人大版_贾俊平_第五版_统计学第8章_假设检验
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”。
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》课后习题-第八章至第十四章(圣才出品)
量为 4.55。
2．一种元件，要求其使用寿命不得低于 700 小时。现从一批这种元件中随机抽取 36
件，测得其平均寿命为 680 小时。已知该元件寿命服从正态分布， =60 小时，试在显著
性水平 0.05 下确定这批元件是否合格。 解：建立假设：
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答：如果减小 错误，就会增大犯β错误的机会；若减小β错误，也会增大犯 错误的 机会。如果想使 和β同时变小，就只有增大样本量。
5．解释假设检验中的 P 值。 答：P 值就是当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。如果 P 值很小，说明这种情况发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原 假设，P 值越小，拒绝原假设的理由就越充分。
H0 ： 700 ， H1 ： 700
这是左侧检验，并且方差已知，检验统计量 Z 为：
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Z 680 700 2 60 / 36
而 Z0.05 1.645 2 ，因此拒绝原假设，即在显著性水平 0.05 下这批元件是不合
8．在单侧检验中原假设和备择假设的方向如何确定？
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答：单侧检验有两种情况：一种是所考察的数值越大越好，也就是左单侧检验，要求原
假设取 ，相应的备择假设取<；另一种是数值越小越好，也就是右单侧检验，要求原假设 取 ，相应的备择假设取>。
n
9
n
(xi x )2
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”。
统计学第五版第八章课后习题答案
决策：
∵Z值落入拒绝域，
∴在α=0.05的显著水平上拒绝 H 0，接受 H 1 。 结论：
有证据表明这批灯泡的使用寿命低于700小时，为不合格产品。
8.3 某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤，其标准差为30 公斤。现用一种化肥进行试验，从25个小区抽样，平均产量为 270公斤。这种化肥是否使小麦明显增产（α=0.05）？
Z 1.645
8.12 为了控制贷款规模，某商业银行有个内部要求，平均每项贷款 数额不能超过60万元。随着经济的发展，贷款规模有增大的趋势。 银行经理想了解在同样项目条件 下，贷款的平均规模是否明显地超 过60万元，还是维持着原来的水平。 一个n=144的随机样本被抽出，测得 x=68.1万元，s=45。用 α =0.01的显著性水平，采用p值进行检验。 解： H 0 : μ ≤60 H 1 : μ ＞60 α = 0.01，n = 144， x =68.1，s=45 临界值(s):1% 检验统计量: Z
x- 27000 - 25000 t 1.55 S/ n 5000 / 15
结论： 因为t值落入接受域，所以接受 H 0，拒绝 H 1 。
决策：有证据证明，该厂家生产的轮胎在正常行驶 条件下使用寿命与目前平均水平25000公里无显著 性差异，该厂家广告不真实。
8.7 某种电子元件的寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元 件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170
如图所示： 本题采用单样本t检验。
H0
：μ =100 H 1 ：μ ≠100 基本统计量： α =0.05，N=9，x =99.978， S x =0.4041 S=1.2122， 检验结果： t=-0.005，自由度f=8， 双侧检验P=0.996，单侧检验P=0.498பைடு நூலகம்结论：t统计量落入接受域，在α =0.05的显著性水平上接受H 0。 决策：有证据表明这天的打包机工作正常。
(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。
统计学第五版(贾俊平)课后思考题答案(完整版)
第8章思考题8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。
参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。
而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
8.2什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。
统计显著等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。
