数据分析课后习题答案
数据分析答案完整版(整理)
x n n x j ( x j x) n 1 n 1 n 1
n2
x j x( j ) x j
服 从 正 态 分 布 。 故 有 E xi x E i
1 n j 0 ， n j 1
1 n 1 n n 1 2 D xi x D i j E i j ，故 xi x 服从分 n n n j 1 j 1
N (0, 2 I n ) ， (1 , 2 ,
, n ) ，则
,1 .
N (0, 2 ( I n H n )) 。其中：
1
1 1 n 1 ， H n n 1, n 1 1
n n 1
n 1 n 2 n n 1 2
——证毕—— 3.条件同第 2 题，证明： （1） x N 0, n
2
（2） N 1 S 2 / 2 x2 n 1 ， （4 ） t n
x t n 1
由与此变换为正交变换知， yi 2 xi 2 ，同时 x1 , x2 , , xn 为相互独
i 1 i 1
n
n
立的正态分布。
密度函数 f x1 , x2 ,
xi 1 2 2 i 1 由于正交的雅可比行列 , xn e 2 n
2
1 , n 1 , 1 ，由正交性有 n 1
2 , 3n,
a
数据分析：分析视角思维的培养---课后测试及答案
数据分析：分析视角思维的培养课后测试•1、做市场预测的案例分析预测时，使用分类视角其实是一个（）的过程（10分）A由此及彼B由因索果C由部分推断总体D用波动推断风险正确答案:C•2、以下选项中，哪个选项不是分析视角应用时要遵循的原则？（10分）A对比对象要可比B描述角度要全面C分出各类有差异D相关即是因果正确答案:D•1、在市场预测分析中，以下哪几类视角可以固化下来帮助我们把预测应用到更多领域？（10分）A对比视角B相关视角C分类视角D描述视角E推演视角正确答案:ABCD•2、我们基于对比视角进行市场预测时，可以从以下哪几个维度展开（）（10分）A用已知推未知——空间维度B由过去推未来——时间维度C因索果的过程D从波动看风险正确答案:AB•3、我们还可以基于描述视角进行预测，这里的描述包含（）（10分）A中间趋势B集中趋势C离中趋势D平均趋势正确答案:BC•4、四分图模型主要是对满意度指标改进的优先级进行分析，它使用了哪类分析视角做了有机的组合？（10分）A对比视角B相关视角C分类视角D描述视角正确答案:AC•5、以下哪些分析方法解决的是分类视角的问题？（10分）A决策树分析B逻辑回归法C德尔斐法D构成关系法正确答案:ABD•6、分析视角原则中，以下说法正确的有（）（10分）A如果两个变量之间存在着因果关系，它一定具有相关性B两个相关事物，如果在数据上呈现出同向或者是反向的变化，它们相互之间其实是独立的C两个事物或者说两个变量相互之间是因果关系的话，也不一定先行的因就影响后行的果正确答案:AB•1、我们在使用描述视角进行分析时，其实是既要看集中趋势，也要看离中趋势的（10分）A正确B错误正确答案:正确•2、分析视角，一定要结合具体业务场景选择恰当的视角（10分）A正确B错误正确答案:正确。
(完整版)Excel数据分析课后测试答案
Excel数据分析单选题•1、数据透视表被形象地形容为企业经营管理中的什么部分？（10 分）✔A血液✔B骨架✔C皮肤✔D肌肉正确答案:A•2、需要选择整张报表进行透视表计算时，可以怎样操作？（10 分）✔ACtrl+a快选整张表格✔B鼠标在最左行，变为黑色箭头时可以全选行✔C鼠标移动至报表内部可自动选择整张报表正确答案:C•3、在数据透视表中，需要对某一字段进行对比分析时，应将该数据放在哪类标签中更便利？（10 分）✔A报表筛选✔B列标签✔C行标签✔D西格玛数值（∑）正确答案:B•4、需要为单元格中的信息添加单位时，在设置单元格选项卡中，选择哪个功能项操作？（10 分）✔A常规✔B文本✔C特殊✔D自定义正确答案:D•5、需要为数据进行比重分析时，选择值字段设置中的哪个选项？（10 分）✔A值汇总方式✔B值显示方式正确答案:B•6、如何对汇总表中的单个数据进行核查操作？（10 分）✔A在原明细表中生成新的汇总数据✔B双击该单元格查看对应汇总数据✔C以上方法都可以正确答案:C•7、汇总表中的标题字段可以自定义吗？（10 分）✔A可以✔B不可以正确答案:A多选题•1、创建数据透视表的方式？（10 分）A创建一个新工作表，点击“数据透视表”，选择一个表或区域B创建一个新工作表，点击“数据透视表”，选择外部数据源C点选明细表中有效单元格，再点击“数据透视表”选项D点选明细表中任意单元格，再点击“数据透视表”选项正确答案:B C判断题•1、数据透视表是Excel中一种交互式的工作表，可以根据用户的需要按照不同关键字段来提取组织和分析数据。
（10 分）✔A正确✔B错误正确答案:正确•2、汇总表中的数据如果需要修正时，不可以直接更改，必须返回原明细表修改对应的原始数据。
（10分）✔A正确✔B错误正确答案:正确。
定性数据分析第三章课后答案
第三章课后习题作业9、对72个可疑患者用两种不同的方法进行检测，检测结果如下：问：检测方法1阳性和阴性的比例是否与检测方法2阳性和阴性的比例相同？ 解：（1）提出原假设根据题意，我们假设检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
即：原假设：011:,H p p ++= 备选假设：011:H p p ++≠（2）选择检验统计量如果边缘齐性检验问题的原假设成立时，因为121122211221,p p p p p --==，可见参数个数为2，并且似然函数为2221121122211211)21()()()()()(),(121112112212111211n n n n n n n n p p p p p p p p p L --==++所以11p 、12p 和2112p p =极大似然估计分别为n n p1111ˆ=、n n p 2222ˆ=和n n n p p2)(ˆˆ21122112+==。
