贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)-第七章至第八章【圣才出品】
贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第7章 参数估计)【圣才出品】
第7章参数估计7.1 考点归纳【知识框架】【考点提示】（1）置信区间的含义理解（选择题、简答题考点）；（2）估计量的三个评价标准（判断题、填空题、简答题考点）；（3）区间估计的步骤（简答题考点）、总体参数的区间估计选择恰当的统计量（计算题考点）；（4）必要样本容量的影响因素、计算（简答题、计算题考点）。
【核心考点】考点一：参数估计的基本原理1．置信区间（1）置信水平为95%的置信区间的含义：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。
（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。
（3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。
一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题。
2．评价估计量的标准（1）无偏性：估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数，即E（θ∧）＝θ。
（2）有效性：估计量的方差尽可能小。
（3）一致性：随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
【提示】本考点常见考查方式：①直接考查置信水平为95%的置信区间的含义；②置信度、估计可靠性、置信区间的关系及应用；③置信区间的特点；④给出估计量的具体含义，判断体现了什么标准；⑤直接回答估计量的三个评价标准及具体含义（简答题）。
考点二：一个总体参数的区间估计表7-1 一个总体参数的区间估计【总结】一个总体参数的估计及所使用的分布见图7-1：图7-1 一个总体参数的估计及所使用的分布【真题精选】设总体X～N（μ，σ2），σ2已知，样本容量和置信水平固定，对不同的样本观测值，μ的置信区间的长度（）。
[对外经济贸易大学2018研]A．变长B ．变短C ．保持不变D ．不能确定 【答案】C【解析】在正态总体方差已知的条件下，μ的置信区间为/2x z ±ασ所以置信区间长度为/22Z α，当样本容量和置信水平固定时，置信区间长度保持不变。
贾俊平《统计学》复习笔记课后习题详解及典型题详解(参数估计)【圣才出品】
∧
定义：点估计是用样本统计量θ的某个取值直接作为总体参数 θ 的估计值。 局限性：一个点估计值的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的，这表明一个具体的点 估计值无法给出估计的可靠性的度量，因此不能完全依赖于一个点估计值，而应围绕点估计 值构造总体参数的一个区间。 （2）区间估计 区间估计的基本思想：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间 通常由样本统计量加减估计误差得到。进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布能够对 样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。 置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
著性水平表示区间估计的不可靠概率。置信度愈大（即估计的可靠性愈大），则置信区间相
应也愈大（即估计准确性愈小）。
3．评价估计量的标准
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（1）无偏性
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指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。
∧
∧
∧
设总体参数为 θ，所选择的估计量为θ，若有 E（θ）＝θ，则称θ为 θ 的无偏估计量。
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置信下限：置信区间的最小值。
置信上限：置信区间的最大值。
置信水平（也称为置信度或置信系数）：将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中
包含总体参数真值的次数所占的比例。
∧
∧
区间估计的数学定义：若用两个统计量θ1（x1，x2，…，xn）和θ2（x1，x2，…，xn）
存在“可能包含”或“可能不包含”的问题。
③在实际问题中，进行估计时往往只抽取一个样本，此时所构造的是与该样本相联系的
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？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所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
统计学（第七版贾俊平）第七章期末复习笔记（详细附例题详解及公式）
