定性数据分析第二章课后答案(供参考)
统计学课后思考题答案
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统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案~~ 来源: 张倩倩Orange的日志在百度文库上下载下来的,奉献给同胞们~统计课后思考题答案第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。
推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的,但这些类别是有序的。
(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。
统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。
时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。
1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
第四版统计学课后习题答案
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第四版统计学课后习题答案《统计学》第四版统计课后思考题答案第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。
推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的,但这些类别是有序的。
(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。
统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。
时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。
1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。
数据分析参考答案
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数据分析参考答案数据分析参考答案数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为了各行各业的必备技能。
无论是企业决策、市场营销还是科学研究,数据分析都扮演着重要的角色。
在本文中,我将提供一些数据分析的参考答案,帮助读者更好地理解和应用数据分析。
首先,数据分析的第一步是数据清洗和整理。
在进行数据分析之前,我们需要确保数据的质量和准确性。
这包括删除重复数据、处理缺失值、解决异常值等。
只有经过清洗和整理的数据才能真正反映出问题的本质和规律。
其次,数据分析需要选择合适的方法和工具。
根据问题的性质和数据的类型,我们可以选择不同的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、机器学习等。
同时,我们还需要选择适合的数据分析工具,如Excel、Python、R等。
选择合适的方法和工具可以提高数据分析的效率和准确性。
第三,数据可视化是数据分析的重要环节。
通过数据可视化,我们可以将抽象的数据转化为直观的图表和图形,更好地理解数据的分布和趋势。
数据可视化不仅可以提高数据分析的效果,还可以帮助我们向他人传达分析结果。
在进行数据可视化时,我们需要选择适当的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,以及合适的颜色和字体。
第四,数据分析需要进行合理的假设和推断。
在进行数据分析时,我们需要建立合理的假设,并通过数据进行验证。
通过统计方法和推断统计学,我们可以对数据进行推断和预测。
然而,我们需要注意的是,数据分析只能提供相关性而非因果性的结论。
因此,在进行数据分析时,我们需要谨慎解读结果,并避免错误的推断。
最后,数据分析需要不断的学习和实践。
数据分析是一个不断发展和演进的领域,新的方法和工具不断涌现。
为了保持竞争力,我们需要不断学习新的数据分析技术,并将其应用到实际问题中。
同时,我们还需要通过实践不断提高自己的数据分析能力,不断优化分析结果和方法。
综上所述,数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
定型数据分析习题答案
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作业中的一些错误情况1:解题过程不完整,没有明确指出所检验的假设和检验统计量。
2:算错检验统计量的值,或算错检验的p 值。
(P27Ex2)解法一:总体总共分3类,要检验顾客是否对这三种肉食的喜好程度相同,这是一个分布的拟合优度检验问题。
(1)要检验的原假设为 0H :顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即要检验0H :顾客对这三种肉食的喜好程度的分布为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛313131羊肉牛肉猪肉,(2)取检验统计量∑=-=310202)(i i i i np np n χ,检验分布为)13(2-χ;(3)题中200=n ,3,2,1,32000==i np i ,则检验统计量的值为(计算过程略) 73.153200)320074(3200)320041(3200)320085(2222≈-+-+-=χ(4)计算P 值为: 05.0000384.0)73.15)2((2<≈≥=χP p 值,故在水平05.0=α下拒绝0H ,即调查数据不符合该均匀分布.解法二(采用似然比检验+p 值形式)(1)要检验的原假设为 0H :顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即要检验0H :顾客对这三种肉食的喜好程度的分布为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛313131羊肉牛肉猪肉,(2)选取似然比检验统计量∑∑==-=-=Λ-=ri i i i ri i i i n np n n n p n G 1102ln 2ln 2ln 2,检验分布为)1(2-r χ; (3)题中200=n ,3,2,1,32000==i np i ,则检验统计量的值为(计算过程略)88.16ln2312≈=-=∑= i ii i n np n G (4)计算P 值为: 05.000022.0)88.16)2((2<≈≥=χP p 值,故在水平05.0=α下拒绝0H ,即顾客对这三种肉食的喜好程度的分布不是均匀分布.注:若显著性水平取05.0=α,则临界值为99.5)2()13(295.0205.01≈=--χχ。
定性数据分析第二章课后答案解析
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第二章课后作业【第1题】解:由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况(即糖果颜色的概率分布),调查者取500块糖果作为研究对象,则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据,500块糖果的颜色分布如下表1.1所示:表1.1 理论上糖果的各颜色数由题知r=6,n=500,我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符,所以我们进行以下假设:原假设::0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色,)6,...,1(0=i p i 已知,1610=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里6=r 。
检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。
在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”,得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ,故拒绝原假设,即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。
