统计学思考题答案
统计学思考题课后答案
统计学第一章1.什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。
统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。
2．简要说明统计数据的来源答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。
间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。
3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。
抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。
4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品（2）变量：口味（如可用10分制表示）（3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。
（4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。
第二章、统计数据的描述思考题1描述次数分配表的编制过程答：分二个步骤：（1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。
按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。
按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。
统计分组应遵循“不重不漏”原则（2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。
2．解释洛伦兹曲线及其用途答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。
洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。
3. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。
统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版）第一部分思考题第一章思考题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”。
统计学思考题答案
4、1一组数据得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与描述：一就是分布得集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或集中得程度；二就是分布得离散程度，反映各数据远离其中心值得趋势；三就是分布得形状，反映数据分布得偏态与峰态。
4、5简述众数、中位数与平均数得特点与应用场合。
、2众数就是一组数据分布得峰值，不受极端值得影响，缺点就是具有不唯一性。
众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。
主要适合作为分类数据得集中趋势测度值。
中位数就是一组数据中间位置上得代表值，不受极端值得影响。
当数据得分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。
主要适合作为顺序数据得集中趋势测度值。
平均数对数值型数据计算得，而且利用了全部数据信息，在实际应用中最广泛。
当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。
但平均数易受极端值得影响，对于偏态分布得数据，平均数得代表性较差，此时应考虑中位数或众数。
4、7标准分数有哪些用途？标准分数给出了一组数据中各数值得相对位置。
在对多个具有不同量纲得变量进行处理时，常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据就是否有离群数据。
7、3怎样理解置信区间？置信区间：由样本统计量所构造得总体参数得估计区间7、4解释95%得置信区间。
95%得置信区间指用某种方法构造得所有区间中有95%得区间包含总体参数得真值。
7、5 Za/2得含义就是什么含义：Za/2就是标准正态分布上侧面积为a/2得z值,公式就是统计总体均值时得边际误差。
7、6 解释独立样本与匹配样本得含义。
独立样本：如果两个样本就是从两个总体中独立抽取得，即一个样本中得元素与另一个样本中得元素相互独立。
匹配样本：一个样本中得数据与另一个样本中得数据相对应。
7、8简述样本量与置信水平、总体方差、边际误差得关系。
样本量越大置信水平越高，总体方差与边际误差越小10、1什么就是方差分析？它研究得就是什么？答：方差分析就就是通过检验各总体得均值就是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量就是否有显著影响。
统计学第四版(贾俊平)课后思考题答案
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”。
统计课后思考题答案
统计课后思考题答案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。
1.3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。
1.5解释分类数据顺序数据和数值型数据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。
1.6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。
1.7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。
1.8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”。
1.8统计应用实例人口普查商场的名意调查等。
1.9统计应用的领域经济分析和政府分析还有物理生物等等各个领域。
第二章思考题2.4自填式面访式和电话式各自的长处和弱点自填式优点 1调查组织者管理容易2成本低可进行大规模调查3对被调查者可选择方便时间答卷减少回答敏感问题压力。