统计学（第七版贾俊平）第七章期末复习笔记（详细附例题详解及公式）第七章7.1估计量与估计值估计⽅法：（1）点估计：据估计、最⼤似然法、最⼩⼆乘法（2）区间估计置信⽔平：（1- α），α为总体参数未在区间内的⽐例；常⽤的置信⽔平：99%（α=0.01），95%（α=0.05），90%（α=0.10）评价估计量的标准：⽆偏性 有效性 ⼀致性7.2 ⼀个总体参数的区间估计7.2.1总体均值的区间估计：题型：（1）总体服从正态分布，⽅差已知 （⼤、⼩样本） ；（2）总体服从正态分布，⽅差未知 （⼤样本）；（3）⾮正态分布，⼤样本例⼀：（1）总体服从正态分布，且⽅差已知（⼤、⼩样本）例⼆：（3）⾮正态分布，⼤样本（n>=30）题型：（4）总体服从正态分布 ，但⽅差未知，⼩样本（n<30）例三：（4）总体服从正态分布 ，但⽅差未知，⼩样本（n<30）总结：7.2.2 总体⽐例的区间估计题型：总体服从⼆项分布，可由正态分布来近似（只讨论⼤样本）例四：7.2.3 总体⽅差的区间估计题型：估计⼀个总体的⽅差或标准差（只讨论正态总体）例五：⼩结：7.3 两个总体参数的区间估计7.3.1 两个总体均值之差的区间估计（2）⾮正态分布，但两个总体都是⼤样本；例⼀：（3）例⼀：（1）例⼆： （2）题型：（1）两个匹配的⼤样本；（2）两个匹配的⼩样本例⼀：（2）7.3.2 两个总体⽐例之差的区间估计题型：两个总体服从⼆项分布，样本独⽴例⼀：7.3.3 两个总体⽅差⽐的区间估计题型：求两个总体的⽅差⽐例⼀：7.4 样本量的确定7.4.1 估计总体均值时的样本量的确定例⼀：7.4.2 估计总体⽐例时的样本量的确定例⼀：。
贾俊平统计学第7版课后习题答案
1．针对性强，解决难点。精选人大、中央财大等名校统计学院的初试和复试的考研真 题，既注重基础知识的掌握，又对一些难题、易错题目给出了详细的解析。本书特别适用于 参加研究生入学考试和复试指定考研参考书目为贾俊平主编的《统计学》的考生。
要深深牢记：考研不同一般考试，概念题（名词解释）要当作简答题来回答，简答题要 当作论述题来解答，而论述题的答案要像是论文，多答不扣分。有的论述题的答案简直就是 一份优秀的论文（其实很多考研真题就是选自一篇专题论文），完全需要当作论文来回答！
统计类国内外经典教材习题详解系列是一套全面解析统计类国内外经典教材的辅导资 料。贾俊平的《统计学》、袁卫的《统计学》是国内最受欢迎的统计学经典教材。本书是各 个高校基础专业课统计学考研真题（含复试）与典型题详解，是参考统计学权威教材、全国 各大院校统计学考卷的结构和内容、统计硕士考试大纲、同等学力人员申请硕士学位试题来
2．题量充足，来源广泛。主要选自 40 余所高校的历年考研真题、名校题库以及参考 众多教材和相关资料改编而成。可以说本书的试题都经过了精心挑选，博选众书，取长补短。
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需要特别说明的是：有些考题的时间较早或内容有点过时，但很值得参考，不失为优秀 考题，因此仍然选用。我们深深感谢贾俊平教授和中国人民大学出版社为我们提供了这样一 本优秀的统计学教材。
贾俊平《统计学》课后习题答案在线阅读：https:///cUb7v8DC
A．品质标志 B．数量标志 C．标志值 D．数量指标 【答案】A 【解析】“等级”属于分类型数据，只能用文字来描述，因此是品质标志，其标志值为“优 秀”“良好”“及格”。 4 下面不属于描述统计问题的是（ ）。[山东大学 2015 研] A．根据样本信息对总体进行的推断 B．了解数据分布的特征顺序数据 C．分析感兴趣的总体特征 D．利用图、表或其他数据汇总工具分析数据 【答案】A 【解析】描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。 BCD 三项都是描述统计问题。A 项中根据样本信息对总体进行推断则是推断统计内容。 5 一项民意调查的目的是想确定年轻人愿意与其父母讨论的话题。调查结果表明：45%的年 轻人愿意与其父母讨论家庭财务状况，38%的年轻人愿意与其父母讨论有关教育的话题， 15%的年轻人愿意与其父母讨论爱情问题。该调查所收集的数据是（ ）。[山东大学 2015 研] A．分类数据 B．顺序数据 C．数值型数据
贾俊平《统计学》复习笔记课后习题详解及典型题详解(假设检验)【圣才出品】
第8章假设检验8.1 复习笔记一、假设检验的基本问题假设检验就是利用样本信息检验假设是否成立的过程，它先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息检验这个假设是否成立。
1．假设的基本概念（1）原假设与备择假设在假设检验中，需要提出两种假设，即原假设和备择假设。
原假设：通常是研究者想收集证据予以反对的假设，也称零假设，用H0表示。
备择假设：通常是研究者想收集证据予以支持的假设，也称研究假设，用H1表示。
（2）关于建立假设的认识：①原假设和备择假设是一个完备事件组，且相互对立。
这意味着，在一项假设检验中，原假设和备择假设必有一个成立，而且只有一个成立。
②在建立假设时，通常先确定备择假设，再确定原假设。
因为备择假设是人们所关心的，是想予以支持或证实的，因而比较清楚、容易确定，而由于原假设和备择假设是对立的，只要确定了备择假设，原假设就很容易确定出来。
③在假设检验中，等号“＝”总是放在原假设上。
