定性数据分析第二章课后答案
统计学第五版课后习题答案(完整版)
统计学(第五版)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”。
医学统计学第七版课后答案及解析
医学统计学第七版课后答案第一章绪论一、单项选择题答案 1. D 2. E 3. D 4. B 5. A 6. D 7. A8. C 9. E 10. D二、简答题1答由样本数据获得的结果，需要对其进行统计描述和统计推断，统计描述可以使数据更容易理解，统计推断则可以使用概率的方式给出结论，两者的重要作用在于能够透过偶然现象来探测具有变异性的医学规律，使研究结论具有科学性。
2答医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。
统计设计能够提高研究效率，并使结果更加准确和可靠，数据整理主要是对数据进行归类，检查数据质量，以及是否符合特定的统计分析方法要求等。
统计描述用来描述及总结数据的重要特征，统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。
3答统计描述结果的表达方式主要是通过统计指标、统计表和统计图，统计推断主要是计算参数估计的可信区间、假设检验的P 值得出相互比较是否有差别的结论。
4答统计量是描述样本特征的指标，由样本数据计算得到，参数是描述总体分布特征的指标可由“全体”数据算出。
5答系统误差、随机测量误差、抽样误差。
系统误差由一些固定因素产生，随机测量误差是生物体的自然变异和各种不可预知因素产生的误差，抽样误差是由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。
6答三个总体一是“心肌梗死患者”所属的总体二是接受尿激酶原治疗患者所属的总体三是接受瑞替普酶治疗患者所在的总体。
第二章定量数据的统计描述一、单项选择题答案 1. A 2. B 3. E 4. B 5. A 6. E 7. E8. D 9. B 10. E二、计算与分析2第三章正态分布与医学参考值范围一、单项选择题答案 1. A 2. B 3. B 4. C 5. D 6. D 7. C8. E 9. B 10. A二、计算与分析12[参考答案] 题中所给资料属于正偏态分布资料，所以宜用百分位数法计算其参考值范围。
第四版统计学课后习题答案
第四版统计学课后习题答案《统计学》第四版统计课后思考题答案第一章思考题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”。
统计学第四版(贾俊平)课后思考题答案
统计课后思考题答案第一章思考题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”。
统计学课后简答题答案
第一章思考题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.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.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.第二章思考题什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题与研究内容有关,由别人调查和试验而来已经存在,并会被我们利用的资料为“二手资料”.使用时要进行评估,要考虑到资料的原始收集人,收集目的,收集途径,收集时间使用时要注明数据来源.比较概率抽样和非概率抽样的特点,指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本.每个单位别抽中的概率已知或可以计算,当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个单位样本被抽到的概率.技术含量和成本都比较高.如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征,得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样.非概率抽样：操作简单,时效快,成本低,而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高.它适合探索性的研究,调查结果用于发现问题,为更深入的数量分析提供准备.它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）.除了自填式,面访式和式还有什么搜集数据的办法试验式和观察式等第三章思考题数据预处理内容数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性）,数据筛选和数据排序.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：制作频数分布表,用比例,百分比,比率等进行描述性分析.可用条形图,帕累托图和饼图进行图示分析.顺序数据：制作频数分布表,用比例,百分比,比率.