3）81±3.10。4.11（1）（24.11， 25.89）；（2）（113.17， 126.03）；（3）（ 3.136，3.702）4.12（1）（8687，9113）；（2）（ 8734，9066）；（ 3）（8761，9039）；（4）（8682，9118）。4.13（2.88， 3.76）

13、； (2.80， 3.84)； (2.63， 4.01)。4.14（7.1，12.9）。4.15（7.18， 11.57）。4.16（1）（148.9， 150.1）；（2）中心极限定理。4.17（1）（100.9， 123.7）；（2）（0.017，0.183）。4.18（15.63，16.55）。4.19（10.36，16.76）。4.20（1）（0.316， 0.704）；（2）（0.777，0.863）；（ 3）（0.456， 0.504）。4.21（18.11%，27.89%）；（ 17.17%，22.835）。4.22167。优秀学习资料欢迎下载4.23（1）2522；（2）601

14、；（3）268。4.24（1）（51.37%，76.63%）；（2）36。4.25（1）（2.13，2.97）；（2）（ 0.015，0.029）；（3）（25.3， 42.5）。4.26（1）（0.33，0.87）；（2）（ 1.25，3.33）；（3）第一种排队方式更好。4.27 48。4.28 139。第5章假设检验5.1 研究者想要寻找证据予以支持的假设是“新型弦线的平均抗拉强度相对于以前提高了 ”，所以原假设与备择假设应为： H 0 :1035， H1 :1035 。5.2 “某一品种的小鸡因为同类相残而导致的死亡率”，H0:0.04 ，H 1 :0.04 。5.3H 0 :65，H

15、1:65。5.4 （1）第一类错误是该供应商提供的这批炸土豆片的平均重量的确大于等于60 克，但检验结果却提供证据支持店方倾向于认为其重量少于60 克；（2）第二类错误是该供应商提供的这批炸土豆片的平均重量其实少于60 克，但检验结果却没有提供足够的证据支持店方发现这一点，从而拒收这批产品；（3）连锁店的顾客们自然看重第二类错误，而供应商更看重第一类错误。x5.5 （1）检验统计量 z，在大样本情形下近似服从标准正态分布；s /n（2）如果zz0 .05，就拒绝H 0 ；（3）检验统计量 z 2.94>1.645，所以应该拒绝 H 0 。优秀学习资料欢迎下载5.6z 3.11，拒绝 H

16、0 。5.7t1.66，不拒绝 H0。5.8z2.39 ，拒绝 H 0 。5.9t1.04，不拒绝 H 05.10 z2.44，拒绝 H 0 。5.11 z 1.93，不拒绝 H 0 。5.12 z 7.48，拒绝 H 0 。5.132 206.22，拒绝 H 0 。5.14 F2.42 ，拒绝 H 0 。第6章方差分析6.1F4.6574F0.018.0215 (或 Pvalue0.04090.01 )，不能拒绝原假设。6.2F15.8234F0.014.579 (或 Pvalue0.000010.01)，拒绝原假设。6.3F10.0984F0.015.4170 (或 Pvalue0.000

17、6850.01)，拒绝原假设。6.4F11.7557F0.053.6823 (或 Pvalue0.0008490.05)，拒绝原假设。6.5 F 17.0684F0.05 3.8853 (或 P value 0.00030.05 )，拒绝原假设。xAxB44.43014.4LSD5.85 ，拒绝原假设；xAxC44.442.61.8LSD5.85 ，不能拒绝原假设；xBxC3042.612.6LSD5.85 ，拒绝原假设。6.6 方差分析表中所缺的数值如下表：差异源FP-valueF critSSdfMS优秀学习资料欢迎下载组间42022101.4780.2459463.354131组内383

18、627142.07总计425629F1.478F0.053.554131 (或 Pvalue0.2459460.05 )，不能拒绝原假设。第 7 章相关与回归分析7.1（ 1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。（ 2） r 0.920232。（ 3）检验统计量 t 14.4222 t 2 2.2281 ，拒绝原假设， 相关系数显著。7.2（1）散点图（略）。（ 2） r 0.8621。7.3（ 1） ?0 表示当 x0 时 y 的期望值。（ 2） ?1 表示 x 每变动一个单位 y 平均下降 0.5 个单位。（ 3） E( y)7 。7.4（1） R290% 。（ 2） se1

19、。7.5（ 1）散点图（略）。（ 2） r 0.9489 。（ 3） y0.1181 0.00358 x 。回归系数 10.00358表示运送距离每增加 1?公里，运送时间平均增加0.00358 天。7.6(1) 散点图（略）。二者之间为高度的正线性相关关系。优秀学习资料欢迎下载（2） r0.998128 ，二者之间为高度的正线性相关关系。（3）估计的回归方程为： y?734.69280.308683 x 。回归系数?1 0.308683表示人均 GDP 每增加 1 元，人均消费水平平均增加0.308683 元。（4）判定系数 R 20.996259 。表明在人均消费水平的变差中，有 99.6