④原假设与备择假设互斥，肯定原假设，意味着放弃备择假设；否定原假设，意味着接受备择假设。
拒绝原假设是充分的，但接受备择假设不是充分的。
（3）单侧检验和双侧检验双侧检验的拒绝域在抽样分布的两侧，其目的是观察在规定的显著性水平下所抽取的样本统计量是否显著地高于或者低于假设的总体参数。
单侧检验又可分为左侧检验（下限检验）和右侧检验（上限检验），它们都只有一个拒绝区域，分别位于抽样分布的左侧和右侧。
表8-1 假设检验的基本形式2．两类错误与显著性水平（1）两类错误当原假设为真时拒绝原假设，所犯的错误称为第Ⅰ类错误，又称弃真错误或α错误。
犯第Ⅰ类错误的概率通常记为α。
当原假设为伪时没有拒绝原假设，所犯的错误称为第Ⅱ类错误，又称取伪错误或β错误。
犯第Ⅱ类错误的概率通常记为β。
正确决策和犯错误的概率，如表8-2所示。
表8-2 假设检验中各种可能结果的概率如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会；若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。
2021年统计学贾俊平考研知识点总结
记录学重点笔记第一章导论一、比较描述记录和推断记录：数据分析是通过记录办法研究数据，其所用办法可分为描述记录和推断记录。
（1）描述性记录：研究一组数据组织、整顿和描述记录学分支，是社会科学实证研究中最惯用办法，也是记录分析中必不可少一步。
内容涉及获得研究所需要数据、用图表形式对数据进行加工解决和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象普通性特性。
（2）推断记录学：是研究如何运用样本数据对总体数量特性进行推断记录学分支。
研究者所关怀是总体某些特性，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时咱们得到数据往往需要破坏性实验，这就需要抽取某些个体即样本进行测量，然后依照样本数据对所研究总体特性进行推断，这就是推断记录所要解决问题。
其内容涉及抽样分布理论，参数预计，假设检查，方差分析，回归分析，时间序列分析等等。
（3）两者关系：描述记录是基本，推断记录是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：依照所采用计量尺度不同，可以将记录数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
（1）分类数据是只能归于某一类别非数字型数据。
它是对事物进行分类成果，数据体现为类别，是用文字来表达，它是由分类尺度计量形成。
（2）顺序数量是只能归于某一有序类别非数字型数据。
也是对事物进行分类成果，但这些类别是有顺序，它是由顺序尺度计量形成。
（3）数值型数据是按数字尺度测量观测值。
其成果体现为详细数值，现实中咱们所解决大多数都是数值型数据。
总之，分类数据和顺序数据阐明是事物本质特性，普通是用文字来表达，其成果均体现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据阐明是现象数量特性，普通是用数值来体现，因而可称为定量数据或数量数据。
三、比较总体、样本、参数、记录量和变量：（1）总体是包括所研究所有个体集合。
普通是咱们所关怀某些个体构成，如由各种公司所构成集合，各种居民户所构成集合。
总体依照其所包括单位数目与否可数可以分为有限总体和无限总体。
贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第8章 假设检验)【圣才出品】
3．单侧检验和双侧检验 表 8-2 常用假设检验形式
【总结】假设检验：①依据的是小概率原理； ②小概率标准在抽样前依照需要确定； ③假设检验的结果只能是拒绝或不拒绝原假设，而不能证明原假设成立； ④统计假设检验的结果不是绝对正确。
考点二：一个总体参数的检验
1．检验统计量的确定 一个总体参数的检验中，检验统计量主要有三个：z 统计量，t 统计量，χ2 统计量。 选择检验统计量需要考虑的因素：样本量、总体方差 σ2 是否已知。
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α 的最大允许值，一般是人们事先指定的。 显著性水平 α 越小，犯第Ⅰ类错误的可能性越小，但犯第Ⅱ类错误的可能性则随之增
大。
【真题精选】 下列哪种情况下属于犯第二类错误？（ ）[浙江财经大学 2019 研] A．H0 为真，接受 H1 B．H0 不真，接受 H0 C．H0 为真，拒绝 H1 D．H0 不真，拒绝 H0 【答案】B 【解析】在假设检验中，第一类错误指原假设 H0 为真却被拒绝了，犯这种错误的概率 用 α 表示，所以也称其为 α 错误或弃真错误；第二类错误是当原假设 H0 为伪却没有被拒绝， 犯这种错误的概率用 β 表示，所以也称其为 β 错误或取伪错误。
考点三：两个总体参数的检验
1．检验统计量的确定（如图 8-1 所示）
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图 8-1 检验统计量的确定 2．两个总体均值之差的检验
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大样本时，若 np＞5，n（1－p）＞5，样本比例近似服从正态分布。