【第2题】解:由题可知 ,r=3,n=200,假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即顾客选择这三种肉食的概率是相同的。
所以我们可以进行以下假设:原假设 )3,2,1(31:0==i p H i则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里3=r 。
检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。
在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”,得出对应的p 值为05.00003841.0<<=p ,故拒绝原假设,即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是不相同的。
【第3题】解:由题可知 ,r=10,n=800,假设学生对这些课程的选择没有倾向性,即选各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。
所以我们可以进行以下假设:原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里10=r 。
检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。
统计学课后简答题答案
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第一章思考题什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论.解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法.推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法.统计学的类型和不同类型的特点统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据.它也是有类别的,但这些类别是有序的.(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值.统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的.实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据.统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据.时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据.第二章思考题什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题与研究内容有关,由别人调查和试验而来已经存在,并会被我们利用的资料为“二手资料”.使用时要进行评估,要考虑到资料的原始收集人,收集目的,收集途径,收集时间使用时要注明数据来源.比较概率抽样和非概率抽样的特点,指出各自适用情况概率抽样:抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本.每个单位别抽中的概率已知或可以计算,当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个单位样本被抽到的概率.技术含量和成本都比较高.如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征,得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样.非概率抽样:操作简单,时效快,成本低,而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高.它适合探索性的研究,调查结果用于发现问题,为更深入的数量分析提供准备.它同样使用市场调查中的概念测试(不需要调查结果投影到总体的情况).除了自填式,面访式和式还有什么搜集数据的办法试验式和观察式等第三章思考题数据预处理内容数据审核(完整性和准确性;适用性和实效性),数据筛选和数据排序.分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些分类数据:制作频数分布表,用比例,百分比,比率等进行描述性分析.可用条形图,帕累托图和饼图进行图示分析.顺序数据:制作频数分布表,用比例,百分比,比率.累计频数和累计频率等进行描述性分析.可用条形图,帕累托图和饼图,累计频数分布图和环形图进行图示分析.数据型数据的分组方法和步骤分组方法:单变量值分组和组距分组,组距分组又分为等距分组和异距分组.分组步骤:1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表第4章数据的概括性度量一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述:一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度;二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;三是分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态.怎样理解平均数在统计学中的地位平均数在统计学中具有重要的地位,是集中趋势的最主要的测度,主要适用于数值型数据,而不适用于分类数据和顺序数据.简述四分位数的计算方法.四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值.根据未分组数据计算四分位数时,首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数值就是四分位数.第七章思考题估计量:用于估计总体参数的随机变量估计值:估计参数时计算出来的统计量的具体值评价估计量的标准:无偏性:估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性:对同一总体参数的两个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效一致性:随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数置信区间:由样本统计量所构造的总体参数的估计区间第8章思考题假设检验和参数估计有什么相同点和不同点答:参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们都是利用样本对总体进行某种推断,然而推断的角度不同.参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法,总体参数μ在估计前是未知的.而在参数假设检验中,则是先对μ的值提出一个假设,然后利用样本信息去检验这个假设是否成立.什么是假设检验中的显着性水平统计显着是什么意思答:显着性水平是一个统计专有名词,在假设检验中,它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险.统计显着等价拒绝H0,指求出的值落在小概率的区间上,一般是落在或比更小的显着水平上.什么是假设检验中的两类错误答:假设检验的结果可能是错误的,所犯的错误有两种类型,一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了,犯这种错误的概率用α表示,所以也称α错误或弃真错误;另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝,犯这种错误的概论用β表示,所以也称β错误或取伪错误.第10章思考题什么是方差分析它研究的是什么答:方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显着影响.它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响.