从而得到边缘齐性检验问题的2χ检验统计量和似然比检验统计量)ln(2Λ-，它们分别为：2χ检验统计量：211222112212122)(ˆ)ˆ(n n n n p n p n n i j ij ij ij +-=-=∑∑==χ似然比检验统计量：⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=Λ-∑∑==212112211221121221212ln 2ln 2ˆln 2)ln(2n n n n n n n n n p n n i j ijijij它们都有渐近2χ分布，其自由度都是4-2-1=1。
（3）计算检验统计量和p 值，并作出决策则McNemar 2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的值分别为：3918)918(22=+-=χ 05818.392918ln 9182918ln 182)ln(2=⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅++⋅+-=Λ-我们在Excel 中分别输入“)1,3(chidist =”和“)1,05818.3(chidist =”，可得到2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的p 值分别为：083264517.0)3)1((2=≥=χP p 080331601.0)05818.3)1((2=≥=χP p由于p 值都不小，我们不能拒绝原假设，从而认为检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
数据分析课后习题答案4.6(1)
实验4.6信计092 龚林 200900901005利用样本协方差矩阵 程序源代码Factor AnalysisCom munalities 2.500.031 1.000.012300.516300.1341.000.9991.522.060 1.000.0401.182.007 1.000.00611.364.179 1.000.01630.9793.846 1.000.124.479.0021.000.003风速太阳辐射CO NO NO2O3HCInitialE xtractionInitialE xtractionRawRescaledE xtraction Method: P rincipal Com po nent Analysis.Com ponent Matrix a-.175-.11117.324.999.245.199-.082-.076.423.1261.961.352.041.059风速太阳辐射CO NO NO2O3HC1Component1ComponentRawRescal ed E xtraction Method: P rincipal Component Analysi s.1 components extracted.a.Total Variance Explained 304.25887.29587.295304.25887.29587.29528.2768.11395.40811.464 3.28998.6972.524.72499.4211.280.36799.788.529.15299.940.210.060100.000304.25887.29587.295 1.20017.13717.13728.2768.11395.40811.464 3.28998.6972.524.72499.4211.280.36799.788.529.15299.940.210.060100.000Component12345671234567RawRescaledTotal % of VarianceCumulative %Total % of VarianceCumulative %Initial Ei g envaluesaExtraction Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analysis.When analyzing a covariance matrix, the initial ei g envalues are the same across the raw and rescaled solution.a.利用样本相关矩阵 Factor AnalysisComponent Matrix a-.362.328.706.314-.620.246.842-.008-.125.577.512-.447.761.235.216.496-.667.175.488.362.594风速太阳辐射CO NO NO2O3HC123ComponentExtraction Method: Principal Component Analysis.3 components extracted.a.公因子方差（Communalities ）表如下Communalities1.000.7371.000.5441.000.7251.000.7951.000.6811.000.7221.000.722风速太阳辐射CO NO NO2O3HCInitialExtractionExtraction Method: P rincipal Component Analysi s .公因子方差变化于0.544～0.795之间，相差不是很大。
