统计学-根据R第3版知识题目解析(第二章)
生物统计学(第3版)杜荣骞 课后习题答案 第二章 概率和概率分布
第二章概率和概率分布2.1做这样一个试验，取一枚五分硬币，将图案面称为A，文字面称为B。
上抛硬币，观察落下后是A向上还是B向上。
重复10次为一组，记下A向上的次数，共做10组。
再以100次为一组，1 000次为一组，各做10组，分别统计出A的频率，验证2.1.3的内容。
答：在这里用二项分布随机数模拟一个抽样试验，与同学们所做的抽样试验并不冲突。
以变量Y表示图向上的次数，n表示重复的次数，m表示组数，每次落下后图向上的概率φ＝1/2。
SAS程序如下，该程序应运行3次，第一次n＝10，第二次n＝100，第三次n＝1000。
options nodate;data value;n=10;m=10;phi=1/2;do i=1 to m;retain seed 3053177;do j=1 to n;y=ranbin(seed,n,phi);output;end;end;data disv;set value;by i;if first.i then sumy=0;sumy+y;meany=sumy/n;py=meany/n;if last.i then output;keep n m phi meany py;run;proc print;title 'binomial distribution: n=10 m=10';run;proc means mean;var meany py;title 'binomial distribution: n=10 m=10';run;以下的三个表是程序运行的结果。
表的第一部分为每一个组之Y的平均结果，包括平均的频数和平均的频率，共10组。
表的第二部分为10组数据的平均数。
从结果中可以看出，随着样本含量的加大，样本的频率围绕0.5做平均幅度越来越小的波动，最后稳定于0.5。
binomial distribution: n=10 m=10OBS N M PHI MEANY PY1 10 10 0.5 5.7 0.572 10 10 0.5 4.5 0.453 10 10 0.5 5.1 0.514 10 10 0.5 6.1 0.615 10 10 0.5 6.1 0.616 10 10 0.5 4.3 0.437 10 10 0.5 5.6 0.568 10 10 0.5 4.7 0.479 10 10 0.5 5.2 0.5210 10 10 0.5 5.6 0.56binomial distribution: n=10 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 5.2900000 PY 0.5290000 ----------------------binomial distribution: n=100 m=10 OBS N M PHI MEANY PY1 100 10 0.5 49.71 0.49712 100 10 0.5 49.58 0.49583 100 10 0.5 50.37 0.50374 100 10 0.5 50.11 0.5011 5 100 10 0.5 49.70 0.49706 100 10 0.5 50.04 0.50047 100 10 0.5 49.20 0.49208 100 10 0.5 49.74 0.49749 100 10 0.5 49.37 0.4937 10 100 10 0.5 49.86 0.4986binomial distribution: n=100 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 49.7680000 PY 0.4976800 ----------------------binomial distribution: n=1000 m=10 OBS N M PHI MEANY PY1 1000 10 0.5 499.278 0.499282 1000 10 0.5 499.679 0.499683 1000 10 0.5 499.108 0.499114 1000 10 0.5 500.046 0.50005 5 1000 10 0.5 499.817 0.49982 6 1000 10 0.5 499.236 0.49924 7 1000 10 0.5 499.531 0.499538 1000 10 0.5 499.936 0.499949 1000 10 0.5 500.011 0.50001 10 1000 10 0.5 500.304 0.50030binomial distribution: n=1000 m=10Variable Mean ---------------------- MEANY 499.6946000 PY 0.4996946 ----------------------2.2 每个人的一对第1号染色体分别来自祖母和外祖母的概率是多少？一位男性的X 染色体来自外祖父的概率是多少？来自祖父的概率呢？答： （1）设A 为一对第1号染色体分别来自祖母和外祖母的事件，则()41211211=⨯⨯⨯=A P（2）设B 为男性的X 染色体来自外祖父的事件，则()21211=⨯=B P（3）设C 为男性的X 染色体来自祖父的事件，则 ()0=C P2.3 假如父母的基因型分别为I A i 和I B i 。
统计学第三版答案
统计学第三版答案第1章统计和统计数据第2章 1.1 指出下⾯的变量类型。
第3章（1）年龄。
第4章（2）性别。
第5章（3）汽车产量。
第6章（4）员⼯对企业某项改⾰措施的态度（赞成、中⽴、反对）。
第7章（5）购买商品时的⽀付⽅式（现⾦、信⽤卡、⽀票）。
第8章详细答案：第9章（1）数值变量。
第10章（2）分类变量。
第11章（3）数值变量。
第12章（4）顺序变量。
第13章（5）分类变量。
第14章1.2 ⼀家研究机构从IT从业者中随机抽取1000⼈作为样本进⾏调查，其中60%回答他们的⽉收⼊在5000元以上，50%的⼈回答他第15章们的消费⽀付⽅式是⽤信⽤卡。
第16章（1）这⼀研究的总体是什么？样本是什么？样本量是多少？第17章（2）“⽉收⼊”是分类变量、顺序变量还是数值变量？第18章（3）“消费⽀付⽅式”是分类变量、顺序变量还是数值变量？第19章详细答案：第20章（1）总体是“所有IT从业者”，样本是“所抽取的1000名IT从业者”，样本量是1000。
第21章（2）数值变量。
第22章（3）分类变量。
第23章1.3 ⼀项调查表明，消费者每⽉在⽹上购物的平均花费是200元，他们选择在⽹上购物的主要原因是“价格便宜”。
第24章（1）这⼀研究的总体是什么？第25章（2）“消费者在⽹上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值变量？第26章详细答案：第27章（1）总体是“所有的⽹上购物者”。
第28章（2）分类变量。
第29章1.4 某⼤学的商学院为了解毕业⽣的就业倾向，分别在会计专业抽取50⼈、市场营销专业抽取30、企业管理20⼈进⾏调查。
第30章（1）这种抽样⽅式是分层抽样、系统抽样还是整群抽样？第31章（2）样本量是多少？第32章详细答案：第33章（1）分层抽样。
第34章（2）100。
第2章⽤图表展⽰数据（3）帕累托图如下：（4）饼图如下：2.2 为确定灯泡的使⽤寿命（单位：⼩时），在⼀批灯泡中随机抽取100只进⾏测试，所得数据如下：710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100（2）直⽅图如下：从直⽅图可以看出，灯泡使⽤寿命的分布基本上是对称的。
概率论与数理统计(第3版)(谢永钦)第2章 随机变量
概率论与数理统计
解 ：设甲、乙两厂的电子元件的寿命分别为X和Y，则X~ N(1100,502)，
Y~ N(1150,802).
（1）依题意要比较概率
的大小,
两个概率如下：
概率论与数理统计
（2）依题意要比较概率 两个概率如下：
的大小,
比较两个概率的大小就知应选乙厂的产品。
04
第4节 随机变量函数的分布
如果x0为f (x)的连续点，有
f (x)在 x0处的函数值 f (x0)反映了概率在 x0 点处的“密集程度”， 而不表示X在 x0 处的概率。设想一条极细的无穷长的金属杆，总质量 为1，概率密度相当于各点的质量密度。
（2）若X为连续型随机变量，由定义知X的分布函数F(x)为连续函数
（注意：反之不然）。X 取一个点a的概率
称为随机变量X的分布函数。
概率论与数理统计
函数分布的性质
证明：
概率论与数理统计
概率论与数理统计
由概率的 连续性得：
概率论与数理统计
例题 口袋里装有3个白球2个红球，从中任取三个球，
求取出的三个球中的白球数的分布函数.