要检验多个总体均值是否相等时,为什么不作两两比较,而用方差分析方法答:作两两比较十分繁琐,进行检验的次数较多,随着增加个体显着性检验的次数,偶然因素导致差别的可能性也会增加.而方差分析方法则是同时考虑所有的样本,因此排除了错误累积的概率,从而避免拒绝一个真实的原假设.方差分析包括哪些类型它们有何区别答:方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析.区别:单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响,而双因素涉及两个分类型自变量.第13章思考题简述时间序列的构成要素.时间序列的构成要素:趋势,季节性,周期性,随机性利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题.(1)当时间序列中的观察值出现0或负数时,不宜计算增长率;(2)不能单纯就增长率论增长率,要注意增长率与绝对水平的综合分析;大的增长率背后,其隐含的绝对值可能很小,小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大.简述平稳序列和非平稳序列的含义.1.平稳序列(stationary series)基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波动可以看成是随机的2.非平稳序列 (non-stationary series)是包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合.因此,非平稳序列又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列.第14章思考题解释指数的含义.答:指数最早起源于测量物价的变动.广义上,是指任何两个数值对比形成的相对数;狭义上,是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数.实际应用中使用的主要是狭义的指数.加权综合指数和加权平均指数有何区别与联系加权综合指数:通过加权来测定一组项目的综合变动,有加权数量指数和加权质量指数.使用条件:必须掌握全面数据(数量指数,测定一组项目的数量变动,如产品产量指数,商品销售量指数等)(质量指数,测定一组项目的质量变动,如价格指数、产品成本指数等)拉式公式:将权数的各变量值固定在基期.帕式公式:把作为权数的变量值固定在报告期.加权平均指数:以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均.使用条件:可以是全面数据、不完全数据.因权数所属时期的不同,有不同的计算形式.有:算术平均形式、调和平均形解释零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数.答:零售价格指数:反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数.消费价格指数:反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数.生产价格指数: 测量在初级市场上出售的货物(即在非零售市场上首次购买某种商品时) 的价格变动的一种价格指数.股票价格指数:反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数,简称股价指数.其单位一般用“点”(point)表示,即将基期指数作为100,每上升或下降一个单位称为“1点”.。
统计学(贾俊平)第五版课后习题答案(完整版)
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统计学(第五版)贾俊平课后习题答案(完整版)第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。
推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的,但这些类别是有序的。
(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。
统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。
时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。
1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。
定性数据分析第二章课后答案
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第二章课后作业【第1题】解:由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况(即糖果颜色的概率分布),调查者取500块糖果作为研究对象,则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据,500块糖果的颜色分布如下表1.1所示:表1.1 理论上糖果的各颜色数由题知r=6,n=500,我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符,所以我们进行以下假设:原假设::0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色,)6,...,1(0=i p i 已知,1610=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里6=r 。
检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。
在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”,得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ,故拒绝原假设,即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。
【第2题】解:由题可知 ,r=3,n=200,假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即顾客选择这三种肉食的概率是相同的。
所以我们可以进行以下假设:原假设 )3,2,1(31:0==i p H i则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里3=r 。
检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。
在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”,得出对应的p 值为05.00003841.0<<=p ,故拒绝原假设,即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是不相同的。
【第3题】解:由题可知 ,r=10,n=800,假设学生对这些课程的选择没有倾向性,即选各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。
所以我们可以进行以下假设:原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里10=r 。
检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第二部分)
![属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第二部分)](https://img.taocdn.com/s3/m/d0beadc09ec3d5bbfd0a74c4.png)
根据亲近程度进行聚类有多种方法,最常 用的是系统聚类法(Hierachical Clustering Method)和动态聚类法(K-means Method) 系统聚类法根据对象间的距离将对象逐步 归并而获得聚类图(谱系图Dendrogram) 动态聚类法在选定种子后将对象逐个归并 到种子所在的类。它适用于大量对象的分 类 。要求预定类的个数
不同的定义可能得出不同的结果!
