贾俊平《统计学》复习笔记课后习题详解及典型题详解 第7章~第8章【圣才出品】
统计学贾俊平第四版第七章课后答案目前最全
7.1从一个标准差为5的总体中抽出一个容量为40的样本，样本均值为25。
（1） 样本均值的抽样标准差x σ等于多少？（2） 在95%的置信水平下，允许误差是多少？解：已知总体标准差σ=5，样本容量n =40，为大样本，样本均值x =25， （1）样本均值的抽样标准差x σ=n σ=405=0.7906 （2）已知置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96， 于是，允许误差是E =nα/2σZ =1.96×0.7906=1.5496。
7.2 某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额。
在为期3周的时间里选取49名顾客组成了一个简单随机样本。
(1)假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差。
x nσ=49==2.143 (2)在95％的置信水平下，求边际误差。
x x t σ∆=⋅，由于是大样本抽样，因此样本均值服从正态分布，因此概率度t=2z α 因此，x x t σ∆=⋅2x z ασ=⋅0.025x z σ=⋅=1.96×2.143=4.2 (3)如果样本均值为120元，求总体均值 的95％的置信区间。
置信区间为：(),x x x x -∆+∆=()120 4.2,120 4.2-+=（115.8，124.2） 7.37.4 从总体中抽取一个n=100的简单随机样本,得到x =81，s=12。
要求：大样本，样本均值服从正态分布：2,xN n σμ⎛⎫ ⎪⎝⎭或2,s xN n μ⎛⎫⎪⎝⎭置信区间为：2x z x z n n αα⎛-+ ⎝n 100=1.2 (1)构建μ的90％的置信区间。
2z α=0.05z =1.645，置信区间为：()81 1.645 1.2,81 1.645 1.2-⨯+⨯=（79.03，82.97）(2)构建μ的95％的置信区间。
2z α=0.025z =1.96，置信区间为：()81 1.96 1.2,81 1.96 1.2-⨯+⨯=（78.65，83.35）(3)构建μ的99％的置信区间。
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》章节题库(假设检验)详解【圣才出品】
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【解析】通常把观察现象原来固有的性质戒没有充分证据丌能轻易否定的命题设为原假 设；通常把该观察现象新的性质戒丌能轻易肯定的结论设为备择假设。题中，实际统计的日 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
8．超人电池制造商宣称他所制造的电池可使用超过 330 小时，为检验这一说法是否属 实，研究人员从中抽叏了 12 个电池迚行测试，建立的原假设和备择假设为 H0：μ≤330， H1：μ＞330。检验结果是没有拒绝原假设，这表明（ ）。[浙江工商大学 2011 研；安 徽财经大学 2012 研]
A．有充分证据证明电池的使用导命小亍 330 小时 B．电池的使用导命小亍等亍 330 小时 C．没有充分证据表明电池的使用导命超过 330 小时
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 σ21 是否等亍 σ22 应用（ ）。[浙江工商大学 2011 研]
A．μ 检验法 B．t 检验法 C．F 检验法 D．χ2 检验法 【答案】C 【解析】在两个正态总体条件下，样本方差除以总体方差乊比服从 F 分布，所以检验两 个总体方差是否相等，应用 F 检验法。
A．B 公叵交货日期比 A 公叵短 B．B 公叵交货日期比 A 公叵长 C．B 公叵交货日期丌比 A 公叵短 D．B 公叵交货日期丌比 A 公叵长 【答案】C 【解析】通常把研究者要证明的结论作为备择假设。由亍海山集团倾向亍向 B 公叵订 货，故备择假设应为 B 公叵交货日期比 A 公叵短；而原假设不备择假设互斥，故原假设为 B 公叵交货日期丌比 A 公叵短。
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。
∧
∧
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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
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)
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）整理by__kiss-ahuang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》(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。
统计学贾俊平_第四版课后习题答案第八章
姓名：潘方 学号：1106026 班级：金融一班8.2 解：根据题目的分析，本题采用左单侧检验：已知：μ0=700，x ＝680，σ＝60， n=36，α＝0.05则z α＝1.645 其过程为： H 0：μ≥700 H 1：μ＜700 x z =＝-2 因为|z|>|z α|，Z 值位于拒绝域，故拒绝原假设，说明这批产品不合格。
因为2=Z ，且为左单侧检验，则()05.0022750132.0977249868.01=<=-=αP8.4 解：由excel 计算得：x ＝99.9778 S ＝1.21221H 0：μ＝100 H 1：μ≠100 x t =-0.055 这是一个双侧检验，当α＝0.05，自由度n －1＝9时，得()29t α＝2.262。
因为t ＜|2t α|，t 值位于接受区域，故接受原假设，说明打包机工作正常。