20、259%是由人均 GDP 决定的。（5）检验统计量 F1331.692F6.61 ，拒绝原假设，线性关系显著。?734.6928 0.308683 5000 2278.1078 （元）。（6） y5000（7）置信区间： 1990.749，2565.464；预测区间： 1580.463，2975.750。7.7（ 1） 散点图（略），二者之间为负的线性相关关系。（2）估计的回归方程为： y430.1892 4.7 x 。回归系数?4.7表示航班1?正点率每增加1%，顾客投诉次数平均下降 4.7 次。（ 3）检验统计量 t4.959t 2 2.3060 （ P-Value=0.001108<

21、;0.05 ），拒绝原假设，回归系数显著。（4） y?80430.18924.78054.1892 （次）。（5）置信区间：（37.660，70.619）；预测区间：（7.572，100.707）。7.8Excel 输出的结果如下（解释与分析请读者自己完成）Multiple R0.7951R Square0.6322Adjusted R Square0.6117标准误差2.6858观测值20方差分析dfSSMSFSignificance F优秀学习资料欢迎下载回归分析1223.1403223.140330.93322.79889E-05残差18129.84527.2136总计19352.985

22、5Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept49.31773.805012.96120.000041.323657.3117X Variable 10.24920.04485.56180.00000.15510.34347.9（ 1）方差分析表中所缺的数值如下方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归11422708.61422708.6354.2772.17E-09残差1040158.074015.807总计111642866.67（2） R2SSR1422708 .600.866086.60% 。表

23、明汽车销售量的变SST1642866 .67差中有 86.60%是由于广告费用的变动引起的。（3） rR20.86600.9306。（4） y?1.420211表示广告费用每363.6891 1.420211x 。回归系数 1?增加一个单位，销售量平均增加1.420211个单位。（ 5） Significance F2.17E-09<0.05，线性关系显著。7.10?2.3029 x ； R293.74% ； se 3.8092 。y 13.62547.11（ 1） 27。（ 2） 4.41。（ 3）拒绝 H0。优秀学习资料欢迎下载（ 4） r0.7746。（5）拒绝 H 0 。7.12

24、（1）15.95E( y) 18.05 。（ 2） 14.651y0 19.349 。7.13?46.2915.24x ； 441.555 E( y40 ) 685.045 。y7.14y?25.030.0497 x11.928x2 ；预测 28.586。7.15（略）。7.16（ 1）显著。（ 2）显著。（ 3）显著。?88.63771.6039 x1 。7.17 （ 1） y?83.23012.2902 x1 1.3010 x2 。（2） y（3）不相同。方程（ 1）中的回归系数?1 1.6039 表示电视广告费用每增加 1 万元，月销售额平均增加1.6039 万元；方程（1）中的回归系数

25、?2.2902 表示在报纸广告费用不变的条件下，电视广告费用每增加1 万1元，月销售额平均增加2.2902 万元。（4） R291 .91% ； Ra288.66% 。（5） 1 的 P-Value=0.0007， 2 的 P-Value=0.0098，均小于0.05 ，两个回归系数均显著。?22.3865 x1327.6717 x27.18 （ 1） y0.5910（2）回归系数?22.3865 表示降雨量每增加1 毫 mm，小麦收获量平均12?表示温度每增加10C ，小麦收增加 22.3865kg/hm；回归系数2 327.6717优秀学习资料欢迎下载获量平均增加 327.6717kg/m

26、h2。（3）可能存在。?148.70050.8147 x1 0.8210 x20.1350 x3 。7.19 （ 1） y（2） R289.75% ； Ra287.83%。（3）Significance F3.88E-08<0.05 ，线性关系显著。（ 4 ）1 的P-Value=0.1311>0.05，不显著；2 的P-Value=0.0013<0.05 ，显著；3 的 P-Value=0.0571>0.05 ，不显著。第 8 章时间序列分析和预测8.1 （1）时间序列图（略） 。（ 2） 13.55%。（ 3） 1232.90(亿元 )。8.2 （1）时间序列图（略

27、） 。（ 2） 1421.2(公斤 /公顷 )。（3）0.3 时的预测值： F2001 1380.18，误差均方 291455；0.5时的预测值： F2001 1407.23 ，误差均方 239123。0.5 更合适。8.3 （1）3 期移动平均预测值 630.33（万元）。（2）0.3 时的预测值： F19 567.95 ，误差均方 87514.7；0.4 时的预测值： F19 591.06 ，误差均方62662.5；0.5 时的预测值：F19 606.54 ，误差均方 50236。0.5 更合适?31.6628 。（3）趋势方程 Yt 239.73 21.9288t 。估计标准误差 sY8

28、.4 （1）趋势图（略）。?t。 20XX年预测值 3336.89(亿元 )。（2）趋势方程 Yt145.78 1.16077优秀学习资料欢迎下载8.5（1）趋势图（略）。?69.520213.9495t ，2000 年预测值 =585.65（万吨）。（2）线性趋势方程 Y8.6线性 趋势 ：?； 二次曲线 ：Y 374.1613 0.6137t?381.64421.8272t0.0337t2；三次曲线：Y?372.56171.0030t0.1601t20.0036t3。Y8.7（1）原煤产量趋势图（略） 。?2?11.28（亿吨）。（2）趋势方程 Yt 4.5824 0.9674t 0.03