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统计学思考题答案4.1一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。
2. 4.5简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性。
众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。
主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值的影响。
当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。
主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均数对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，在实际应用中最广泛。
当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。
但平均数易受极端值的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。
4.7标准分数有哪些用途？标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。
在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
7.3怎样理解置信区间？置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间7.4解释95%的置信区间。
95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
7.5 Za/2的含义是什么含义：Za/2是标准正态分布上侧面积为a/2的z值,公式是统计总体均值时的边际误差。
7.6 解释独立样本和匹配样本的含义。
独立样本：如果两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。
匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
7.8简述样本量与置信水平、总体方差、边际误差的关系。
样本量越大置信水平越高，总体方差和边际误差越小10.1什么是方差分析？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著影响。
统计学思考题答案
统计学思考题答案统计学思考题⼀、名词解释1.参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。
所关⼼的参数主要有总体均值、标准差、总体⽐例等。
总体参数通常⽤希腊字母表⽰2.残差:因变量的观测值与根据估计的回归⽅程求出的预测值之差，⽤e表⽰。
反映了⽤估计的回归⽅程去预测⽽引起的误差，可⽤于确定有关误差项ε的假定是否成⽴3.标准分数：变量值与其平均数离差除以标准差后的值就是标准分数也称标准化值或z分数。
P874.次序统计量：⼀组样本观测值X1,X2,…,X n由⼩到⼤的排序X（1）≤X（2）≤…≤ X （i）≤…≤ X（n）后，称X（1），X（2），…，X（n）为次序统计量。
中位数、分位数、四分位数等都是次序统计量5.β错误：原假设为伪是没有拒绝，犯这种错误的概率⽤表⽰，所以也称β错误或取伪错误6.α错误：原假设为真时拒绝原假设，犯这种错误的概率⽤α表⽰，所以也被称为α错误或弃真错误。
7.多元回归⽅程：描述因变量y 的平均值或期望值如何依赖于⾃变量x1，x2，…，x k的⽅程。
多元线性回归⽅程的形式为E( y ) = β+ β1 x1+ β2 x2+…+ βk x k8.多元回归模型：描述因变量y 如何依赖于⾃变量x1， x2，…， x k和误差项ε的⽅程，称为多元回归模型。
其⼀般形式为：E( y ) = β+ β1 x1+ β2 x2+…+ βk x k + ε9.多重判定系数：是多元回归中的回归平⽅和占总平⽅和的⽐例，它是度量多元回归⽅程拟合程度的⼀个统计量，反映了在因变量y的变差中被估计的回归⽅程所解释的⽐例。
10.F分布：设随机变量Y与Z相互独⽴，且Y与Z分别服从于⾃由度为m和n的2χ分布，随机变量X有如下表达式：F=nY／mZ,则称X服从于第⼀⾃由度为m,第⼆⾃由度为n的F分布，记作X～F（m,n）11.⽅差分析：检验各个总体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著影响。
贾平俊统计学第五版课后思考题答案(完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题答案（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"。
统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)
统计学(第五版)贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版)第一部分思考题第一章思考题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”。
统计学基础课后全部详细答案与讲解
统计学第一至四章答案第一章一、思考题1.统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
统计方法可分为描述统计和推断统计。
2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式：观测数据和实验数据按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。
3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差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，比如说教师的工资。
4.有限总体：指总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。
例如：武昌分校10 级金融专业学生无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。
