《统计学》课后答案（第二版,贾俊平版）附录答案第6章-9章方差分析
《统计学》课后答案（第二版,贾俊平版）附录答案第6章-9
章方差分析
第6章方差分析
6.1 0215.86574.401.0=<=F F (或01.00409.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假
设。
6.2 579.48234.1501.0=>=F F (或01.000001.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.3 4170.50984.1001.0=>=F F (或01.0000685.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.4 6823.3755
7.1105.0=>=F F (或05.0000849.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.5 8853.30684.1705.0=>=F F (或05.00003.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
85.54.14304.44=>=-=-LSD x x B A ，拒绝原假设；
85.58.16.424.44=<=-=-LSD x x C A ，不能拒绝原假设；
85.56.126.4230=>=-=-LSD x x C B ，拒绝原假设。
6.6
554131
.3478.105.0=<=F F (或05.0245946.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原
假设。
第7章相关与回归分析
7.1 （1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。
（2）920232.0=r 。
（3）检验统计量2281
.24222.142
=>=α
t t ，拒绝原假设，相关系数显著。
7.2 （1）散点图（略）。
（2）8621.0=r 。
7.3 （1）0?β表示当0=x 时y 的期望值。
（2）1?β表示x 每变动一个单位y 平均下降0.5个单位。（3）7)(=y E 。
7.4 （1）%902=R 。
（2）1=e s 。 7.5 （1）散点图（略）。
（2）9489.0=r 。
（3）x y 00358.01181.0?+=。回归系数00358.0?1
=β表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加0.00358天。
7.6 (1) 散点图（略）。二者之间为高度的正线性相关关系。
（2）998128.0=r ，二者之间为高度的正线性相关关系。
（3）估计的回归方程为：x y 308683.06928.734?+=。回归系数308683.0?1
=β表示人均GDP 每增加1元，人均消费水平平均增加0.308683元。（4）判定系数996259.02=R 。表明在人均消费水平的变差中，有99.6259%
是由人均GDP 决定的。
（5）检验统计量61.6692.1331=>=αF F ，拒绝原假设，线性关系显著。
（6）1078.22785000308683.06928.734?5000=?+=y （元）。
（7）置信区间：[1990.749，2565.464]；预测区间：[1580.463，2975.750]。
7.7 （1）散点图（略），二者之间为负的线性相关关系。
（2）估计的回归方程为：x y 7.41892.430?-=。回归系数7.4?1 -=β表示航班正点率每增加1%，顾客投诉次数平均下降4.7次。（3）检验统计量3060.2959.42
=>=α
t t （P-V alue=0.001108<05.0=α），
拒绝原假设，回归系数显著。
（4）1892.54807.41892.430?80=?-=y （次）。
（5）置信区间：（37.660，70.619）；预测区间：（7.572，100.707）。 7.8 Excel 输出的结果如下（解释与分析请读者自己完成）Multiple R 0.7951 R Square 0.6322 Adjusted R Square 0.6117 标准误差 2.6858
观测值 20
方差分析
df
SS MS F Significance F
回归分析 1 223.1403 223.1403 30.9332
2.79889E-05
残差 18 129.8452 7.2136
总计 19 352.9855
Coefficients
标准误差
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 X V ariable 1
0.2492
0.0448
5.5618
0.0000
0.1551
0.3434
7.9
（2）%
60.868660.067
.164286660.14227082===
=
SST
SSR R 。表明汽车销售量的变
差中有86.60%是由于广告费用的变动引起的。（3）9306.08660.02
==
=
R
r 。
（4）x y 420211.16891.363?+=。回归系数420211.1?1
=β表示广告费用每增加一个单位，销售量平均增加1.420211个单位。
（5）Significance F ＝2.17E-09<05.0=α，线性关系显著。
7.10 x y
3029.26254.13?+=；%74.932=R ；8092.3=e s 。 7.11 （1）27。（2）4.41。
（3）拒绝0H 。（4）7746.0-=r 。（5）拒绝0H 。
7.12 （1）05.18)(95.15≤≤y E 。
（2）349.19651.140≤≤y 。
7.13 x y
24.1529.46?+-=；045.685)(555.44140≤≤y E 。 7.14 2