累计频数和累计频率等进行描述性分析.可用条形图,帕累托图和饼图,累计频数分布图和环形图进行图示分析.数据型数据的分组方法和步骤分组方法：单变量值分组和组距分组,组距分组又分为等距分组和异距分组.分组步骤：1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表第4章数据的概括性度量一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度；二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态.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的地位,是集中趋势的最主要的测度,主要适用于数值型数据,而不适用于分类数据和顺序数据.简述四分位数的计算方法.四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值.根据未分组数据计算四分位数时,首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数值就是四分位数.第七章思考题估计量：用于估计总体参数的随机变量估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值评价估计量的标准：无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效一致性：随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间第8章思考题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.什么是假设检验中的显着性水平统计显着是什么意思答：显着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.统计显着等价拒绝H0,指求出的值落在小概率的区间上,一般是落在或比更小的显着水平上.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.第10章思考题什么是方差分析它研究的是什么答：方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显着影响.它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响.要检验多个总体均值是否相等时,为什么不作两两比较,而用方差分析方法答：作两两比较十分繁琐,进行检验的次数较多,随着增加个体显着性检验的次数,偶然因素导致差别的可能性也会增加.而方差分析方法则是同时考虑所有的样本,因此排除了错误累积的概率,从而避免拒绝一个真实的原假设.方差分析包括哪些类型它们有何区别答：方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析.区别：单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响,而双因素涉及两个分类型自变量.第13章思考题简述时间序列的构成要素.时间序列的构成要素：趋势,季节性,周期性,随机性利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题.(1)当时间序列中的观察值出现0或负数时,不宜计算增长率；(2)不能单纯就增长率论增长率,要注意增长率与绝对水平的综合分析；大的增长率背后,其隐含的绝对值可能很小,小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大.简述平稳序列和非平稳序列的含义.1.平稳序列(stationary series)基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波动可以看成是随机的2.非平稳序列 (non-stationary series)是包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合.因此,非平稳序列又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列.第14章思考题解释指数的含义.答：指数最早起源于测量物价的变动.广义上,是指任何两个数值对比形成的相对数；狭义上,是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数.实际应用中使用的主要是狭义的指数.加权综合指数和加权平均指数有何区别与联系加权综合指数:通过加权来测定一组项目的综合变动,有加权数量指数和加权质量指数.使用条件：必须掌握全面数据（数量指数,测定一组项目的数量变动,如产品产量指数,商品销售量指数等）(质量指数,测定一组项目的质量变动,如价格指数、产品成本指数等)拉式公式：将权数的各变量值固定在基期.帕式公式：把作为权数的变量值固定在报告期.加权平均指数:以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均.