解： 设X表示取出的3个球中的白球数。X的可能取值为1，2，3。 而且由古典概率可算得
当固定，改变的值，y=f(x)的图形沿Ox轴平移而不改变形状，故 又称为
位置参数。若固定，改变的值，y=f(x)的图形的形状随的增大而变得平坦。
f (x)
f (x)
0.5
1
O
h h 1
x
O
越小，X 落在 附近的概率越大。
1 2
x
概率论与数理统计
pk p1 p2 … pk…
统计学基于R第版习题答案(第二章)
习题2、1(1)简单频数分布表:> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》(第3版)—例题与习题数据(公开资源)\\exercise\\ ch2\\exercise2_1、RData")> summary(exercise2_1)行业性别满意度电信业:38 男:58 不满意:75航空业:19 女:62 满意 :45金融业:26旅游业:37二维列联表:> mytable1<-table(exercise2_1$行业,exercise2_1$满意度)> addmargins(mytable1) # 增加边界与不满意满意 Sum电信业 25 13 38航空业 12 7 19金融业 11 15 26旅游业 27 10 37Sum 75 45 120三维列联表:> mytable1<-ftable(exercise2_1, row、vars = c("性别","满意度"), col、var="行业");mytable1 行业电信业航空业金融业旅游业性别满意度男不满意 11 7 7 11满意 6 3 7 6女不满意 14 5 4 16满意 7 4 8 4(2)条形图:> count1<-table(exercise2_1$行业)> count2<-table(exercise2_1$性别)> count3<-table(exercise2_1$满意度)> par(mfrow=c(1,3),mai=c(0、7,0、7,0、6,0、1),cex=0、7,cex、main=0、8)> barplot(count1,xlab="行业",ylab="频数")> barplot(count2,xlab="性别",ylab="频数")> barplot(count3,xlab="满意度",ylab="频数")帕累托图:> count1<-table(exercise2_1$行业)> par(mai=c(0、7,0、7,0、1,0、8),cex=0、8)> x<-sort(count1,decreasing = T)> bar<-barplot(x,xlab="行业",ylab="频数",ylim=c(0,1、2*max(count1)),col=2:5) > text(bar,x,labels = x,pos=3) # 条形图增加数值> y<-cumsum(x)/sum(x) # cumsum累计求与> par(new=T)> plot(y,type="b",lwd=1、5,pch=15,axes=F)> axis(4) # 右Y轴> mtext("累积频率",side=4,line=3)> mtext("累积分布曲线",line=-2、5,cex=0、8,adj=0、75)复式条形图:> mytable1<-table(exercise2_1$满意度,exercise2_1$行业)> barplot(mytable1,xlab="行业",ylab="频数",legend=rownames(mytable1),args、legend=list(x= 13), beside = T)脊形图:> library(vcd)马赛克图:> mosaicplot(~性别+行业+满意度,data=exercise2_1,col=2:3)(3)饼图:> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> label1<-paste(name," ",percent,"%",sep="")> par(pin=c(3,3),mai=c(0、1,0、4,0、1,0、4),cex=0、8) # 圆得大小> pie(count1,labels=label1,init、angle = 90)扇形图:> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> percent<-count1/sum(count1)*100> labs<-paste(name," ",percent,"%",sep="")> library(plotrix)> fan、plot(count1,labels=labs,ticks=200)2、2(1)分10组,绘制频数分布表> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》(第3版)—例题与习题数据(公开资源)\\exercise\\ ch2\\exercise2_2、RData")> library(actuar)> v<-as、vector(exercise2_2$灯泡寿命)> gd1<-grouped、data(v, breaks = 10, right = FALSE)> table1<-data、frame(gd1);table1Var、1 v1 [2600, 2800) 12 [2800, 3000) 43 [3000, 3200) 124 [3200, 3400) 135 [3400, 3600) 276 [3600, 3800) 207 [3800, 4000) 198 [4000, 4200) 4(2)直方图> d<-exercise2_2$灯泡寿命> hist(d,breaks=10,xlab="寿命",ylab="频数")茎叶图:> stem(exercise2_2$灯泡寿命)The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |26 | 028 | 96830 | 9932 | 788899013456934 | 11222334445555936 | 444556778838 | 2245556667005566940 | 0010172、3(1)箱线图:> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》(第3版)—例题与习题数据(公开资源)\\exercise\\ ch2\\exercise2_3、RData")> boxplot(exercise2_3[,-1],xlab="城市",ylab="气温",cex、lab=0、8,cex、axis=0、6) # 从第二列开始,到最后小提琴图:> library(vioplot)> x1<-exercise2_3$北京> x2<-exercise2_3$沈阳> x3<-exercise2_3$上海> x4<-exercise2_3$南昌> vioplot(x1,x2,x3,x4,names=c("北京","沈阳","上海","南昌"))> table1_1<-melt(exercise2_3,id、vars=c("月份"),variable_name="城市") > table1_1<-rename(table1_1,c(value="温度"))> dotchart(table1_1$温度,groups=table1_1$城市,xlab="温度",pch=20)> library(lattice)> dotplot(温度~城市,data=table1_1,pch=19)> dp1<-densityplot(~温度,group=城市,data=table1_1,auto、key=list(columns=1,x=0、01,y=0、9 5,cex=0、6),cex=0、5)> plot(dp1)> library(sm)> sm、density、pare(table1_1$温度,table1_1$城市,lty=1:6,col=1:6)> legend("topleft",legend = levels(table1_1$城市),lty=1:6,col=1:6)(3)轮廓图> matplot(t(exercise2_3[,-1]),type="b",xlab="城市",ylab="温度",pch=1,xaxt="n")> axis(side=1,at=1:10,labels = c("北京","沈阳","上海","南昌","郑州","武汉","广州","海口","重庆","昆明"))> legend("bottomright",legend=names(exercise2_3[,-1])) # 取列名雷达图:> table1<-data、frame(t(exercise2_3[,2:11])) #行列进行转换,并数据框> radarchart(table1,axistype=0,seg=4,maxmin=F,vlabels=exercise2_3[,1])> legend(x="topleft",legend=names(exercise2_3[,2:11]), col=1:10, lty=1:10) #lty图例(4)星图:> matrix1<-as、matrix(exercise2_3[,2:11])> rownames(matrix1)<-exercise2_3[,1]> stars(matrix1,key、loc=c(7,2,5),cex=0、8)脸谱图:> library(aplpack)> faces(t(matrix1),nrow、plot = 5,ncol、plot = 2,face、type = 0) effect of variables:modified item Var"height of face " "1月""width of face " "2月""structure of face" "3月""height of mouth " "4月""width of mouth " "5月""smiling " "6月""height of eyes " "7月""width of eyes " "8月""height of hair " "9月""width of hair " "10月""style of hair " "11月""height of nose " "12月""width of nose " "1月""width of ear " "2月""height of ear " "3月"2、4(1)散点图:> plot(地区生产总值,最终消费支出,xlab="",ylab='最终消费支出')> abline(lm(最终消费支出~地区生产总值,data=exercise2_4))> abline(lm(最终消费支出~固定资产投资,data=exercise2_4),col="blue")气泡图:> r<-sqrt(最终消费支出/pi)> symbols(最终消费支出,地区生产总值,circles=r, inches=0、3, fg="white",bg="lightblue",ylab="最终消费支出",xlab="地区生产总值")> text(最终消费支出,地区生产总值,rownames(exercise2_4))> mtext("气泡大小=最终消费支出",line=-2、5,adj=0、1)(2)星图:> matrix1<-as、matrix(exercise2_4[,2:4])> rownames(matrix1)<-exercise2_4[,1]> stars(matrix1,key、loc=c(7,2,5),cex=0、8)脸谱图:> library(aplpack)> faces(matrix1,nrow、plot = 6,ncol、plot = 6,face、type = 0)2、5时序图:> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》(第3版)—例题与习题数据(公开资源)\\exercise\\ ch2\\exercise2_5、RData")> table1<-ts(exercise2_5,start=2004)> plot(table1[,2],xlab="年份",ylab="价格指数",type="n")> points(table1[,2],type="o",xlab="年份",ylab="城镇价格指数")> lines(table1[,3],type="b")2、6洛伦茨曲线:> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》(第3版)—例题与习题数据(公开资源)\\exercise\\ ch2\\exercise2_6、RData")> library(DescTools)> Lc(exercise2_6$不同阶层人口数得收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层得人口数,exercise2_6$不同收入阶层得人口数) # 标红为组中值,收入/人数$p[1] 0、0000000 0、3478261 0、6086957 0、8260870 0、9565217 1、0000000$L[1] 0、00000000 0、06060606 0、15151515 0、33333333 0、63636364 1、00000000$L、general[1] 0 20000 50000 110000 210000 330000$Gini[1] 0、6232632[1] 1250、00 2500、00 6000、00 16666、67 60000、00$n[1] 80 60 50 30 10attr(,"class")[1] "Lc"> plot(Lc(exercise2_6$不同阶层人口数得收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层得人口数,exercise2_ 6$不同收入阶层得人口数),xlab="人数比例",ylab="收入比例",col=4,panel、first=grid(10,10,col="gr ay70"))结论:>0、4, 收入差距巨大。
李金昌《统计学》（第3版）练习与思考答案
李⾦昌《统计学》（第3版）练习与思考答案练习与思考答案第⼀章⼀、判断题1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.√8.×9.√10.×⼆、单项选择题1.B2.C3.B4.D5.D6.C三、简答题（略）第⼆章⼀、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.×7.×8.×⼆、单项选择题1.C2.A3.B4.A5.C三、简答题（略）四、计算题（4）钟型分布。
五、实践题（略）第三章⼀、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.√⼆、单项选择题1.B2.C3.C4.B5.C6.D7.A8.C9.C 10.C 11. D 12.D三、简答题（略）四、计算题1、平均时速=109.09（公⾥/时）2、顾客占了便宜，因为如果两条鲫鱼分开买，则平均价格为16.92元/公⽄。
在这次买卖中，顾客所占的便宜是11元-10.4元=0.6元。
原因是鲫鱼重量有权数作⽤。
3、（1）平均每个企业利润额=203.70（万元）；（2）全公司平均资⾦利润率=13.08%。
4、（1）全⼚总合格率、平均合格率和平均废品率分别是92.17%、97.32%和2.68%；（采⽤⼏何平均法）（2）全⼚总合格率、平均合格率和平均废品率分别是97.31%、97.31%和2.69%；（采⽤调和平均法）（3）全⼚总合格率、平均合格率和平均废品率分别是97.38%、97.38%和2.62%。
（采⽤算术平均法）5、（1）算术平均数x =76.3043；四分位数L Q =70.6818，M Q =75.9091和U Q =82.5；众数o m =75.38；（2）全距R=50；平均差 A.D.=7.03；四分位差d Q =11.82，异众⽐率r V =51.11%；⽅差2s =89.60；标准差s =9.4659；（3）偏度系数(1)k S =0.0977，(2)k S =0.1154，(3)k S =0.0454；（4）峰度系数β=2.95；（5）12.41%12.5%s s V V ==⼄甲；。
统计学第三版答案
第1章统计和统计数据第2章1。
1 指出下面的变量类型。
（1) 年龄。
（2）性别。
（3）汽车产量。
（4) 员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）。
（5) 购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票).详细答案：(1）数值变量。
（2）分类变量。
(3）数值变量.（4)顺序变量。
（5）分类变量。
1。
2 一家研究机构从IT从业者中随机抽取1000人作为样本进行调查，其中60％回答他们的月收入在5000元以上，50％的人回答他们的消费支付方式是用信用卡.（1）这一研究的总体是什么?样本是什么?样本量是多少?（2）“月收入”是分类变量、顺序变量还是数值变量？（3) “消费支付方式”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案:（1）总体是“所有IT从业者”，样本是“所抽取的1000名IT从业者”,样本量是1000。
（2）数值变量。
（3）分类变量。
1。
3 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
（1）这一研究的总体是什么?（2) “消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：(1）总体是“所有的网上购物者"。
（2）分类变量。
1。
4 某大学的商学院为了解毕业生的就业倾向，分别在会计专业抽取50人、市场营销专业抽取30、企业管理20人进行调查。
（1）这种抽样方式是分层抽样、系统抽样还是整群抽样？(2）样本量是多少?详细答案：（1）分层抽样。
（2）100。
第2章用图表展示数据（3）帕累托图如下：(4）饼图如下：2.2 为确定灯泡的使用寿命（单位：小时),在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得数据如下：710~720 13 13720~730 10 10730～740 3 3740～750 3 3合计100 100（2）直方图如下：从直方图可以看出，灯泡使用寿命的分布基本上是对称的. （3)茎叶图如下茎叶数据个数65 1 8 266 1 4 5 6 8 567 1 3 4 6 7 9 668 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 14 690 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 9 26（2 ）雷达图如下：从雷达图可以看出，甲班成绩为优良的人数高于乙班，说明甲班的考试成绩好于乙班。
《统计学》答案_第三版
第2章统计数据的描述——练习题●2.解:（1）要求对销售收入的数据进行分组，全部数据中,最大的为152，最小的为87,知数据全距为152－87=65；为便于计算和分析，确定将数据分为6组，各组组距为10,组限以整10划分;为使数据的分布满足穷尽和互斥的要求,注意到，按上面的分组方式,最小值87可能落在最小组之下，最大值152可能落在最大组之上，将最小组和最大组设计成开口形式;按照“上限不在组内”的原则，用划记法统计各组内数据的个数-—企业数，也可以用Excel进行排序统计(见Excel练习题2.2)，将结果填入表内，得到频数分布表如下表中的左两列;将各组企业数除以企业总数40，得到各组频率,填入表中第三列；在向上的数轴中标出频数的分布，由下至上逐组计算企业数的向上累积及频率的向上累积，由上至下逐组计算企业数的向下累积及频率的向下累积。
整理得到频数分布表如下:●13.:因为女生的离散系数为V=＝＝0。
1男生体重的离散系数为V=＝＝0。
08对比可知女生的体重差异较大。
(2) 男生：=＝27。
27（磅)，s ==2。
27（磅）;女生:==22.73(磅），s ==2.27（磅）;（3）68%; （4）95%.14 解：（1）应采用离散系数,因为成年人和幼儿的身高处于不同的水平，采用标准差比较不合适.离散系数消除了不同组数据水平高低的影响，采用离散系数就较为合理。
(2)利用Excel进行计算,得成年组身高的平均数为172。
1，标准差为4。
202，从而得:成年组身高的离散系数：；又得幼儿组身高的平均数为71。
3,标准差为2。
497,从而得:幼儿组身高的离散系数：;由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数,说明幼儿组身高的离散程度相对较大。
第四章参数估计（1）●1. 解：已知总体标准差σ=5，样本容量n=40，为大样本，样本均值=25, （1）样本均值的抽样标准差===0.7906（2）已知置信水平1－=95%，得=1。
统计学第三版课后习题答案_高等教育出版社