1928.10497.003.25?x x y +-=；预测28.586。
7.15 （略）。
7.16 （1）显著。（2）显著。（3）显著。
7.17 （1）16039.16377.88?x y
+=。（2）213010.12902.22301.83?x x y
++=。
（3）不相同。方程（1）中的回归系数6039.1?1
=β表示电视广告费用每增加1万元，月销售额平均增加1.6039万元；方程（1）中的回归系数
2902.2?1
=β表示在报纸广告费用不变的条件下，电视广告费用每增加1万元，月销售额平均增加 2.2902万元。（4）%91.912=R ；%66.882=a R 。
（5）1β的P-V alue=0.0007，2β的P-V alue=0.0098，均小于05.0=α，两个回归系数均显著。
7.18 （1）216717.3273865.225910.0?x x y
++-= （2）回归系数3865.22?1=β表示降雨量每增加1毫mm ，小麦收获量平均增加22.3865kg/hm 2；回归系数6717.327?2 =β表示温度每增加1C 0，小麦收获量平均增加327.6717kg/mh 2。
（3）可能存在。
7.19 （1）3211350.08210.08147.07005.148?x x x y
+++=。（2）%75.892=R ；%83.872=a R 。
（3）Significance F ＝3.88E-08<05.0=α，线性关系显著。（4）1β的
P-V alue=0.1311>05.0=α，不显著；2β的
P-V alue=0.0013<05.0=α，显著；3β的P-V alue=0.0571>05.0=α，不显著。第8章时间序列分析和预测8.1 （1）时间序列图（略）。（2）13.55%。
（3）1232.90(亿元)。
8.2 （1）时间序列图（略）。
（2）1421.2(公斤/公顷)。
（3）3.0=α时的预测值：18.13802001=F ，误差均方＝291455；
5.0=α时的预测值：23.14072001=F ，误差均方＝239123。5.0=α更合适。 8.3 （1）3期移动平均预测值＝630.33（万元）。
（2）3.0=α时的预测值：95.56719=F ，误差均方＝87514.7；
4.0=α时的
预测值：06.59119=F ，误差均方＝62662.5；5.0=α时的预测值：
54
.60619=F ，误差均方＝50236。5.0=α更合适
（3）趋势方程t Y t
9288.2173.239?+=。估计标准误差6628.31=Y s 。 8.4 （1）趋势图（略）。
（2）趋势方程t t Y 16077.178.145??=。2001年预测值＝3336.89(亿元)。 8.5 （1）趋势图（略）。
（2）线性趋势方程t Y 9495.135202.69?+=，2000年预测值=585.65（万吨）。
8.6 线性趋势：
t Y
6137.01613.374?-=；二次曲线：2
033
7.08272.16442.381?t t Y
+-=；
三次
曲
线
：
320036.01601.00030.15617.372?t t t Y
+-+=。 8.7 （1）原煤产量趋势图（略）。
（2）趋势方程20309.09674.05824.4?t t Y t -+=，预测值28.11?2001=Y （亿吨）。 8.8 （1）图形（略）。
（2）移动平均法或指数平滑法。
（3）移动平均预测=72.49(万元)；指数平滑法预测＝72.5(万元)( 4.0=α)。 8.9 （1）略。
8.10
计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：t Y t 7064.16392.2043?+=。图形
（略）
周期波动图（略）。 8.11各月季节指数如下
1月 2月 3月 4月
5月 6月 0.6744 0.6699 0.7432 0.7903 0.8061 0.8510 7月 8月9月 10月 11月 12月 0.7552 0.3449 0.9619 1.1992 1.8662 2.3377 季节变动图（略）。
计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：t Y t
42449.0159.119?+=。图形（略）。
周期波动图（略）。随机波动图（略）。第9章指数
9.1 （1）%80.110=v 。（2）%46.122=p I 。（3）%48.90=q
I 。（4）13920元＝26190元-12270元。 9.2 （1）111.72%。（2）111.60%。（3）100.10%。（4）15.3万元＝15.1532
万元+0.1468万元。9.3 （1）2.62%；8016元。（2）28.42%；124864元。（3）143.37%；132880
元。9.4 （1）单位成本增长11.11%。（2）%11.111=p I ；%91.90=q I 。 9.5 结果如下表：
年份缩减后的人均GDP
1990 1584.9 1991 1817.2 1992 2149.4 1993 2562.3 1994 3161.2 1995 4145.2 1996 5148.7 1997 5889.1 1998 6357.9 1999 6640.0 2000
7049.8
9.6 %52.98=p I ，下跌1.48%。
统计学第二版课后答案
