统计学习题第三章范文

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统计学第三章课后作业参考答案

统计学第三章课后作业参考答案1、统计整理在统计研究中的地位如何？答：统计整理在统计研究中的地位：统计整理实现了从个别单位标志值向说明总体数量特征的指标过度，是人们对社会经济现象从感性认识上升到理性认识的过度阶段，为统计分析提供基础，因而，它在统计研究中起了承前启后的作用。

2、什么是统计分组？为会么说统计分组的关键在于分组标志的选择？答：1）统计分组是根据统计研究任务的要求和现象总体的内在特点，把统计总体按照某一标志划分为若干性质不同而又有联系的几个部分。

2）因为分组标志作为现象总体划分为各处不同性质的给的标准或根据，选择得正确与否，关系到能否正确地反映总体的性质特征、实现统计研究的目的的任务。

分组标志一经选取定，必然突出了现象总体在此标志下的性质差异，而掩盖了总体在其它标志下差异。

缺乏科学根据的分组不但无法显示现象的根本特征，甚至会把不同性质的事物混淆在一起，歪曲了社会经济的实际情况。

所以统计分组的关键在于分组的标志选取择。

3、统计分组可以进行哪些分类？答：统计分组可以进行以下分类1）按其任务和作用的不同分为：类型分组、结构分组、分析分组2）按分组标志的多少分为：简单分组、复合分组3）按分组标志性质分为：品质分组、变量分组5单项式分组和组距式分组分别在什么条件下运用？答：单项式分组运用条件：变量值变动范围小的离散变量可采取单项式分组组距式分组运用条件：变量值变动很大、变量值的项数又多的离散变量和连续变量可采取组距式分组8、什么是统计分布？它包括哪两个要素？答：1）在分组的基础上把总体的所有单位按组归并排列，形成总体中各个单位在各组分布，称为统计分布，是统计整理结果的重要表现形式。

2）统计分布的要素：一、是总体按某一标志分的组，二、是各组所占有的单位数——次数10、频数和频率在分配数列中的作用如何？答：频数和频率的大小表示相应的标志值对总体的作用程度，即频数或频率越大则该组标志值对全体标志水平所起作用越大，反之，频数或频率越小则该组标志值对全体标志水平所起作用越小11、社会经济现象次数分布有哪些主要类型？分布特征?答：1) 社会经济现象次数分布有以下四种主要类型：钟型、U 型、J 型、洛伦茨分布 2)分布特征如下：钟型分布：正态分布，两头小，中间大U 型分布：两头大，中间小J 型分布：次数随变量值增大而增多；倒J 型分布：次数随变量值增大而减少洛伦茨分布：各组标志比重随着各组单位数比重（频率）增加而增加；17、有27个工人看管机器台数如下：5 4 2 4 3 4 3 4 4 2 4 3 4 3 26 4 4 2 2 3 4 5 3 2 4 3 试编制分配数列18、某车间同工种40名工人完成个人生产定额百分数如下：97 88 123 115 119 158 112 146 117 108 105 110 107 137 120 136 125 127 142 118 103 87115 114 117 124 129 138 100 103 92 95 113 126 107 108 105 119 127 104根据上述资料，试编制分配数列错例:下面解法几个地方错?19、1993年某出口创汇大户出口实绩（万美元）列举如下：1011 1052 865 721 2032 1218 1046 721 546 623 2495 1015 1113 1104 1084 707 878 678 2564 620 575 943 828 2035 2375 4342 751 505 798 728 1103 1285 2856 3200 518第九章时间序列分析一、单项选择题二、多项选择题三、判断题四、填空题1、时间序列指标数值2、总量指标时间数列相对指标时间数列平均指标时间数列总量指标时间数列3、简单 na a ∑=间断连续间隔相等间隔不等4、逐期累计报告期水平–基期水平逐期累计5、环比定基基期水平报告期水平环比定基环比6、水平法累计法水平 nx x ∏=或nna a x 0= 累计 032a a x x x x n∑=++++7、26 26 8、79、）－（y y ˆ∑ = 0）－（y y ˆ∑2为最小 10、季节比率 1200% 400％五、简答题（略）六、计算题1、4月份平均库存 = 3053008370122505320⨯+⨯+⨯+⨯= 302（辆）2、第一季度平均人数917301024927217270302751026424258++++⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=（人）3、第一季度平均库存额142434405408240012221-+++=-+++=n a a a a n = 410（万元）同理，第二季度平均库存额1424184384262434-+++= 430（万元）上半年平均库存额1724184384264344054082400-++++++= 420（万元）或 2430410+= 420（万元）4、年平均增加的人数 =516291678172617931656++++= 1696.4（万人）5、某酿酒厂成品库1998年的平均库存量12111232121222---+++++++++=n n n n f f f f a a f a a f a a a=121124084122233533012330326+++⨯+++⨯++⨯+=124620= 385（箱）6、列计算表如下：该柴油机厂全年的平均计划完成程度指标为.346004.47747==∑∑b bc c = 138.0% 7、列计算表如下：该企业第一季度生产工人数占全部职工人数比重232003100320023000225602356249622250++++++==b a c = 77.2% 8、①填写表中空格：②第一季度平均职工人数 =3= 268. 33（人）③第一季度工业总产值 = + + = 83.475（万元）第一季度平均每月工业总产值 =3475.83=27.825（万元） ④第一季度劳动生产率 =33.268834750=3110.91（元/人）第一季度平均月劳动生产率 =33.26891.3110=1036.97（元/人）或 =33.268278250=1036.97（元/人）9、煤产量动态指标计算表：第①、②与③的要求，计算结果直接在表中； ④平均增长量=552.2=（万吨） ⑤水平法计算的平均发展速度=554065.120.672.8== 107.06% 平均增长速度= 107.06%-100%=7.06% 10、以1991年为基期的总平均发展速度为 62306.105.103.1⨯⨯= 104.16% 11、每年应递增：535.2=118.64%以后3年中平均每年应递增：355.135.2=114.88% 12、计算并填入表中空缺数字如下：（阴影部分为原数据）平均增长量为：3266.39÷6 = 544.40（万台）平均发展速度为：66556.3= 124.12% 平均增长速度为：124.12%-1=%13、设在80亿元的基础上，按8 %的速度递增，n 年后可达200亿元，即n80200= 108% → n 1 → n = 08.1log 5.2log按8 %的速度递增，约经过年该市的国民收入额可达到200亿元。