例如：整个宇宙的星球5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。
同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。
6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量” 、“企业数”。
连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。
例如“温度” 、“年龄”。
二、练习题1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量（4）顺序变量（5）分类变量2.（1）这一研究的总体是IT 从业者，样本是从IT 从业者中抽取的1000 人，样本量是1000（2）“月收入”是数值型变量（3）“消费支付方式”是分类变量3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者（2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量第二章一、思考题1：答：1: 普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的；②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比较准确；4：普查的使用围比较狭窄，只能调查一些最基本的、特定的现象。
统计课后思考题答案
统计课后思考题答案第一章思考题1.1什么是统计学1.3解释描述统计和推断统计1.51.6如说灯泡的寿命。
1.7变量的分类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。
1.8举例说明离散型变量和连续性变量1.8统计应用实例1.9统计应用的领域第二章思考题2.41调查组织者管理容易231返回率低23调查周期长4在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。
1回答率高2数据质量高31成本比较高2搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度31速度快2对调查员比较安全31实施地区有限2调查时间不能过长3使用的问卷要简单4第三章思考题2.5数据预处理内容3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些行图示分析。
2.6数据型数据的分组方法和步骤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2.7直方图和条形图的区别123图主要展示数值型数据。
第4章数据的概括性度量3.13.4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%3.2G就是平均增长率。
3.3简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
据量较少时不宜使用。
主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
此时应考虑中位数或众数。
3.5简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合测量其离散程度。
3.6标准分数有哪些用途行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
3.8测度数据分第五章概率与概率分布5.1在相同条件下随机试验n A 出现m m/n 称为事件A 发生的频率。
随着n围绕某一常数p5.2第8章思考题8.1μ在估计前是未知的。
而在参数假设检验中则是先对μ8.2著等价拒绝00.05或比0.05更小的显著水平上。
8.5解释假设检验中的P 值P8.6显著性水平与P 值有何区别者0.05。
而P 只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率被称为观察到的(或实测的)显著性水平 8.7第10章思考题10.1的是非类型自变量对数值型因变量的影响。
统计学(第五版)贾俊平_课后思考题和练习题答案(完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版）第一部分思考题第一章思考题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”。
统计学第五版课后思考题答案（完整版）
统计学第五版课后思考题答案（完整版）统计学（第五版）贾俊平课后思考题答案（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”。
统计学(贾俊平第八版)课后思考题及答案
统计学（贾俊平第八版）课后思考题及答案第一章：统计学基本概念和方法思考题1：什么是统计学？统计学的研究对象是什么？统计学是从观察数据的现象和规律出发，运用数理统计方法进行概括、分析和推断的科学。
统计学研究的对象是数据的概括和整体行为特征，即基本统计量和统计分布。
答案：统计学是一门应用数学的学科，其研究范围包括数据的收集、整理、描述、分析和推断等方面。
统计学通过运用数理统计方法，帮助我们从观察到的数据中发现其中的规律和趋势，从而对现象和问题作出合理的判断和推断。
统计学的研究对象主要包括两个方面。
一方面，统计学关注数据的概括和整体行为特征，例如对数据集的中心趋势（平均数、中位数）和离散程度（标准差、方差）进行描述和分析，这些统计量可以帮助我们对数据进行概括和比较。
另一方面，统计学研究数据的统计分布，即数据的分布形状和特征，例如正态分布、偏态分布等，这些分布有助于我们根据数据的特点进行进一步的推断和推测。
第二章：统计学的数据描述思考题2：试举例说明数据分为哪些类型？数据分为定性数据和定量数据两种类型。
答案：数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指不能用数字表示的数据，其特征主要是描述性的，例如性别、喜好等。
定性数据通常采用文字或符号进行记录和表达。
定量数据是指可以用数字表示的数据，其特征主要是数量性的，例如身高、体重等。
定量数据可以进行数学运算和统计分析。
举例来说，一个学生调查问卷中的“性别”以及“对某个电影的评价（好、中、差）”是属于定性数据；而问卷中的“年龄”和“观看该电影的次数”则是属于定量数据。
