统计学贾俊平课后习题答案.doc

1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 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/%A 14 14B 21 21C 32 32D 18 18E 15 15合计 100 100（3）条形图（略）（4）帕累托图（略）22.2 （1）频数分布表如下40 个企业按产品销售收入分组表向上累积 向下累积按销售收入分组/万元企业数/个频率/% 企业数 频率 企业数 频率100 以下100～110110～120120～130130～140140 以上591274312.522.530.017.510.07.55142633374012.535.065.082.592.5100.04035261473100.087.565.035.017.57.5合计 40 100.0 — — — —（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 /%先进企业良好企业一般企业落后企业11119927.527.522.522.5合计 40 100.02.3 频数分布表如下某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组/万元频数/天 频 率/%25～3030～3535～4040～4545～5046159610.015.037.522.515.0合计 40 100.03直方图（略）。

2.4 茎叶图如下茎 叶 数据个数1 8 8 9 32 0 1 1 3 3 6 8 8 8 9 9 9 123 1 3 5 6 9 54 1 2 3 6 6 7 65 0 1 2 7 4箱线图（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/小时灯泡个数/只 频 率/%650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计 100 100（3）直方图（略） （4）茎叶图如下茎 叶65 1 866 1 4 5 6 867 1 3 4 6 7 968 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 969 0 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 970 0 0 1 1 2 2 3 4 5 6 6 6 7 7 8 8 8 971 0 0 2 2 3 3 5 6 7 7 8 8 9472 0 1 2 2 5 6 7 8 9 973 3 5 674 1 4 72.6 （1）频数分布表如下按重量分组 频率/包40～42 242～44 344～46 746～48 1648～50 1752～52 1052～54 2054～56 856～58 1058～60 460～62 3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10～20 020～30 530～40 740～50 850～60 1360～70 970～80 680～90 2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5分组 天数/天-25~-20 6-20~-15 8-15~-10 10-10~-5 13-5~0 120~5 45~10 7合计 60（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 班数据个数 树 叶树茎 树叶数据个数0 3 59 21 4 4 0448 42 97 5 122456677789 1211 97665332110 6 011234688 923 98877766555554443332100 7 00113449 87 6655200 8 123345 66 632220 9 011456 60 10 000 3（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）2.15 箱线图如下：（特征请读者自己分析）6Min-ax25%7ed vlu¸÷³ÇÊÐÏà¶ÔªÈäßͼ35467589±¾©³¤´ºÄÏÖ£ÝÎ亹ã³É¶¼À¥Ã÷Ýΰ²第 3 章 数据的概括性度量3.1 （1） ； ； 0M1e6.9x（2） ； 5.LQ2U（3） 4s（4）左偏分布3.2 （1） ； 903e（2） ； 5.LQ2U（3） ； 4x6s（4） ； 08.1SK7.（5）略3.3 （1）略2） ； 7x.s（3） ； 01v274v（4）选方法一，因为离散程度小3.4 （1） =274.1（万元）；Me=272.5 x（2）QL=260.25；QU=291.253） （万元）7.s3.5 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） =426.67（万元）； （万元）x48.16s（2） ； 03.SK68.73.7 （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。

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 0.082） 男生： =27.27（磅）， （磅）；x27.s女生： =22.73（磅）， （磅）；（3）68%；（4）95%3.9 通过计算标准化值来判断， ， ，说明在Ａ 项测试中该1Az5.0B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，各天的标准化值如下表日期 周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日标准化值Z3 -0.6 -0.2 0.4 -1.8 -2.2 0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： ；024.17.sv幼儿组身高的离散系数： ；3.s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 165.6 平均 128.73 平均 125.538中位数 165 中位数 129 中位数 126众数 164 众数 128 众数 126标准偏差 2.13 标准偏差 1.75 标准偏差 2.77极差 8 极差 7 极差 12最小值 162 最小值 125 最小值 116最大值 170 最大值 132 最大值 1283.13 （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）2003）正态分布 （4） )10(24.2 （1）322）0.914.3 0.794.4 （1） ),7(~25Nx),7(~10Nx4.5 （1）1.412）1.41，1.41，1.344.6 （1）0.42）0.024 3）正态分布4.7 （1）0.050，0.035，0.022，0162）当样本量增大时，样本比例的标准差越来越小4.8 （1） ；（2）E=4.2；（3）（115.8，124.2）4.x4.9 （87819，121301）4.10（1）81±1.97；（2）81±2.35；（3）81±3.104.11（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）；(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）4.221674.23（1）2522；（2）601；（3）2684.24（1）（51.37%，76.63%）；（2）3694.25（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4.27 484.28 139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： ， 。

1035:0H1035:5.2 ＝“某一品种的小 鸡 因为同类相残而导致的死亡率” ， ， 4.04.:1H5.3 ， 65065:1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5.5 （1）检验统计量 ，在大样本情形下近似服从标准正态分布；nsxz/（2）如果 ，就拒绝 ；05.0H（3）检验统计量 ＝2.94>1.645，所以应该拒绝 z 0H5.6 ＝3.11，拒绝 z05.7 ，不拒绝 6.1tH5.8 ，拒绝 392z05.9 ，不拒绝04.t105.10 ，拒绝 4.2z0H5.11 ＝1.93，不拒绝 5.12 ＝7.48，拒绝 z05.13 ＝206.22，拒绝 2H5.14 ，拒绝 4.F0第 6 章 方差分析6.1 (或 )，不能拒绝原假0215.8574.1. 01.049.valueP设。

6.2 (或 )，拒绝原假设79.823.101.F..vle6.3 (或 )，拒绝原假设459. 010685auP6.4 (或 )，拒绝原假设6823.7.105. .49.vle6.5 (或 )，拒绝原假设684.05.。