8.3什么是假设检验中的两类错误？答：假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。
8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？答：在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。
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。
8.5解释假设检验中的P值答：P值就是当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。
（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。
）8.6显著性水平与P值有何区别答：显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为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假设检验依据的基本原理是什么？答：假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。
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”。
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。
【单位】统计学贾俊平第五版分章习题及答案
【关键字】单位《统计学》分章习题及答案（贾俊平，第五版）主编：杨群目录习题部分第1章导论一、单项选择题1．指出下面的数据哪一个属于分类数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.购买商品的支付方式（现金、信用卡、支票）2.指出下面的数据哪一个属于顺序数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.员工对企业某项制度改革措施的态度（赞成、中立、反对）3.某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，据此推断该城市所有职工家庭的年人均收入，这项研究的统计量是（）A.2000个家庭B.200万个家庭C.2000个家庭的人均收入D.200万个家庭的人均收入4.了解居民的消费支出情况，则（）A.居民的消费支出情况是总体B.所有居民是总体C.居民的消费支出情况是总体单位D.所有居民是总体单位5.统计学研究的基本特点是（）A.从数量上认识总体单位的特征和规律B.从数量上认识总体的特征和规律C.从性质上认识总体单位的特征和规律D.从性质上认识总体的特征和规律6.一家研究机构从IT从业者中随机抽取500人作为样本进行调查，其中60%的人回答他们的月收入在5000元以上，50%的回答他们的消费支付方式是使用信用卡。
这里的“月收入”是（）A.分类变量B.顺序变量C.数值型变量D.离散变量7.要反映我国工业企业的整体业绩水平，总体单位是（）A.我国每一家工业企业B.我国所有工业企业C.我国工业企业总数D.我国工业企业的利润总额8.一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均消费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
这里的参数是（）A.1000个消费者B.所有在网上购物的消费者C.所有在网上购物的消费者的平均消费额D.1000个消费者的平均消费额9.一名统计学专业的学生为了完成其统计作业，在《统计年鉴》中找到的2006年城镇家庭的人均收入数据属于（）A.分类数据B.顺序数据C.截面数据D.时间序列数据10.一家公司的人力资源部主管需要研究公司雇员的饮食习惯，改善公司餐厅的现状。
贾俊平版统计学课件 第8章
▽与原假设对立的假设称备择假设，记为 H1 ,用 、 或 表示。 对于新生儿体重的例子，可以表示为
H 0 : 3190
H1 : 3190
(2)确定检验统计量及其分布
▽用于检验假设的统计量称为检验统计量
▽根据 H 0 及相应条件选择适当的统计量，并确定统计量
的分布 对于新生儿体重的例子，可利用 x 0 构造检验统计量. 若新生儿体重为正态分布 N ( , 2 ) ，且 已知，则在 H 0 为真 时，用 z 作为检验统计量，并且
H 0 : 3190 H1 : 3190
并已知 x 3210, 80, n 100 ，则
z0 x 0
n
3210 3190 80 100
2.5
于是
p 2Pz z0 2 0.00621 0.01242
双侧检验的P值
/ 2
/ 2 拒绝
▽犯第二类错误的概率为 。
表8-1 假设检验中各种可能结果的概率
实际情况
H 0 为真 H 0 不真
决策
接受 H 0
1
拒绝 H 0
1
假设检验中的两类错误（决策结果）
H0: 无罪
假设检验就好像一场审判过程 统计检验过程
陪审团审判
实际情况 裁决 无罪 无罪 有罪 正确 错误 有罪 错误 正确 接受H0 拒绝H0 决策
若p-值 /2, 不能拒绝 H0 若p-值 < /2, 拒绝 H0
8.1.6 假设检验的形式
研究的问题 假设
双侧检验
H0 H1
左侧检验
右侧检验