29、09t，预测值 Y20018.8（1）图形（略）。（2）移动平均法或指数平滑法。（3）移动平均预测 =72.49(万元 )；指数平滑法预测 72.5(万元 )(0.4 )。8.9 （1）略。（2）结果如下20XX 年/季节指回归预测最终预测时间编号月数值值1971.04393056.303190.482980.99393077.503058.873990.95933098.712972.4841000.93983119.922931.9951010.94393141.132964.8861020.95893162.333032.3071030.92873183.542956.4381040.9

30、2613204.752967.8691050.98143225.963166.05101061.00753247.163271.51111071.04723268.373422.77121081.26943289.584175.958.10各季节指数如下1季度2季度3季度4季度优秀学习资料欢迎下载季节指数0.75170.85131.23431.1627季节变动图（略）。计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：?2043.92 163.7064t 。图形Yt（略）周期波动图（略）。8.11各月季节指数如下1 月2 月3 月4 月5 月6 月0.67440.66990.74320.79030.806

31、10.85107 月8 月9 月10 月11 月12 月0.75520.34490.96191.19921.86622.3377季节变动图（略）。计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：?119.159 0.42449t 。图形Yt（略）。周期波动图（略）。随机波动图（略）。第 9 章指数9.1（1） v110.80% 。（ 2） I p122.46% 。（3） I q 90.48% 。（4） 13920元 26190 元-12270 元。9.2 （1） 111.72%。（2） 111.60%。（ 3） 100.10%。（4） 15.3 万元 15.1532万元 +0.1468 万元。9.3 （

32、1）2.62%；8016 元。（2）28.42%；124864 元。（3）143.37%；132880元。优秀学习资料欢迎下载9.4 （1）单位成本增长 11.11%。（2） I p111.11% ； I q90.91% 。9.5结果如下表：年份缩减后的人均GDP19901584.919911817.219922149.419932562.319943161.219954145.219965148.719975889.119986357.919996640.020007049.89.6I p98.52% ，下跌 1.48%。优秀学习资料欢迎下载第 1 章 统计与统计数据一、学习指导统计学是处理

33、和分析数据的方法和技术， 它几乎被应用到所有的学科检验领域。 本章首先介绍统计学的含义和应用领域， 然后介绍统计数据的类型及其来源， 最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。章节主要内容学习要点1.1统计及其什么是统计学概念：统计学，描述统计，推断统计。统计在工商管理中的应用。应用领域统计的应用领域统计的其他应用领域。分类数据、顺序数据、数值概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。1.2数据的类型数据不同数据的特点。型观测数据和实验数据概念：观测数据，实验数据。截面数据和时间序列数据概念：截面数据，时间序列数据。数据的间接来源统计数据的间接来源。二手数据的特点。

34、概念：抽样调查，普查。1.3数据来源数据的直接来源数据的间接来源。数据的收集方法。调查方案设计调查方案的内容。数据质量概念。抽样误差，非抽样误差。统计数据的质量。总体和样本概念：总体，样本。1.4统计中的参数和统计量概念：参数，统计量。几个基本概念变量概念：变量，分类变量，顺序变量，数值型变量，连续型变量，离散型变量。二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。5. 顺序数据：只能归于某一有序类别

35、的非数字型数据。6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。11.抽样调查： 从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推优秀学习资料欢迎下载断总体特征的数据收集方法。12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。16. 参数：用来

36、描述总体特征的概括性数字度量。17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。18. 变量：说明现象某种特征的概念。19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。22. 离散型变量：只能取可数值的变量。23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。四、习题答案1.D12.C23.C34.A45.A2.D13.B24.B35.A46.B3.A14.A25.D36.A47.C4.B15.C26.C37.D48.A5.A16.D27.B38.B49.C6.D17.C28.D39.B50.D7.C1

37、8.A29.A40.C51.A8.B19.C30.D41.C52.C9.A20.D31.A42.D53.D10.A21.A32.B43.C54.A11.C、22.C33.C44.D55.B优秀学习资料欢迎下载第 2 章 数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。 本章首先介绍数据的预处理方法， 然后介绍不同类型数据的整理与图示方法， 最后介绍图表的合理使用问题。 本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。章节主要内容学习要点数据审核数据审核的目的。原始数据和二手数据的审核内容。数据排序数据排序的目的。分类数据和数值型数据的排序方法。2.1数据的预处理数据筛选的目的。数据筛选用 Excel 进行数据筛选。数据透视表数据透视表的用途。用 Excel 进行数据透视。概念：频数，频数分布，比例，百分比，比率。2.2品质数据的整分类数据的整理与图示用 Excel 制作分类数据的频数分布表。分类数据的图示：条形图，帕累托图，对比理与展示条形图，饼图。顺序数据的整理与图示概念：累积频数，累积频率。