《统计学概论》第三章课后练习题答案

《统计学概论》第三章课后练习题答案《统计学概论》第三章课后练习题答案一、思考题1．什么是统计整理，统计整理的对象是什么？P612．什么是统计分组，它可以分为哪几种形式？P633．简述编制变量数列的一般步骤。

P70-754．统计表分为哪几种？P785．什么是统计分布，它包括哪两个要素？P686．单项式分组和组距公式分组分别在什么情况下运用？P667．如何正确选择分组标志？P658．为什么要进行统计分组?其主要作用是什么?P63（2009．01）二、判断题1．统计整理只能对统计调查所得到的原始资料进行加工整理。

（×）P61【解析】统计整理分为两情况：一种是对原始资料进行整理，另一种是对次级资料即已加工过的现成资料进行在整理。

2．对一个既定总体而言，合理的分组标志只有一个。

（×）P67【解析】复合分组就是对同一总体选择两个或两个以上标志进行的分组。

3．在异距数列中，计算次数密度主要是为了消除组距因素对次数分布的影响。

（√）P74 4．组中值是指各组上限和下限之中点数值，故在任何情况下它都能代表各组的一般水平。

（×）P72【解析】当组内标志值分布均匀时，组中值能代表各组的一般水平（平均水平），当组内标志值分布不均匀时，组中值不能代表各组的一般水平（平均水平）。

5．在变量数列中，组数等于全距除以组距。

（×）（2010．01）P71【解析】变量数列的分组可分为等距分组和异距分组，只有在等距分组的情况下，组数等于全距除以组距。

6．统计分组的关键问题是确定组数和组距。

（×）（2009．10）P65【解析】统计分组的关键问题是选择恰当的分组标志。

7．按数量标志分组的目的，就是要区分各组在数量上的差别。

（×）P66【解析】按数量标志分组的目的，并不是单纯确定各组在数量上的差别，而是要通过数量上的变化来区分各组的不同类型和性质。

8．连续型变量可以作单项式分组或组距式分组，而离散型变量只能作组距式分组。

第三章统计学课后习题答案

第三章统计学课后习题答案第三章统计学课后习题答案统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

在学习统计学的过程中，做课后习题是非常重要的一部分，它可以帮助我们巩固所学的知识，提高解决实际问题的能力。

本文将为大家提供第三章统计学课后习题的答案，希望对大家的学习有所帮助。

1. 什么是样本调查？与全面普查有什么区别？样本调查是指通过对一部分个体进行调查和观察，从而推断出整个总体的特征和规律的方法。

与样本调查相对应的是全面普查，全面普查是指对总体中的每一个个体进行调查和观察。

样本调查相对于全面普查来说，具有成本低、效率高的优势。

通过合理选择和处理样本，可以在保证统计结果的准确性的同时，节省调查成本和时间。

2. 什么是抽样误差？如何减小抽样误差？抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。

在样本调查中，由于样本的随机性，样本统计量与总体参数之间会存在一定的差异。

为了减小抽样误差，可以采取以下措施：- 增大样本容量：样本容量越大，样本统计量与总体参数之间的差异越小，抽样误差也就越小。

- 采用分层抽样：将总体划分为若干个层次，然后在每个层次上进行抽样，可以减小抽样误差。

- 采用整群抽样：将总体划分为若干个群体，然后随机选择一部分群体进行调查，可以减小抽样误差。

3. 什么是抽样分布？如何描述抽样分布？抽样分布是指在同样的抽样条件下，重复进行样本调查，得到的样本统计量的分布。

抽样分布的特点是：在样本容量足够大的情况下，抽样分布的形状逐渐接近正态分布。

根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。

抽样分布可以通过描述统计量来进行描述。

常用的描述统计量有样本均值、样本方差、样本比例等。

通过计算样本统计量的平均值和标准差，可以对抽样分布进行描述。

4. 什么是置信区间？如何计算置信区间？置信区间是指通过样本统计量对总体参数进行估计的区间。

置信区间的计算方法根据不同的参数类型有所不同。

统计学教程答案第三章