= 0 ≠0
贾俊平《统计学》第8章 假设检验
备择假设的方向为“ 备择假设的方向为“<”，称为左侧检验 备择假设的方向为“ 备择假设的方向为“>”，称为右侧检验
双侧检验与单侧检验
(假设的形式) 假设的形式)
以总体均值的检验为例
假设
原假设 备择假设
双侧检验
H0 : =0 H1 : ≠0
单侧检验 左侧检验
H0 : ≥0 H1 : <0
右侧检验
提出假设
(结论与建议) 结论与建议)
1. 原假设和备择假设是一个完备事件组，而且 原假设和备择假设是一个完备事件组， 相互对立
在一项假设检验中， 在一项假设检验中， 原假设和备择假设必有一 个成立， 个成立，而且只有一个成立
2. 先确定备择假设，再确定原假设 先确定备择假设， 3. 等号“=”总是放在原假设上 等号“ 4. 因研究目的不同，对同一问题可能提出不同 因研究目的不同， 的假设(也可能得出不同的结论) 的假设(也可能得出不同的结论)
1、某厂生产的化纤度服从正态分布， 纤维度的均值为1.4。某天测得25根纤维的 纤维度的均值为1.4。某天测得25根纤维的 均值为1.39，检验与原来设计的标准均值 均值为1.39，检验与原来设计的标准均值 相比是否有所变化，则假设形式是？
2、某一贫困地区估计营养不良人数高 达20%，然而有人认为这个比例实际上还 20%，然而有人认为这个比例实际上还 要高，要经验该说法是否正确，则假设形 式为？
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
(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。
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”。
统计学第五版（贾俊平）第八章课后习题答案
统计学第五版（贾俊平）第⼋章课后习题答案《统计学》第⼋章课后练习题8.4解：由题意知，µ=100，α=0.05，n=9＜30，故选⽤t统计量。
经计算得：x =99.9778，s=1.2122，进⾏检验的过程为：H0:µ=100H1:µ≠100t=s n =1.21229=?0.0549当α= 0.05，⾃由度n-1= 8，查表得tα2（8）=2.3060，因为t< tα2，样本统计量落在接收域，所以接受原假设H0，即打包机正常⼯作。
⽤P值检测，这是双侧检验，故：P=2×1?0.5215=0.957，P值远远⼤于α，所以不能原假设H0。
8.7解：由题意知，µ=225，α=0.05，n=16＜30，故选⽤t统计量。
经计算得：x =241.5，s=98.7259，进⾏检验的过程为：H0:µ≤225H1:µ>225t=s n =98.725916=0.6685当α= 0.05，⾃由度n-1= 15，查表得tα（15）=2.1314，这是⼀个右单侧检验，因为t即元件平均寿命没有显著⼤于225⼩时。
⽤P值检测，这是右单侧检验，故：P=1?0.743=0.257，P值远远⼤于α，所以不能拒绝原假设H0。
8.9,解：由题意得σA2=632，σB2=572，x A=1070，x B=1020，n A=81，n B=64，故选⽤z统计量。
进⾏检验的过程为：H0:µA?µB=0H1: µA?µB≠0Z=A B A BσA A +σBB=632+572=5当α=0.05时，zα2=1.96，因为Z＞zα2，所以拒绝原假设H0,，即A、B两⼚⽣产的材料平均抗压强度不相同。
⽤P值检测，这是双侧检验，故：P=2×1?0.9999997=0.0000006，P值远远⼩于α，所以拒绝原假设H0，8.13解：建⽴假设为：H0: π1=π2H1: π1≠π2由题意得：p 1=10411000=0.00945，n 1=11000，p 2=18911000=0.01718，n 2=11000 p =p 1n 1+p 2n 2n 1+n 2=0.00945×11000+0.01718×1100011000+11000=0.01332 z =p ?p p (1?p )(n 1+n2) =0.00945?0.017180.01332×(1?0.01332)×(11000+11000)=?5 当α=0.05，z α/2=1.96，这是⼀个左单侧检验，因为 z ＞ z α/2 ，样本统计量落⼊拒绝域，所以拒绝原假设H 0，接受备择假设H 1，即服⽤阿司匹林可以降低⼼脏病发⽣率。
人大版,贾俊平,第五版,统计学第8章假设检验
• 提出原假设: H0: 25
• 选择备择假设: H1: :
25
2021/4/13
31
单侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域
a
1-a 接受域
置信水平
2021/4/13
临界值
H0值
样本统计量
32
左侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域
a
1-a 接受域
置信水平
2021/4/13
临界值
双侧检验与单侧检验 (假设的形式)
假设
研究的问题 双侧检验 左侧检验 右侧检验
H0
= 0
0
0
2021/4/13
H1
≠0
< 0
> 0
19
双侧检验
（原假设与备择假设的确定）
1. 双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说，