3
聚类分析
系统聚类法
聚类分析
系统聚类法
对 变 量 也 可 进 行 聚 类
聚类分析
动态聚类法
聚类分析
动态聚类法
动态聚类法要求预先确定分类的个数 动态聚类法根据分类的个数先为每个类选 定一个种子作为类的初始中心 将每个对象归入最靠近的中心所在的类 (基于欧式距离) 调整每个类的中心 重新将每个对象归入最靠近中心所在的类 调整每个类的中心重复上述过程直至中心 稳定为止
自变量(X)
广义线性模型
10
聚类分析
基本概念
第六章:聚类分析
聚类分析是按照对象(观测或变量)取值 的相似程度,将对象(观测或变量)分为 无公共元素的类,使在同一类内的对 象有较强的相似性,不同类间的对象 其相似性较类内对象间的相似性低
聚类过程可对观测或变量进行 对象间的相似性可以由对象间的距离或相 关性决定 无需特定的统计模型假设
5
方差分析
多重比较
方差分析
多重比较
方差分析中,称形如i j 的参数组合为一个 “比较”(comparison) 若因素A共有k 个水平,共有k(k-1)/2 个比较 当接受H0: 1= . . . = k时,意味着所有的比较 都为0,而当拒绝H0 时意味着至少存在一对i j 或i j 0。H0是个复合假设 在拒绝原假设的同时,希望进一步检验哪些 比较不为0,这样的检验统称为“多重比较”
第二章误差及分析数据的统计处理第六版课后答案
![第二章误差及分析数据的统计处理第六版课后答案](https://img.taocdn.com/s3/m/6f3e0baa31126edb6f1a10cb.png)
第二章误差及分析数据的统计处理思考题1.正确理解准确度和精密度,误差和偏差的概念。
答:准确度是测定平均值与真值接近的程度,常用误差大小来表示,误差越小,准确度越高。
精密度是指在确定条件下,将测试方法实施多次,所得结果之间的一致程度。
精密度的大小常用偏差来表示。
误差是指测定值与真值之差,其大小可用绝对误差和相对误差来表示。
偏差是指个别测定结果与几次测定结果的平均值之间的差别,其大小可用绝对偏差和相对偏差表示,也可以用标准偏差表示。
2.下列情况分别引起什么误差?如果是系统误差,应如何消除?(1)砝码被腐蚀;(2)天平两臂不等长;(3)容量瓶和吸管不配套;(4)重量分析中杂质被共沉淀;(5)天平称量时最后一位读数估计不准;(6)以含量为99%的邻苯二甲酸氢钾作基准物标定碱溶液。
答:(1)引起系统误差,校正砝码;(2)引起系统误差,校正仪器;(3)引起系统误差,校正仪器;(4)引起系统误差,做对照试验;(5)引起偶然误差;(6)引起系统误差,做对照试验或提纯试剂。
3.用标准偏差和算术平均偏差表示结果,哪一种更合理?答:用标准偏差表示更合理。
因为将单次测定值的偏差平方后,能将较大的偏差显著地表现出来。
4.如何减少偶然误差?如何减少系统误差?答:在一定测定次数范围内,适当增加测定次数,可以减少偶然误差。
针对系统误差产生的原因不同,可采用选择标准方法、进行试剂的提纯和使用校正值等办法加以消除。
如选择一种标准方法与所采用的方法作对照试验或选择与试样组成接近的标准试样做对照试验,找出校正值加以校正。
对试剂或实验用水是否带入被测成分,或所含杂质是否有干扰,可通过空白试验扣除空白值加以校正。
5.某铁矿石中含铁39.16%,若甲分析得结果为39.12%,39.15%和39.18%,乙分析得39.19%,39.24%和39.28%。
试比较甲、乙两人分析结果的准确度和精密度。
解:计算结果如下表所示由绝对误差E 可以看出,甲的准确度高,由平均偏差d 和标准偏差s 可以看出,甲的精密度比乙高。
统计学课后第二章习题答案
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第2章练习题1、二手数据的特点是()A。
采集数据的成本低,但搜集比较困难 B. 采集数据的成本低,但搜集比较容易C。
数据缺乏可靠性 D.不适合自己研究的需要2、从含有N个元素的总体中,抽取n个元素作为样本,使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中,这样的抽样方式称为()A。
简单随机抽样 B.分层抽样 C.系统抽样 D。
整群抽样3、从总体中抽取一个元素后,把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素,直至抽取n个元素为止,这样的抽样方法称为()A。