《Python数据分析、挖掘与可视化》课后题答案
《Python数据分析、挖掘与可视化》课后题答案第⼆章课后题答案1.输⼊⼀个包含若⼲⾃然数的列表，输出这些⾃然数的平均值，结果保留3位⼩数。
ls=eval(input())ans=float(sum(ls)/len(ls))print('{:.3f}'.format(ans))2.输⼊⼀个包含若⼲⾃然数的列表，输出这些⾃然数降序排列后的新列表。
ls=eval(input())ls=sorted(ls,reverse=True)print(ls)3.输⼊⼀个包含若⼲⾃然数的列表，输出⼀个新列表，新列表中每个元素为原列表中每个⾃然数的位数。
ls=eval(input())ans=list()for i in ls:st=str(i)ans.append(len(st))print(ans)4.输⼊⼀个包含若⼲数字的列表，输出其中绝对值最⼤的数字。
ls=eval(input())m=ls[0]for i in ls:if abs(i)>m:m=iprint(m)5.输⼊⼀个包含若⼲整数的列表，输出这些整数的乘积。
ls=eval(input())ans=1for i in ls:ans*=iprint(ans)6.输⼊两个包含若⼲整数的等长列表，把这两个列表看作两个向量，输出这两个向量的内积。
ls1=eval(input())ls2=eval(input())ans=0for i in range(min(len(ls1),len(ls2))):ans+=ls1[i]*ls2[i]print(ans)第三章课后题答案1.输⼊⼀个字符串，输出其中每个字符的出现次数。
（⽤Counter类）2.输⼊⼀个字符串，输出其中只出现了⼀次的字符及其下标。
3.输⼊⼀个字符串，输出其中每个唯⼀字符最后⼀次出现的下标。
4.输⼊包含若⼲集合的列表，输出这些集合的并集。
（⽤reduce()函数和operator模块）5.输⼊⼀个字符串，输出加密后的结果字符串。
数据分析与商业智能课后习题参考答案
数据分析与商业智能课后习题参考答案题一: 数据分析基础1. 什么是数据分析？数据分析是一种通过收集、清洗、转换和分析数据来提取有价值信息的过程。
它的目标是帮助人们做出基于数据的决策，并揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联性。
2. 数据分析的主要步骤有哪些？数据分析的主要步骤包括：- 收集数据：从各种来源获取数据，包括数据库、文本文件、传感器等。
- 清洗数据：对收集到的数据进行清洗，去除无效或错误的数据，并进行数据格式转换。
- 转换数据：将数据转换为适合分析的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
- 分析数据：应用统计学和机器研究算法对数据进行分析，揭示数据背后的模式和关联性。
- 解释结果：对分析结果进行解释，并提供有关数据的见解和建议。
3. 数据分析的应用领域有哪些？数据分析在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：- 商业决策：帮助企业做出市场营销、供应链管理、产品定价等决策。
- 社交媒体分析：通过分析社交媒体数据了解用户偏好、社交趋势等。
- 金融风险分析：通过分析金融数据预测市场风险和投资回报。
- 医疗健康分析：分析医疗数据以支持疾病预防、诊断和治疗决策。
- 运输与物流优化：通过分析运输和物流数据提高效率和减少成本。
题二: 商业智能的概念和基本原理1. 什么是商业智能？商业智能（Business Intelligence，BI）是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的数据，将其转化为有用信息，以支持企业决策和战略规划的过程。
2. 商业智能的基本原理是什么？商业智能的基本原理包括：- 数据仓库：将企业各个业务系统收集到的数据进行整合和存储，以便后续分析和查询。
- 数据清洗和转换：对数据进行清洗和转换，去除重复、无效或错误数据，并将其转换为适合分析的形式。
- 数据挖掘：应用数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则等，从大量的数据中挖掘有价值的信息。
- 可视化和报告：通过数据可视化和报告工具，以图表、表格等形式展示分析结果，以便用户理解和决策。
应用数值分析（第四版）课后习题答案第5章
第五章习题解答1、给出数据点:013419156i i x y =⎧⎨=⎩(1)用012,,x x x 构造二次Lagrange 插值多项式2()L x ,并计算15.x =的近似值215(.)L 。
(2)用123,,x x x 构造二次Newton 插值多项式2()N x ,并计算15.x =的近似值215(.)N 。
(3)用事后误差估计方法估计215(.)L 、215(.)N 的误差。
解:(1)利用012013,,x x x ===,0121915,,y y y ===作Lagrange 插值函数2202130301191501031013303152933()()()()()()()()()()()()()()i i i x x x x x x L x l x y x x =------==⨯+⨯+⨯-------++=∑代入可得2151175(.).L =。