使用条件：可以是全面数据、不完全数据.因权数所属时期的不同,有不同的计算形式.有：算术平均形式、调和平均形解释零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数.答：零售价格指数：反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数.消费价格指数：反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数.生产价格指数: 测量在初级市场上出售的货物(即在非零售市场上首次购买某种商品时) 的价格变动的一种价格指数.股票价格指数：反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数,简称股价指数.其单位一般用“点”(point)表示,即将基期指数作为100,每上升或下降一个单位称为“1点”.。
研究生医学统计学第五版课后答案及解析
研究生医学统计学第五版课后答案及解析示例文章篇一：《研究生医学统计学第五版课后答案及解析》一、第一章课后题答案及解析题目1：简述医学统计学的定义和主要内容。
答案：医学统计学是运用概率论和数理统计的原理与方法，研究医学领域中数据的收集、整理、分析和推断的一门学科。
其主要内容包括统计设计（如实验设计、调查设计等），数据的收集方法（例如抽样方法等），数据的整理（像数据的分组、编码等），数据的分析（包括描述性统计分析，如计算均值、中位数、标准差等，以及推断性统计分析，如假设检验、方差分析、相关与回归分析等）。
解析：医学统计学的定义明确了它是基于概率论和数理统计，并且是专门针对医学领域数据的处理学科。
从内容上看，统计设计就像盖房子的蓝图，如果设计不好，后续的工作都可能出现偏差。
数据收集是基础，好比是获取建筑材料，收集的方法会影响到数据的质量。
整理数据就像是对材料进行分类和初步加工。
而分析数据是核心，描述性统计能让我们初步了解数据的特征，就像观察一块材料的外观和基本性质，推断性统计则能让我们从样本数据推断总体的情况，就像根据一部分材料来推测整座房子的结构和质量。
题目2：举例说明医学研究中为什么需要统计推断。
答案：比如研究一种新的药物对某种疾病的疗效。
我们不可能对所有患有这种疾病的患者进行试验，只能抽取一部分患者作为样本进行药物治疗并观察效果。
假设在这部分样本患者中，有较高比例的患者病情得到了改善。
但是我们不能仅仅根据这个样本的结果就直接说这种药物对所有患者都有效。
因为这只是一个小部分的样本，可能存在偏差。
这时候就需要统计推断，通过样本的数据（如治愈率、好转率等）来推断这种药物对总体患者（所有患这种疾病的人）的疗效，看这个结果是偶然的还是具有普遍性的。
解析：在这个例子里，样本是整体的一小部分，就像从一大锅汤里舀出一小勺尝尝味道。
仅根据这一小勺汤的味道（样本的结果）不能确定整锅汤（总体患者）的味道（疗效）。
统计推断就像是一种科学的推测方法，根据小部分样本的特征，利用概率等知识，来判断这种特征在总体中是不是也存在。
定性数据分析
在定性数据分析中，保描述
为了保护受访者的隐私，可以采用匿名化处理、去标识化技术等方法来隐藏受访者的身 份信息。此外，分析师应遵守严格的伦理规范和法律法规，确保受访者的隐私权益得到
充分保障。在发布研究结果时，也应避免泄露受访者的个人信息和敏感数据。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
06
定性数据分析案例分享
案例一：社交媒体用户行为分析
总结词
了解用户需求、洞察市场趋势
详细描述
通过分析社交媒体上的用户互动数据， 如评论、点赞和分享等，了解用户对 产品的态度、需求和期望，从而洞察 市场趋势，为产品改进和市场策略提 供依据。
可行性和市场竞争力。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
05
定性数据分析的挑战与 解决方案
数据解读难度大
总结词
定性数据分析通常基于非结构化数据， 如文本评论、访谈记录等，这些数据往 往难以直接解读，需要经过深入分析和 挖掘。
VS
详细描述
由于定性数据通常缺乏明确的量化指标和 结构，对其解读需要借助一定的主观判断 和分析技巧。这要求分析师具备丰富的专 业知识和经验，能够从大量的非结构化数 据中提取有意义的信息和趋势。
案例二：消费者市场细分研究
要点一
总结词
要点二
详细描述
识别目标市场、制定营销策略
通过定性数据分析方法，如访谈、问卷调查等，了解消费 者的购买动机、需求和行为特征，从而将市场细分为不同 的目标群体，为制定个性化的营销策略提供支持。
案例三：用户访谈在产品改进中的应用
总结词
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 。
检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第二部分)