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% A1414 B2121 C3232 D1818 E1515 合计100100 （3）条形图（略） 2.2 （1）频数分布表如下： 40个企业按产品销售收入分组表 按销售收入分组（万元）企业数 （个） 频率 （%） 向上累积向下累积 企业数频率企业数频率 100以下100～110 110～120 120～130 130～140 140以上 5 9 12 7 4 3 12.5 22.5 30.0 17.5 10.0 7.5 5 14 26 33 37 40 12.5 35.0 65.0 82.5 92.5 100.0 40 35 26 14 7 3 100.0 87.5 65.0 35.0 17.5 7.5 合计40 100.0 ————（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11 11 9 9 27.5 27.5 22.5 22.5 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 4 6 10.0 15.0
35～40 40～45 45～50 15 9 6 37.5 22.5 15.0 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 2 660~670 5 5 670~680 6 6 680~690 14 14 690~700 26 26 700~710 18 18 710~720 13 13 720~730 10 10 730~740 3 3 740~750 3 3 合计100 100 直方图（略）。 （3）茎叶图如下： 65 1 8 66 1 4 5 6 8 67 1 3 4 6 7 9 68 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 69 0 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 70 0 0 1 1 2 2 3 4 5 6 6 6 7 7 8 8 8 9 71 0 0 2 2 3 3 5 6 7 7 8 8 9 72 0 1 2 2 5 6 7 8 9 9 73 3 5 6 74 1 4 7 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 12 0~5 4 5~10 7 合计60 （3）直方图（略）。
统计学(第四版)贾俊平 第六章 部分练习题答案
统计学（第四版）贾俊平 第六章 部分练习题答案 6.101: 6.70;: 6.70;0.01H H μμα≤>= Z ＝3.11，P=0.000935<0.01 故拒绝0H ，如今每个家庭每天收看电视的平均时间显著地增加了。 6.2 01:82;:82;0.01H H μμα≥<= ;9.183878.125S X == 2.3868;0.00850.01X Z P = =-=< 故拒绝0H ，该城市空气中悬浮颗粒的平均值显著低于过去的平均值。 6.3 01:25;:25;0.05H H μμα=≠= .31100.05P => 故不拒绝0H ，无证据表明该企业生产的金属板不符合要求。 6.4 01:17%;:17%;0.05;p 115/5500.209H H ππα≤>=== 2.435;0.0205780.50Z P = ==< 故拒绝0H ，该生产商说法属实，该城市的人早餐饮用牛奶的比例高于17%。 6.5 012112:5;:5;0.02H H μμμμα-=-≠=
-5.145;P=1.33791070.02 X X Z E μμ - -< -- == 故拒绝 H，装备时间之差不等于5分钟。 6.6 012112 :0;H:0;0.05 Hμμμμα -≤->= 1.357;0.2170.05 t p ==> 故不拒绝 H，无证据表明该广告提高了潜在购买力。 6.7 012112 :0;:0;0.05 H H μμμμα -=-≠= 表6.7-1 培训得分t-检验：双样本异方差假设 56 59 平均47.14285714 56.272727 方差15.36263736 19.418182 观测值14 11 假设平均差0 df 20 t Stat -5.396133824 P(T<=t) 单 尾 1.39209E-05 t 单尾临界 1.724718243 P(T<=t) 双 尾 2.78418E-05 t 双尾临界 2.085963447 t=-5.396133824；P=2.78418E-05<0.05 故拒绝 H，两种培训效果有显著差异。 6.8 012112 :0;:0;0.05 H H ππππα -=-≠=
统计学答案
统计学课本课后作业题(全) 题目 第1 章：P^ 6, 7 第2章：P52练习题3、9、10、11 第3章：P116思考题12、14 练习题16、25 第4章：P114 思考题6,练习题2、4、6、13 第5章：P179思考题4、练习题3、4、6、11 第6章：P209 思考题4、练习题1、3、6 第7章：P246思考题1、练习题1、7 第8章：卩287 思考题4、10 练习题2、3 第一章 6••一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。因此，他们开始检查供货商的集装箱， 有问题的将其退回。最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。装满的油漆罐应为4.536 kg。要求： (1)描述总体；最近的一个集装箱内的全部油漆； (2)描述研究变量；装满的油漆罐的质量； (3)描述样本；最近的一个集装箱内的50罐油漆； (4)描述推断。50罐油漆的质量应为4.536X 50= 226.8 kg。 7•“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。这场战役因影视明星、运 动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000 名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中，两个品牌不做外观标记)，请每一名被测试者说岀A品牌或B品牌中哪个口味更好。要求： 答：(1)总体：市场上的“可口可乐"与“百事可乐" (2)研究变量：更好口味的品牌名称； ⑶样本：1000名消费者品尝的两个品牌 (4)推断：两个品牌中哪个口味更好。 第二章 3.某百货公司连续40天的商品销售额如下(单位：万元)： 41 25 29 47 38 34 30 38 43 40 46 36 45 37 37 36 45 43 33 44 35 28 46 34 30 37 44 26 38 44 42 36 37 37 49 39 42 32 36 35 根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图 解：采用等距分组