附录1：各章练习题答案第1章绪论（略）第2章统计数据的描述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%A 14 14B 21 21C 32 32D 18 18E 15 15合计100 100（3）条形图（略）2.2 （1）频数分布表如下：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）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）。
2.6 （1）直方图（略）。
（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。
2.7 （A班分散，且平均成绩较A班低。
2.82.9 （1）x =274.1（万元）；Me=272.5 ；Q L =260.25；Q U =291.25。
（2）17.21=s （万元）。
2.10 （1）甲企业平均成本＝19.41（元），乙企业平均成本＝18.29（元）；原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。
统计学第三版课后答案
统计学第三版答案第一章1.什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。
统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。
2．简要说明统计数据的来源答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。
间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。
3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。
抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。
4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品（2）变量：口味（如可用10分制表示）（3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。
（4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。
第二章、统计数据的描述思考题1描述次数分配表的编制过程答：分二个步骤：（1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。
按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。
按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。
统计分组应遵循“不重不漏”原则（2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。
2．解释洛伦兹曲线及其用途答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。
洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。
统计学第三版答案
第1章统计和统计数据第2章 1.1 指出下面的变量类型。
（1）年龄。
（2）性别。
（3）汽车产量。
（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）。
（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）。
详细答案：（1）数值变量。
（2）分类变量。
（3）数值变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2 一家研究机构从IT从业者中随机抽取1000人作为样本进行调查，其中60%回答他们的月收入在5000元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。
（1）这一研究的总体是什么？样本是什么？样本量是多少？（2）“月收入”是分类变量、顺序变量还是数值变量？（3）“消费支付方式”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有IT从业者”，样本是“所抽取的1000名IT从业者”，样本量是1000。
（2）数值变量。
（3）分类变量。
1.3 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
（1）这一研究的总体是什么？（2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有的网上购物者”。
（2）分类变量。
1.4 某大学的商学院为了解毕业生的就业倾向，分别在会计专业抽取50人、市场营销专业抽取30、企业管理20人进行调查。
（1）这种抽样方式是分层抽样、系统抽样还是整群抽样？（2）样本量是多少？详细答案：（1）分层抽样。
（2）100。
第2章用图表展示数据（3）帕累托图如下：（4）饼图如下：2.2 为确定灯泡的使用寿命（单位：小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得数据如下：710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100（2）直方图如下：从直方图可以看出，灯泡使用寿命的分布基本上是对称的。
（3）茎叶图如下茎叶数据个数65 1 8 266 1 4 5 6 8 567 1 3 4 6 7 9 668 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 14 690 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 9 26（2 ）雷达图如下：从雷达图可以看出，甲班成绩为优良的人数高于乙班，说明甲班的考试成绩好于乙班。
[经济学]《统计学》答案_第三版
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第2章 统计数据的描述——练习题●2. 解：（1）要求对销售收入的数据进行分组，全部数据中，最大的为152，最小的为87，知数据全距为152－87=65； 为便于计算和分析，确定将数据分为6组，各组组距为10，组限以整10划分； 为使数据的分布满足穷尽和互斥的要求，注意到，按上面的分组方式，最小值87可能落在最小组之下，最大值152可能落在最大组之上，将最小组和最大组设计成开口形式；按照“上限不在组内”的原则，用划记法统计各组内数据的个数——企业数，也可以用Excel 进行排序统计(见Excel 练习题2.2)，将结果填入表内，得到频数分布表如下表中的左两列；将各组企业数除以企业总数40，得到各组频率，填入表中第三列；在向上的数轴中标出频数的分布，由下至上逐组计算企业数的向上累积及频率的向上累积，由上至下逐组计算企业数的向下累积及频率的向下累积。
整理得到频数分布表如下：40个企业按产品销售收入分组表●13.因为女生的离散系数为V=s x ＝550＝0.1 男生体重的离散系数为 V=s x ＝560＝0.08 对比可知女生的体重差异较大。
（2） 男生：x =602.2公斤公斤＝27.27（磅），s =2.25公斤公斤=2.27（磅）；女生：x =2.250公斤公斤=22.73（磅），s =2.25公斤公斤=2.27（磅）；（3）68%； （4）95%。
14 解：（1）应采用离散系数，因为成年人和幼儿的身高处于不同的水平，采用标准差比较不合适。
离散系数消除了不同组数据水平高低的影响，采用离散系数就较为合理。
（2）利用Excel 进行计算，得成年组身高的平均数为172.1，标准差为4.202，从而得：成年组身高的离散系数：024.01.1722.4==s v ； 又得幼儿组身高的平均数为71.3，标准差为2.497，从而得：幼儿组身高的离散系数： 2.4970.03571.3s v ==； 由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数，说明幼儿组身高的离散程度相对较大。
统计学第三版书后答案第二章
第2章统计数据的描述●9.某百货公司6月份各天的销售额数据如下（单位：万元）：257 276 297 252 238 310 240 236 265 278271 292 261 281 301 274 267 280 291 258272 284 268 303 273 263 322 249 269 295（1）计算该百货公司日销售额的均值、中位数和四分位数；（2）计算日销售额的标准差。
解：（1）将全部30个数据输入Excel表中同列，点击列标，得到30个数据的总和为8223，于是得该百货公司日销售额的均值：(见Excel练习题2.9)x=xn∑=822330=274.1（万元）或点选单元格后，点击“自动求和”→“平均值”，在函数EVERAGE()的空格中输入“A1：A30”，回车，得到均值也为274.1。
在Excel表中将30个数据重新排序，则中位数位于30个数据的中间位置，即靠中的第15、第16两个数272和273的平均数：M e=2722732+=272.5（万元）由于中位数位于第15个数靠上半位的位置上，所以前四分位数位于第1～第15个数据的中间位置(第8位)靠上四分之一的位置上，由重新排序后的Excel表中第8位是261，第15位是272，从而：Q L=261+2732724-=261.25（万元）同理，后四分位数位于第16～第30个数据的中间位置(第23位)靠下四分之一的位置上，由重新排序后的Excel表中第23位是291，第16位是273，从而：Q U=291－2732724-=290.75（万元）。
（2）未分组数据的标准差计算公式为：s =302 1()1iix xn=--∑利用上公式代入数据计算是个较为复杂的工作。
手工计算时，须计算30个数据的离差平方，并将其求和，()再代入公式计算其结果：得s=21.1742。
(见Excel练习题2.9)我们可以利用Excel表直接计算标准差：点选数据列(A列)的最末空格，再点击菜单栏中“∑”符号右边的小三角“▼”，选择“其它函数”→选择函数“STDEV”→“确定”，在出现的函数参数窗口中的Number1右边的空栏中输入：A1:A30，→“确定”，即在A列最末空格中出现数值：21.17412，即为这30个数据的标准差。