检验统计量： z
(完整版)统计学贾俊平考研知识点总结
统计学重点笔记第一章导论一、比较描述统计和推断统计：数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计。
（1）描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。
内容包括取得研究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象的一般性特征。
（2）推断统计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。
研究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计所要解决的问题。
其内容包括抽样分布理论，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，时间序列分析等等。
（3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：根据所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
（1）分类数据是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，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的。
（2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。
（3）数值型数据是按数字尺度测量的观察值。
其结果表现为具体的数值，现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。
总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此可称为定量数据或数量数据。
三、比较总体、样本、参数、统计量和变量：（1）总体是包含所研究的全部个体的集合。
通常是我们所关心的一些个体组成，如由多个企业所构成的集合，多个居民户所构成的集合。
贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(8-10章)【圣才出品】
销售量为 99.32 吨，即无法轻易肯定广告可使每天的销售量达到 100 吨，则原假设和备择 假设应该为：H0：μ≤100，H1：μ＞100。
7．在假设检验中，两个总体 X～N（μ1，σ12），Y～N（μ2，σ22），其中 μ1，μ2 未知， 检验 σ12 是否等于 σ22 应用（ ）。[浙江工商大学 2011 研]
6．某企业计划投资 2 万元的广告费以提高某种新产品的销售量，企业经理认为做了广 告可使每天销售量达 100 吨。实行此计划 9 天后经统计知，这 9 天的日平均销售量为 99.32 吨。假设每天的销售量服从正态分布 N（μ，σ2），在 α＝0.05 的显著性水平下，检验此项 计划是否达到了该企业经理的预计效果，建立的原假设和备择假设为（ ）。[浙江工商大 学 2011 研]
4．抽取样本容量为 100 的随机样本对总体的均值进行检验，检验的假设为 H0：μ≤μ0， H1：μ＞μ0，显著性水平 α＝0.05，zc 为检验统计量的样本值，那么 P 值为（ ）。[对外 经济贸易大学 2015 研]
A．P（z＞zc） B．P（z＜zc） C．P（z＞1.96） D．P（z＜－1.96） 【答案】A 【解析】题中，样本量 n＝100≥30，σ2 未知，在给定的显著性水平 α 下，对于右单侧 检验而言，P 值为检验统计量的值超过由样本所计算出的检验统计量的数值的概率，即 P 值 ＝P（z＞zc）。
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3．在假设检验中，不拒绝原假设意味着（ ）。[山东大学 2015 研] A．原假设肯定是正确的 B．原假设肯定是错误的 C．没有证据证明原假设是正确的 D．没有证据证明原假设是错误的 【答案】D 【解析】假设检验的目的是寻找足够的证据来拒绝原假设。不拒绝原假设意味着在统计 意义上没有证据证明原假设是错误的。
贾俊平统计学第7版第八章例题课后习题
第8章假设检验例题由统计资料得知，1989 年某地新生儿的平均体重为3190克，现从1990年的新生儿中国机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问1990年的新生儿与1989年相比，体重有无显着差异★解:从调查结果看，1990 年新生儿的平均体重为3210克，比1989年新生儿的平均体重3190克增加了20克，但这20克的差异可能源于不同的情况。
_种情况是，1990 年新生儿的体重与1989年相比没有什么差别，20克的差异是由于抽样的随机性造成的;另一种情况是，抽样的随机性不可能造成20克这样大的差异，1990年新生儿的体重与1989年新生儿的体重相比确实有所增加。
上述问题的关键点是，20克的差异说明了什么这个差异能不能用抽样的随机性来解释为了回答这个问题，我们可以采取假设的方法。