统计学教材(贾俊平版)课后习题详细答案
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1.3 1.5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”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
贾俊平统计学思考题答案
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第一章： 1、什么是统计学 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、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。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差 别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （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。） 5、变量可以分为哪几类 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 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 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差） 7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。
《统计学》课后答案(第二版,贾俊平版)第5章-9章 假设检验
第5章假设检验 一、学习指导 假设检验是推断统计的另一项重要内容，它是利用样本信息判断假设是否成立的一种统计方法。本章首先介绍有关假设检验的一些基本问题，然后介绍一个总体参数的检验方法。本章各节的主要内容和学习要点如下表所。
二、主要术语和公式 （一）主要术语 1. 假设：对总体参数的具体数值所做的陈述。 2. 假设检验：先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 3. 备择假设：也称研究假设，是研究者想收集证据予以支持的假设，用1H 或a H 表示。 4. 原假设：也称零假设，是研究者想收集证据予以反对的假设，用0H 表示。 5. 单侧检验：也称单尾检验，是指备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<” 的假设检验。 6. 双侧检验：也称双尾检验，是指备择假设没有特定的方向性，并含有符号“≠”的假设 检验。 7. 第Ⅰ类错误：当原假设为正确时拒绝原假设，犯第Ⅰ类错误的概率记为α。 8. 第Ⅱ类错误：当原假设为错误时没有拒绝原假设，犯第Ⅱ类错误的概率通常记为β。 9. 显著性水平：假设检验中发生第Ⅰ类错误的概率，记为α。 10. 检验统计量：根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设做出决策的某 个样本统计量。 11. 拒绝域：能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合。 12. 临界值：根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值。 13. P 值：也称观察到的显著性水平，如果原假设0H 是正确的，那么所得的样本结果出现 实际观测结果那么极端的概率。
四、习题答案 1. A 2. D 3. C 4. A 5. B 6. C 7. A 8. B 9. A 10. B 11. A 12. C 13. A 14. C 15. D 16. C 17. A 18. B 19. A 20. B 21. B 22. A 23. B 24. B 25. A 26. D 27. D 28. D 29. A 30. B 31. B 32. C 33. B 34. A 35. C 36. B 37. A 38. D 39. D 40. C 41. C 42. C 43. C 44. A 45. B 46. A 47. B 48. D 49. A 50. A 51. B 52. D 53. C 54. A 55. B 56. C 57. A 58. C 59. D 60. C 61. C 62. A 63. D 64. B 65. A 66. D 67. D 68. A 69. C 70. D 71. A 72. C 73. B 74. A 75. A 76. B 77. C 78. D 79. A 80. C 81. D 82. B 83. A 84. A 85. C 86. B 87. A 88. C 89. A 90. A 91. A 92. A 93. A 94. B 95. C 96. B 97. A 98. A 99. A 100.B 101.D 102.C 103.B 104.D 105.B 106.B 107.A 108.A 109.B 110.A 111.B 112.A 113.A 114.B 115.B 116.B 117.B 118.A 119.B 120.B 121.B 122.D 123.A 第6章方差分析 一、学习指导 本章主要介绍检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，即方差分析。它