第三章：概率与概率分布思考题3：什么是概率？请以一个例子来解释。
概率是指某个事件发生的可能性。
它在统计学中用于描述随机现象的规律性和不确定性。
答案：概率是描述某个事件发生的可能性的数值。
概率可以从0到1之间的任何一个数值，其中0表示不可能发生，1表示肯定会发生。
举个例子来说明，假设有一个标准的骰子，每个面上有1到6的数字。
统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版）第一部分思考题第一章思考题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”。
统计学思考题
统计学思考题第一篇：统计学思考题思考题：1、什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：⑴统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据的内在的数量规律性；⑵统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究；⑶离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去其存在的意义。
2、间隔尺度与比例尺度有何区别？答：⑴对“0”的不同理解；⑵间隔尺度中，“0”表示某一数值，比例尺度中“0”表示“没有”或“无”；⑶间隔尺度适合于加减法，比例尺度对加减乘除等运算都有意义。
3、简述基尼系数的使用。
答：基尼系数用于反应收入分配的变化情况，取值在0～1之间①基尼系数小于0.2，表明分配平均；②在0.2～0.4之间，分配比较适当；③0.4 是收入分配不公平的警戒线，超过0.4，收入分配不公平。
4、简要说明抽样误差和非抽样误差。
答：⑴非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的；⑵抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差；⑶抽样误差不可避免，非抽样误差可以避免。
5、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：可以从三个方面测度：⑴分布的集中趋势反映的是数据一般水平的代表值或者数据分布的中心值；⑵分布的离散程度反映的是分布离散和差异程度；⑶分布的偏态与峰度反映数据的分布形态是否对称、偏斜的程度以及分布的扁平程度。
6、简述频率与概率的关系。
答：①频率反映的是某一事物出现的频繁程度；②概率是指事件在一次试验中发生的可能性；③当观察次数ｎ很大时，频率与概率非常接近。
7、概率的三种定义各有什么应用场合。
答：⑴古典概率实验的基本事件总数有限，每个基本事件出现的可能性相同；⑵统计概率实验的基本事件总数有限，每个基本事件出现的可能性不完全相同；⑶主观概率随机事件发生的可能性既不能通过等可能事件个数来计算，也不能根据大量重复试验的频率来估计。
8、离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布的描述有些什么不同？答：⑴离散型随机变量的概率分布可以用表格、函数或图形等形式来表现。
统计课后思考题答案
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”。
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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。
2.简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性。
众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。
主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值的影响。
当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。
主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均数对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，在实际应用中最广泛。
当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。
但平均数易受极端值的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。
标准分数有哪些用途
标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。
在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
怎样理解置信区间
置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间
解释95%的置信区间。
95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
Za/2的含义是什么
含义：Za/2是标准正态分布上侧面积为a/2的z值,公式是统计总体均值时的边际误差。
解释独立样本和匹配样本的含义。
独立样本：如果两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。
匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
简述样本量与置信水平、总体方差、边际误差的关系。
样本量越大置信水平越高，总体方差和边际误差越小
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。
方差分析中有哪些基本假定
答:方差分析中有三个基本假定：
（1）每个总体都应服从正态分布
（2）各个总体的方差σ2必须相同
（3）观测值是独立的
说明误差分解的基本原理
是通过计算来比较因某一特定因素带来的样本值的差异与随机偶然因素对样本值的差异的大小，从而判断该因素对总体是否有统计意义。
解释主效应和交互效应
在多因素实验研究中，主效应就是在考察一个变量是否会对因变量的变化发生影响的时候，不考虑其他研究变量的变化，或者说将其他变量的变化效应平均掉。