因为|Z|=0.055，且为双侧检验，由excel 得: P=0.95734>(α＝0.05)8.9解：该题样本为，大样本，方差2σ已知、且不等，因此采用z 统计量 已知， 05.0=α、即96.12/=αZ ，811=n ， 642=n ，σA=63*63 2σB=57*57 0:211≠-μμH 0:210=-μμH ， ()()96.15.0645781630102010702222<≈+--=+---=BB A AB A B A n n x x Z σσμμ 因为|z|<|z α|，Z 值位于接受区域，故接受原假设，两厂生产材料抗压强度相同。
因为5.0=Z ,则()=-⨯=691462461.012P 0.617075078()05.0=>α8.13 解：此题为两个总体比例之差的假设H 0：π1≥π2；H 1：π1＜π 2 α＝0.05，即z α＝1.6451100021==n n ，00945.0110001041==p ，01718.0110001892==pp p d z --=0.009450.017180--＝-5 因为|z|>|z α|，Z 值位于拒绝域，故拒绝原假设，说明用阿司匹林可以降低心脏病发生率。
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 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。
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。
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
贾俊平《统计学》(第5版)章节题库-第8章 假设检验【圣才出品】
11．指出下列假设检验形式的写法哪一个是错误的（ ）。 A．H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0 B．H0：μ≥μ0，H1：μ<μ0 C．H0：μ≤μ0，H1：μ>μ0 D．H0：μ>μ0，H1：μ≤μ0 【答案】D 【解析】假设检验形的等号“=”总是放在原假设上。因此 D 项假设检验形式书写错 误，
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证据予以支持的假设。因此题中原假设 H0 为 π≤0．2，备择假设 H1 为 π>0．2。
3．一项新的减肥计划声称：在计划实施的第一周内，参加者的体重平均至少可以减 轻 8 磅。随机抽取 40 位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少 7 磅，标 准差为 3．2 磅，则其原假设和备择假设是（ ）。
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5．在假设检验中，原假设和备择假设（ ）。
A．都有可能成立
B．都有可能不成立
C．只有一个成立而且必有一个成立
D．原假设一定成立，备择假设不一定成立
【答案】C
【解析】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，
A．H0：μ≤8，H1：μ>8 B．H0：μ≥8，H1：μ<8 C．H0：μ≤7，H1：μ>7 D．H0：μ≥7，H1：μ<7 【答案】B 【解析】原假设是指研究者想收集证据予以推翻的假设；备择假设是指研究者想收集 证据予以支持的假设。因此题中原假设 H0 为 μ≥8，备择假设 H1 为 μ<8。
4．在假设检验中，不拒绝原假设意味着（ ）。 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】由小概率原理，接受备择假设一定意味着原假设错误；没有拒绝原假设并不 能表明备择假设一定是错误的，只是说还没有足够的证据表明原假设不成立。
统计学第五版(贾俊平)课后习题答案
300～ 350 400
30 -13520652.3 1036628411.8
400～ 450 42 500
533326.9 12442517.1
500～ 550 600
18
33765928.7 4164351991.6
600以上 650 11 122527587.627364086138.8 合计 — 120 38534964.451087441648.4
7.8已知：总体服从正态分布，但未知，为小样本，，。 根据样本数据计算得：，。 总体均值的95%的置信区间为： ，即（7.11，12.89）。
7.9已知：总体服从正态分布，但未知，为小样本，，。 根据样本数据计算得：，。 从家里到单位平均距离的95%的置信区间为： ，即（7.18，11.57）。
7.10（1）已知： ，，，。 由于为大样本，所以零件平均长度的95%的置信区间为： ，即（148.87，150.13）。 （2）在上面的估计中，使用了统计中的中心极限定理。该定理表明： 从均值为、方差为的总体中，抽取容量为的随机样本，当充分大时（通 常要求），样本均值的抽样分布近似服从均值为、方差为的正态分布。
7.13已知：总体服从正态分布，但未知，为小样本，，。 根据样本数据计算得：，。 网络公司员工平均每周加班时间的90%的置信区间为： ，即（10.36，16.76）。
7.14（1）已知：，，，。 总体总比例的99%的置信区间为： ，即（0.32，0.70）； （2）已知：，，，。 总体总比例的95%的置信区间为： ，即（0.78，0.86）； （3）已知：，，，。 总体总比例的90%的置信区间为： ，即（0.46，0.50）。
500～600 550 18 9900
600以上 650 11 7150
统计学(贾俊平)第五版课后习题答案(完整版)
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”。
统计学(第三版课后习题答案) 贾俊平版
区分指标与标志，总量指标分类、分配数列、上限不在内原则、各种平均数之间的关系、平均发展指标！计算可能考的公式有：计划完成情况相对指标、结构（比例/比较/强度/动态）相对指标、各种平均数算法、众数、中位数、四分位数、平均差、标准差、标准差系数、偏态和峰度、发展速度和增长速度、总指数（很重要）、平均指标指数、重要经济指数的编制（上证指数、工业产品产量总指数、农副产品收购价格指数）统计学(第三版课后习题答案) 贾俊平版2.1 （1）属于顺序数据。