统计学教程　第三章　正态分布22五、习题答题要点（一）单项选择题　１．Ａ２．Ｃ３．　Ｄ４．　Ｄ５．　Ａ（二）名词解释　１．正态曲线：正态曲线（ｎｏｒｍａｌ　ｃｕｒｖｅ）是函数 )2()(2221)(σµπσ−−=X e X f , +∞<<∞−X对应的曲线。

此曲线呈钟型，两头低中间高，左右对称。

　２．正态分布：若指标X 的频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该指标服从正态分布（ｎｏｒｍａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）。

通常用记号),(2σµN 表示均数为µ，标准差为σ的正态分布。

3．标准正态分布：均数为０、标准差为１的正态分布被称为标准正态分布（ｓｔａｎｄａｒｄ　ｎｏｒｍａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ），通常记为2(0,1)N 。

　４．标准化变换：σµ−=X u ，此变换有特性：若X 服从正态分布),(2σµN ，则u 就服从标准正态分布，故该变换被称为标准化变换（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。

　（二）简答题　１．医学中常把绝大多数正常人的某指标范围称为该指标的参考值范围，也叫正常值范围。

所谓“正常人”不是指完全健康的人，而是指排除了所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。

　制定参考值范围的一般步骤：　（１）定义“正常人”，不同的指标“正常人”的定义也不同。

　（２）选定足够数量的正常人作为研究对象。

　（３）用统一和准确的方法测定相应的指标。

　（４）根据不同的用途选定适当的百分界限，常用９５％。

　（５）根据此指标的实际意义，决定用单侧范围还是双侧范围。

　（６）根据此指标的分布决定计算方法，常用的计算方法：正态分布法、百分位数法。

　２．　三种分布均为连续型随机变量的分布。

正态分布、标准正态分布均为对称分布，对数正态分布是不对称的，其峰值偏在左边。

标准正态分布是一种特殊的正态分布（均数为０，标准差为１）。

统计学课后习题答案(全章节)(精品).docx

第二章、练习题及解答2.为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果如下：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688要求：（2）以组距为10进行等距分组，生成频数分布表，并绘制直方图。

3.某公司下属40个销售点2012年的商品销售收入数据如下：单位：万元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 10897 88 123 115 119 138 112 146 113 126要求：（1）根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，绘制直方图。

（2）制作茎叶图，并与直方图进行比较。

1.已知下表资料:25 20 10 500 2.5 30 50 25 1500 7.5 35 80 40 2800 14 40 36 18 1440 7.2 4514 7 630 3. 15 合计200100687034. 35_y xf 6870根据频数计算工人平均日产量：〒=金^ =北* = 34.35 （件）£f 200结论：对同一资料，采用频数和频率资料计算的变量值的平均数是一致的。

统计学第三章习题答案

统计学第三章习题答案1. 描述性统计量：在描述一组数据时，我们通常使用均值、中位数、众数、方差和标准差等统计量。

例如，如果一组数据为 {2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9}，其均值为 (2+4+4+4+5+5+7+9)/8 = 5，中位数为4.5（因为数据是偶数个，所以取中间两个数的平均值），众数为4（出现次数最多），方差为 (1/8) * [(2-5)^2 + ... + (9-5)^2] = 8.5，标准差为方差的平方根，即√8.5。

