统计学案例
使用统计学方法解决实际问题的案例分析
使用统计学方法解决实际问题的案例分析统计学是一种应用数学，它通过收集、整理、分析和解释数据，来帮助人们理解和解决实际问题。
统计学方法可以应用于各个领域，包括商业、医疗、环境、教育等。
本文将通过案例分析的形式，了解如何使用统计学方法解决实际问题。
案例一：零售业销售数据分析某零售业公司想要了解其销售数据的走势，以便做出更好的营销决策。
他们提供了过去一年的销售数据，包括每月销售额、销售量、促销活动等信息。
首先，利用统计学方法对销售数据进行分析。
通过统计学方法，我们可以计算出销售额和销售量的平均值、中位数和标准差，以了解销售数据的分布情况。
同时，我们可以利用相关系数分析销售额和促销活动之间的关系，以确定促销活动对销售额的影响程度。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如折线图、柱状图等，将销售数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到销售额和销售量的变化趋势，以及促销活动对销售额的影响程度。
司提供相关建议，比如哪些产品在不同月份的销售额最高，何时进行促销活动效果最好等。
这些建议将帮助零售业公司改进营销策略，提高销售业绩。
案例二：医疗数据分析某医疗机构想要了解患者的就诊情况，以便改进医疗服务。
他们提供了过去一年的门诊和住院病例数据，包括就诊人数、疾病种类、就诊费用等信息。
首先，利用统计学方法对就诊数据进行分析。
我们可以计算出就诊人数和就诊费用的平均值、中位数和标准差，以了解就诊数据的分布情况。
同时，我们可以利用频数分析疾病种类的分布情况，以确定不同疾病在就诊人群中的比例。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如饼状图、条形图等，将就诊数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到不同疾病在就诊人群中的比例，以及不同疾病的就诊费用情况。
提供相关建议，比如哪些疾病在就诊人群中的比例较高，哪些疾病的就诊费用较高等。
这些建议将帮助医疗机构改进医疗服务，提高患者满意度。
综上所述，统计学方法可以帮助人们理解和解决实际问题。
生活中统计学案例
生活中统计学案例统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在我们的生活中起着重要作用。
今天，我们将通过一些生活中的实际案例来了解统计学是如何应用于我们的日常生活中的。
首先，我们来看一个关于健康的统计学案例。
假设我们想要了解某个地区的居民患糖尿病的比例。
我们可以通过对该地区的居民进行抽样调查，然后利用统计学方法来分析这些数据。
通过对样本数据的分析，我们可以得出该地区居民患糖尿病的比例的估计值，并且可以计算出这一估计值的置信区间，从而对结果的可靠性进行评估。
其次，我们来看一个关于市场营销的统计学案例。
假设一家公司想要了解他们的产品在不同年龄段消费者中的受欢迎程度。
他们可以通过对不同年龄段的消费者进行问卷调查，收集关于他们对该产品的态度和购买意愿的数据。
然后，通过对这些数据的统计分析，他们可以得出不同年龄段消费者对产品的平均评分和购买意愿的比例，从而为公司的市场营销策略提供重要参考。
再来看一个关于教育的统计学案例。
假设一所学校想要评估他们的教学质量，他们可以通过对学生进行考试，收集学生成绩的数据。
然后，通过对这些数据的统计分析，他们可以得出学生的平均成绩、及格率、优秀率等指标，从而评估学校的教学质量，并且可以找出学习成绩较差的学生，为他们提供有针对性的帮助。
最后，我们来看一个关于环境保护的统计学案例。
假设我们想要了解某个地区的空气质量状况。
我们可以通过对该地区空气中污染物浓度的监测，收集空气质量数据。
然后，通过对这些数据的统计分析，我们可以得出空气污染物的平均浓度、超标率等指标，从而评估该地区的空气质量状况，并且可以找出污染物浓度较高的地区，采取相应的环境保护措施。