（2）频数分布表如下：服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数（频率）频率%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100（3）条形图（略）2.2 （1）频数分布表如下：（2）某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元）企业数（个）频率（%）先进企业良好企业一般企业落后企业11119927.527.522.522.5合计40 100.0 2.3 频数分布表如下：某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组（万元）频数（天）频率（%）25～30 30～35 35～40 40～45 45～5046159610.015.037.522.515.0合计40 100.0 直方图（略）。
2.4 （1）排序略。
（2）频数分布表如下：100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时）灯泡个数（只）频率（%）650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100 直方图（略）。
2.5 （1）属于数值型数据。
（2）分组结果如下：分组天数（天）-25~-20 6-20~-15 8-15~-10 10-10~-5 13-5~0 120~5 45~10 7合计60（3）直方图（略）。
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(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，概括和分析等统计方法。
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；按被描述的现象和实践的关系分；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”。
(NEW)贾俊平《统计学》(第5版)笔记和课后习题(含考研真题)详解
目 录第1章 导 论1.1 复习笔记1.2 课后习题详解1.3 典型习题详解第2章 数据的搜集2.1 复习笔记2.2 课后习题详解2.3 典型习题详解第3章 数据的图表展示3.1 复习笔记3.2 课后习题详解3.3 典型习题详解第4章 数据的概括性度量4.1 复习笔记4.2 课后习题详解4.3 典型习题详解第5章 概率与概率分布5.1 复习笔记5.2 课后习题详解5.3 典型习题详解第6章 统计量及其抽样分布6.1 复习笔记6.2 课后习题详解6.3 典型习题详解第7章 参数估计7.1 复习笔记7.2 课后习题详解7.3 典型习题详解第8章 假设检验8.1 复习笔记8.2 课后习题详解8.3 典型习题详解第9章 分类数据分析9.1 复习笔记9.2 课后习题详解9.3 典型习题详解第10章 方差分析10.1 复习笔记10.2 课后习题详解10.3 典型习题详解第11章 一元线性回归11.1 复习笔记11.2 课后习题详解11.3 典型习题详解第12章 多元线性回归12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 典型习题详解第13章 时间序列分析和预测13.1 复习笔记13.2 课后习题详解13.3 典型习题详解第14章 指 数14.1 复习笔记14.2 课后习题详解14.3 典型习题详解第1章 导 论1.1 复习笔记一、统计学1统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据收集也就是取得统计数据；数据处理是将数据用图表等形式展示出来；数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，并从数据中提取有用信息进而得出结论。
2．数据分析所用的方法（1）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；（2）推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
二、统计数据的类型1分类数据、顺序数据、数值型数据（按计量尺度不同分类）（1）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，是用文字来表述的；（2）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
贾俊平《统计学》(第5版)课后习题-第7章 参数估计【圣才出品】
抽样标准差为：
x
n
5 0.79 40
（2）估计误差为：
E z /2
n
1.96
5 1.55 40
2．某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额，在为期 3 周的时间里选取 49 名 顾客组成了一个简单随机样本。
（1）假定总体标准差为 15 元，求样本均值的抽样标准误差。 （2）在 95%的置信水平下，求估计误差。 （3）如果样本均值为 120 元，求总体均值 μ 的 95%的置信区间。
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十万种考研考证电子书、题库视频学习平台大样本，所以总均值 μ 的 90%的置信区间为：
x z /2
n
811.645
12 811.974 100
即（79.026，82.974）。
（2）已知： 0.05，z0.05 2 1.96 。由于 n=100 为大样本，所以总体均值 μ 的
4.20
（3）由于总体标准差已知，所以总体均值 μ 的 95%的置信区间为：
x z /2
n
120 1.96
15 49
120 4.20
即（115.8，124.2）。
3．从一个总体中随机抽取 n ＝100 的随机样本，得到 x 104560，假定总体标准差
σ=85414，试构建总体均值 μ 的 95%的置信区间。
（3）样本量与边际误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的
样本量就越小。