第9章方差分析思考与练习-带答案
第九章方差分析 【思考与练习】 一、思考题 1. 方差分析的基本思想及其应用条件是什么？ 2. 在完全随机设计方差分析中SS SS SS 、、各表示什么含义？ 总组间组内 3. 什么是交互效应？请举例说明。 4. 重复测量资料具有何种特点？ 5. 为什么总的方差分析的结果为拒绝原假设时，若想进一步了解两两之间的差别需要进行多重比较？ 二、最佳选择题 1. 方差分析的基本思想为 A. 组间均方大于组内均方 B. 误差均方必然小于组间均方 C. 总变异及其自由度按设计可以分解成几种不同来源 D. 组内方差显著大于组间方差时，该因素对所考察指标的影响显著 E. 组间方差显著大于组内方差时，该因素对所考察指标的影响显著
3. 完全随机设计的方差分析中，下列式子正确的是 4. 总的方差分析结果有P<0.05，则结论应为 A. 各样本均数全相等 B. 各总体均数全相等 C. 各样本均数不全相等 D. 各总体均数全不相等 E. 至少有两个总体均数不等 5. 对有k 个处理组，b 个随机区组的资料进行双因素方差分析，其误差的自由度为 A. kb k b -- B. 1kb k b --- C. 2kb k b --- D. 1kb k b --+ E. 2kb k b --+ 6. 2×2析因设计资料的方差分析中，总变异可分解为 A. MS MS MS =+B A 总 B. MS MS MS =+B 总误差 C. SS SS SS =+B 总误差 D. SS SS SS SS =++B A 总误差
E. SS SS SS SS SS =+++B A AB 总误差 7. 观察6只狗服药后不同时间点(2小时、4小时、8小时和24小时)血药浓度的变化，本试验应选用的统计分析方法是 A. 析因设计的方差分析 B. 随机区组设计的方差分析 C. 完全随机设计的方差分析 D. 重复测量设计的方差分析 E. 两阶段交叉设计的方差分析 8. 某研究者在4种不同温度下分别独立地重复10次试验，共测得某定量指标的数据40个，若采用完全随机设计方差分析进行统计处理，其组间自由度是 A. 39 B. 36 C. 26 D. 9 E. 3 9. 采用单因素方差分析比较五个总体均数得0.05P <，若需进一步了解其中一个对照组和其它四个试验组总体均数有无差异，可选用的检验方法是 A. Z 检验 B. t 检验 C. Dunnett –t 检验 D. SNK –q 检验 E. Levene 检验 三、综合分析题 1. 某医生研究不同方案治疗缺铁性贫血的效果，将36名缺铁性贫血患者随机等分为3组，分别给予一般疗法、一般疗法+药物A 低剂量，一般疗法+药物A 高剂量三种处理，测量一个月后患者红细胞的升高数(102/L)，结果如表9-1所示。问三种治疗方案有无差异？ 表9-1 三种方案治疗一个月后缺铁性贫血患者红细胞的升高数(102/L) 编号 一般疗法 一般疗法+A1 一般疗法+A2
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1.3 1.5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”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域
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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 2.5（1）排序略。 （2）频数分布表如下
2.6 （2）直方图（略）。 (3)食品重量的分布基本上是对称的。 2.7 2.8（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）A 班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B 班考试成绩的分 布比A 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 =27 4.1（万元）；M e=272.5 。 （2）Q L =260.25；Q U =291.25。 （3）17.21=s （万元）。 3.5 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。 3.6 （1）x =426.67（万元）；48.116=s （万元）。 （2）203.0=SK ；688.0-=K 。 3.7 （1）（2）两位调查人员所得到的平均身高和标准差应该差不多相 同，因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影响。 （3）具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者，因为样本 越大，变化的范围就可能越大。 3.8 （1）女生的体重差异大，因为女生其中的离散系数为0.1大于男生 体重的离散系数0.08。 （2） 男生：x =27.27（磅），27.2=s （磅）； 女生：x =22.73（磅），27.2=s （磅）； （3）68%； （4）95%。 3.9 通过计算标准化值来判断，1=A z ，5.0=B z ，说明在Ａ项测试中 该应试者比平均分数高 出1个标准差，而在B 项测试中只高出平均分数0.5个标准差，由于A 项测 试的标准化值高于B 项测试，所以A 项测试比较理想。 3.10 通过标准化值来判断，各天的标准化值如下表 日期 周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日 标准化值Z 3 -0.6 -0.2 0.4 -1.8 -2.2 0 周一和周六两天失去了控制。 3.11 （1）离散系数，因为它消除了不同组数据水平高地的影响。