统计学第三版答案
方法A
方法B
方法C
164
129
125
167
130
126
168
129
126
165
130
127
170
131
126
3.3在某地区随机抽取120家企业，按利润额进行分组后结果如下：
按利润额分组（万元）
企业数（个）
300以下
19
300～400
30
400～500
42
500～600
18
600以上
11
合计
120
计算120家企业利润额的平均数和标准差（注：第一组和最后一组的组距按相邻组计算）。
详细答案：
=426.67（万元）； （万元）。
8.65
10.10
9.43
10.12
9.39
9.54
8.51
9.70
10.03
9.49
9.48
9.36
9.14
10.09
9.85
9.37
9.64
9.68
9.75
绘制正态概率图，判断该种汽车的耗油量是否近似服从正态分布？
详细答案：
正态概率图如下：
由正态概率图可以看出，汽车耗油量基本服从正态分布。
14
14
690~700
26
26
700~710
10~730
10
10
730~740
3
3
统计学第三版笔记
统计学第三版笔记统计学复习重点第一章导论统计是静止的历史，历史是流动的统计。
1、掌握统计的含义：统计工作、统计数据、统计学。
政治算数阶段的代表人物是威廉·佩蒂和约翰·格朗特2、了解统计学的研究对象：客观事物的总体数量特征和数量关系。
3、掌握统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法4、了解统计研究的基本程序：统计目的→统计设计→统计调查→统计整理→统计分析→统计服务5、了解统计具有的职能：信息职能、监督职能、咨询职能、辅助决策职能6、重点掌握统计学的基本范畴：①统计总体和总体单位②标志和标志表现③统计指标和指标体系（*统计指标六要素；指标名称、计量单位、计算方法、时间限制、空间限制、指标数值）④变异、变量与变量值。
统计学上把总体各单位由于随机因素引起的某一标志表现的差异称为变异。
变量按其值是否连续可以分为连续变量和离散变量7、问答：说明指标和标志的区别与联系。
答：区别：指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的。
指标具有可量性，无论是质量指标还是数量指标，都能用数字表示。
而标志则不一定，数量标志具有可量性，而品质标志不具有可量性。
联系：①指标值往往由数量标志值汇总而来，没有总体单位的标志值就不会总体的指标值。
②在一定条件下，数量标志和指标存在着互换关系。
8.、质量指标分为相对指标和平均指标，通常是由两个总量指标对比派生出来的。
统计指标分为相对指标，平均指标和总量指标（数量指标）。
9.第二章统计设计1、掌握正交试验设计的方法。
2、第三章统计数据的搜集1、掌握数据的计量与分类。
计量尺度由低级向高级、由粗略到经济分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度；分类：定性数据和定量数据，原始资料和次级资料。
2、了解统计调查的意义与形式。
种类①调查单位是否完全：全面调查和非全面调查②登记时间是否连续：经常性调查和一次性调查（间隔时间相当长）③组织方式不同：统计报表和专门调查。
stata统计分析与应用第三版第二章课后答案
stata统计分析与应用第三版第二章课后答案1、统计分析里面共有4个板块，请问分别是什么板块?（） * [单选题] *A.房客分析、运营分析、业绩分析、推广分析(正确答案)B.房客统计、运营统计、业绩统计、推广统计C.工作量分析、业绩分析、小程序统计分析、房客带分析D.房客分析、运营分析、财务分析、推广分析2、如果需要了解员工今天登记了多少求购客源，应该在哪里查看?（） * [单选题] *A.电脑端-工作台-任务目标-客源新增B.手机端-任务目标-客增(有效工作量)C.电脑端-统计分析-运营分析-工作量统计-选择求购登记(正确答案)D.电脑端-客源管理-选择今日登记-数登记量3、店长想要统计门店员工今天的各类工作量(带看量、房勘量、跟进量等)，应该在哪里查看?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-工作量统计(正确答案)B.统计分析-推广分析-站点发布统计C.统计分析-房客分析-精耕楼盘分析D.统计分析-业绩分析-业绩来源分析4、员工今天带一个客户一共看了三套房源，在工作量统计中“带盘量”应该怎么统计呢?（） * [单选题] *A.统计1个带盘工作量B.统计3个带盘工作量(正确答案)C.统计4个带盘工作量D.以上都不对5、A店员工今天拿到了一套房源钥匙，但是把钥匙放在了B店，在系统提交钥匙之后，该员工提交钥匙的工作量是统计在A店还是B店呢?（） * [单选题] *A.A店(正确答案)B.B店C.AB店都会统计一次D.以上都不对6、门店内有多个分组，店长想要按照分组统计工作量详情应该怎么操作?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-去电跟进分析-维度选择分组统计B.统计分析-运营分析-审核统计表-维度选择分组统计C.统计分析-运营分析-转化率排行-维度选择分组统计D.统计分析-运营分析-工作量统计-维度选择分组统计工作量(正确答案)7、管理员想要了解公司每个楼盘的精耕详情，比如每个楼盘房源量有多少，渗透率详情，应该在哪里查看呢?（） * [单选题] *A.统计分析-房客分析-房源库存时长-报表查看B.统计分析-房客分析-供需分析-报表查看C.统计分析-房客分析-精耕楼盘分析-分析报表查看(正确答案)D.统计分析-房客分析-房源标签统计-报表查看8、公司想知道每个员工的业绩排名以及业绩占比应该在哪里统计查看呢?（） * [单选题] *A.统计分析-业绩分析-业绩排行-查看业绩排行榜(正确答案)B..统计分析-业绩分析-业绩达标情况C..统计分析-业绩分析-人均业绩对比分析D.统计分析-业绩分析-业绩来源分析9、在工作量统计中，工作量类型中“有效出售登记量”的统计方式是怎么统计呢?（） * [单选题] *A.房源登记后被带看作为一个有效量B.房源登记后有房勘作为一个有效量C.房源登记后有委托作为一个有效量D.房源登记后有房勘或带看(被带看)或委托作为一个有效量(正确答案)10、管理员想要把员工的工作量以表格的形式导出怎么操作?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-工作量统计-右上角导出按钮导出报表(正确答案)B.统计分析-业绩分析-业绩来源分析-右上角导出按钮导出报表C.统计分析-运营分析-房源维护情况-右上角导出按钮导出报表D.工作量不支持导出操作11、负责人需要了解本月每个门店的总业绩，请问该从哪里导出数据?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-转化率排行-维度选择门店-右上角导出B.统计分析-业绩分析-业绩排行-维度选择门店-右上角导出(正确答案)C.管理中心-财务管理-应收实收-维度选择门店-右上角导出D.管理中心-业绩提成-公司业绩-维度选择门店-右上角导出12、月初给每个经纪人设置了业绩目标，月底怎么查询每个人的业绩目标和当前完成情况?（） * [单选题] *A.统计分析-业绩分析-业绩排行-维度选择员工-右上角导出B.统计分析-业绩分析-业绩情况-维度选择员工-右上角导出C.统计分析-业绩分析-业绩达标情况-维度选择员工-右上角导出(正确答案)D.统计分析-业绩分析-业绩目标完成率走势-维度选择员工-右上角导出13、店长想要查看门店小黎的所有合同的详细业绩明细，应该去哪里查看并导出?（） * [单选题] *A.交易管理-合同列表-找到小黎相关的合同-查看并导出B.财务管理-成交信息-筛选小黎的名字-查看并导出(正确答案)C.财务管理-业绩报表-筛选小黎的名字-查看并导出D.交易管理-成交记录-筛选小黎的名字-查看并导出14、参数设置了二手房需要收10%平台费，公司现在需要统计公司当月预收平台费，该怎么统计?（） * [单选题] *A.交易管理-合同列表-选择二手房合同-直接统计总应收*10%即可计算出来B.成本核算-利润表-维度选择公司-查看并导出统计C.业绩提成-公司业绩-维度选择公司-查看并导出统计D.交易管理-合同列表-平台费-查看并导出统计(正确答案)15、员工写了房勘的跟进，如果在工作量统计里面怎么筛选?（） * [单选题] *A.运营分析-工作量统计-筛选房勘的工作量(正确答案)B.运营分析-工作量统计-筛选空看的工作量C.运营分析-工作量统计-筛选带看的工作量D.运营分析-工作量统计-筛选图片的工作量16、负责人想要了解获得客户的数量，请问系统里面怎么统计（） * [单选题] *A.推广分析-分享趋势/获客来源分析B.推广分析-分享排行C.推广分析-微信营销点击量D.推广分析-分享获客统计(正确答案)17、店长在外面，想要了解员工今日工作量，怎么利用手机端查看量化?（） * [单选题] *A.消息-日程管理-筛选员工-查看工作量B.我的-工作台-工作量统计-查看工作量C.我的-任务目标-更多-查看工作量(正确答案)D.手机端无法查看量化统计，需要去电脑统计分析18、怎么设置11月员工、门店、区域的业绩目标?（） * [单选题] *A.管理中心-业绩提成-业绩信息-设置目标(正确答案)B.统计分析-业绩达标情况-设置目标C.工作台-11月任务目标-设置目标D.管理中心-薪资配置-设置目标19、公司开启了隐号拨打，如何统计公司全体员工通过系统拨打的数量?（） * *A.业务工具-语音日志-查看并导出统计B.运营分析-工作量统计-选择IP拨号-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)C.运营分析-电话统计-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)D.运营分析-语音统计-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)20、统计分析板块可以统计哪些数据?（） * *A.员工日常工作量(正确答案)B.员工业绩情况(正确答案)C.精耕楼盘销控数据(正确答案)D.营销数据统计(正确答案)。
统计学-基于R第3版习题答案(第二章)