假设1989年和1990年新生儿的体重没有显着差异，如果用μo表示1989年新生儿的平均体重，μ表示1990年新生儿的平均体重，我们的假设可以表示为μ=μ或μ心=0，现要利用1990年新生儿体重的样本信息检验上述假设是否成立。
如果成立，说明这两年新生儿的体重没有显着差异;如果不成立，说明1990年新生儿的体重有了明显增加。
在这里，问题是以假设的形式提出的，问题的解决方案是检验提出的假设是否成立。
所以假设检验的实质是检验我们关心的参数一1990 年的新生儿总体平均体重是否等于某个我们感兴趣的数值。
例某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定灯泡的使用寿命平均不能低于1 000小时，已知灯泡燃烧寿命服从正态分布，标准差为200小时。
在总体中随机抽取了100个灯泡，得知样本均值为960小时，批发商是否应该购买这批灯泡★解:这是一个单侧检验问题。
显然，如果灯泡的燃烧寿命超过了1 000小时，批发商是欢迎的，因为他用已定的价格(灯泡寿命为1 000小时的价格)购进了更高质量的产品。
因此，如果样本均值超过1000小时，他会购进这批灯泡。
2023统计学第七版贾俊平课后习题答案
2023统计学第七版贾俊平课后习题答案第一章1.1 习题答案1.答案：根据题意，我们需要求得这 60 个挑选出来的人中有多少个人来自纽约市，而纽约市占比是 5%，所以答案应为 $60 \\times 0.05 = 3$2.答案：根据题意，我们需要求得这 60 个挑选出来的人中有多少个人来自纽约市并且是女性，而纽约市总体中女性的占比是 53%，所以答案应为 $60 \\times 0.05 \\times 0.53 = 1.59$1.2 习题答案1.答案：根据题意，我们需要求得这家电视公司进入市场的概率。
已知电视公司市场占有率为 10%，而市场占有率的补集为失败率，所以电视公司进入市场的概率为1−0.10=0.902.答案：根据题意，我们需要求得这两家公司都进入市场的概率。
已知电视公司进入市场的概率为 0.90，而两家公司都进入市场的概率为两者概率相乘，所以两家公司都进入市场的概率为 $0.90 \\times 0.90 = 0.81$第二章2.1 习题答案1.答案：根据题意，我们需要求得两次抛掷硬币都为正面向上的概率。
已知硬币正面朝上的概率为 0.5，而两次抛掷硬币都为正面向上的概率为两者概率相乘，所以两次抛掷硬币都为正面向上的概率为 $0.5 \\times 0.5 = 0.25$2.答案：根据题意，我们需要求得至少一次抛掷硬币为正面向上的概率。
已知硬币正面朝上的概率为 0.5，而至少一次抛掷硬币为正面向上的概率为 1 减去两次都为背面向上的概率，所以至少一次抛掷硬币为正面向上的概率为 $1 - (0.5 \\times 0.5) = 0.75$2.2 习题答案1.答案：根据题意，我们需要求得至少一辆汽车需要检测两次才能检查到故障的概率。
已知单次检测不到故障的概率为 0.1，而至少一辆汽车需要检测两次才能检查到故障的概率为 1 减去两次都未检测到故障的概率，所以至少一辆汽车需要检测两次才能检查到故障的概率为 $1 - (0.1 \\times 0.1) = 0.99$2.答案：根据题意，我们需要求得两辆车都不需要检测两次才能检查到故障的概率。
贾俊平统计学第7版第八章例题课后习题
贾俊平统计学第7版第⼋章例题课后习题第8章假设检验例题8.1由统计资料得知，1989 年某地新⽣⼉的平均体重为3190克，现从1990年的新⽣⼉中国机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问1990年的新⽣⼉与1989年相⽐，体重有⽆显著差异?★解:从调查结果看，1990 年新⽣⼉的平均体重为3210克，⽐1989年新⽣⼉的平均体重3190克增加了20克，但这20克的差异可能源于不同的情况。
_种情况是，1990 年新⽣⼉的体重与1989年相⽐没有什么差别，20克的差异是由于抽样的随机性造成的;另⼀种情况是，抽样的随机性不可能造成20克这样⼤的差异，1990年新⽣⼉的体重与1989年新⽣⼉的体重相⽐确实有所增加。
上述问题的关键点是，20克的差异说明了什么?这个差异能不能⽤抽样的随机性来解释?为了回答这个问题，我们可以采取假设的⽅法。
假设1989年和1990年新⽣⼉的体重没有显著差异，如果⽤µo表⽰1989年新⽣⼉的平均体重，µ表⽰1990年新⽣⼉的平均体重，我们的假设可以表⽰为µ=µ或µ⼼=0，现要利⽤1990年新⽣⼉体重的样本信息检验上述假设是否成⽴。
如果成⽴，说明这两年新⽣⼉的体重没有显著差异;如果不成⽴，说明1990年新⽣⼉的体重有了明显增加。
在这⾥，问题是以假设的形式提出的，问题的解决⽅案是检验提出的假设是否成⽴。
所以假设检验的实质是检验我们关⼼的参数⼀1990 年的新⽣⼉总体平均体重是否等于某个我们感兴趣的数值。
例8.2某批发商欲从⼚家购进⼀批灯泡，根据合同规定灯泡的使⽤寿命平均不能低于1 000⼩时，已知灯泡燃烧寿命服从正态分布，标准差为200⼩时。
在总体中随机抽取了100个灯泡，得知样本均值为960⼩时，批发商是否应该购买这批灯泡?★解:这是⼀个单侧检验问题。
显然，如果灯泡的燃烧寿命超过了1 000⼩时，批发商是欢迎的，因为他⽤已定的价格(灯泡寿命为1 000⼩时的价格)购进了更⾼质量的产品。
贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解-第8章 假设检验【圣才出品】