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第三章节:数据的图表展示 (1) 第四章节:数据的概括性度量 (15) 第六章节:统计量及其抽样分布 (26) 第七章节:参数估计 (28) 第八章节:假设检验 (38) 第九章节:列联分析 (41) 第十章节:方差分析 (43) 3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下：
B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E 16 D 17 C 32 B 21 A 14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作： (4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表：
接收 频数 频率(%) 累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100 5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求： (1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()lg 40lg() 1.60206 111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+=+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3
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统计学贾俊平课后习题答案 标题：统计学贾俊平课后习题答案 一、选择题 1、B. 样本均值的取值范围在样本最小值和最大值之间。 2、D. 假设检验中的“假设”就是我们对总体提出的一种关于未知状况的假设，我们使用样本数据来检验这个假设是否成立。 3、A. 回归分析是一种预测方法，我们通过研究变量之间的关系来建立回归模型，然后根据这个模型预测未来的值。 4、C. 方差分析是一种统计方法，用于检验两个或多个组的均值是否有显著差异。 5、D. 相关系数是用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。 二、填空题 1、我们研究的态度是____，不是____。答案：我们研究的态度是客观的，不是主观的。 2、样本的方差越小，则其波动程度越____。答案：样本的方差越小，则其波动程度越小。
3、如果P值小于____，我们就认为样本数据不太可能来自这样的总体。答案：如果P值小于α，我们就认为样本数据不太可能来自这样的总体。 4、如果两个变量之间的相关系数r=0，则说明两个变量之间____相关。答案：如果两个变量之间的相关系数r=0，则说明两个变量之间不相关。 5、我们用____来表示一批数据的集中趋势，用____来表示一批数据的波动程度。答案：我们用平均数来表示一批数据的集中趋势，用方差和标准差来表示一批数据的波动程度。 三、简答题 1、什么是总体、样本、参数和统计量？答案：总体是指在研究对象的全部，它包含了我们所关心的所有数据。样本是从总体中抽取的一部分数据，用于进行统计分析。参数是描述总体特征的量，通常是我们关心的数据。统计量是描述样本特征的量，用于推断总体参数。 2、请解释什么是假设检验，并说明其基本步骤。答案：假设检验是一种统计方法，用于检验一个关于总体的假设是否成立。基本步骤包括：提出假设、确定显著性水平、构造统计量、计算p值、做出决策。 3、请解释什么是相关系数，并说明其取值范围和意义。答案：相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。其取值范围在
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& 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：H 。：详 700; H i ：応 700 已知：X = 680 = 60 由于n=36>30,大样本，因此检验统计量： x 0 _ 680 700 s n — 60 36 当 a 0.05，查表得Z = 1.645。因为Z V -z ，故拒绝原假设，接受备择假设，说明这批产 品不合格。 *■3 H ：n - 屮 2$U v 270 — 25(1 z =- ” 工①阳 I n ()00 43 8.3 & 4 糖厂用自动打包机打包， 每包标准重量是100千克。每天开工后需要检验一次打包机 工作是否正常。某日开工后测得 9包重量（单位：千克）如下： 99. 3 98. 7 100. 5 101 . 2 98. 3 99. 7 99. 5 102. 1 100. 5 已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常 （a = 0. 05）? 解：H 。：尸 100； H 1：严 100 经计算得：X = 99.9778 S = 1.21221 检验统计量： 当a= 0.05，自由度n — 1 = 9时，查表得t 2 9 = 2.262。因为t V t 2，样本统计量落 在接受区域，故接受原假设，拒绝备择假设，说明打包机工作正常。 & 5某种大量生产的袋装食品，按规定不得少于 250克。今从一批该食品中任意抽取 50 袋，发现有6袋低于250克。若规定不符合标准的比例超过 5%就不得出厂，问该批 食品能否出厂（a = 0. 05）? 解：解：H 。： n< 0.05; H 1： n> 0.05 已知：p = 6/50=0.12 检验统计量： 0.12 0.05 0.05 1 0.05 50 99.9778_100 1.21221 - 9 =-0.055 =2.271