根据亲近程度进行聚类有多种方法，最常 用的是系统聚类法(Hierachical Clustering Method)和动态聚类法(K-means Method) 系统聚类法根据对象间的距离将对象逐步 归并而获得聚类图(谱系图Dendrogram) 动态聚类法在选定种子后将对象逐个归并 到种子所在的类。它适用于大量对象的分 类 。要求预定类的个数
不同的定义可能得出不同的结果！
3
聚类分析
系统聚类法
聚类分析
系统聚类法
对 变 量 也 可 进 行 聚 类
聚类分析
动态聚类法
聚类分析
动态聚类法
动态聚类法要求预先确定分类的个数 动态聚类法根据分类的个数先为每个类选 定一个种子作为类的初始中心 将每个对象归入最靠近的中心所在的类 (基于欧式距离) 调整每个类的中心 重新将每个对象归入最靠近中心所在的类 调整每个类的中心重复上述过程直至中心 稳定为止
自变量(X)
广义线性模型
10
聚类分析
基本概念
第六章：聚类分析
聚类分析是按照对象(观测或变量)取值 的相似程度，将对象(观测或变量)分为 无公共元素的类，使在同一类内的对 象有较强的相似性，不同类间的对象 其相似性较类内对象间的相似性低
聚类过程可对观测或变量进行 对象间的相似性可以由对象间的距离或相 关性决定 无需特定的统计模型假设
5
方差分析
多重比较
方差分析
多重比较
方差分析中，称形如i j 的参数组合为一个 “比较”(comparison) 若因素A共有k 个水平，共有k(k-1)/2 个比较 当接受H0: 1= . . . = k时，意味着所有的比较 都为0，而当拒绝H0 时意味着至少存在一对i j 或i j 0。H0是个复合假设 在拒绝原假设的同时，希望进一步检验哪些 比较不为0，这样的检验统称为“多重比较”
医学统计学第二版李新林课后答案及解析
医学统计学第二版李新林课后答案及解析示例文章篇一：《医学统计学第二版李新林课后答案及解析》一、第一章课后答案及解析1. 对于课后的一些概念性问题- 题目：简述医学统计学的定义。
- 答案：医学统计学是运用概率论与数理统计的原理和方法，研究医学领域中数据的收集、整理、分析和推断的一门学科。
- 解析：这个定义包含几个关键要素。
首先，“概率论与数理统计的原理和方法”表明了它的理论基础，就像盖房子需要坚实的地基一样，医学统计学依靠这些数学原理来进行科学的分析。
医学领域有各种各样的数据，像病人的身高、体重、血压等，而“收集、整理、分析和推断”这几个环节就像是一条生产线，从原始数据的获取，到把数据整理得有条有理，再到深入分析数据背后的规律，最后根据分析结果进行推断，比如判断一种新药是否有效等。
2. 关于数据类型的题目- 题目：举例说明定量数据和定性数据的区别。
- 答案：定量数据是可以用数值来表示的，比如人的身高170cm、体重60kg等。
定性数据则是用类别来表示的，像人的血型分为A、B、AB、O型。
- 解析：定量数据就像是一把精确的尺子，可以衡量出具体的数量大小。
我们可以对定量数据进行数学运算，比如计算平均值等。
而定性数据更像是给事物贴上不同的标签，这些标签之间没有像定量数据那样的数值关系。
比如我们不能说A型血比B型血大或者小，它们只是不同的类别。
二、第二章课后答案及解析1. 关于统计图表的题目- 题目：绘制直方图需要注意哪些事项？- 答案：首先，要确定数据的分组区间，分组区间要合理，不能太大也不能太小。
其次，要保证每个区间是连续的，不能有重叠或者遗漏。
最后，纵坐标要标明频率或者频数。
- 解析：分组区间如果太大，就会丢失数据的细节，就像用大网捕鱼，小鱼都溜走了；如果太小，图表会变得非常杂乱。
区间连续是为了确保数据的完整性，就像拼图的每一块都要紧密相连。
标明纵坐标是为了让读者清楚地知道图表所表示的内容是频率还是频数，不然就像没有地图的旅行者，不知道自己看到的是什么。
第二章误差及分析数据的统计处理第六版课后答案
第二章误差及分析数据的统计处理思考题１．正确理解准确度和精密度，误差和偏差的概念。
答：准确度是测定平均值与真值接近的程度，常用误差大小来表示，误差越小，准确度越高。
精密度是指在确定条件下，将测试方法实施多次，所得结果之间的一致程度。
精密度的大小常用偏差来表示。
误差是指测定值与真值之差，其大小可用绝对误差和相对误差来表示。
偏差是指个别测定结果与几次测定结果的平均值之间的差别，其大小可用绝对偏差和相对偏差表示，也可以用标准偏差表示。
２．下列情况分别引起什么误差？如果是系统误差，应如何消除？（1）砝码被腐蚀；（2）天平两臂不等长；（3）容量瓶和吸管不配套；（4）重量分析中杂质被共沉淀；（5）天平称量时最后一位读数估计不准；（6）以含量为99%的邻苯二甲酸氢钾作基准物标定碱溶液。
答：（1）引起系统误差，校正砝码；（2）引起系统误差，校正仪器；（3）引起系统误差，校正仪器；（4）引起系统误差，做对照试验；（5）引起偶然误差；（6）引起系统误差，做对照试验或提纯试剂。
３．用标准偏差和算术平均偏差表示结果，哪一种更合理？答：用标准偏差表示更合理。
因为将单次测定值的偏差平方后，能将较大的偏差显著地表现出来。
４．如何减少偶然误差？如何减少系统误差？答：在一定测定次数范围内，适当增加测定次数，可以减少偶然误差。
针对系统误差产生的原因不同，可采用选择标准方法、进行试剂的提纯和使用校正值等办法加以消除。