换句话说，就是其他研究变量都不变化的情况下，单独考察一个自变量对因变量的变化效应。
交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。
换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。
简述完全随机化设计、随机化区组设计、因子设计的含义和区别。
（4）答：完全随机化设计是将k种“处理”随机地指派给试验单元的设计。
随机化区组设计是先按一定规则将试验单元划分为若干同质组，称为“区
组”，然后再将各种处理随机地指派给各个区组。
因子设计指考虑两个
因素(可推广到多个因素)的搭配试验设计。
区间估计的基本原理是什么
参数估计一般是指根据样本信息，对总体分布中的未知参数θ进行估计，而我们通常都是对均值或方差进行估计。
区间估计是参数估计的一种，它
是指对于给定的置信度1-α，总体参数θ的取值在某一区间内的概率是
1-α，而这一置信区间正是我们需要求解的。
用公式表示就是：P{θ1<θ<θ2}=1-α，其中θ1、θ2是两个统计量。
（θ1，θ2）就是置信区间，显然因为是来自于样本，而抽样带有随机性，所以它是一个随机区间。
置信区间代表的意义就是：样本容量固定为n，假如对总体进行N=1000次抽样，就得到了1000个置信区间，这些区间有的包含θ的真实值，有的不包含。
但假设当置信度1-α=95%时，这一千个区间就大约有1000*95%=950个包含了θ的真实值。
简述评价估计量的标准
1、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差，因为这是不可能的，既然是抽样，必然存在抽样误差，不可能与总体完全相同。
无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样，则要求各个样本所得出的估计量（统计量）的平均值等于总体参数。
符合这种要求的估计量被称为无偏估计量。
2、有效性：估计量与总体之间必然存在着一定的误差，衡量这个误差大小的一个指标就是方差，方差越小，估计量对总体的估计也就越准确，这个估计量也就越有效。
3、一致性：一致性指的是当样本量逐渐增加时，样本的估计量（统计量）能够逐渐逼近总体参数。
解释置信水平的含义
置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
什么是P 值利用P 值进行检验和利用统计量进行检验有什么不同
犯第I 类错误的真实概率就是P 值。
用统计术语来说，如果原假设Ho 是正确的，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率成为P 值，也称为观察到的显着性水平。
值决策优先于统计量决策。
与传统的统计量相比，P 值决策提供了更多的信息。
2.根据统计量决策，如果拒绝原假设，也仅仅是知道犯错误的可能性是那么大，但究竟是多少却不知道。
而P 值则是算出的犯第I 类错误的实际概率。
在假设检验中,为什么采取 不拒绝原假设 而不采取 接受原假设
1. “接受”的说法有时会产生误导
2. 采用“不拒绝”的表述方法更合理一些，因为这种表述意味着样本提供的证据不够
强大，因而没有足够的理由拒绝，这不等于已经证明原假设正确
为什么说假设检验不能证明原假设正确
1. 假设检验的目的主要是收集证据拒绝原假设，而支持你所倾向的备择假设
2. 假设检验只提供不利于原假设的证据。
因此，当拒绝原假设时，表明样本提供的证
据证明它是错误的，当没有拒绝原假设时，我们也没法证明它是正确的，因为假设检验的程序没有提供它正确的证据
样本量的大小与显着性有怎样的关系
通常在做某种统计推断时，显着性水平要求越高，要达到该显着性水平的样本量越大。
样本量越大，检验统计量的值夜就越大，P 值就越小，就越有可能拒绝原假设。
反之则相反。
解释原假设和备择假设
原假设：研究者想收集证据予以反对的假设。
备择假设：研究者想收集证据予以支持的假设。
什么是标准化检验统计量为什么要对统计量进行标准化
标准化检验统计量是根据样本观测结果计算出对原假设和备择假设作出决策的检验统计量，对样本估计量标准化的结果，它反映了点估计量与假设的总体参数相比相差多少个标准差的距离。
点估计量的抽样标准差假设值
—点估计量标准化检验统计量
没标准化的统计量不能直接作为判断的依据，只有将其标准化后，才能用于度量它与原假设的参数值之间的差异程度。
怎样理解显着性水平
通常以α表示，是一个临界概率值。
它表示在“统计假设检验”中，用样本资料推断总体时，犯拒绝“假设”错误的可能性大小。
α越小，犯拒绝“假设”的错误可能性越小。
6第I 类错误和第II 类错误分别是指什么它们发生的概率大小之间存在怎样的关系
第Ⅰ类错误原假设为正确时拒绝原假设所犯的错误，第Ⅰ类错误的概率记为，被称为显着性水平。
原假设是错误的却没拒绝原假设，这时所犯的错误称为第II类错误，犯第Ⅱ类错误的概率记为，因此也成为错误。
假设检验中犯的第I类错误的概率也称为显着性水平，记为，它是人们事先指定的犯第I类错误概率的最大允许值。
显着性水平越小，犯第I类错误的可能性自然越小，但犯第II类错误的可能性则随之增大。
反之相反。
怎样理解统计上是显着地
当拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上显着的，这样的(样本)结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的同样，结果是不显着的，则表明这样的样本结果很可能是偶然得到的。
怎样理解统计显着性与实际显着性
在假设检验中，拒绝原假设称样本结果在“统计上是显着的”；不拒绝原假设则称结果是“统计上不显着的”。
“显着的”在这里的意义是指“非偶然的”，它表示这样的样本结果不是偶然得到的，同样，结果是不显着的，则表明这样的样本结果很可能是偶然得到的。
在进行决策时，我们只能说P值越小，拒绝原假设的证据就越强，检验的结果也就越显着。
当P值很小而拒绝原假设时，并不一定意味着检验的结果就有实际意义，因为假设检验中所说的“显着”仅仅是“统计意义上的显着”。
也就是说，一个在统计上显着的结论在实际中却不见得就很重要，也不以为着就有实际意义。
简述判定系数的含义和作用
1.回归平方和占总离差平方和的比例
2.反映回归直线的拟合程度
在回归分析中，F检验和t检验各有什么作用
在线性关系检验中，应用F检验来分析二者之间的差别是否显着
T检验：：：在回归系数检验中，检验x 与y 之间是否具有线性关系，或者说，检验自变量x 对因变量y 的影响是否显着
小样本估计时对总体有什么假定。