重复抽样 B.不重复抽样 C.分层抽样 D.整群抽样4、一个元素被抽中后不再放回总体,然后从所剩下的元素中抽取第二个元素,直至抽取n个元素为止,这样的抽样方法称为()A.不重复抽样B。
重复抽样C.系统抽样D。
多阶段抽样5、在抽样之前先将总体的元素划分为若干类,然后从各个类中抽取一定数量的元素组成一个样本,这样的抽样方式称为()A。
简单随机抽样B。
系统抽样C.分层抽样D.整群抽样6、先将总体各元素按某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点,然后每隔一定的间隔抽取一个元素,直至抽取n个元素形成一个样本。
这样的抽样方式称为()A. 分层抽样B. 简单随机抽样C。
系统抽样D。
整群抽样7、先将总体划分为若干群,然后以群作为抽样单位从中抽取部分群,再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察,这样的抽样方式称为()A. 系统抽样B。
多阶段抽样C。
分层抽样D。
整群抽样8、为了调查某校学生的购书费用支出,从男生中抽取60名学生调查,从女生中抽取40名学生调查,这种调查方是() A。
简单随机抽样B. 整群抽样C.系统抽样D。
分层抽样9、为了调查某校学生的购书费用支出,从全校抽取4个班级的学生进行调查,这种调查方法是()A. 系统抽样B. 简单随机抽样C.分层抽样D。
整群抽样10、为了调查某校学生的购书费用支出,将全校学生的名单按拼音顺序排列后,每隔50名学生抽取一名学生进行调查,这种调查方法是?()A。
数据分析第二章习题答案
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第二章作业
2.4
某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销售量Y(单位:箱)与该城市中适合使用该化妆品的人数X1(单位:千人)以及他们人均收入X2(单位:元)之间的关系,在某个月中队15个城市作了调查,得到下述各量的观测值如下:
另外在方差分析表之后,还输出R2值,即R2=SSR
SST =53844.716
53901.600
=0.9989,这些结果均表
明Y与X1,X2,X3之间的线性回归关系式高度显著地参数估计的有关结果
参数估计
(1)得到回归方程为
=Y ^
3.453+0.496X 1+0.009X 1
(3)
β1的置信区间为:(0.483,0.509) β2的置信区间为:(0.007,0.011) (4)
由上表可知对α=0.05时,上表第二行p 均小于α,则X 1,X 2对Y 的影响是显著地;
由SPSS的分析回归线性保存可得当()=(220,2500)是预测值为135.57141,预测区间为(134.08348,137.05934)。
(6)
由上Normal Q-Q Plot of m图知,该正态性近似符合。
定性数据分析
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二语中的复数使用 (Gass & Selinker, 2008)
(3-10) Many people have ideas about Jeddah and other cities located in Saudi Arabia. (3-11) When he complete nine month . . . (3-12) He can spend 100 years here in America. (3-13) There are about one and half-million inhabitant in Jeddah. (3-14) How many month or years have been in his mind? (3-15) There are many tents—and goats running around. (3-16) There are two mountains. (3-17) How many hour? (3-18) There are more than 200,000 telephone lines. (3-19) Every country had three or four kind of bread.
定性分析是对定性数据进行分析从个案中寻找模式规律规则从个案中得出概括性结论或者说做定性结论
定性数据分析
1
什么是定性数据?