如选择一种标准方法与所采用的方法作对照试验或选择与试样组成接近的标准试样做对照试验，找出校正值加以校正。
对试剂或实验用水是否带入被测成分，或所含杂质是否有干扰，可通过空白试验扣除空白值加以校正。
５．某铁矿石中含铁39.16%，若甲分析得结果为39.12%，39.15%和39.18%，乙分析得39.19%，39.24%和39.28%。
试比较甲、乙两人分析结果的准确度和精密度。
解：计算结果如下表所示由绝对误差E 可以看出，甲的准确度高，由平均偏差d 和标准偏差s 可以看出，甲的精密度比乙高。
统计学(贾俊平)第五版课后习题答案(完整版)
亲爱的，一章一章来，肯定能弄完的，你是最棒的！统计学（第五版）贾俊平课后习题答案（完整版）第一章思考题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。
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。
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。
解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同举例说明总体，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。
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。
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”。
数据分析第二章习题答案
第二章作业
2.4
某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销售量Y（单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数X1（单位：千人）以及他们人均收入X2（单位：元）之间的关系，在某个月中队15个城市作了调查，得到下述各量的观测值如下：
另外在方差分析表之后，还输出R2值，即R2=SSR
SST =53844.716
53901.600
=0.9989,这些结果均表
明Y与X1,X2,X3之间的线性回归关系式高度显著地参数估计的有关结果
参数估计
(1)得到回归方程为
=Y ^
3.453+0.496X 1+0.009X 1
(3)
β1的置信区间为：(0.483,0.509) β2的置信区间为：(0.007,0.011) (4)
由上表可知对α=0.05时，上表第二行p 均小于α，则X 1，X 2对Y 的影响是显著地；
由SPSS的分析回归线性保存可得当（）=(220,2500)是预测值为135.57141，预测区间为（134.08348,137.05934）。
(6)
由上Normal Q-Q Plot of m图知,该正态性近似符合。
统计学(贾俊平第八版)课后思考题及答案
统计学（贾俊平第八版）课后思考题及答案第一章：统计学基本概念和方法思考题1：什么是统计学？统计学的研究对象是什么？统计学是从观察数据的现象和规律出发，运用数理统计方法进行概括、分析和推断的科学。
统计学研究的对象是数据的概括和整体行为特征，即基本统计量和统计分布。
答案：统计学是一门应用数学的学科，其研究范围包括数据的收集、整理、描述、分析和推断等方面。
统计学通过运用数理统计方法，帮助我们从观察到的数据中发现其中的规律和趋势，从而对现象和问题作出合理的判断和推断。
统计学的研究对象主要包括两个方面。
一方面，统计学关注数据的概括和整体行为特征，例如对数据集的中心趋势（平均数、中位数）和离散程度（标准差、方差）进行描述和分析，这些统计量可以帮助我们对数据进行概括和比较。
另一方面，统计学研究数据的统计分布，即数据的分布形状和特征，例如正态分布、偏态分布等，这些分布有助于我们根据数据的特点进行进一步的推断和推测。
第二章：统计学的数据描述思考题2：试举例说明数据分为哪些类型？数据分为定性数据和定量数据两种类型。
答案：数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指不能用数字表示的数据，其特征主要是描述性的，例如性别、喜好等。
定性数据通常采用文字或符号进行记录和表达。
定量数据是指可以用数字表示的数据，其特征主要是数量性的，例如身高、体重等。
定量数据可以进行数学运算和统计分析。
举例来说，一个学生调查问卷中的“性别”以及“对某个电影的评价（好、中、差）”是属于定性数据；而问卷中的“年龄”和“观看该电影的次数”则是属于定量数据。
第三章：概率与概率分布思考题3：什么是概率？请以一个例子来解释。
概率是指某个事件发生的可能性。
它在统计学中用于描述随机现象的规律性和不确定性。
答案：概率是描述某个事件发生的可能性的数值。
概率可以从0到1之间的任何一个数值，其中0表示不可能发生，1表示肯定会发生。
举个例子来说明，假设有一个标准的骰子，每个面上有1到6的数字。
贾平俊统计学第五版课后思考题答案（完整版）
贾平俊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”。