通过以上生活中的统计学案例，我们可以看到统计学在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
它不仅可以帮助我们更好地了解现实世界，还可以为我们的决策提供科学依据。
因此，学习统计学是非常重要的，它可以让我们更好地理解和应用数据，从而更好地适应和改善我们的生活。
统计学在市场调研中的应用案例分析
统计学在市场调研中的应用案例分析市场调研是企业进行战略决策的重要依据，而统计学作为一门科学方法，可以为市场调研提供强有力的支持。
本文将通过几个实际案例，探讨统计学在市场调研中的应用。
案例一：产品定价策略一家电子产品公司推出了一款新的智能手机，希望确定一个适当的价格来吸引消费者并保持盈利。
为了做出明智的决策，他们进行了一项市场调研。
调研团队采用了问卷调查的方式，收集了一定数量的样本数据。
然后，他们使用统计学中的描述性统计方法对数据进行了分析，包括计算平均值、中位数、众数等。
通过对样本数据的分析，他们了解到消费者对于不同价格区间的接受程度，并且能够确定一个最佳的价格范围。
案例二：市场细分一家食品公司希望针对不同的消费者群体推出不同的产品线，以满足不同需求。
为了确定市场细分的方式，他们进行了一项调研活动。
调研团队采用了聚类分析的方法，将消费者按照一定的特征进行分组。
通过统计学的聚类分析，他们发现消费者可以根据年龄、收入、购买偏好等因素进行分组。
这样，企业可以根据不同群体的需求，开发出适合的产品，并制定相应的营销策略。
案例三：市场预测一家零售企业希望预测未来一年内某一产品的销售量，以便合理安排生产和库存。
为了实现这一目标，他们收集了过去几年的销售数据，并使用统计学中的时间序列分析方法进行预测。
通过对历史数据的分析，他们可以识别出季节性因素、趋势等，并基于这些因素进行未来销售量的预测。
这样，企业可以根据预测结果，合理调整生产计划，避免过剩或缺货的情况发生。
案例四：品牌定位一家新兴的餐饮连锁企业希望确定自己的品牌定位，以吸引目标消费者群体。
为了实现这一目标，他们进行了一项调研活动。
调研团队采用了统计学中的因子分析方法，对消费者对于不同品牌的认知进行了分析。
通过对样本数据的分析，他们发现消费者对于品牌的认知主要包括价格、服务质量、产品特点等因素。
通过对这些因素的权重分析，企业可以确定自己的品牌定位，并制定相应的品牌营销策略。
生活中的统计学案例
生活中的统计学案例在我们日常生活中，统计学无处不在。
无论是在商业领域、医疗健康、政府决策还是个人生活中，统计学都扮演着重要的角色。
本文将通过几个生活中的实际案例，来展示统计学在我们生活中的应用。
首先，让我们来看一个关于健康的案例。
假设某医院想要评估一种新药对病人的治疗效果，他们可以进行一项随机对照实验。
他们将病人分为两组，一组服用新药，另一组服用安慰剂。
通过统计学方法，他们可以分析两组病人的治疗效果是否有显著差异，从而判断新药的疗效是否有效。
其次，让我们来看一个关于商业领域的案例。
某公司想要了解他们产品的受欢迎程度，他们可以进行市场调查并收集数据。
通过统计学方法，他们可以分析不同地区、不同年龄、不同性别的人群对产品的偏好程度，从而制定针对性的营销策略，提高产品的市场占有率。
再者，让我们来看一个关于政府决策的案例。
政府需要了解国民的收入水平，以制定税收政策和社会福利政策。
通过统计学方法，政府可以进行人口普查和收入调查，从而得到全国范围内的收入分布情况，为政策制定提供数据支持。
最后，让我们来看一个关于个人生活的案例。
假设你想要了解自己的学习效果，你可以通过统计学方法来进行自我评估。
比如，你可以统计每周的学习时间、考试成绩等数据，通过数据分析来了解自己的学习状态，从而调整学习计划，提高学习效率。
通过以上几个案例，我们可以看到统计学在生活中的广泛应用。
无论是在健康领域、商业领域、政府决策还是个人生活中，统计学都能够帮助我们更好地理解和应对各种现实问题。
因此，学习统计学知识是非常重要的，它不仅可以帮助我们更好地理解世界，还可以提高我们的决策能力和问题解决能力。