定性数据指研究中使用的文字资料,是由语言的词语、
句子组成的材料。
定性数据是现象的文字描述或表征形式。
我们可以采用观察、访谈、有声思维、问卷等方式收集
定性数据。 任何文字材料都可以用作研究的定性数据,如小说、期 刊文章、论文、演讲词、会话文字、作文等。
8
基于(3-2)的规则2
定性数据统计分析课后练习题含答案
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定性数据统计分析课后练习题含答案1. 问题描述一项研究调查了 100 名学生的职业意向,结果发现54人有医生的职业意向,23人希望成为工程师,11人希望成为演员,5人有投行的意向,7人希望成为教师。
请使用适当的统计方法回答以下问题。
2. 题目1.在这100个学生中,有多少人有IT行业的职业意向?2.有多少比例的学生有医生的职业意向?3.有多少比例的学生没有教师和医生的职业意向?4.哪个职业的意向最高?3. 答案1.IT行业的职业意向人数是5人。
解析:根据题目给出的数据,5人有投行的意向,而我们知道投行常常被归类为金融或者IT行业,所以可以推断出这5人中肯定包含有IT行业的职业意向。
2.有医生职业意向的学生比例是 $\\frac{54}{100} = 0.54$。
解析:根据题目给出的数据,有医生职业意向的学生人数为 54,而总样本数为100,所以比例为54/100=0.54。
3.没有教师和医生职业意向的学生比例是 $\\frac{23+11+5}{100} =0.39$,即 $39\\%$。
解析:根据题目给出的数据,有医生职业意向的有54人,有工程师职业意向的有23人,有演员职业意向的有11人,一共这三类职业意向的学生人数为54+23+11=88,而总样本数为100,所以没有这三类职业意向的学生人数为100−88=12,所以比例为12/100=0.12,即 $12\\%$,所以没有教师和医生职业意向的学生比例为1−0.54−0.12=0.34,即$34\\%$。
4.医生职业意向的比例最高,为 $54\\%$。
解析:根据题目给出的数据,有医生职业意向的学生人数为 54,有工程师职业意向的学生人数为 23,有演员职业意向的学生人数为 11,有投行的意向的学生人数为 5,有教师职业意向的学生人数为 7。
因此,医生职业意向的人数最多,比例为 $54\\%$。
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第一部分)
![属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第一部分)](https://img.taocdn.com/s3/m/4b937675f242336c1eb95ec4.png)
信息技术的发展使企业的各级管理人员都 面临巨大数量的数据 现代化的管理离不开科学地积累和利用企 业内外的各项数据 了解和充分利用您的数据是企业管理水平 的重要标志 利用您的数据就是要分析您的数据,将数 据中的信息变成有用的知识,为决策支持 服务
1
《纽约时报》(2009年8月6日)
统计是未来10年最炙手可热(性 感)的专业,即每10个工作岗位中9个 岗位需要统计。 ——Google的高管
7
数据的描述
计算汇总统计量
数据的描述
计算汇总统计量—各种中心位置
从功能看,最常用的有:描述中心位置的、描 述数据变差的等 从计算的类型看:矩型、基于顺序统计量等 中心位置 矩 型 均值 基于分位数 其 它 分散度 其 它
1 变量值(样本):
X , X 2 , .... X
5, 8
n
4, 3, 11, 3, 1
已不再是正态分布虽然不同的观测误差相互独立但不是同方差的其方差随不同的所以在拟合logistic模型一般不使用ols法通常的ls法而采用最大似然估计法logistic模型的似然函数logistic回归logistic回归也可用于名义型属性自变量的情形购买性别收入水平femalelowfemalelowmalemoderatemalemoderatefemalemoderatefemalehighmalehighmalehighlogistic回归female101139male61130logistic回归计单个属性自变量logistic回归系数与优势比优势比odds结果cfemale101139male61130logistic回归系数与优势比logistic回归多自变量logistic回归也可用于包含分类型和连续型的多个自变量的情形logistic回归多自变量purchasegenderincomeagelogistic回归多自变量logistic回归多自变量purchasepurchasegenderincomeagefullmodelreducedmodel对多自变量的logistic回归也可使用逐步回归方法进行变量选择这就需要对回归系数进行检验logistic回归在回归分析中因为使用最小平方和拟合所以使用残差平方和平方和分解等方法来评价回归拟合的好坏在logistic回归中由于使用了最大似然估计法所以使用了与似然函数有关的指标来评价回归的好坏它们在形式上与线性模型回归分析有许多类似的地方衡量模型作用检验模型显著性