2. 频率分布表：将数据分组并计算每个组的频数或频率。

例如，如果数据是年龄分布，可以创建如下的频率分布表：| 年龄区间 | 频数 | 频率 || | - | - || 20-25 | 10 | 0.2 || 26-30 | 15 | 0.3 || ... | ... | ... |3. 直方图和箱线图：直方图用于显示数据的分布情况，箱线图则提供了数据的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值的快速视图。

例如，对于上述年龄数据，可以绘制相应的直方图和箱线图来观察数据的分布和集中趋势。

4. 概率分布：在统计学中，我们经常使用正态分布来描述数据的分布。

正态分布的数学表达式为N(μ, σ^2)，其中μ是均值，σ^2是方差。

例如，如果一个随机变量X服从正态分布N(50, 25)，那么X的均值是50，方差是25。

5. 中心极限定理：无论原始数据的分布如何，当样本量足够大时，样本均值的分布将趋近于正态分布。

这个定理是推断统计的基础之一。

6. 假设检验：假设检验是统计推断的一部分，用于确定一个统计假设是否成立。

例如，如果我们要检验一个样本均值是否显著不同于总体均值，可以使用t检验。

具体步骤包括提出原假设和备择假设，选择适当的检验统计量，确定显著性水平，计算p值，并作出结论。

7. 置信区间：置信区间提供了一个范围，我们可以在这个范围内估计总体参数的值。

例如，如果我们有一个样本均值和样本标准差，我们可以计算95%置信区间来估计总体均值的范围。

统计学第三章习题答案

统计学第三章习题答案统计学第三章习题答案统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

第三章是统计学中的重要章节，涵盖了概率论和概率分布的基本概念。

本文将为读者提供统计学第三章习题的答案，帮助读者更好地理解和掌握这一章节的内容。

1. 问题：某公司的员工平均年龄为35岁，标准差为5岁。

假设年龄服从正态分布，求年龄在30岁到40岁之间的员工所占的比例。

答案：由于年龄服从正态分布，可以使用标准正态分布表来计算概率。

首先，将年龄转化为标准正态分布，即计算Z值。

Z = (X - μ) / σ，其中X为年龄，μ为平均年龄，σ为标准差。

对于年龄30岁，Z = (30 - 35) / 5 = -1，对应的标准正态分布概率为0.1587。

对于年龄40岁，Z = (40 - 35) / 5 = 1，对应的标准正态分布概率为0.8413。

年龄在30岁到40岁之间的员工所占的比例为0.8413 - 0.1587 = 0.6826，即68.26%。

2. 问题：某商品的销售量服从泊松分布，平均每天销售10件。

求一天销售量不超过5件的概率。

答案：泊松分布是一种描述稀有事件发生次数的概率分布。

对于泊松分布，概率函数为P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!，其中λ为平均发生率。

对于该问题，λ = 10。

我们需要计算一天销售量不超过5件的概率，即P(X<=5)。

可以通过计算P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) + P(X=3) + P(X=4) + P(X=5)来得到答案。

P(X=0) = (10^0 * e^(-10)) / 0! = 0.000045P(X=1) = (10^1 * e^(-10)) / 1! = 0.000453P(X=2) = (10^2 * e^(-10)) / 2! = 0.002266P(X=3) = (10^3 * e^(-10)) / 3! = 0.007553P(X=4) = (10^4 * e^(-10)) / 4! = 0.018883P(X=5) = (10^5 * e^(-10)) / 5! = 0.037767P(X<=5) = 0.000045 + 0.000453 + 0.002266 + 0.007553 + 0.018883 + 0.037767 = 0.067967，即6.80%。

统计学第3、4章知识点与习题(含答案)

第三章数据资料的统计描述：统计表和统计图第一节定性资料的统计描述知识点：1、统计分组就是根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法。