希望通过本文的介绍，读者能对统计学有更深入的了解，并能在实际生活中运用统计学知识解决问题。
医学统计学案例
医学统计学案例话说有个制药公司研发出了一种新的降压药，他们想知道这个药到底有没有效果。
于是找来了100个高血压患者来做试验。
这100个患者呢，就像一群等待检验的小战士。
制药公司把他们随机分成了两组，每组50个人，就像是把一群小战士分成了两个小队。
一组是实验组，吃新研发的降压药；另一组是对照组，吃那种普通的降压药，就像是给一个小队发了新武器，另一个小队还用旧武器。
经过一段时间的治疗后，开始统计大家的血压情况。
结果发现，实验组的平均血压从一开始的160/100降到了130/80，而对照组呢，从160/100降到了140/90。
这时候就用到医学统计学啦。
咱们不能光看这几个数字就说新药好啊，万一是碰巧呢？所以呢，要计算这个差异是不是真的有意义。
首先计算两组血压下降值的平均数和标准差。
就好比算每个小队的平均战斗力提升数值和这个提升数值的波动范围。
通过一系列复杂的计算（这里面用到了像t检验这种神奇的统计方法），得出一个P值。
这个P值就像是一个裁判，来判断这个新药的效果是不是真的比旧药好。
如果P值小于0.05，那就好比裁判吹响了哨子说：“新药这个效果很可能是真的比旧药好呢！”要是P值大于0.05，那就说明这个新药和旧药的效果可能没什么太大差别，也许只是这次试验中的小波动造成的。
结果算出来，这个新药的P值是0.03，小于0.05。
哈哈，这就像新药在比赛中获胜了一样。
这就表明新药在降低血压方面很可能是真的比旧药更有效，制药公司就可以拿着这个数据去申请新药上市啦，给广大高血压患者带来新的希望。
再来说一个关于癌症治疗的案例。
有一家医院有两种癌症治疗方案，一种是传统的手术加化疗方案，另一种是新研究出来的靶向治疗方案。
医生们想知道对于某种特定的癌症，哪种方案更好。
他们找来了80个患者，随机地把患者分成两组，每组40人。
这就像是把80个闯关的勇士分到了两条不同的赛道。
治疗结束后，医生们开始观察患者的生存率。
经过5年的跟踪观察，发现接受传统治疗方案的患者，5年生存率是30%，而接受靶向治疗方案的患者，5年生存率是40%。
生活中的统计学案例
生活中的统计学案例生活中的统计学案例：在我们的生活中，统计学无处不在。
从市场调查到医疗研究，从人口普查到环境保护，都离不开统计学的应用。
下面我将介绍两个生活中的统计学案例。
案例一：消费者调查假设一家服装公司想了解消费者对他们产品的满意度。
为了收集数据，他们设计了一份问卷调查，并在不同城市的服装店发放给顾客。
调查内容涵盖了产品质量、价格、服务等方面的评价。
回收了一定数量的问卷后，公司利用统计学的方法对数据进行分析。
首先，公司计算了各项评价的平均分数，以了解顾客的总体满意程度。
然后，他们利用统计方法进行分组，比较不同地区、不同性别、不同年龄段的顾客对产品的评价有无差异。
通过这些分析，公司可以了解到不同群体的满意度，并针对不同群体采取不同的改进措施，以提升产品的竞争力。
案例二：医疗研究假设一家医药公司正在研发一种新药，并希望通过临床试验评估其疗效。
为了进行试验，公司首先需要招募一定数量的病人，并将他们分为两组：一组接受新药治疗，另一组接受安慰剂。
在试验开始之前，公司需要确定每组的样本大小，以及评估疗效的指标。
在试验过程中，公司通过记录病人的临床数据，如症状改善程度、不良反应等，以评估新药的疗效和安全性。
为了对结果进行统计学分析，公司利用了一系列统计方法，如方差分析、t检验等。
通过这些分析，公司可以判断新药的疗效是否显著，以决定是否进入下一阶段的研发。
通过上述两个案例，我们可以看到统计学在生活中的应用之广泛。
无论是市场调查还是医疗研究，统计学都为我们提供了强大的工具，帮助我们理解和解释数据，做出科学决策。
因此，对于每个人来说，了解统计学的基本原理和方法，都是非常有益的。
统计学案例