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 $54\\%$。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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橙色黄色 红色 棕色 绿色 蓝色 150100100505050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：颜色类别i n 0i np 020)(i i i np np n -1A 172 150 3.2267 2A 124 100 5.7600 3A85 100 2.2500 4A 41 50 1.6200 5A 36 50 3.9200 6A42 50 1.2800合计5005000567.182=χ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：肉食种类 i n i np i i i np np n 2)(-猪肉85 66.67 5.03958 牛肉 41 66.67 9.88374 羊肉 74 66.67 0.80589合计20020072921.152=χ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： 类别（课程）in0i np 020)(i i i np np n -1 74 80 0.45002 92 80 1.80003 83 80 0.11254 79 80 0.0125 580 80 0.00006 73 80 0.61257 77 80 0.11258 75 80 0.31259 76 80 0.2000 10 91 80 1.5125合计 800 800125.52=χ在这里10=r 。
检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。
在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”，得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ，故接受原假设，即学生对这些课程的选择没有倾向性，各门课选课人数的频率为0.1。
【第4题】解：（1）由题可知，r=3，n=5606，假设1997年8月中国股民投资状况的调查数据和比较流行的说法是相符合。
所以我们可以进行以下假设： 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)3,2,1(0==i p p i i其中)3,2,1(=i A i 为股票投资中对应的赢、持平和亏，)3,2,1(0=i p i 已知，1310=∑=i i p则2χ检验的计算过程如下表所示： 股票投资状况i n 0i np 020)(i i i np np n -1A 1697 560.6 2303.61213 2A 1780 1121.2 387.10082 3A2129 3924.2 821.24842合计5606560696137.35112=χ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3511.96137的概率。
在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为05.00<<=p ，故拒绝原假设，即认为1997年8月中国股民投资状况的调查数据和比较流行的说法是不相符合的。
（2）解：由题知股票投资中，赢包括盈利10%及以上、盈利10%以下，符合条件的股民共有151+122=273人；持平可以指基本持平，符合条件的股民共有240人；亏包括亏损不足10%和亏损10%及以上，符合条件的股民共有517+240=757人。
由题可知，r=3，n=1270，假设2003年2月上海青年报上的调查数据和比较流行的说法是相符合。
所以我们可以进行以下假设：原假设：:0H 类i A 所占的比例为)3,2,1(0==i p p i i其中)3,2,1(=i A i 为股票投资中对应的赢、持平和亏，)3,2,1(0=i p i 已知，1310=∑=i i p则2χ检验的计算过程如下表所示： 股票投资状况i n 0i np 020)(i i i np np n -1A 273 127 167.84252 2A 240 254 0.77165 3A757 889 19.59955合计1270127021372.1882=χ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188.21372的概率。
在Excel 中输入“)2,21372.188(chidist =”，得出对应的p 值为05.00<<=p ，故拒绝原假设，即认为2003年2月上海青年报上的调查数据和比较流行的说法是不相符合的。