(2)利用123134,,x x x ===,1239156,,y y y ===构造如下差商表：于是可得插值多项式：229314134196()()()()()N x x x x x x =+-+---=-+-代入可得215135(.).N =。
(3)用事后误差估计的方法可得误差为1501511751350656304.(.)(..).R -=-=-◆ 2、设Lagrange 插值基函数是0012()(,,,,)nj i j i jj ix x l x i n x x =≠-==-∏试证明:①对x ∀,有1()ni i l x ==∑②00110001211()()(,,,)()()nk i i i n n k l x k n x x x k n =⎧=⎪==⎨⎪-=+⎩∑ 其中01,,,n x x x 为互异的插值节点。
证明：①由Lagrange 插值多项式的误差表达式101()()()()()!n ni i f R x x x n ξ+==-+∏知，对于函数1()f x =进行插值，其误差为0，亦即0()()ni ii f x l x f==∑精确成立，亦即1()ni i l x ==∑。
定性数据分析第五章课后答案
定性数据分析第五章课后作业1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。
调查数据如下：试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解：（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.1 “性别×偏好饮料”列联表二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ2的值为0.7032，p值-ln为05≥==χp，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”(2>P4017.0)1().07032.0与“性别”无关。
（2）数据分层分析其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.2 三维2×2×2列联表在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。
同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。
（3）条件独立性检验为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。
即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。
欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。
按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 1C 层2C 层248.6ln 2=Λ- 822.11ln 2=Λ-条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为07.18822.11248.6ln 2=+=Λ-由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。
(完整版)数据分析(梅长林)第1章习题答案
第1章 习 题一、习题1。
1解：（1）利用题目中的数据,通过SAS 系统proc univariate 过程计算得到：139.0=x 7.06387S =49.898312=S 0.142众数=51.0g 1-= 08192.5=CV126129.0g 2-=由得到的数据特征可知道，偏度为负，所以呈做偏态，峰度为负，所以均值两侧的极端值较少。
（2） 139.0=M31.0=R0.135Q 1= 5.144Q 3= 5.9R 131=-=Q Q375.139412141M 31=++=∧Q M Q （3） 通过SAS 系统proc capability 得到直方图，并拟合正态分布曲线:（4) 通过SAS 系统proc univariate 可以画出茎叶图,从茎叶图可以看出数据大致呈对称分布，由于所给数据都是整数,所以叶所代表的小位数都是０。
（5) 通过SAS 系统proc univariate 过程计算得到：0.971571W 0=00()H p P W W =≤= 0。
1741取0.05=α，因α>=0.1742p ，故不能拒绝0H ，认为样本来自正态总体分布。
通过画ＱＱ图和经验分布曲线和理论分布函数曲线，从图中可以看出ＱＱ图近似的在一条直线上，经验分布曲线的拟合程度也相当好，所以可以进一步说明此样本来自正态总体分布.Normal Line:Mu=139, Sigma=7.0639x 120125130135140145150155正态分位数-3-2-10123二、习题１.２7.8574027=x 1.62568785 S =2.642860982=S0.13721437g 1= 20.6898884=CV -1.4238025g 2=由得到的数据特征可知道，偏度为正，所以呈右偏态，峰度为负,所以均值两侧的极端值较少。
（2）7.636800=M 5.03650=R6.5859 Q 1= 9.3717Q 3= 2.78580R 131=-=Q Q809.7412141M 31=++=∧Q M Q （３）通过SAS 系统proc capability 得到直方图，SAS 系统自动将数据分为中值为4.5,5。
数据分析课后习题答案