例6.某食品厂用自动装袋机包装食品，每袋标准 6.某食品厂用自动装袋机包装食品， 某食品厂用自动装袋机包装食品 重量为50 50克 重量为50克，每隔一定时间随机抽取包装袋进行 检验。现随机抽取10袋样本， 10袋样本 检验。现随机抽取10袋样本，测得其平均重量为 50.20克 样本标准差为0.62 0.62克 50.20克，样本标准差为0.62克。若每袋重量服 从正态分布，试以10% 10%的显著水平检验每袋重量 从正态分布，试以10%的显著水平检验每袋重量 是否符合要求。 是否符合要求。(已知 Z 0 . 10 = 1 . 282 ， Z 0 . 05 = 1 . 645 ，
) Z 0.025 = 1.96，t0.05 (99) = 1.665，t0.025 (99) = 1.99。
解：首先对以95%的概率总体均值作区间估计。 首先对以95%的概率总体均值作区间估计。 95%的概率总体均值作区间估计 已知 X = 10斤，S 2 = 9斤，n = 100，从而选择 Z 统计量。 统计量。 由此可得： 由 α = 0.05 ，得 Z 0.025 = 1.96 。由此可得：
例4.某制造厂质量管理部门的负责人希望估计移交给 4.某制造厂质量管理部门的负责人希望估计移交给 接收部门的5500包原材料的平均重量。一个由250 5500包原材料的平均重量 250包 接收部门的5500包原材料的平均重量。一个由250包 原材料组成的随机样本所给出的平均值 x = 65千克 。 总体标准差 σ = 15千克。试构造总体平均值 µ 的置 信区间，已知置信概率为95% 总体为正态分布。 95%， 信区间，已知置信概率为95%，总体为正态分布。
S n S n = 791.1 − 2.262 × 17.136 10 17.136 10 = 778.84 （克）
统计学应用于市场调查的案例分析
统计学应用于市场调查的案例分析在当今竞争激烈的市场环境中，市场调查是企业制定决策和开展营销活动的重要工具之一。
而统计学作为一门科学的研究方法，可以为市场调查提供有力的支持和指导。
本文将以几个实际案例为例，探讨统计学在市场调查中的应用。
案例一：产品定价策略一家电子产品公司希望了解消费者对其新产品的价格敏感度，以制定合理的定价策略。
为此，他们进行了一项市场调查，并运用统计学方法对收集到的数据进行分析。
首先，他们设计了一个问卷调查，询问受访者对不同价格水平的产品的购买意愿。
然后，他们利用统计学中的描述性统计方法，如平均数、中位数和标准差，对数据进行了整理和概括。
通过这些统计指标，他们得出了受访者对产品价格的整体接受程度。
接下来，他们运用回归分析方法，将受访者的购买意愿与其个人特征进行关联分析。
例如，他们考察了受访者的年龄、收入水平和教育程度对价格敏感度的影响。
通过回归分析，他们得出了不同人群对产品价格的敏感程度，为公司制定差异化的定价策略提供了依据。
案例二：广告推广效果评估一家服装品牌公司在推出新产品后，希望评估其广告推广的效果。
他们通过统计学方法进行市场调查，以了解广告对消费者购买意愿的影响。
首先，他们设计了实验组和对照组，实验组观看了广告，对照组则没有。
然后，他们对两组消费者的购买意愿进行统计分析。
通过比较实验组和对照组的购买意愿差异，他们可以得出广告对购买意愿的影响程度。
此外，他们还运用统计学中的假设检验方法，对实验结果的可靠性进行评估。
通过计算置信区间和p值，他们可以判断广告推广效果是否显著。
如果p值小于设定的显著性水平，他们就可以得出广告对购买意愿的确实有显著影响的结论。
案例三：市场细分分析一家汽车制造商希望了解不同消费者群体的购车偏好，以制定精准的市场细分策略。
他们进行了一项市场调查，并利用统计学方法对数据进行分析。
首先，他们收集了消费者的购车偏好数据，如品牌偏好、车型偏好和价格偏好等。
然后，他们利用聚类分析方法，将消费者划分为不同的群体。
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统计学案例总量指标与相对指标案例1指出下面的统计分析报告摘要错在哪里？并改正：1 本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%仅完成产品成本计划的80% （即卩8% 10%= 80%。