2、定性数据的频数、频率、百分数、累计频数、累积频率的概念及计算。

3、定性数据频数分布表示方法主要有条形图、扇形图。

第二节定量数据的统计描述知识点：1、定量数据频数分布表的编制：（1）整理原始资料；（2）确定变量数列的形式；（3）编制组距式变量数列。

应注意的问题：确定组距，确定组限。

考查的区间式分组数据按“上组限不在组内”的原则确定。

2、定量数据的频数、频率、百分数、累积频数、累计频率的概念及计算。

3、定量数据频数分布表示方法主要有直方图、折线图和曲线图三种。

第三节探索性数据分析——茎叶图知识点：1、基本茎叶图的理解及编制第四节相关表与相关图知识点：1、相关表，反映定性变量与定量变量之间的相关关系。

2、散点图，反映两个定量变量之间的相关关系。

根据散点图判断两个变量的相关关系。

第四章数据资料的统计描述：数值计算第一节集中趋势知识点：关于单值式分组和区间式分组数据的1、平均数的计算，包括算术平均数，几何平均数，调和平均数2、众数的计算3、中位数、四分位数的计算4、（补充知识点）平均数、众数、中位数三者之间的关系5、百分位数的计算6、截尾均值的计算第二节离散测度知识点：1、极差的计算2、关于单值式分组和区间式分组数据的四分位数差的计算3、关于单值式分组和区间式分组数据的方差、标准差的计算4、变异系数的计算5、（补充知识点）偏度、峰度的含义及计算第三节协方差与相关系数知识点：1、样本协方差的含义及计算2、相关系数的含义及计算第四节相对位置测度与奇异点知识点：1、数据的标准化处理2、奇异点的诊断：利用契比雪夫定理和经验规则第五节探索性分析——5点描述与箱线图知识点：1、5点描述法的理解2、箱线图的理解与运用第三章习题：一、填空题1、在对数据资料进行统计描述时，______反映了各个组中每一项目出现的次数，______反映了各个组中项目发生的比例。

第三章多元线性回归模型思考题范文

第三章多元线性回归模型思考题3.1 若要将一个被解释变量对两个解释变量做线性回归分析； 1) 写出总体回归函数和样本回归函数； 2）写出回归模型的矩阵表示； 3) 说明对此模型的古典假定；4）写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计式 , 并说明参数估计式的性质。

3.2 什么是偏回归系数 ? 它与简单线性回归的回归系数有什么不同 ? 3.3 多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同 ?3.4 多元线性回归分析中 , 为什么要对可决系数加以修正 ? 修正可决系数与 F 检验之间有何区别与联系 ?3.5 什么是方差分析 ? 对被解释变量的方差分析与对模型拟合优度的度量有什么联系和区别 ?3.6 多元线性回归分析中 ,F 检验与 t 检验的关系是什么 ? 为什么在做了 F 检验以后还要做 t 检验?3.7 试证明 : 在二元线性回归模型i Y =1β+2β2i X +33i X β+i u 中 , 当 2X 和3X 相互独立时,对斜率系数2β和3β的OLS 估计值 , 等于i Y 分别对2X 和3X 做简单线性回归时斜率系数的OLS 估计值。

3.8 对于本章开始提出的“中国汽车终极保有量会达到2.4亿-2.5 亿辆吗?”你认为可建立什么样的计量经济模型去分析?3.9 说明用Eviews 完成多元线性回归分析的具体操作步骤。

练习题3.1 为研究中国各地区入境旅游状况,建立了各省市旅游外汇收入(Y,百万美元)、旅行社职工人数 (1X ,人)、国际旅游人数(Xz,万人次)的模型 , 用某年31 个省市的截面数据估计结果如下ˆiY =-151.0263+0.11791i X +1.54522i X t=(-3.)(6.)(3.)2R =0. 2R =0.92964 F=191.1894 n=311) 从经济意义上考察估计模型的合理性。

2) 在 5% 显著性水平上 , 分别检验参数1β，2β的显著性。

管理统计学习题参考答案第三章

第三章1. 解：反映集中趋势的指标有众数、中位数、均值；反映离中趋势的指标有极差、四分位差、标准差、变异系数。

2. 解：正态分布下，众数=中位数=均值；正偏态下，众数<中位数<均值；负偏态下，众数>中位数>均值。

3. 解：将数据从小到大依次排序为12，17，19，21，22，23，25，26，27，28，30，32，34，36，38，39，39，41，42，56。

众数0M =39，中位数e M =（28+30）/2=29，均值x =607/20=30.354. 解：由于标准差受计量单位大小的影响，还受到数据均值水平的影响，于是，计算变异系数反映相对离散程度的指标来消除这些影响。

