《统计学》-第12章-习题答案

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(12)第12章国民经济统计基础知(曾五一)

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统计学四、国民经济核算的基本原则
STATISTICS
(一)计量社会产品的生产性原则和社会性原则 “生产性原则”是指国民经济核算应对生产活动的全部有效成果进行计量。 “社会性原则”是指作为核算对象的生产成果还必须具有社会性，即不仅是生产者个人所需要的，而且还是社会所需要的，是能得到社会承认的成果。 (二)国民经济核算的平衡原则社会产品的生产、分配和使用三者在总量上应该是恒等或平衡的。这就是所谓的“平衡原则”，国外有的学者将这种关系称作“三方等价原理”。
最常用的国民经济总量指标。
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图12-2 常用国民经济统计指标
统计学
STATISTICS
二、国民经济生产指标
(一)国内总产出 “国内总产出”是指一定时期内国民经济各部门生产的社会总产品的价值总量。从实物形态看，社会总产品可分为货物和服务两大类。从价值形态看，国内总产出是社会总产品完全价值的总和，其价值构成为：(1)生产资料转移价值c，包括劳动手段转移价值 (固定资产折旧)c1和劳动对象转移价值(即中间消耗)c2 ；(2) 活劳动新创价值，包括必要劳动价值v和剩余劳动价值m 。国内总产出包括了生产资料转移价值的大量重复计算，并且，这种重复计算的程度还与生产组织的内部结构的变化有关。国内总产出只是一个有关国民经济生产的“总周转量”指标，它能够表明全社会生产活动的总规模，并能用于对国民经济各部门间的技术经济联系进行投入产出分析，但不能说明国民经济生产活动的最终成果。
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统计学三、国民经济核算的行业与部门分类
STATISTICS
（一）机构部门分类和活动部门分类 1. 机构部门分类。按其在取得收入和支配收入、筹集资金和运用资金的财务决策权同一性标准进行分类的一种方法。分类的基本单位是能够拥有资产、承担负债，从事经济活动并与其它单位进行经济交易的实体。我国新国民经济核算体系中，常住单位分为四个机构部门：（1）非金融企业部门。（2）金融机构部门。（3）政府部门。（4）住户部门。 2.活动部门分类。按各基层单位活动性质的同类性对掌握生产经营决策权的基层单位进行分类。这种分类存在层次差别，根据分析的需要，可粗可细。

张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](线性回归)

dfR 1
MSR
SSR dfR
=118.95
dfE N 2 =8
MSE
SSE dfE
8.08
F MSR =14.72 MSE
查 F 表， F0.01(1,8) 5.32 ， F F0.05(1,8)
5．某研究所 10 名学生研习某教授的高级统计课程，期中与期末考试成绩见下表。请问该教授是否可以利用期中考试成绩来预测期末考试成绩?
4/6
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解：（1）建立回归方程
经计算 X 79.2， Y 84.2， sX 8.75， sY =4.52
dfE N 2 =8
MSE
SSE dfE
230.5
F MSR =9.15 MSE
查 F 表， F0.05(1,8) 5.32 ， F F0.05(1,8)
3/6
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方差分析表如下
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变异来源
自由度
平方和
均方
F
F0.05(1,8)
bYX
Y Y
2
=0.57
X X
a Y bX 23.13
则回归方程为 Yˆ 23.13 0.57X 。
（2）对回归方程进行检验
SST
Y2
Y 2
N
=3952.5
SSR
b2
X
2
X
N
2
=2108.6
SSE SST SSR =1843.9
dfR 1
MSR
SSR dfR
=2108.6
SST SSR N 2
MSE =15.18
2