统计学课后题答案(袁卫庞皓曾五一贾俊平)
第1章绪论 5.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。b5E2RGbCAP 6．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。因此，他们开始检查供货商的集装箱，有问题的将其退回。最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。装满的油漆罐应为 4.536 kg。要求：p1EanqFDPw (1>描述总体； (2>描述研究变量； (3>描述样本； (4>描述推断。 答：(1>总体：最近的一个集装箱内的全部油漆； (2>研究变量：装满的油漆罐的质量； (3>样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆； (4>推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8kg。 7．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝实验优先权的抱怨而颇具特色。假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝实验(即在品
尝实验中，两个品牌不做外观标记>，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。要求：DXDiTa9E3d (1>描述总体； (2>描述研究变量； (3>描述样本； (4>描述推断。 答：(1>总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐” (2>研究变量：更好口味的品牌名称； (3>样本：1000名消费者品尝的两个品牌 (4>推断：两个品牌中哪个口味更好。 第2章统计数据的描述 思考题 4. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。RTCrpUDGiT 5. 怎样理解均值在统计中的地位？ 答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分， 具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统
《统计学》课后答案(第二版-贾俊平版)
第1章统计与统计数据 一、学习指导 统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域.本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源,最后介绍统计中常用的一些基本概念.本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。 二、主要术语 1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计:研究数据收集、处理和描述的统计学分支. 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 4. 分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推 断总体特征的数据收集方法. 12. 普查:为特定目的而专门组织的全面调查。 13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 17. 统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。 18. 变量:说明现象某种特征的概念。 19. 分类变量:说明事物类别的一个名称。 20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称. 22. 离散型变量：只能取可数值的变量. 23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量. 第2章数据的图表展示 一、学习指导 数据的图表展示是应用统计的基本技能.本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同类型数据的整理与图示方法,最后介绍图表的合理使用问题。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
统计学第六章课后题及答案解析
第六章 一、单项选择题 1．下面的函数关系是( ) A现代化水平与劳动生产率 B圆周的长度决定于它的半径 C家庭的收入和消费的关系 D亩产量与施肥量 2．相关系数r的取值范围( ) A -∞< r <+∞ B -1≤r≤+1 C -1< r < +1 D 0≤r≤+1 3．年劳动生产率x(干元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均( ) A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元 4．若要证明两变量之间线性相关程度高，则计算出的相关系数应接近于( ) A +1 B -1 C 0.5 D 1 5．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( ) A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关 C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关 6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程ŷ=a+bx。经计算，方程为ŷ=200—0.8x，该方程参数的计算( ) A a值是明显不对的 B b值是明显不对的 C a值和b值都是不对的 D a值和b值都是正确的 7．在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量均方差为5，而相关系数为0.8时，则其回归系数为：( ) A 8 B 0.32 C 2 D 12．5 8．进行相关分析，要求相关的两个变量( ) A都是随机的 B都不是随机的 C一个是随机的，一个不是随机的 D随机或不随机都可以 9．下列关系中，属于正相关关系的有( ) A合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系 B产品产量与单位产品成本之间的关系 C商品的流通费用与销售利润之间的关系