2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%计划执行结果仅提高4%劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4% 8%= 50%）。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品（按计算，车间废品率为1.2%）。
2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8 件，废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。
4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。
案例11试。
案例2:根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大?平均指标与变异指标案例3、以组平均数补充说明总平均数案例4:某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。
该单位 职工月平均工资为10900元。
即：100000 1000 910900（兀）10你认为这个平均数有代表性吗？如果缺乏代表性应如何改正？ 案例5:以下是各单位统计分析报告的摘录1、本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%勺有3个，完成96%勺有5个，完成102%勺有10个，完成110%勺有8个，完成120%的有4个。
平均 全局生产计划完成程度为 104.33%。
90% 3 96% 5 102% 10 110% 8 120% 4302、本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为 15元，2月份开支总成本 25000元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。
这样，第一季度平均单位产品成本只为11元（15 10 8 11元）。
3以上报告所用平均指标是否恰当？如果不恰当应如何改正？案例6、变异指标与平均指标的结合运用案例7、录取中有无歧视？某高校只有两个系 -------- 财经系（文科）和工程系（理科）。
该校报考及录取的总体情况如表2.1所示即:=104.33 %如果我们只看该校男女生录取的比率，即男生为 3500/8000=44%，女生为2000/8000 = 33%这时我们不免会问，是男同学的成绩比女同学好，还是在录取中存在着性别的歧视？继续收集数据并得到两个系各自录取的男女生数据，如表 2.2所示。
有了各系的录取数据，不难看到工程系录取的人数比较多， 男女生录取的比率都是 50%而财经系招生名额较少，男女生录取的比率都是 25%由于女生报财经系的人多男生报工程系的人多，因而导致男生的整个录取率偏高， 而女生的偏低。
这个例子告诉我们对数据一是要从不同角度进行分析，二是要注意权数的影响。
动态分析案例&下面动态分析指标的应用，有哪些不恰当？应该如何改正？某企业1月份实际完成产值 50万元，刚好完成计划；2月份实际产值为6102万元，超 额完成2% 3月份实际产值为8302万元，超额完成4%则第一季度平均超计划完成 2% 即: 0 2% 4% 2%即:190215 220 空2乙 215（人）统计指数案例9:资料A :日常生活中，我们经常听到或看到各种具体统计数字。
例如，《中国统计年鉴2004》提供的数字表明，与 2002年相比，2003年居民消费价格指数为 101.2%，商品 零售价格指数为99.9%,工业品出厂价格指数为 102.3%，原材料、燃料价格指数为 102.2%, 固定资产投资价格指数为104.8%，房屋销售价格指数为 104.8%。