5. 解：将数据从小到大依次排序为12，17，19，21，22，23，25，26，27，28，30，32，34，36，38，39，39，41，42，56。

极差R =56-12=44四分位差()[]()[]51538397502222232503813...Q Q RQ =-⨯+--⨯+=-= 标准差σ = 10.20变异系数V =10.20/30.35=0.346. 解：工龄的均值、标准差、变异系数如下：均值x = 7 标准差 σ = 2.05 变异系数V = 2.16/7=0.29年工资的均值、标准差和变异系数如下：均值 x = 280 标准差 σ =96.75变异系数V = 96.75/280=0.35由于工龄的变异系数 < 年工资的变异系数，年工资的离散程度更大。

7. 解：相关系数是指协方差与两个标准差之比，记为r ，则有r = 6xy /(6x 6y )其中协方差的大小会受到计量单位和数据均值水平的影响，从而使不同相关总体之间的相关程度缺乏可比性。

为了使不同相关总体之间的相关程度具有广泛的可比性，需要计算相关系数。

公司10名员工的工龄（X）与工资（Y）相关计表协方差184σ1840/10==xy相关系数r =184/(2.05×96.75)=0.938. 解：平均指标反映的是统计数据的集中趋势，变异系数反映的是统计数据的离中趋势，偏度则是测定统计数据的非对称程度。

统计学第五版第三章课后习题答案

10
3.5（1）
11
3.5（2）
12
3.5（3）
灯泡使用寿命大都在690-700小时，占所有测试灯泡的26%， 18%在700-710 小时，在680730小时内的灯泡占所有灯泡的 81%。
13
681-729
3.5（4）茎叶图：
的映中茎更的区叶为状域图直况为反观比映详频了细数灯。分泡
布小使直时用方内寿图，命反所的映反集
14
3.6 （1）频数分布表：
15
（2）频数分布直方图：
（3）袋装食品每袋重量大多分布在 45-55之间，其中在45-50内的数量最多，占37%，在 50-55内的食品占 34%，55-60的占 18%，40-45的占 8%，分布在60-65 内的所占比例最小，占3%。
30
3.14 （1）国内生产总值线图：
31
（2）第一、二、三产业国内生产总值线图：
32
（3）2004年的国内生产总值及其构成数据饼图：
我国国内生产总值从 1995年到2004年逐年递增，其中第二产业增速较快，其次是第三产业，第一产业增速最慢。我国2004年国内生产总值第二产业所占比重最大，达到53%，第三产业其次，占32%；第一产业所占比重最小，只有15%。
33
3.15 箱线图：
34
如图所示：这几个城市中，相对湿度最低的为长春，在40以下；相对湿度最高的为广州，在85以上。平均相对湿度最高的为广州，达到80以上；最低的为兰州，只有50。平均相对湿度在60以下的城市有北京、长春和兰州；在60到70之间的有郑州和西安；平均相对湿度在70以上的城市有南京、武汉、广州、成都和昆明。

统计学第三章习题及答案

统计学第三章习题及答案统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中起着重要的作用。

在统计学的学习过程中，习题是一种非常有效的学习工具，可以帮助我们巩固知识、加深理解。

本文将介绍统计学第三章的一些习题及其答案，希望能够对读者的学习有所帮助。

第一题：某班级的学生身高数据如下：150cm，160cm，165cm，170cm，175cm，180cm，185cm，190cm。

求该班级学生的平均身高。

解答：首先将身高数据进行求和，得到总和为150+160+165+170+175+180+185+190=1375。

然后，将总和除以学生人数，即8，得到平均身高为1375/8=171.875cm。

第二题：某公司的员工年龄分布如下：25岁，28岁，30岁，32岁，35岁，40岁，45岁，50岁。

求该公司员工的中位数。

解答：首先将年龄数据进行排序，得到25，28，30，32，35，40，45，50。

然后，找出中间位置的数值，即第4个数和第5个数，即32和35。

由于中位数是两个数的平均值，所以中位数为(32+35)/2=33.5岁。

第三题：某城市每天的气温数据如下：20℃，22℃，25℃，28℃，30℃，32℃，35℃。

求该城市气温的众数。

解答：众数是指数据中出现次数最多的数值。

根据给定的数据，可以看出30℃出现了两次，而其他数值只出现了一次。

因此，该城市气温的众数为30℃。

第四题：某学校的学生体重数据如下：50kg，55kg，60kg，65kg，70kg，75kg，80kg。

求该学校学生体重的标准差。

解答：标准差是用来衡量数据的离散程度的统计量。

首先，求出体重数据的平均值，即(50+55+60+65+70+75+80)/7=65kg。

然后，计算每个数据与平均值的差的平方，并求和，得到(50-65)^2+(55-65)^2+(60-65)^2+(65-65)^2+(70-65)^2+(75-65)^2+(80-65)^2=350。