贾俊平统计学第7版课后习题答案

贾俊平《统计学》课后习题答案在线阅读：https:///cUb7v8DC
【解析】数据的测量尺度有四种：①分类尺度，即名义尺度。按照事物的某种属性对其进行平行的分类，数据表现为类别，如“性别”。②顺序尺度。对事物类别顺序的测度，数据表现为有序的类别，如“产品登记”“受教育程度”。③差距尺度。对事物类别或次序之间间距的测度，没有绝对零点，数据表现为数字。④比例尺度。对事物类别或次序之间间距的测度，有绝对零点，数据表现为数字。 8 以下关于参数和统计量的说法正确的是（）。[中央财经大学 2011 研] A．总体参数是随机变量 B．样本统计量都是总体参数的无偏估计量 C．对一个总体参数进行估计时，统计量的表达式是唯一的 D．样本统计量是随机变量【答案】D 【解析】参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，研究者所关心的参数通常有总体平均数、总体标准差、总体比例等，由于总体数据通常是不知道的，所以参数是一个未知的常数。无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数，并非所有的估计量都具有无偏性。对总体参数进行估计时，用不同估计方法得到的估计量可能不同。统计量是根据样本数据计算出来的一个量，由于抽样是随机的，因此统计量是样本的函数，是随机变量。 9 以下哪一种情形涉及定性数据的收集？（）[中山大学 2012 研] A．质量控制工程师测量电灯泡的寿命 B．社会学家通过抽样调查来估计广州市市民的平均年收入 C．运动器材厂家在区分各大俱乐部棒球选手是左撇子还是右撇子时做的调查 D．婚礼策划公司通过抽样调查来估计上海市市民举办婚礼的平均开销【答案】C
试读（部分内容）
第 1 章导论一、单项选择题 1 在抽样推断中，总体参数是一个（）。[中央财经大学 2018 研]
贾俊平《统计学》课后习．已知的量 C．统计量 D．确定的量【答案】D 【解析】参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。由于总体数据通常是不知道的，所以参数是一个未知的确定的常数。 2 统计年鉴中 2016 年全国各大城市的人均家庭收入数据属于（）。[中央财经大学 2018 研] A．定类数据 B．定序数据 C．截面数据 D．时间序列数据【答案】C 【解析】按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。截面数据是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010 年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。比如 2010～2012 年我国的国内生产总值就是时间序列数据。 3 在教学评估中，某省三所高校的等级分别是优秀、良好、及格，则“等级”是（）。 [浙江工商大学 2017 研]

第12章假设检验《统计学实验》 ppt课程ppt

径
x=read.table(“li12.1.txt”,header=T) #从li11.1.txt中读入数据，记为x。
(或者：x<c(500,505,482,480,481,501,498,482, 490,481) #输入样本数据x)
t.test(x,mu=500) #检验总体均值是否等于500
Z pˆ p0
p0 1 p0
质量 500 505 482 480 481 501 490 498
频数 20 16 9 1 8 20 8 18
以0.05为显著水平检验：包装机包装出来的茶叶的平均质量是否为标准质量500克？
2012-6-26
【统计理论】
当样本来自于非正态总体时，要检验总体均值是否等于某个常数，在原假设成立且n 充分大时，近似地有：
*
《统计学实验》第12章假设检验
(2) 这是一个左侧检验问题，即 H0 : 500 H1 : 500
处理方法与（1）类似，具体程序如下：
x<-c(500,505,482,480,481,501,498,482, 490,481) #输入样本数据x
t.test(x,mu=500,alternative="less") #备择
t = -3.4912, df = 16, p-value = 0.9985
alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
95 percent confidence interval:
-343.1434 Inf
sample estimates:
平均使用寿命短？
2012-6-26

统计学课后习题及答案

统计学课后习题及答案统计学课后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，它在各个领域都有广泛的应用。