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第二章课后作业【第1题】解:由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况(即糖果颜色的概率分布),调查者取500块糖果作为研究对象,则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据,500块糖果的颜色分布如下表1.1所示:表1.1 理论上糖果的各颜色数由题知r=6,n=500,我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符,所以我们进行以下假设:原假设::0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色,)6,...,1(0=i p i 已知,1610=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里6=r 。
检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。
在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”,得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ,故拒绝原假设,即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。
【第2题】解:由题可知 ,r=3,n=200,假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即顾客选择这三种肉食的概率是相同的。
所以我们可以进行以下假设:原假设 )3,2,1(31:0==i p H i则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里3=r 。
检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。
在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”,得出对应的p 值为05.00003841.0<<=p ,故拒绝原假设,即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是不相同的。
【第3题】解:由题可知 ,r=10,n=800,假设学生对这些课程的选择没有倾向性,即选各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。
所以我们可以进行以下假设:原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里10=r 。
检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。
在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”,得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ,故接受原假设,即学生对这些课程的选择没有倾向性,各门课选课人数的频率为0.1。
【第4题】解:(1)由题可知,r=3,n=5606,假设1997年8月中国股民投资状况的调查数据和比较流行的说法是相符合。
所以我们可以进行以下假设: 原假设::0H 类i A 所占的比例为)3,2,1(0==i p p i i其中)3,2,1(=i A i 为股票投资中对应的赢、持平和亏,)3,2,1(0=i p i 已知,1310=∑=i i p则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里3=r 。
检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于3511.96137的概率。
在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”,得出对应的p 值为05.00<<=p ,故拒绝原假设,即认为1997年8月中国股民投资状况的调查数据和比较流行的说法是不相符合的。
(2)解:由题知股票投资中,赢包括盈利10%及以上、盈利10%以下,符合条件的股民共有151+122=273人;持平可以指基本持平,符合条件的股民共有240人;亏包括亏损不足10%和亏损10%及以上,符合条件的股民共有517+240=757人。
由题可知,r=3,n=1270,假设2003年2月上海青年报上的调查数据和比较流行的说法是相符合。
所以我们可以进行以下假设:原假设::0H 类i A 所占的比例为)3,2,1(0==i p p i i其中)3,2,1(=i A i 为股票投资中对应的赢、持平和亏,)3,2,1(0=i p i 已知,1310=∑=i i p则2χ检验的计算过程如下表所示:在这里3=r 。
检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于188.21372的概率。
在Excel 中输入“)2,21372.188(chidist =”,得出对应的p 值为05.00<<=p ,故拒绝原假设,即认为2003年2月上海青年报上的调查数据和比较流行的说法是不相符合的。
【第5题】解:由题意,我们将“开红花”、“开白花”和“开粉红色花”分别记为321,,A A A ,并记i A 所占的比例为)3,2,1(=i p i ,本题所要检验的原假设为:其中1=+q p ,这些i p 都依赖一个未知参数p 。