不论是拒绝H0还是接受H0，我们都必需采取 相应的行动措施
2. 例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为 10厘米，大于或小于10厘米均属于不合格
结论:
有证据表明这批灯泡的使用寿命有显 著提高
46
1.什么是传统机械按键设计？
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的开关按键来实现功 能的一种设计方式。
传统机械按键结构层图：
按键
PCBA
开关键
传统机械按键设计要点：
1.合理的选择按键的类型，尽量选择 平头类的按键，以防按键下陷。
2.开关按键和塑胶按键设计间隙建议 留0.05~0.1mm，以防按键死键。 3.要考虑成型工艺，合理计算累积公 差，以防按键手感不良。
第8章 假设检验
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均值的双尾 Z 检验
•H0: = 0.081 •H1: 0.081 •a = 0.05 •n = 200 •临界值(s):
拒绝 H0
.025
检验统计量:
z
x 0
n
0.076 0.081 0.025 200
2.83
决策:
拒绝H0
拒绝 H0
.025
结论:
有证据表明新机床加工的零件 的椭圆度与以前有显著差异
假设检验中的两类错误
（决策结果）
H0: 无罪
假设检验就好像一场审判过程
统计检验过程
陪审团审判 实际情况 裁决 无罪 无罪 正确 有罪 错误 接受H0 拒绝H0 决策
H0 检验 实际情况 H0为真 1-a H0为假 第二类错 误(b)
有罪
错误
正确
第一类错 功效(1b) 误(a)
a 错误和 b 错误的关系
属于决策中的假 设！
均值的双尾 t 检验
（计算结果）
•H0: = 1000 •H1: 1000 •a = 0.05 •df = 9 - 1 = 8 •临界值(s):
拒绝 H0
.025
检验统计量:
t
x 0 s n
986 1000 24 9
1.75
决策：
拒绝 H0
.025
Z 检验
（单尾和双尾）
c2检验
（单尾和双尾）
8.2.2 总体均值的检验 1.大样本
使用z-统计量
z x 0
n
~ N (0,1)
【例】某机床厂加工一种零件，根据经验知 道，该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分 布，其总体均值为0=0.081mm，总体标准差 为= 0.025 。今换一种新机床进行加工，抽 取n=200个零件进行检验，得到的椭圆度为 0.076mm。试问新机床加工零件的椭圆度的 均值与以前有无显著差异？（a＝0.05）
-1.96
0
1.96
Z
属于检验声明的有 效性！
【例】某批发商欲从生产厂家购进一批灯泡， 根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低 于1000小时。已知灯泡使用寿命服从正态分 布，标准差为20小时。在总体中随机抽取100 只灯泡，测得样本均值为960小时。批发商是 否应该购买这批灯泡？ (a＝0.05)
临界值
H0值
样本统计量 临界值
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 a/2 1-a a/2 接受域 置信水平 拒绝域
临界值
H0值
样本统计量 临界值
单侧检验
（原假设与备择假设的确定） 检验研究中的假设 1. 将所研究的假设作为备择假设H1 2. 将认为研究结果是无效的说法或理论作 为原假设H0。或者说，把希望(想要)证明 的假设作为备择假设 3. 先确立备择假设H1
均值的单尾Z检验
（计算结果）
•H0: 1000 •H1: < 1000 •a = 0.05 •n = 100 •临界值(s):
拒绝域 a检验统计量:zFra bibliotekx 0
n
960 1000 20 100
2
决策:
在 a = 0.05的水平上拒绝H0
结论:
-1.645
0
Z
有证据表明这批灯泡的使用寿命低于 1000小时
a和b的关系就像 翘翘板，a小b就 大， a大b就小
你不能同时减 少两类错误!
b
a
8.1.4 假设检验的流程
提出原假设和备择假设 确定适当的检验统计量 规定显著性水平a 计算检验统计量的值 作出统计决策
确定适当的检验统计量
什么检验统计量？
1. 用于假设检验问题的统计量
2.选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑
在 a = 0.05的水平上接受H0
结论：
有证据表明这天自动包装机 工作正常
-2.306
0
2.306
t
•【例】 一个汽车轮胎制造商声
属于检验声明有效性 的假设！
称，某一等级的轮胎的平均寿命 在一定的汽车重量和正常行驶条 件下大于 40000 公里，对一个由 20个轮胎组成的随机样本作了试 验，测得平均值为 41000 公里， 标准差为 5000公里。已知轮胎寿 命的公里数服从正态分布，我们 能否根据这些数据作出结论，该 制造商的产品同他所说的标准相 符？(a = 0.05)
2. 类型
– 参数假设检验 – 非参数假设检验
3. 特点
– 采用逻辑上的反证法 – 依据统计上的小概率原理
假设检验的基本思想
抽样分布
这个值不像我们应 该得到的样本均值 ...