【解析】检验结果没有拒绝原假设，说明没有充分证据表明接叐备择假设，即没有充分 证据表明电池的使用寽命超过 330 小时。
9．过去海山集团一直向 A 公叵订贩原材料，但是 A 公叵収货比较慢。现 B 公叵声称 其収货速度要进快亍 A 公叵，亍是海山集团倾向亍向 B 公叵订贩原材料，为检验 B 公叵的 说法是否属实，随机抽叏向 B 公叵订的 8 次货迚行检验。该检验的原假设所表达的是（ ）。 [浙江工商大学 2011 研]
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5．对正态总体的数学期望 μ 迚行假设检验，若在显著水平 0.05 下接叐 H0：μ＝μ0， 那么在显著水平 0.01 下，下列结论正确的是（ ）。[华中农业大学 2015 研]
A．可能接叐假设，也可能拒绝假设 B．拒绝假设 C．接叐假设 D．丌接叐假设，也丌拒绝假设 【答案】C 【解析】在显著性水平 0.05 下接叐 H0，说明根据样本计算的结果 P 值大亍 0.05，所 以同样的样本在显著性水平 0.01 下，P 值大亍 0.01，所以接叐原假设。
4．抽叏样本容量为 100 的随机样本对总体的均值迚行检验，检验的假设为 H0：μ≤μ0， H1：μ＞μ0，显著性水平 α＝0.05，zc 为检验统计量的样本值，那么 P 值为（ ）。[对外 经济贸易大学 2015 研]
统计学贾俊平课后习题答案完整版
统计学贾俊平课后习题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】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（4）帕累托图（略）。
2.2（1）频数分布表如下2.3频数分布表如下2.5（1）排序略。
（2）频数分布表如下2.6(3)食品重量的分布基本上是对称的。
2.72.8（1）属于数值型数据。
2.9（1）直方图（略）。
（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。
2.10A 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） 第3章 数据的概括性度量3.1（1）100=M ；10=e M ；6.9=x 。
（2）5.5=L Q ；12=U Q 。
（3）2.4=s 。
（4）左偏分布。
3.2（1）190=M ；23=e M 。
（2）5.5=L Q ；12=U Q 。
（3）24=x ；65.6=s 。
（4）08.1=SK ；77.0=K 。
（5）略。
3.3 （1）略。
（2）7=x ；71.0=s 。
（3）102.01=v ；274.02=v 。
（4）选方法一，因为离散程度小。
3.4 （1）x =（万元）；M e= 。
统计学贾俊平考研知识点总结
统计学贾俊平考研知识点总结统计学重点笔记第一章导论一、比较描述统计和推断统计：数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计，（I）描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。
内容包括取得研究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象的一般性特征。
（2）推断统计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。
研究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计所要解决的问题。
其内容包括抽样分布理论，参数估计，假设检验，方差分析, 回归分析，时间序列分析等等。
（3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：根据所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
（1）分类数据是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，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的。
（2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。
（3）数值型数据是按数字尺度测量的观察值。
其结果表现为具体的数值，现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。
总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此可称为定量数据或数量数据。
三、比较总体、样本、参数、统计量和变量:（1）总体是包含所研究的全部个体的集合。
通常是我们所关心的一些个体组成, 如由多个企业所构成的集合，多个居民户所构成的集合。
《统计学》(贾俊平第七版)课后题及答案-统计学课后答案第七版
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？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所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
