贾俊平统计学[第六版]思考题解析

第一章：

1、什么是统计学？统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。

2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、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。

3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型

数据。

分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。顺序数据：只能归

于某一有序类别的，非数字型数据。数值型数据：按数字尺度测量的

观察值，结果表现为数值。

按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；社会经济领域

实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。时间序列数据：在不同时间收集的数据。

4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等）统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等）变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等）

（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。）

5、变量可以分为哪几类？分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。顺序变量：说明事物有序类别；取

值是顺序数据数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。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

6、举例说明离散型变量和连续型变量。离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数

量）连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）

7、请举出统计应用的几个例子。市场调查、人口普查等。

8、请举出应用统计学的几个领域。社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领

域等。

第二章：

1、什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？什么是二手资料：已经存在的；跟研究内容有关的；别人所做的调查或研究；会被我们利用的，资料。

注意：需要进行评估：考虑原始数据收集人、收集目的、收集途径、收集时间及数据来源。

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。

概率抽样：以一定的入样概率，按照一定的随机性原则选取样本（即样本被选中的概率已知或可计算）；技术含量高、成本高。

用于描述性、解释性、推断性研究；研究目的在于掌握对象总体的数字特征，得到总体

参数的置信区间。

非概率抽样：不按照入样概率和随机性原则，而按照方便、滚雪球或配额等抽样形式选取样本；技术含量低、成本低、时效快、操作简便。

用于探索性研究；研究目的在于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。下面题目（略）

2.3 除了自填式，面访式和电话式还有什么搜集数据的办法试验式和观察式等

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。缺点： 1 返回率低2 不适合结构复杂的问卷，调查

内容有限3调查周期长4 在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。

面访式；优点：1 回答率高2 数据质量高3 在调查过程中遇见问题可以及时调整。缺点：1 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3对于敏感问题，被访者会

有压力。

电话式；优点：1 速度快2 对调查员比较安全3 对访问过程的控制比较容易。缺点：1 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 被访者不愿回答时，不易劝服。

2.6 如何控制调查中的回答误差对于理解误差，学习一定的心理学知识，记忆误差，缩短所涉及的时间范围，有意识误差，做好被调查者的心理工作，要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量在问卷中不涉及敏感问题。

2.7 怎么减少无回答

对于随机误差，要提高样本容量，对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施。比如说要一百份的问卷回复，就要做好一百二十到一百三十的问卷准备，进行面访式的时候要尽量的劝服不愿意回答的被访者，以小物品的馈赠提高回复率。

第三章：

1、 数据的预处理包括哪些内容？ 数据审核：从完整性和准确性方面调查原始数据（完整性：单位、个体是否遗漏；准确 性：检查错误、异常值） 数据筛选：根据需要找出符合特定条件的某类数据。 数据排序：按一定顺序将数据排列，体现数据特征或趋势。

2、 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：整理：制作频数分布表，用比例、百分比、比率进行描述性分析。 图示：条形图、帕累托图、饼图。

顺序数据：：整理：制作频数分布表，用比例、百分比、比率进行描述性分析。 图示：累积频数、累计

频率分布图、环形图、条形图、帕累托图、饼图。

3、 数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。

分组方法：单变量分组：把每一个变量值做为一组（只适合离散型变量，变量值较少）

组距分组：将全部变量值依次划分为若干区间，一个区间变量值做为一组。

（ 组距分组又分为：等距分组、异距分组 ）

分组步骤：确定组数（ 5，15）；确定各组组距（ 5 倍数；组距 ＞最大变量值 - 最小变量值）

；根据分组整理成频数分布表。

4、 直方图与条形图有何区别？

1、 条形图用于展示分类数据；直方图用于展示数值型数据。

2、 条形图用长度表示个类别频数，宽度固定（无意义） 长度

表每组频数（或频率） ，宽度为组距（有意义） 3、 条形图各矩形分开排列，直方图各矩形连续排列。

5、 绘制线图应注意哪些问题？ 时间在横轴，观测值在纵轴；横轴

纵轴长度比例大概为 数据与 0 距离过大的话用折断符。 6、 饼图与环形图有什么不同？

饼图：只能绘制一个样本或总体各部分的比例。

条形图：可以同时绘制多个样本或总体各部分的比例。中间有一空洞，每个样本或总体 数据表现为一个环。

7、 茎叶图与直方图相比有什么优点？他们的应用场合是什么？ 茎叶图在给出数据分布情况的同时，又能给

出每一个原始数据（保留了原始数据的信 息）；

直方图用于大批量数据，茎叶图用于小批量数据。

8、鉴别图标优劣的准则有哪些？

显示数据、强调数据间的比较、有对图形的统计描述和文字描述、避免歪曲、把读者注

意力集中于数据内容上、服务于一个明确的目的。

8、 制作统计表应注意哪几个问题

合理安排统计表结构； 表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容； 表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线； 在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。 公式：组中值 =（上限 +下限） /2

第四章：

1、 一组数据的分布特征可以从哪进几个方面进行测度？

可以从以下三方面进行测度：

集中趋势：反映个数据向其中心值的靠拢或集中程度； 离散程度：反映各数据远离其中心值的趋势； 分布形状：数据分布的峰态和偏态；

2、 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地位：是集中趋势的最主要测度，是一组数据的重心所在； 是数据误差相互；直方图用面积表示各组频数，

分组数据具有连续性） 10：7；纵轴下端一般从 0 开始，