... 因此我们拒绝假设
= 50
... 如果这是总体的 真实均值
20
= 50 H0
样本均值
假设检验的过程
（提出假设→抽取样本→作出决策）
• 提出原假设: H0: = 4
• 提出备择假设: H1: 4
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 1-a a/2 接受域 a/2 置信水平 拒绝域
临界值
H0值
样本统计量 临界值
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 a/2 1-a a/2 接受域 置信水平 拒绝域
均值的单尾Z检验
（计算结果）
•H0: 1020 •H1: > 1020 •a = 0.05 •n = 16 •临界值(s):
拒绝域 0.05
检验统计量:
z
x 0
n
1080 1020 100 14
2.4
决策:
在 a = 0.05的水平上拒绝H0
结论:
有证据表明这批灯泡的使用寿命有显 著提高
2.小样本，σ已知
x 0
使用z-统计量 z
n
~ N (0,1)
属于研究中的假 设！
【例】根据过去大量资料，某厂生产的灯泡 的使用寿命服从正态分布N~(1020，1002)。现 从最近生产的一批产品中随机抽取16只，测 得样本平均寿命为1080小时。试在0.05的显 著性水平下判断这批产品的使用寿命是否有 显著提高？(a＝0.05)
单侧检验
（原假设与备择假设的确定） 检验某项声明的有效性 1. 将所作出的说明(声明)作为原假设 2. 对该说明的质疑作为备择假设 3. 先确立原假设H0
– 除非我们有证据表明“声明”无效，否则 就应认为该“声明”是有效的
单侧检验
（原假设与备择假设的确定）
例如，某灯泡制造商声称，该企业所生产 的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上
0
1.645
Z
3.小样本， σ未知
使用t统计量 t x 0 ~ t (n 1)
s
n
【例】 某厂采用自动包装
机分装产品，假定每包产 品的重量服从正态分布， 每包标准重量为 1000 克。 某日随机抽查 9 包，测得样 本平均重量为 986 克，样本 标准差为24克。试问在0.05 的显著性水平上，能否认 为这天自动包装机工作正 常？
提出假设
作出决策
拒绝假设! 别无选择.
总体
我认为人口的平 均年龄是50岁
抽取随机样本
均值 X = 20
8.1 假设检验的基本问题
8.1.1 假设问题的提出 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年新生儿中随 机抽取100个，测得平均体重为3210克，问 1990年的新生儿与1989年相比，体重有无显 著差异？
双侧检验
（确定假设的步骤）
1. 例如问题为: 检验该企业生产的零件平均长 度为4厘米 2. 步骤
– 从统计角度陈述问题 ( = 4) – 从统计角度提出相反的问题 ( 4)
• 必需互斥和穷尽
– 提出原假设 ( = 4) – 提出备择假设 ( 4)
• 有 符号
双侧检验
（例子） 该企业生产的零件平均长度是4厘米吗? (属于决策中的假设)
假设 双侧检验
H0
H1
左侧检验
右侧检验
= 0 ≠0
0 < 0
0 > 0
双侧检验
（原假设与备择假设的确定）
1. 双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说， 不论是拒绝H0还是接受H0，我们都必需采取 相应的行动措施 2. 例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为 10厘米，大于或小于10厘米均属于不合格 3. 建立的原假设与备择假设应为 H0: 10 H1: 10
– 是大样本还是小样本 – 总体方差已知还是未知
3. 检验统计量的基本形式为 x 0 z n
规定显著性水平a
什么显著性水平？ 1. 是一个概率值 2. 原假设为真时，拒绝原假设的概率
– 被称为抽样分布的拒绝域
3. 表示为 a
– 常用的 a值有0.01, 0.05, 0.10
4. 由研究者事先确定
均值的单尾 t 检验
作出统计决策
1. 计算检验的统计量 2. 根据给定的显著性水平a，查表得出相应 的临界值Za或Za/2 3. 将检验统计量的值与a 水平的临界值进 行比较 4. 得出接受或拒绝原假设的结论
假设检验中的小概率原理
什么小概率？ 1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事 件发生的概率
2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们 就有理由拒绝原假设
除非样本能提供证据表明使用寿命在1000小 时以下，否则就应认为厂商的声称是正确的 建立的原假设与备择假设应为 H0: 1000 H1: 1000