《统计学》-第3章-习题答案

第三章数据的描述---思考与练习参考答案1. 某研究提供了目前最畅销汽车品牌的数据。

这里列出的有雪铁龙、福特、大众、本田和丰田。

表3-15列出了50次汽车购买的样本数据（数据文件：汽车品牌.sav）。

表3-15 50次汽车购买的数据雪铁龙大众本田福特雪铁龙福特本田雪铁龙丰田大众雪铁龙福特丰田雪铁龙福特大众福特大众福特丰田大众福特福特本田丰田雪铁龙雪铁龙雪铁龙雪铁龙大众丰田雪铁龙本田福特福特大众福特本田丰田本田福特雪铁龙福特福特大众丰田雪铁龙福特福特福特（1）构建频数和频率分布。

汽车品牌频率百分比有效百分比累积百分比有效雪铁龙12 24.0 24.0 24.0 福特17 34.0 34.0 58.0 大众8 16.0 16.0 74.0 本田 6 12.0 12.0 86.0 丰田7 14.0 14.0 100.0 合计50 100.0 100.0（2）哪两款汽车最畅销？福特、雪铁龙（3）绘制条形图和饼图，说明汽车销售的品牌分布。

条形图：饼图：2. 对例3.8中执业药师的收入数据（数据文件：执业药师.sav），（1）绘制收入的直方图和箱线图；（2）根据（1）的结果分析数据分布的特征；执业药师的收入一般水平在2900元左右，数据相对分散，数据呈右偏分布，有离群值。

（3）计算均值、中位数和众数；均值2940、中位数2905和众数2880（4）根据数据分布的特征，哪个指标能更好地反映数据的一般水平？中位数能更好反应一般水平3. 某地区平均每月外出就餐费用65.88元。

一个样本提供了过去几个月该地区人们外出就餐费用的数据如表3-16（单位：元）（数据文件：就餐费用.sav）。

表3-16 外出就餐的费用253 113 104 169 12980 178 134 131 11811 152 467 95 22555 245 198 0 124101 69 161 0 151 （1）计算平均数、中位数和众数；平均数138.52、中位数129和众数0。

统计学第三章习题答案

7、茎叶图类似于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给
出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。而直方图虽然能很好地显示数据的分布，
但不能保留原始的数值。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用
1
第三章
于小批量数据。
8、统计图一般由下面几个部分构成：（1）标题，即图的名称，简明扼要说明资料的中心内容，必要时注明时间和地点，一般写在图的正下方位置，同时将图形的编号写在标题的
中间有一个“空洞”，样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示。饼图只能显示
一个总体和样本各部分所占的比例，而环形图则可以同时绘制多个总体或样本的数据系
列，每一个总体或样本的数据系列为一个环。因此环形图可显示多个总体或样本各部分
所占的相应比例，从而有利于进行比较研究。
6、直方图与条形图是不同的，首先，条形图是用条形的长度（横置时）表示各类别频数的
应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。一般情况下，一组数据所分的组数 K 不应少
于 5 组且不多于 15 组，即 5＜ K＜15。在实际分组时，也可以借助经验公式来确定组数 K，
K 1 lgn lg 2
其中 n 为数据的个数，对结果四舍五入取整数即为组数。
第 3 步：确定各组的组距。在组距分组中，一个组的最小值称为下限（low limit）；一个组
100
——
接收 99 109 89 119 79 129 69 139
其他
频率 11 9 8 7 6 4 2 2 1
累积 % 22.00% 40.00% 56.00% 70.00% 82.00% 90.00% 94.00% 98.00% 100.00%
（3）