作为学习统计学的学生，课后习题是巩固知识、提高技能的重要途径。

本文将提供一些统计学课后习题及其答案，希望对学习者有所帮助。

1. 描述性统计习题：给定以下一组数据：10, 15, 12, 18, 20, 22, 16, 10, 14, 19。

请计算该组数据的均值、中位数和众数，并解释它们的含义。

答案：均值：计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。

对于给定的数据，均值为（10+15+12+18+20+22+16+10+14+19）/10 = 16.6。

中位数：将数据按照从小到大的顺序排列，找出中间的数。

对于给定的数据，中位数为16。

众数：出现频率最高的数。

对于给定的数据，众数为10。

这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势。

均值是所有数据的平均值，中位数是数据的中间值，众数是出现频率最高的值。

在这个例子中，均值告诉我们这组数据的平均水平是16.6，中位数告诉我们大约一半的数据小于16，一半的数据大于16，众数告诉我们10是这组数据中出现次数最多的数。

2. 概率习题：一个骰子有6个面，每个面上的数字分别是1、2、3、4、5、6。

如果投掷一次骰子，求得到奇数的概率。

答案：奇数的个数为3个，即1、3、5。

骰子的总个数为6个。

所以得到奇数的概率为3/6 = 1/2。

概率是事件发生的可能性。

在这个例子中，奇数的个数是3个，总个数是6个，所以得到奇数的概率是3/6，即1/2。

3. 抽样与估计习题：某市有1000名居民，你希望了解他们对某项政策的态度。

你打算进行一次调查，抽取100名居民进行问卷调查。

这个调查结果能否代表整个市民的态度？为什么？答案：这个调查结果不能代表整个市民的态度。

原因是抽样的方式可能引入抽样误差。

如果抽取的100名居民在某些特征上不具有代表性，比如年龄、性别、职业等，那么调查结果可能会偏离整个市民的态度。

应用统计学第12章多元线性回归

d t /2(N P 1) SE / (N P 1) = t0.05(7)×0.8618 = 1.63
∴该商品在该市下一年的年需求量的置信度为90% 的预测区间为
( yˆ0 d, yˆ0 d ) = (11.20万台，14.46万台)
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2. 控制
在多元回归情况下，由于解释变量有多个，若控制
当模型中解释变量很多时，通常会存在较多的不显著变量，以上步骤就非常繁琐。更为有效的方法是采用“逐步回归”来求解多元线性回归方程。
9
逐步回归方法简介
逐步回归的基本思想是：采用一定的评价标准，将解释变量一个一个地逐步引入回归方程。每引进一个新变量后，都对方程中的所有变量进行显著性检验，并剔除不显著的变量，被剔除的变量以后就不再进入回归方程。采用逐步回归方法最终所得到的回归方程与前述方法的结果是一样的，但计算量要少得多。在 SPSS 软件的线性回归功能中就提供了逐步回归的可选项。
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案例3的控制要求分析
假定下一年度居民家庭的年平均收入估计在 30000-31000元之间，若要以90％概率使该商品在的年需求量不低于12万台，问应将价格控制在什么范围内？。解：此问题仍是单测控制问题，即要控制 X1 的取值
范围，使 P{yˆ d 12} 0.90
其中 d t (N P 1) SE /(N P 1) = t0.1(7)×0.8618 = 1.2194
d t /2(N P 1) SE / (N P 1)
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案例3的预测分析
预计下一年度该商品的价格水平为1800元，家庭年平均收入为30000元，求该商品年需求量的置信度为90%的预测区间。解：由所得回归方程，可求得
yˆ0 11.167 1.903 1.8 0.1695 30 12.83