习题2.1（1）简单频数分布表：工作总结人大\\R语言《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercis e\\ch2\\exercise2_1.RData")> summary(exercise2_1)行业性别满意度电信业:38 男:58 不满意:75航空业:19 女:62 满意 :45金融业:26旅游业:37二维列联表：> mytable1<-table(exercise2_1$行业,exercise2_1$满意度)> addmargins(mytable1) # 增加边界和不满意满意 Sum电信业 25 13 38航空业 12 7 19金融业 11 15 26旅游业 27 10 37Sum 75 45 120三维列联表：> mytable1<-ftable(exercise2_1, row.vars = c("性别","满意度"), col.var="行业");mytable1 行业电信业航空业金融业旅游业性别满意度男不满意 11 7 7 11满意 6 3 7 6女不满意 14 5 4 16满意 7 4 8 4（2）条形图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> count2<-table(exercise2_1$性别)> count3<-table(exercise2_1$满意度)> par(mfrow=c(1,3),mai=c(0.7,0.7,0.6,0.1),cex=0.7,cex.main=0.8)> barplot(count1,xlab="行业",ylab="频数")> barplot(count2,xlab="性别",ylab="频数")> barplot(count3,xlab="满意度",ylab="频数")帕累托图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> par(mai=c(0.7,0.7,0.1,0.8),cex=0.8)> x<-sort(count1,decreasing = T)> bar<-barplot(x,xlab="行业",ylab="频数",ylim=c(0,1.2*max(count1)),col=2:5) > text(bar,x,labels = x,pos=3) # 条形图增加数值> y<-cumsum(x)/sum(x) # cumsum累计求和> par(new=T)> plot(y,type="b",lwd=1.5,pch=15,axes=F)> axis(4) # 右Y轴> mtext("累积频率",side=4,line=3)> mtext("累积分布曲线",line=-2.5,cex=0.8,adj=0.75)复式条形图：> mytable1<-table(exercise2_1$满意度,exercise2_1$行业)> barplot(mytable1,xlab="行业",ylab="频数",legend=rownames(mytable1),args.legend=list(x= 13), beside = T)脊形图：> library(vcd)> spine(行业~满意度,data=exercise2_1,xlab="满意度", ylab="行业",margins=c(4,3.5,1,2.5))马赛克图：> mosaicplot(~性别+行业+满意度,data=exercise2_1,col=2:3)（3）饼图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> percent<-prop.table(count1)*100> label1<-paste(name," ",percent,"%",sep="")> par(pin=c(3,3),mai=c(0.1,0.4,0.1,0.4),cex=0.8) # 圆的大小> pie(count1,labels=label1,init.angle = 90)扇形图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> percent<-count1/sum(count1)*100> labs<-paste(name," ",percent,"%",sep="")> library(plotrix)> fan.plot(count1,labels=labs,ticks=200)2.2（1）分10组，绘制频数分布表工作总结人大\\R语言《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercis e\\ch2\\exercise2_2.RData")> library(actuar)> v<-as.vector(exercise2_2$灯泡寿命)> gd1<-grouped.data(v, breaks = 10, right = FALSE)> table1<-data.frame(gd1);table1Var.1 v1 [2600, 2800) 12 [2800, 3000) 43 [3000, 3200) 124 [3200, 3400) 135 [3400, 3600) 276 [3600, 3800) 207 [3800, 4000) 198 [4000, 4200) 4（2）直方图> d<-exercise2_2$灯泡寿命> hist(d,breaks=10,xlab="寿命",ylab="频数")茎叶图：> stem(exercise2_2$灯泡寿命)The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |26 | 028 | 96830 | 055788235679932 | 788899013456934 | 1133566779911222334445555936 | 03356660002444556778838 | 2245556667005566940 | 0010172.3（1）箱线图：工作总结人大\\R语言《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercis e\\ch2\\exercise2_3.RData")> boxplot(exercise2_3[,-1],xlab="城市",ylab="气温",b=0.8,cex.axis=0.6) # 从第二列开始，到最后小提琴图：> library(vioplot)> x1<-exercise2_3$北京> x2<-exercise2_3$沈阳> x3<-exercise2_3$上海> x4<-exercise2_3$南昌> vioplot(x1,x2,x3,x4,names=c("北京","沈阳","上海","南昌"))（2）点图：> library(reshape)> table1_1<-melt(exercise2_3,id.vars=c("月份"),variable_name="城市") > table1_1<-rename(table1_1,c(value="温度"))> dotchart(table1_1$温度,groups=table1_1$城市,xlab="温度",pch=20)> library(lattice)> dotplot(温度~城市,data=table1_1,pch=19)核密度图：> library(lattice)> dp1<-densityplot(~温度,group=城市,data=table1_1,auto.key=list(columns=1,x=0.01,y=0.95, cex=0.6),cex=0.5)> plot(dp1)> library(sm)> pare(table1_1$温度,table1_1$城市,lty=1:6,col=1:6)> legend("topleft",legend = levels(table1_1$城市),lty=1:6,col=1:6)（3）轮廓图> matplot(t(exercise2_3[,-1]),type="b",xlab="城市",ylab="温度",pch=1,xaxt="n")> axis(side=1,at=1:10,labels = c("北京","沈阳","上海","南昌","郑州","武汉","广州","海口","重庆","昆明"))> legend("bottomright",legend=names(exercise2_3[,-1])) # 取列名雷达图：> library(fmsb)> table1<-data.frame(t(exercise2_3[,2:11])) #行列进行转换，并数据框> radarchart(table1,axistype=0,seg=4,maxmin=F,vlabels=exercise2_3[,1])> legend(x="topleft",legend=names(exercise2_3[,2:11]), col=1:10, lty=1:10) #lty图例（4）星图：> matrix1<-as.matrix(exercise2_3[,2:11])> rownames(matrix1)<-exercise2_3[,1]> stars(matrix1,key.loc=c(7,2,5),cex=0.8)脸谱图：> library(aplpack)> faces(t(matrix1),nrow.plot = 5,ncol.plot = 2,face.type = 0) effect of variables:modified item Var"height of face " "1月""width of face " "2月""structure of face" "3月""height of mouth " "4月""width of mouth " "5月""smiling " "6月""height of eyes " "7月""width of eyes " "8月""height of hair " "9月""width of hair " "10月""style of hair " "11月""height of nose " "12月""width of nose " "1月""width of ear " "2月""height of ear " "3月"2.4（1）散点图：> plot(地区生产总值,最终消费支出,xlab="",ylab='最终消费支出')> abline(lm(最终消费支出~地区生产总值,data=exercise2_4))> points(固定资产投资,最终消费支出,ylab='最终消费支出',pch=2,col="blue") > abline(lm(最终消费支出~固定资产投资,data=exercise2_4),col="blue")气泡图：> r<-sqrt(最终消费支出/pi)> symbols(最终消费支出,地区生产总值,circles=r, inches=0.3, fg="white",bg="lightblue",ylab="最终消费支出",xlab="地区生产总值")> text(最终消费支出,地区生产总值,rownames(exercise2_4))> mtext("气泡大小=最终消费支出",line=-2.5,adj=0.1)（2）星图：> matrix1<-as.matrix(exercise2_4[,2:4])> rownames(matrix1)<-exercise2_4[,1]> stars(matrix1,key.loc=c(7,2,5),cex=0.8)脸谱图：> library(aplpack)> faces(matrix1,nrow.plot = 6,ncol.plot = 6,face.type = 0)2.5时序图：工作总结人大\\R语言《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch2\\exercise2_5.RData")> table1<-ts(exercise2_5,start=2004)> plot(table1[,2],xlab="年份",ylab="价格指数",type="n")> points(table1[,2],type="o",xlab="年份",ylab="城镇价格指数")> lines(table1[,3],type="b")2.6洛伦茨曲线：工作总结人大\\R语言《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch2\\exercise2_6.RData")> library(DescTools)> Lc(exercise2_6$不同阶层人口数的收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层的人口数,exercise2_6$不同收入阶层的人口数) # 标红为组中值，收入/人数$p[1] 0.0000000 0.3478261 0.6086957 0.8260870 0.9565217 1.0000000$L[1] 0.00000000 0.06060606 0.15151515 0.33333333 0.63636364 1.00000000$L.general[1] 0 20000 50000 110000 210000 330000$Gini[1] 0.6232632$x[1] 1250.00 2500.00 6000.00 16666.67 60000.00$n[1] 80 60 50 30 10attr(,"class")[1] "Lc"> plot(Lc(exercise2_6$不同阶层人口数的收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层的人口数,exercise2_ 6$不同收入阶层的人口数),xlab="人数比例",ylab="收入比例",col=4,panel.first=grid(10,10,col="gray70"))结论：>0.4，收入差距巨大。
统计学第三版课后答案
统计学第三版答案第一章1.什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。
统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。
2．简要说明统计数据的来源答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。
间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。
3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。
抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。
4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品（2）变量：口味（如可用10分制表示）（3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。
（4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。
第二章、统计数据的描述思考题1描述次数分配表的编制过程答：分二个步骤：（1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。
按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。
按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。
统计分组应遵循“不重不漏”原则（2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。
2．解释洛伦兹曲线及其用途答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。
洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。
统计学原理第三版答案 (4)
统计学原理第三版答案目录•引言•第一章简介•第二章数据收集和总结•第三章概率•第四章离散概率分布•第五章连续概率分布•第六章抽样分布•第七章点估计•第八章区间估计•第九章假设检验•第十章方差分析•第十一章简单线性回归•第十二章多元回归引言统计学原理是统计学的入门课程，本文档为《统计学原理第三版》的答案汇总。
通过学习《统计学原理第三版》并掌握其答案，你将对统计学的基本概念、技术和方法有更深入的了解，并能够独立进行统计分析。
第一章简介本章介绍了统计学的基本概念和重要性，包括统计学的定义、统计学在科学研究和实践中的作用以及统计学的应用领域。
此外，本章还介绍了统计学的基本术语和符号，并对统计学的整体结构进行了概述。
第二章数据收集和总结本章讨论了数据的收集和总结方法。
首先介绍了如何设计和进行统计调查，包括抽样方法、问卷设计和数据收集工具的选择。
然后介绍了数据的总结和展示方法，包括统计指标的计算、频率分布表的制作和图表的绘制。
第三章概率本章介绍了概率的基本概念和性质，并探讨了概率的计算方法。
我们将学习如何计算事件的概率、事件的互斥和独立性以及多个事件的联合概率。
此外，本章还介绍了概率分布和期望值的概念，并讨论了正态分布的特性。
第四章离散概率分布本章介绍了离散概率分布的概念和常见的离散概率分布，包括伯努利分布、二项分布和泊松分布。
我们将学习如何计算这些分布的期望值和方差，并讨论它们的应用场景。
第五章连续概率分布本章介绍了连续概率分布的概念和常见的连续概率分布，包括均匀分布、正态分布和指数分布。
我们将学习如何计算这些分布的期望值和方差，并讨论它们的应用场景。
第六章抽样分布本章介绍了抽样分布的概念和重要性。
我们将学习如何计算样本均值和样本方差的抽样分布，并讨论中心极限定理的应用。
此外，本章还介绍了统计推断的基本概念，包括点估计和区间估计。
第七章点估计本章介绍了点估计的基本概念和方法。
我们将学习如何使用样本数据估计总体参数，并讨论点估计的性质和准确性评价方法。
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习题2.1（1）简单频数分布表：> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch 2\\exercise2_1.RData")> summary(exercise2_1)行业性别满意度电信业:38 男:58 不满意:75航空业:19 女:62 满意:45金融业:26旅游业:37二维列联表：> mytable1<-table(exercise2_1$行业,exercise2_1$满意度)> addmargins(mytable1) # 增加边界和不满意满意Sum电信业25 13 38航空业12 7 19金融业11 15 26旅游业27 10 37Sum 75 45 120三维列联表：> mytable1<-ftable(exercise2_1, row.vars = c("性别","满意度"), col.var="行业");mytable1 行业电信业航空业金融业旅游业性别满意度男不满意11 7 7 11满意 6 3 7 6女不满意14 5 4 16满意7 4 8 4（2）条形图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> count2<-table(exercise2_1$性别)> count3<-table(exercise2_1$满意度)> par(mfrow=c(1,3),mai=c(0.7,0.7,0.6,0.1),cex=0.7,cex.main=0.8)> barplot(count1,xlab="行业",ylab="频数")> barplot(count2,xlab="性别",ylab="频数")> barplot(count3,xlab="满意度",ylab="频数")帕累托图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> par(mai=c(0.7,0.7,0.1,0.8),cex=0.8)> x<-sort(count1,decreasing = T)> bar<-barplot(x,xlab="行业",ylab="频数",ylim=c(0,1.2*max(count1)),col=2:5) > text(bar,x,labels = x,pos=3) # 条形图增加数值> y<-cumsum(x)/sum(x) # cumsum累计求和> par(new=T)> plot(y,type="b",lwd=1.5,pch=15,axes=F)> axis(4) # 右Y轴> mtext("累积频率",side=4,line=3)> mtext("累积分布曲线",line=-2.5,cex=0.8,adj=0.75)复式条形图：> mytable1<-table(exercise2_1$满意度,exercise2_1$行业)> barplot(mytable1,xlab="行业",ylab="频数",legend=rownames(mytable1),args.legend=list(x=13), beside = T)脊形图：> library(vcd)> spine(行业~满意度,data=exercise2_1,xlab="满意度", ylab="行业",margins=c(4,3.5,1,2.5))马赛克图：> mosaicplot(~性别+行业+满意度,data=exercise2_1,col=2:3)（3）饼图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> percent<-prop.table(count1)*100> label1<-paste(name," ",percent,"%",sep="")> par(pin=c(3,3),mai=c(0.1,0.4,0.1,0.4),cex=0.8) # 圆的大小> pie(count1,labels=label1,init.angle = 90)扇形图：> count1<-table(exercise2_1$行业)> name<-names(count1)> percent<-count1/sum(count1)*100> labs<-paste(name," ",percent,"%",sep="") > library(plotrix)> fan.plot(count1,labels=labs,ticks=200)2.2（1）分10组，绘制频数分布表> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch 2\\exercise2_2.RData")> library(actuar)> v<-as.vector(exercise2_2$灯泡寿命)> gd1<-grouped.data(v, breaks = 10, right = FALSE)> table1<-data.frame(gd1);table1Var.1 v1 [2600, 2800) 12 [2800, 3000) 43 [3000, 3200) 124 [3200, 3400) 135 [3400, 3600) 276 [3600, 3800) 207 [3800, 4000) 198 [4000, 4200) 4（2）直方图> d<-exercise2_2$灯泡寿命> hist(d,breaks=10,xlab="寿命",ylab="频数")茎叶图：> stem(exercise2_2$灯泡寿命)The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |26 | 028 | 96830 | 055788235679932 | 788899013456934 | 1133566779911222334445555936 | 03356660002444556778838 | 2245556667005566940 | 0010172.3（1）箱线图：> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch 2\\exercise2_3.RData")> boxplot(exercise2_3[,-1],xlab="城市",ylab="气温",b=0.8,cex.axis=0.6) # 从第二列开始，到最后小提琴图：> library(vioplot)> x1<-exercise2_3$北京> x2<-exercise2_3$沈阳> x3<-exercise2_3$上海> x4<-exercise2_3$南昌> vioplot(x1,x2,x3,x4,names=c("北京","沈阳","上海","南昌"))（2）点图：> library(reshape)> table1_1<-melt(exercise2_3,id.vars=c("月份"),variable_name="城市") > table1_1<-rename(table1_1,c(value="温度"))> dotchart(table1_1$温度,groups=table1_1$城市,xlab="温度",pch=20)> library(lattice)> dotplot(温度~城市,data=table1_1,pch=19)核密度图：> library(lattice)> dp1<-densityplot(~温度,group=城市,data=table1_1,auto.key=list(columns=1,x=0.01,y=0.95,cex=0.6),cex=0.5)> plot(dp1)> library(sm)> pare(table1_1$温度,table1_1$城市,lty=1:6,col=1:6)> legend("topleft",legend = levels(table1_1$城市),lty=1:6,col=1:6)（3）轮廓图> matplot(t(exercise2_3[,-1]),type="b",xlab="城市",ylab="温度",pch=1,xaxt="n")> axis(side=1,at=1:10,labels = c("北京","沈阳","上海","南昌","郑州","武汉","广州","海口","重庆","昆明")) > legend("bottomright",legend=names(exercise2_3[,-1])) # 取列名雷达图：> library(fmsb)> table1<-data.frame(t(exercise2_3[,2:11])) #行列进行转换，并数据框> radarchart(table1,axistype=0,seg=4,maxmin=F,vlabels=exercise2_3[,1])> legend(x="topleft",legend=names(exercise2_3[,2:11]), col=1:10, lty=1:10) #lty图例（4）星图：> matrix1<-as.matrix(exercise2_3[,2:11]) > rownames(matrix1)<-exercise2_3[,1] > stars(matrix1,key.loc=c(7,2,5),cex=0.8)脸谱图：> library(aplpack)> faces(t(matrix1),nrow.plot = 5,ncol.plot = 2,face.type = 0) effect of variables:modified item Var"height of face " "1月""width of face " "2月""structure of face" "3月""height of mouth " "4月""width of mouth " "5月""smiling " "6月""height of eyes " "7月""width of eyes " "8月""height of hair " "9月""width of hair " "10月""style of hair " "11月""height of nose " "12月""width of nose " "1月""width of ear " "2月""height of ear " "3月"2.4（1）散点图：> plot(地区生产总值,最终消费支出,xlab="",ylab='最终消费支出')> abline(lm(最终消费支出~地区生产总值,data=exercise2_4))> points(固定资产投资,最终消费支出,ylab='最终消费支出',pch=2,col="blue")气泡图：> r<-sqrt(最终消费支出/pi)> symbols(最终消费支出,地区生产总值,circles=r, inches=0.3, fg="white",bg="lightblue",ylab="最终消费支出",xl ab="地区生产总值")> text(最终消费支出,地区生产总值,rownames(exercise2_4))> mtext("气泡大小=最终消费支出",line=-2.5,adj=0.1)（2）星图：> matrix1<-as.matrix(exercise2_4[,2:4]) > rownames(matrix1)<-exercise2_4[,1] > stars(matrix1,key.loc=c(7,2,5),cex=0.8)脸谱图：> library(aplpack)> faces(matrix1,nrow.plot = 6,ncol.plot = 6,face.type = 0)2.5时序图：> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch 2\\exercise2_5.RData")> table1<-ts(exercise2_5,start=2004)> plot(table1[,2],xlab="年份",ylab="价格指数",type="n")> points(table1[,2],type="o",xlab="年份",ylab="城镇价格指数")> lines(table1[,3],type="b")2.6洛伦茨曲线：> load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercise\\ch 2\\exercise2_6.RData")> library(DescTools)> Lc(exercise2_6$不同阶层人口数的收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层的人口数,exercise2_6$不同收入阶层的人口数) # 标红为组中值，收入/人数$p[1] 0.0000000 0.3478261 0.6086957 0.8260870 0.9565217 1.0000000$L[1] 0.00000000 0.06060606 0.15151515 0.33333333 0.63636364 1.00000000$L.general[1] 0 20000 50000 110000 210000 330000$Gini[1] 0.6232632$x[1] 1250.00 2500.00 6000.00 16666.67 60000.00$n[1] 80 60 50 30 10attr(,"class")[1] "Lc"> plot(Lc(exercise2_6$不同阶层人口数的收入额*10000/exercise2_6$不同收入阶层的人口数,exercise2_6$不同收入阶层的人口数),xlab="人数比例",ylab="收入比例",col=4,panel.first=grid(10,10,col="gray70"))结论：>0.4，收入差距巨大。