《统计学》课后答案(第二版,贾俊平版)附录答案 第6章-9章 方差分析
第6章 方差分析 6.1 0215.86574.401.0=<=F F (或01.00409.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假 设。 6.2 579.48234.1501.0=>=F F (或01.000001.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.3 4170.50984.1001.0=>=F F (或01.0000685.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.4 6823.3755 7.1105.0=>=F F (或05.0000849.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 6.5 8853.30684.1705.0=>=F F (或05.00003.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。 85.54.14304.44=>=-=-LSD x x B A ，拒绝原假设； 85.58.16.424.44=<=-=-LSD x x C A ，不能拒绝原假设； 85.56.126.4230=>=-=-LSD x x C B ，拒绝原假设。 6.6 方差分析表中所缺的数值如下表： 554131.3478.105.0=<=F F (或05.0245946.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。 第7章 相关与回归分析 7.1 （1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。 （2）920232.0=r 。 （3）检验统计量2281.24222.14=>=αt t ，拒绝原假设，相关系数显著。
7.2 （1）散点图（略）。 （2）8621.0=r 。 7.3 （1）0 ˆβ表示当0=x 时y 的期望值。 （2）1ˆβ表示x 每变动一个单位y 平均下降0.5个单位。 （3）7)(=y E 。 7.4 （1）%902=R 。 （2）1=e s 。 7.5 （1）散点图（略）。 （2）9489.0=r 。 （3）x y 00358.01181.0ˆ+=。回归系数00358.0ˆ1=β表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加0.00358天。 7.6 (1) 散点图（略）。二者之间为高度的正线性相关关系。 （2）998128.0=r ，二者之间为高度的正线性相关关系。 （3）估计的回归方程为：x y 308683.06928.734ˆ+=。回归系数308683.0ˆ1 =β表示人均GDP 每增加1元，人均消费水平平均增加0.308683元。 （4）判定系数996259.02=R 。表明在人均消费水平的变差中，有99.6259% 是由人均GDP 决定的。 （5）检验统计量61.6692.1331=>=αF F ，拒绝原假设，线性关系显著。 （6）1078.22785000308683.06928.734ˆ5000=⨯+=y （元） 。 （7）置信区间：[1990.749，2565.464]；预测区间：[1580.463，2975.750]。 7.7 （1） 散点图（略），二者之间为负的线性相关关系。 （2）估计的回归方程为：x y 7.41892.430ˆ-=。回归系数7.4ˆ1 -=β表示航班
统计学课后答案贾俊平版人大出版
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第三章节:数据的图表展示 (1) 第四章节:数据的概括性度量 (15) 第六章节:统计量及其抽样分布 (26) 第七章节:参数估计 (28) 第八章节:假设检验 (38) 第九章节:列联分析 (41) 第十章节:方差分析 (43) 3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E 16 D 17 C 32 B 21 A 14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作：
(4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表： 接收 频数 频率(%) 累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100 5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求： (1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()lg 40lg() 1.60206111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3