数据分析第一次上机实验报告班级：信计091 学号：2 姓名：李骏习题一1.1某小学60位学生（11岁）的身高（单位：cm）数据如下：（数据略）（1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解：（1）使用软件计算得到统计量身高N 有效60缺失0均值139.0000中值139.0000标准差7.06387方差49.898偏度-.510偏度的标准误.309峰度-.126峰度的标准误.608百分位数25 135.000050 139.000075 144.7500变异系数=标准差/均值=5.08%（2）部分答案在解（1）四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375（3）使用软件画图得到（4）使用软件画图得到身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 55567777788889999913.00 14 . 4413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)1.8对20名中年人测量6个指标，其中3个生理指标：体重（x1）、腰围(x2)、脉搏（x3）；3个训练指标：引体向上(x4)、直坐次数(x5)、跳跃次数(x6)。
数据如下表(表格略)(1)计算协方差矩阵，Pearson相关矩阵;(2)计算Spearman相关矩阵;(3)分析各指标间的相关性。
解：。
Python数据分析与可视化-习题答案(全)
第1章数据分析概述第1章测试一、选择题：1.D2.B3.B4.C5.D二、填空题：1.import2.pycharm第2章 Python基础2.1 Python基本操作巩固训练通过input函数输入一个四位数，输出这个四位数的千位、百位、十位和个位。
参考代码如下：n = int(input("请输入一个四位数："))qw = n//1000bw = n//100%10sw = n//10%10gw = n%10print("千位为：%d\n百位为：%d\n十位为：%d\n各位为：%d\n"%(qw,bw,sw,gw))2.2 Python选择结构巩固训练某市出租车的收费标准是：3公里以下，收起步费10元，超过3公里不超过10公里（远程标准），每公里2.1元，超过10公里，每公里3.2元，若行程为11.5公里，则收费是多少元？（收费结果保留小数点1位）参考代码如下：distance = float(input("请输入距离= "))if distance <= 3:price = 10elif distance <= 10:price = 10 + 2.1*(distance-3)else:price = 10 + 2.1*(10-3) + 3.2*(distance-10)print("距离= %.1f公里,收费= %.1f元"%(distance,price))2.3 Python循环语句巩固训练利用双层嵌套for循环，输出九九乘法表。
参考代码如下：for i in range(1,10):for j in range(1,10):if j<=i: #输出正三角形状print("%d*%d=%d"%(i,j,i*j),end='\t') #一行内容之间用空格隔开print() #每输出一行，输出一个换行符2.4 Python列表操作巩固训练新建一个客户名单列表["张杨","徐天","王飞","李明","潘悦"]，并命名为name_list，利用for循环语句逐一输出客户"王飞"之前的名单。
数值分析课程第五版课后习题答案(李庆扬等)
第一章 绪论（12）1、设0>x ，x 的相对误差为δ，求x ln 的误差。
[解]设0*>x 为x 的近似值，则有相对误差为δε=)(*x r ，绝对误差为**)(x x δε=，从而x ln 的误差为δδεε=='=*****1)()(ln )(ln x xx x x ， 相对误差为****ln ln )(ln )(ln x x x x rδεε==。
2、设x 的相对误差为2%，求n x 的相对误差。
[解]设*x 为x 的近似值，则有相对误差为%2)(*=x r ε，绝对误差为**%2)(x x =ε，从而nx 的误差为nn x x nxn x x n x x x **1***%2%2)()()()(ln *⋅=='=-=εε，相对误差为%2)()(ln )(ln ***n x x x nr==εε。
3、下列各数都是经过四舍五入得到的近似数，即误差不超过最后一位的半个单位，试指出它们是几位有效数字：1021.1*1=x ，031.0*2=x ，6.385*3=x ，430.56*4=x ，0.17*5⨯=x 。
[解]1021.1*1=x 有5位有效数字；0031.0*2=x 有2位有效数字；6.385*3=x 有4位有效数字；430.56*4=x 有5位有效数字；0.17*5⨯=x 有2位有效数字。
4、利用公式（3.3）求下列各近似值的误差限，其中*4*3*2*1,,,x x x x 均为第3题所给的数。