在原假设0H 成立时的似然函数为则对L(p)取对数得 从而有对数似然方程即p p 132)1(108=-。
据此求得p 的极大似然估计45.0ˆ=p,从而得到i p 的极大似然估计 3,2,1),ˆ(ˆ==i p p pi i 。
它们分别为0.2025、0.3025和0.495。
由此得各类的期望频数的估计值3,2,1,ˆ=i pn i 。
它们分别为24.3、36.3、132.20和59.4。
所以2χ统计量的值为这里r=3,m=1,r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
利用Excel 可以算出p 值05.0911893.0)1,01224.0(>>==chidist p ,故接受原假设,即我们认为以上数据在0.05的水平下与遗传学理论是相符的。
【第6题】解:由题意,我们可以得到以下信息:① 遗传因子的分布律为:(其中p+q+r=1)②血型的分布律为:将“O ”血型、“A ”血型、“B ”血型和“AB ”血型这四类血型分别记为41A ......, ,A ,并记i A 所占的比例为)4,......,1( =i p i ,本题所要检验的原假设为: 这些i p 都依赖两个未知参数q p ,。
在原假设0H 成立时的似然函数为 则对L(p,q)求对数得pqp q q q p p q p q p L 2ln 58)22ln(132ln 132)22ln(436ln 436)1ln(748),(ln +--++--++--=对),(ln q p L 求偏导数得利用Mathematica 软件求解(程序编码及运行结果见附录)解得p 和q 的极大似然估计为100.0ˆ89,2.0ˆ≈≈q p,从而得i p 的极大似然估计4,....,1 ),ˆ,ˆ(ˆ==i q p p p i i 。
它们分别为0.37332、0.43668、0.13220和0.05780。
由此得各类的期望频数的估计值1,....,4i ,ˆ=i pn 。
它们分别为373.32、436.68、132.20和57.80。
所以2χ统计量的值为这里r=4,m=2,r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
有Excel 可以算出p 值为05.0 954245.0)1 ,003292.0(>>==chidist p ,故接受0H ,我们认为以上数据与遗传学理论是相符的。
附录 ①程序代码:NSolve[{(-748)/(1-p-q)+436/p+(-436)/(2-p-2*q)+0+(-264)/(2-q-2*p)+58/p ==0,(-748)/(1-p-q)+0+(-872)/(2-p-2*q)+132/q+(-132)/(2-q-2*p)+58/q==0},{p,q}]//MatrixForm②利用Mathematica 软件运行结果: Out[21] //MatrixForm注:在上述结果中由于p + q = 1-r < 1,所以软件运行的结果中只有第四个解满足条件,即p 和q 的极大似然估计为100.0ˆ89,2.0ˆ≈≈q p。
【第7题】解:由题知,在豌豆实验中,子系从父系(或母系)接受显性因子“黄色”和“青色”的概率分别为p 和1-p ,而子系从父系(或母系)接受显性因子“圆”和“有角”的概率分别为q 和1-q 。
我们将豌豆实验中得到的“黄而圆的”、“青而圆的”、“黄而有角的”和“青而有角的”这四类豌豆分别记为1A ,2A ,3A ,4A ,则这四类豌豆的分布律如下表所示:将豌豆类型i A 所占的比例记为)4,......,1( =i p i ,则本题所要检验的原假设为:224232210)1()1( ,)1)(2( )1)(2(p ),2)(2(p :q p p q p p p p q q q p pq H --=--=--=--=这些i p 都依赖两个未知参数q p ,。
在原假设0H 成立时的似然函数为266280423416423416322210121082315)1()1()2()2( ])1()1[(])1)(2([])1)(2([)]2)(2([),(q p q p q p q p q p p p q q q p pq q p L ----∝--------∝则对L(p,q)求对数得)1ln(266)1ln(280)2ln(423)2ln(416ln 423ln 416),(ln q p q p q p q p L -+-+-+-++=对),(ln q p L 求偏导数得 即得出下列方程:解得p 和q 的极大似然估计为498.0ˆ511,.0ˆ≈≈q p ,从而得i p 的极大似然估计4,....,1 ),ˆ,ˆ(ˆ==i q p p pi i 。
它们分别为0.56923、0.17898、0.19157和0.06023.由此得各类的期望频数的估计值1,....,4i ,ˆ=i pn 。
它们分别为316.489、99.511、106.511和33.489。
所以2χ统计量的值为这里r=4,m=2,r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
利用ExcelH,我们认为可以算出p值为05=p,故接受=chidist.1(>>.0082564298125.0)1,观察数据与这样一个遗传学的模型是相符的。