《统计学》课后练习题答案

4.用Excel汇总第二季度中三个月份的资料，用（）功能。（知识点3.3答案：B）
A．透视表B.合并计算C.单变量求解D.分类汇总
5.小张收集了1957-2007年中国GDP的数据，如果要反映这50年我国生产发展的趋势，用什么图形最为合适？（）（知识点3.5答案：D）
A.直方图B.散点图C.饼图D.折线图
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பைடு நூலகம்33.6
130-140
12
10.9
103
93.6
19
17.3
140-150
5
4.5
108
98.2
7
6.4
150-160
2
1.8
110
100.0
2
1.8
合计
110
100
—
—
—
—
A.树苗高度低于110厘米的占总数的39.1%B.树苗高度低于110厘米的占总数的84.5%
C.树苗高度高于130厘米的有19棵D.树苗高度高于130厘米的有103棵
第二章数据的收集与整理
2.1数据的来源
2.2统计调查方案设计
2.3调查方法
2.4调查的组织方式：普查、抽样调查、重点调查、典型调查
2.5抽样的组织方式：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样
2.6数据的审定：误差
2.7数据的分组
2.8.编制次数分布表：频数（次数）、频率
习题
一、单项选择题
1．小吴为写毕业论文去收集数据资料，（）是次级数据。(知识点：2.1答案：C)
A.指标B.标志C.变量D.标志值
8.以一、二、三等品来衡量产品质地的优劣，那么该产品等级是（）。(知识点：1.7答案：A)
A.品质标志B.数量标志C.质量指标D.数量指标

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思考与练习
1.表12-7的数据是592个人头发和眼睛颜色的列联表，请检验着两个变量是否相互独立。

提示：在
SPSS软件中录入数据时，数据文件中应该有三个变量：头发颜色、眼睛颜色和频数,
并在SPSS中选择“数据”“加权个案”，把“频数”变量指定为权数；合计值不需要录入到数
据表中。

表12-7 592个人头发和眼睛颜色的列联表
头发颜色
眼睛颜色
合计蓝色棕色绿色淡褐色
黑色20 68 5 15 108
金色94 7 16 10 127
棕色84 119 29 54 286
红色17 26 14 14 71
合计215 220 64 93 592 解：检验的零假设和备择假设为
H o:头发和眼睛颜色这两个变量相互独立；H i:头发和眼睛颜色不相互独立。

按提示在SPSS软件中录入数据。

选择“分析”“描述统计”“交叉表”，把“头发颜色”设为行变量，把“眼睛颜色”设为列变量。

接下来单击“统计量”，在弹出的对话框中选中“卡方”，单击“继续”；选择“单元格”，选中弹出对话框中的“期望值”，单击“继续”返回前一个是对话框，单击“确定”。

输出结果见表1、表2。

卡方检验
值df 渐进Sig.（双侧）
Pearson 卡方138.290 a9 .000
似然比146.444 9 .000
线性和线性组合8.606 1 .003
有效案例中的N 592
a. 0单元格（.0%）的期望计数少于5。

最小期望计数为7.68
表1列出了头发颜色和眼睛颜色列联表中各单元格的实际值和期望值。

从表中可以看出, 每个单元格的期望频数都大于5，因此不需要对单元格进行合并。

从表2的第一行可以看出，在这个例子中2统计量的值为138.290,相应的p值为0.000。

由于p值远远小于通常使用的显著性水平，因此检验的结论是拒绝原假设，不能认为头发颜色和眼睛颜色相互独立。

2.用对应分析方法第1题数据中两个定性变量取值之间的关系。

解：在SPSS软件中打开数据文件，选择“分析”“降维”“对应分析”，把“头发颜色”设为行变量；在弹出的对话框中单击“定义范围”，最小值设为1，最大值设为4，单击“更新”、“继续”；然后把“眼睛颜色”设为列变量，再通过“定义范围”对话框定义其取值范围为1-4；最后单击“确定”，得到相关输出结果。

■ 10^
*1.0 no
图1对于头发颜色和眼睛颜色关系的对应分析图
图1所示的是对应分析图。

从图中我们可以很直观地看出“头发颜色”和“眼睛颜色”取值之间的对应关系：“头发黑色”和“眼睛棕色”最接近；“头发棕色”和“眼睛淡褐
比较接近；“头发金色”和“眼睛蓝色”比较接近；而“头发红色”和“眼睛绿色”比较接近。