（1）*4*2*1x x x ++；[解]3334*4*2*11***4*2*1*1005.1102110211021)()()()()(----=⨯=⨯+⨯+⨯=++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=++∑x x x x x f x x x e nk k k εεεε；（2）*3*2*1x x x ；[解]52130996425.010********.2131001708255.01048488.2121059768.01021)031.01021.1(1021)6.3851021.1(1021)6.385031.0()()()()()()()()(3333334*3*2*1*2*3*1*1*3*21***3*2*1*=⨯=⨯+⨯+⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=++=⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂=-------=∑x x x x x x x x x x x f x x x e n k k kεεεε；（3）*4*2/x x 。
数据分析课后答案
1117.00、 习题1.3統計資料(1) .由表可知，全国居民的均值、方差、标准差、偏度、峰度分别为 1031680.286、1015.717、1.025、-0.457。
cv -100* S(%)变异系数有公式 x 计算得90.9325。
(2) 中位数为727.50，上四分位数304.35，下四分位数为1893.50 四分位极差由公式R1 =Q ^Q1得到1579.15A 1 ± 1 ± 1M = —Q 1 +—M +—Q 3三均值由公式 4 2 4得到913.1857。
(3) 直方图(4) 茎叶图全国居民Stem-and-Leaf Plot Freque ncy Stem & Leaf9.00 0 . 1222233445.00 0 . 567882.00 1 . 031.00 1 . 71.00 2 . 33.00 2 . 6891.00 3 . 1Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)4000-3000-1X0-o-(5)由箱图可以看出并不异常点統計資料(1).由图可知农村居民的平均数、方差、标准差、偏度、峰度分别为747.86、399673.838、632.198、1.013、-0.451。
由公式可以算得变异系数为84.5342。
(2)中位数530.50 ,上四分位数239.75 ,下四分位数1197.00。
由公式可得四分位极差为957.25，三均值为624.4375。
(3)茎叶图农村居民Stem-and-Leaf PlotFreque ncy Stem & Leaf10.00 0 . 11112223346.00 0 . 5556782.00 1 . 144.00 1 . 7889Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s)2000-1500- socrQ-农村展民箱图表明了并无异常点統計資料(1) 由表可知城镇居民均值、方差、标准差、偏度、峰度为2336.41、4536136.444、2129.821、0.970、-0.573。
定性数据分析第二章课后答案
定性数据分析第⼆章课后答案第⼆章课后作业【第1题】解：由题可知消费者对糖果颜⾊的偏好情况（即糖果颜⾊的概率分布），调查者取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜⾊的偏好作为依据，500块糖果的颜⾊分布如下表1.1所⽰：表1.1 理论上糖果的各颜⾊数由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜⾊的偏好分布是相符，所以我们进⾏以下假设:原假设：:0H 类i A 所占的⽐例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜⾊，)6,...,1(0=i p i 已知，1610=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所⽰：在这⾥6=r 。
检验的p 值等于⾃由度为5的2χ变量⼤于等于18.0567的概率。
在Excel 中输⼊“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜⾊的偏好分布不相符。
【第2题】解：由题可知，r=3，n=200，假设顾客对这三种⾁⾷的喜好程度相同，即顾客选择这三种⾁⾷的概率是相同的。
所以我们可以进⾏以下假设：原假设 )3,2,1(31:0==i p H i则2χ检验的计算过程如下表所⽰：在这⾥3=r 。
检验的p 值等于⾃由度为2的2χ变量⼤于等于15.72921的概率。
在Excel 中输⼊“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种⾁⾷的喜好程度是不相同的。
【第3题】解：由题可知，r=10，n=800，假设学⽣对这些课程的选择没有倾向性，即选各门课的⼈数的⽐例相同,则⼗门课程每门课程被选择的概率都相等。
所以我们可以进⾏以下假设：原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所⽰：在这⾥10=r 。
定性数据统计分析课后练习题含答案
定性数据统计分析课后练习题含答案1. 问题描述一项研究调查了 100 名学生的职业意向，结果发现54人有医生的职业意向，23人希望成为工程师，11人希望成为演员，5人有投行的意向，7人希望成为教师。
请使用适当的统计方法回答以下问题。
2. 题目1.在这100个学生中，有多少人有IT行业的职业意向？2.有多少比例的学生有医生的职业意向？3.有多少比例的学生没有教师和医生的职业意向？4.哪个职业的意向最高？3. 答案1.IT行业的职业意向人数是5人。
解析：根据题目给出的数据，5人有投行的意向，而我们知道投行常常被归类为金融或者IT行业，所以可以推断出这5人中肯定包含有IT行业的职业意向。