贾俊平《统计学》考研考点大全
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贾俊平《统计学》考点精讲
数据分析方法分类：描述统计方法和推断统计方法，描述是推断统计的前提，推断统计是描述统 计的发展。
描述统计是研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等的统计方法，通常采用集中量数、 差异量数、地位量数、相关系数等概括性的度量工具；反映研究总体的直观特征、外在联系或横向比较 结果等浅表性信息。
第十一章 一元线性回归 （１１６） 第一节 变量间关系的度量 （１１６） 第二节 一元线性回归 （１２１） 第三节 利用回归方程进行预测 （１２８） 第四节 残差分析 （１２９）
第二章 数据的搜集 （６） 第一节 数据的来源 （６） 第二节 调查数据 （７） 第三节 数据的误差 （１０）
第七章 参数估计 （６２） 第一节 参数估计的基本原理 （６２） 第二节 一个总体参数的区间估计 （６６） 第三节 两个总体参数的区间估计 （７０） 第四节 样本量的确定 （７３）
内容体系和章节分配
描述统计：前四章
推断统计：第五章至第十一章
统计应用：第十二章至第十四章
第 １章 导论 第 ２章 数据的搜集
第 ３章 数据的图表展示
第 ４章 数据的概括性度量
第 ５章 概率与概率分布
第 ６章 统计量及其抽样分布
第 ７章 参数估计
第 ８章 假设检验
第 ９章 列联分析
第十章 方差分析 （９９） 第一节 方差分析引论 （９９） 第二节 单因素方差分析 （１０２） 第三节 双因素方差分析 （１１０）
第 １０章 方差分析
第 １１章 一元线性回归
第 １２章 多元线性回归
第 １３章 时间序列分析和预测
第 １４章 指数
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第7章参数估计
7.1考点归纳
【知识框架】
【考点提示】
（1）置信区间的含义理解（选择题、简答题考点）；
（2）估计量的三个评价标准（判断题、填空题、简答题考点）；
（3）区间估计的步骤（简答题考点）、总体参数的区间估计选择恰当的统计量（计算题考点）；
（4）必要样本容量的影响因素、计算（简答题、计算题考点）。
【核心考点】
考点一：参数估计的基本原理
1．置信区间
（1）置信水平为95%的置信区间的含义：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。
（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。
（3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。
一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题。
2．评价估计量的标准
（1）无偏性：估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数，即E（∧θ）＝θ。
（2）有效性：估计量的方差尽可能小。
（3）一致性：随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
【提示】本考点常见考查方式：①直接考查置信水平为95%的置信区间的含义；②置信度、估计可靠性、置信区间的关系及应用；③置信区间的特点；④给出估计量的具体含义，判断体现了什么标准；⑤直接回答估计量的三个评价标准及具体含义（简答题）。
考点二：一个总体参数的区间估计
表7-1一个总体参数的区间估计
【总结】一个总体参数的估计及所使用的分布见图7-1：
图7-1一个总体参数的估计及所使用的分布
【真题精选】
设总体X～N（μ，σ2），σ2已知，样本容量和置信水平固定，对不同的样本观测值，μ的置信区间的长度（）。
[对外经济贸易大学2018研]
A．变长
B．变短
C．保持不变
D．不能确定
【答案】C 【解析】在正态总体方差已知的条件下，μ的置信区间为
/2
x z n ±α所以置信区间长度为/2
2Z n α，当样本容量和置信水平固定时，置信区间长度保
持不变。
考点三：两个总体参数的区间估计
表7-2两个总体参数的区间估计
其中：
()()221122212112
p n s n s s n n -+-=+-
()()
22212122222112212//11s s n n s n s n n n ⎛⎫+ ⎪⎝⎭=+--υ。
【注意】独立样本是指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。
匹配样本是指一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
【真题精选】
大样本的样本比例之差的抽样分布服从（
）。
[中国海洋大学2018研]
A．正态分布
B．t 分布
C．F 分布
D．x 2分布
【答案】A
【解析】大样本下两总体比例之差的抽样分布近似服从于正态分布。
考点四：必要样本容量的确定
1．估计总体均值时必要样本容量的确定
在重复抽样条件下，设E 代表允许的估计误差，所需样本容量为：。