统计学原理第三章(统计资料整理)习题答案

第三章统计资料整理一．判断题部分1：对统计资料进行分组的目的就是为了区分各组单位之间质的不同。

（×）2：统计分组的关键问题是确定组距和组数。

（×）3：组中值是根据各组上限和下限计算的平均值，所以它代表了每一组的平均分配次数。

（×）3：分配数列的实质是把总体单位总量按照总体所分的组进行分配。

（∨）4：次数分配数列中的次数，也称为频数。

频数的大小反映了它所对应的标志值在总体中所起的作用程度。

（∨）5：某企业职工按文化程度分组形成的分配数列是一个单项式分配数列。

（×）6：连续型变量和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。

（∨）7：对资料进行组距式分组，是假定变量值在各组内部的分布是均匀的，所以这种分组会使资料的真实性受到损害。

（∨）8：任何一个分布都必须满足：各组的频率大于零，各组的频数总和等于1 或100%。

（×）9：按数量标志分组形成的分配数列和按品质标志分组形成的分配数列，都可称为次数分布。

( ∨ )10：按数量标志分组的目的，就是要区分各组在数量上的差异。

（×）11：统计分组以后，掩盖了各组内部各单位的差异，而突出了各组之间单位的差异。

（∨）12：分组以后，各组的频数越大，则组的标志值对于全体标志水平所起的作用也越大；而各组的频率越大，则组的标志值对全体标志水平所起的作用越小。

（×）二．单项选择题部分1：统计整理的关键在（ B ）。

A、对调查资料进行审核B、对调查资料进行统计分组C、对调查资料进行汇总D、编制统计表2：在组距分组时，对于连续型变量，相邻两组的组限（ A ）。

A、必须是重叠的B、必须是间断的C、可以是重叠的，也可以是间断的D、必须取整数3：下列分组中属于按品质标志分组的是（ B ）。

A、学生按考试分数分组B、产品按品种分组C、企业按计划完成程度分组D、家庭按年收入分组4：有一个学生考试成绩为７０分，在统计分组中，这个变量值应归入（ B ）。

高等职业教育“十一五”规划教材《统计学》第三章课后习题及答案

高等职业教育“十一五”规划教材《统计学》第三章课后习题及答案高等职业教育“十一五”规划教材《统计学》第三章课后习题及答案一．判断题1.对于连续变量，根据“排除上限”的原则总结其组限。

对。

所谓“上组限不在内”的原则，是对连续变量分组采用重合组限时，习惯上规定一般只包括本组下限变量值的单位，而当个体的变量值恰为组的上限是时，不包括在本组。

2.统计资料的整理不仅是对原始资料的整理，而且还包括对次级资料的整理。

对。

3.确定组限时，最大组上限必须大于最大变量值，最小组下限必须小于最小变量值。

错，这意味着你也可以在封闭的小组中尝试。

4.对统计总体进行分组是由于总体各单位的“同质性”所决定的。

错，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别。

5.对连续变量进行分组时，它们的分组极限可以用“不重叠”的形式表示。

对二．单项选择题a组的中值是550组的下限，B组的中值是550组的下限a.550b.650c.700d.750因为它是一个连续变量，所以变量的值是连续的。

由于最后一组的起始下限大于相邻组的中值，请注意这是一个递减变量序列。

一个组的最小值叫做下限。

所以这里的下限实际上是相邻群的上限。

因此，最后一组的下限=相邻组的上限，因此相邻组的上限也为600。

另一个相邻组的组中值为550，因此可以确定相邻组的组距离为100。

重新使用公式：无上限开放组的中值=下限+相邻组的组距离/2，最后一组的中值为650。

2.对一个总体选择三个标志做复合分组，按各个标志所分的组数分别为3、4、5，则所分的全部组数为（a）a、 60b。

12c。

30天。

六3.某小区居民人均月收入最高为5500元，最低为2500元，据此分为6组，形成等距数列，其组距应为（a）a、 500b。

600摄氏度。

550d。

6504.整理统计数据的主要环节是（c）a.编制统计报表b.审核汇总资料c.审核原始资料d.设计整理方案5.对于一年的收入变量序列，分组为10万元以下、10万-20万元、20万-30万元和30万元以上，则为（c）a、10万元应归入第一组b、20万元应归入第二组c、20万元应归入第三组d、30万元应归入第三组6.组号与组距的关系为（a）a.组数越多，组距越小b.级数越多，组距越大c.组数与组距无关d.组数越少，组距越小三．简答题1.简要说明统计排序的意义和内容统计整理,首先要搞清楚教材当中关于统计整理的内容,通常理解的统计整理包括制作次数分布、或者给出排秩、等级的结果,有些还可能包括对数据的类型的判别、编码和对原始数据的必要转换等.有些人认为描述统计也可以视为统计整理的内容,或者是汇总统计的内容.根据统计整理的内容再来回答其意义.主要是可以在正式的描述统计和推断统计之前,预先了解和掌握数据的大致状况,尤其是其分布和次数特征,以便根据数据的类型选择适当的统计方法（不论是描述统计还是推断统计,很重要的一点是依据数据的类型来选择统计法）.有些时候,需要对数据进行必要的转换,也是为了便于后继的统计,如由量表原始数据转换成量表得分,原始数据转换成标准分数,或者转换成可统计的某种指标等.简而言之，数据整理就是服务于后续的统计过程，使原始测量数据满足统计方法的需要，为统计方法的选择提供依据。

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