【第5题】解：由题意，我们将“开红花”、“开白花”和“开粉红色花”分别记为321,,A A A ，并记i A 所占的比例为)3,2,1(=i p i ，本题所要检验的原假设为：pq p q p H 2 ,p ,p :322210===其中1=+q p ，这些i p 都依赖一个未知参数p 。
在原假设0H 成立时的似然函数为13210860362242)1()2()()()(p p pq q p p L -∝∝则对L(p)取对数得)1ln(132ln 108)(ln p p p L -+=从而有对数似然方程01132108)(ln =--=∂∂pp p p L 即p p 132)1(108=-。
据此求得p 的极大似然估计45.0ˆ=p，从而得到i p 的极大似然估计 3,2,1),ˆ(ˆ==i p p pi i 。
它们分别为0.2025、0.3025和0.495。
由此得各类的期望频数的估计值3,2,1,ˆ=i pn i 。
它们分别为24.3、36.3、132.20和59.4。
所以2χ统计量的值为0.012244.59)4.5960(3.36)3.3636(3.24)3.2424(2222=-+-+-=χ这里r=3，m=1，r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
利用Excel 可以算出p 值05.0911893.0)1,01224.0(>>==chidist p ，故接受原假设，即我们认为以上数据在0.05的水平下与遗传学理论是相符的。
【第6题】解：由题意，我们可以得到以下信息：① 遗传因子的分布律为：（其中p+q+r=1）遗传因子 A B O概率pqr②血型的分布律为：血型 O ABAB概率2rpr p 22+qr q 22+pq 2将“O ”血型、“A ”血型、“B ”血型和“AB ”血型这四类血型分别记为41A ......, ,A ，并记i A 所占的比例为)4,......,1( =i p i ，本题所要检验的原假设为：pq p qr q p pr p r H 2 ,2 ,2p ,p :42322210=+=+==这些i p 都依赖两个未知参数q p ,。
在原假设0H 成立时的似然函数为5813213243643674858132243623742)2()22()22()1( )2()2()2()(),(pq p q qq p pq p pq qr q pr p r q p L ------∝++∝则对L(p,q)求对数得pqp q q q p p q p q p L 2ln 58)22ln(132ln 132)22ln(436ln 436)1ln(748),(ln +--++--++--=对),(ln q p L 求偏导数得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+---+---+---=∂∂=+---+---+---=∂∂058221321322287201748ln 058222640224364361748ln q p q q q p q p q L p p q q p p q p p L利用Mathematica 软件求解(程序编码及运行结果见附录)解得p 和q 的极大似然估计为100.0ˆ89,2.0ˆ≈≈q p，从而得i p 的极大似然估计4,....,1 ),ˆ,ˆ(ˆ==i q p p p i i 。
它们分别为0.37332、0.43668、0.13220和0.05780。
由此得各类的期望频数的估计值1,....,4i ,ˆ=i pn 。
它们分别为373.32、436.68、132.20和57.80。
所以2χ统计量的值为003292.0 80.57)80.5758(20.132)20.132132(68.436)68.436436(32.373)32.373374(22222=-+-+-+-=χ 这里r=4，m=2，r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
有Excel 可以算出p 值为05.0 954245.0)1 ,003292.0(>>==chidist p ，故接受0H ，我们认为以上数据与遗传学理论是相符的。
附录 ①程序代码：NSolve[{(-748)/(1-p-q)+436/p+(-436)/(2-p-2*q)+0+(-264)/(2-q-2*p)+58/p==0,(-748)/(1-p-q)+0+(-872)/(2-p-2*q)+132/q+(-132)/(2-q-2*p)+58/q==0},{p,q}]//MatrixForm②利用Mathematica 软件运行结果: Out[21] //MatrixForm⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→→→→→→→→0.0999891 q 0.288632 p 0.473295q 0.722065 p 1.50996 q 0.209806 p 0.0900929 q 1.56083p 注：在上述结果中由于p + q = 1-r < 1，所以软件运行的结果中只有第四个解满足条件，即p 和q 的极大似然估计为100.0ˆ89,2.0ˆ≈≈q p。