2.有医生职业意向的学生比例是 $\\frac{54}{100} = 0.54$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的学生人数为 54，而总样本数为100，所以比例为54/100=0.54。
3.没有教师和医生职业意向的学生比例是 $\\frac{23+11+5}{100} =0.39$，即 $39\\%$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的有54人，有工程师职业意向的有23人，有演员职业意向的有11人，一共这三类职业意向的学生人数为54+23+11=88，而总样本数为100，所以没有这三类职业意向的学生人数为100−88=12，所以比例为12/100=0.12，即 $12\\%$，所以没有教师和医生职业意向的学生比例为1−0.54−0.12=0.34，即$34\\%$。
4.医生职业意向的比例最高，为 $54\\%$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的学生人数为 54，有工程师职业意向的学生人数为 23，有演员职业意向的学生人数为 11，有投行的意向的学生人数为 5，有教师职业意向的学生人数为 7。
因此，医生职业意向的人数最多，比例为 $54\\%$。
数据分析技术习题及参考答案
数据分析技术习题及参考答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、下列的数组统计计算中，用于计算数组中最大值的方法是（）。
A、minB、maxC、maximalD、maximum正确答案：B2、在创建Figure对象时，可以指定哪个参数来给画布添加背景颜色？（）A、facecolorB、numC、dpiD、figsize正确答案：A3、在NumPy通用函数中，用于计算元素级最大值的函数是（）。
A、maxB、maximalC、maximumD、min正确答案：C4、关于异常值的说法，下列选项中描述错误的是（）。
A、异常值是指样本中明显偏离其余观测值的个别值B、可以使用3σ原则检测异常值C、可以使用Pandas中的箱线图检测异常值D、异常值可以使用其它的值来替换正确答案：A5、关于分组聚合过程的说法中，下列描述不正确的是（）。
A、应用是指将某个函数或方法应用到每个分组B、拆分是指将数据集按照一些标准拆分为若干个组C、只能对纵轴方向上的数据进行分组D、合并是指将产生的新值整合到结果对象中正确答案：C6、请阅读下列一段程序：arr = np.arange(12).reshape(3, 4)arr.shape 运行上述程序，它最终执行的结果为（）。
A、(3, 4)B、4C、3D、(1, 2)正确答案：A7、下列关于Pandas库的说法中正确的是（）。
A、Pandas中只有两种数据结构B、Pandas不支持读取文本数据C、Pandas是在NumPy基础上建立的新程序库D、Pandas中Series和DataFrame可以解决数据分析中一切的问题正确答案：C8、下列关于数据预处理的说法中，描述不正确的是（）。
A、数据清洗的目的是为了提高数据质量B、异常值不一定要删除C、通过drop_duplicates()方法可以删除重复数据D、concat()函数可以根据一个或多个键将不同的DataFrame进行合并正确答案：D9、下列选项中，关于drop_duplicates()方法描述错误的是（）。
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数据分析第一次上机实验报告
班级：信计091 学号：200900901023 姓名：李骏
习题一
1.1
某小学60位学生（11岁）的身高（单位：cm）数据如下：
（数据略）
（1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；
（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；
（3）做出直方图；
（4）做出茎叶图；
解：（1）使用软件计算得到
变异系数=标准差/均值=5.08%
（2）部分答案在解（1）
四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75
三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375
（3）使用软件画图得到
（4）使用软件画图得到
身高 Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
1.00 Extremes (=<120)
1.00 12 . 3
5.00 12 . 67889
7.00 13 . 1122244
18.00 13 . 555677777888899999
13.00 14 . 0112222223344
13.00 14 . 5566677778999
2.00 15 . 01
Stem width: 10.00
Each leaf: 1 case(s)
1.8
对20名中年人测量6个指标，其中3个生理指标：体重（x1）、腰围(x2)、脉搏（x3）；3个训练指标：引体向上(x4)、直坐次数(x5)、跳跃次数(x6)。
数据如下表
(表格略)
(1)计算协方差矩阵，Pearson相关矩阵;
(2)计算Spearman相关矩阵;
(3)分析各指标间的相关性。
解：
(1)使用软件得到下表
(2)使用软件得到下表。