二、练习题
1．从一个标准差为 5 的总体中采用重复抽样抽出一个样本量为 40 的样本，样本均值
为 25。
（1）样本均值的抽样标准差 x 等于多少？
（2）在 95%的置信水平下，估计误差是多少？
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第7章参数估计
7.1复习笔记
一、参数估计的基本原理
1．估计量与估计值
参数估计：用样本统计量去估计总体的参数。
估计量：在参数估计中，用来估计总体参数的统计量。
估计值：用来估计总体参数时根据一个具体的样本计算出来的估计量的具体数值。
2．点估计与区间估计
（1）点估计
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。
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，…，x n）和∧θ2（x1，x2，…，x n）来估计总体参数θ的下限和上限，使总体参数θ包括在区间[∧θ1，∧θ2]内的概率为P（∧θ1＜θ＜∧θ2）＝1－α，则称估计区间[∧θ1，∧θ2]为参数θ的置信水平为1－α的置信区间。
对置信区间的理解，需要注意：
①如果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，5%的区间不包含总体参数的真值，那么，用该方法构造的区间称为置信水平为95%的置信区间。
②总体参数的真值是固定的、未知的，置信区间是一个随机区间，它会因样本的不同而不同，而且不是所有的区间都包含总体参数的真值。
1－α不是用来描述某个特定的区间包含总体参数真值可能性的，一个特定的区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“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一定置信水平（比如95%）下的置信区间。
由于用该样本所构造的区间是一个特定的区间，而不再是随机区间，所以无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值。
④置信区间表示区间估计的准确性（或精确性），置信度表示区间估计的可靠性，而显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
（1）无偏性
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。
（2）有效性
指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。
设总体参数为θ，∧θ1和∧θ2是θ的两个无偏估计量，若它们的抽样分布方差有D（∧θ1）＜D（∧θ2），则称∧θ1是比∧θ2更有效的一个估计量。
在无偏估计的条件下，估计量的方差越小，估计就越有效。
（3）一致性
指随着样本量n 的增大，估计量的值越来越接近总体参数的真值。
估计量的一致性是从极限意义上讲的，它适用于大样本的情况，即一个大样本给出的估计量要比一个小样本给出的估计量更接近总体的参数。
二、一个总体参数的区间估计
1．总体均值的区间估计
（1）正态总体、方差已知，或非正态总体、大样本
①当总体服从正态分布且σ2已知时，或者总体不是正态分布但为大样本时，样本均值＿x 的抽样分布均为正态分布，其数学期望为总体均值μ，方差为σ2/n。
而样本均值标准化后得到的随机向量服从标准正态分布，即
(0,1)
/x z N n σ=-则可得到总体均值μ所在1－α置信水平下的置信区间为：
/2x z n
α±其中，z α/2是标准正态分布上侧面积为α/2时的z 值；/2
z n α是估计总体均值时的边际误差，也称为估计误差或误差范围。
②当总体服从正态分布但σ2未知，或总体并不服从正态分布，只要是在大样本条件下，就用样本方差s 2代替总体方差σ2，这时总体均值μ在1－α置信水平下的置信区间为：
/2
x z n
α±（2）正态总体、方差未知、小样本如果总体服从正态分布，且总体方差σ2未知，则在小样本情况下，需要用样本方差s 2代替σ2，而样本均值经过标准化以后的随机变量则服从自由度为（n－1）的t 分布，即
(1)
/x t t n s n -=--根据t 分布建立的总体均值μ在1－α置信水平下的置信区间为：
/2x t n
α±式中，t α/2是自由度为n－1时，t 分布中右侧面积为α/2时的t 值。
将总体均值的区间估计进行总结，整理可得下表：
表7-1不同情况下总体均值的区间估计
2．总体比例的区间估计
在大样本情况下，设总体比例为π，则当样本量足够大时，样本比例p 的抽样分布可用正态分布近似，p 的数学期望为E（p）＝π，p 的方差为
2(1)
p n
ππσ-=则样本比例经标准化后的随机变量服从标准正态分布，即
(0,1)
(1)/z N n ππ=- ①当总体比例π已知时，总体比例π在1－α置信水平下的置信区间为：
/2(1)p z n
αππ-±②当总体比例π未知时，用样本比例p 代替π，这时，总体比例的置信区间为：/2
(1)
p p p z n α-±其中，/(1)p p z n α-是估计总体比例时的边际误差。
3．总体方差的区间估计
当总体分布为正态分布时，根据样本方差的抽样分布，可构造总体方差σ2在1－α置信水平下的置信区间为：
22222/21/2
(1)(1)n s n s αασχχ---≤≤三、两个总体参数的区间估计
1．两个总体均值之差的区间估计
（1）两个总体均值之差的估计：独立样本
①大样本的估计（n 1≥30和n 2≥30）
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，则称为独立样本。
a．当两个总体的方差σ12和σ22都已知时，两个样本均值之差（＿x 1－＿
x 2）的抽样分布服
从期望值为（μ1－μ2）、方差为221212n n σσ⎛⎫+ ⎪⎝⎭的正态分布，则两个总体均值之差（μ1－μ2）在1－α置信水平下的置信区间为：
221212/2
12()x x z n n ασσ-±+b．当两个总体的方差σ12和σ22未知时，可用两个样本方差s 12和s 22来代替σ12和σ22，这时，两个总体均值之差（μ1－μ2）在1－α置信水平下的置信区间为：。