那么什么是指数？它可以反映什么问题？它是如何计算出来的？它有什么用途?1、 2、 3、 3某校学生人数逐年有所增加，2001年比2000年增加10% 2002年比2001增加15% 2003年比2002年增加20%则三年来学生人数总共增加了45%即: 10%+15%+20%=45%某生产企业某产品的废品率逐月下降，生产138000件，废品率为2.2 %; 平均废品率为2.2 %1月份生产125000件，废品率为2.4 %。
； 2月份 3月份生产158000件，废品率为2.0 %。
，则第一季度4、 0.22% 0.20%止％3'°某工厂1月份平均工人数为190人，2月份平均工人数为 215人，3月份平均工人数为220人，4月份工人数为230人，则第一季度平均工人数为 215人，即:0.24%资料B:假设某商店销售的三种商品价格和销售量资料如表11.1 所示根据表11.1资料，试指出报告期与基期相比：(1) 每种商品的销售量增长百分之几？(2) 每种商品的价格上升或下降了百分之几？(3) 上述三种商品的销售量综合起来增长百分之几？(4) 上述三种商品的价格综合起来增长百分之几？(5) 上述三种商品的销售额的变动中，受销售量因素和价格因素变动的影响各有多大?抽样推断案例10：假定10亿人口的大国和100万人口的小国的居民年龄变异程度相同。
现在各自用重复抽样的方法抽取本国的1%人中计算平均年龄，问两国平均年龄抽样平均误差是否相同,或哪国比较大？参数估计案例11：2004年底北京市私家车拥有量巳达到129.8万辆，位居全国之首，据业内人士分析其中国产中低档汽车的比例较大，为了估计目前北京市场个人购车的平均价格，调查人员于某日在北京最大的车市随机抽取36位私人消费购车者，得到他(她)们所购汽车的价格如下，(单位：万元)6.8811.2219.9813.610.614.86.8811.7820.9824.412.314.86.8813.6813.630.314.614.88.2814.9814.79.614.617.49.615.6815.89.612.9；5.3810.1815.6820.510.614.87.38根据这些调查数据怎样估计总体的平均消费价格？如果要进一步推断所购买车辆在15万元以上的消费占有多大比例，应当如何分析呢？相关与回归案例13：商业中心是城市中商业机构较集中的地区，它集购物、娱乐等功能于一身。
城市可以有多个商业中心，它们分布在城市的各个方位。
它们各具特色，有的具有悠久的历史，有的更富有现代气息。
比如北京的王府井、前门大街中心属于前者，而燕莎中心则属于后者。
这些商业中心究竟哪些经营好、哪些经营不好；它们的竞争力如何；哪些具有进一步的发展潜力，这些问题都是城市管理者及投资商所关心的。
因此如何测评商业中心的经营状况成了一个关键问题。
商业中心的经营好坏受多方面影响，比如商业中心周边的交通状况、人流状况、消费者的消费水平、商品的丰富程度等许多因素。
对商业中心的竞争力评价需要综合考虑这些因素。
但是这些因素之中哪些因素对商业中心的经营状况影响强、哪些影响弱、哪些根本没有影响，这些问题只能通过定量的方法得到答案。
而研究诸多因素（变量）间关系的最常用的一种定量分析工具就是相关分析与回归分析。
案例14：在自然界以及经济、社会活动领域，普遍存在着随着时间变化而不断发生变化的现象，在日常生活和工作中，我们经常接触到按时间顺序将某一现象在各期的观测值排序形成的序列，大多数经济数据都是以这种形式给出的，例如：表10.1 1990—2003年主要经济指标资料来源：《中国统计年鉴》中国统计出版社讨论题X、Y、Z股票组合的未来回报率可以用如表 2.34所示的概率分布进行描述:表2.34 X、Y、Z股票组合的回报率与概率分布1、计算每一种组合的□和。
在一张图上表示出每一种组合的均值和标准差。
2、你选择哪一种组合？并说明理由。
3、估计食品的平均重量（参数估计）一家食品生产企业以生产袋装食品为主，每天的产量大约为8000袋左右。
按规定，每袋的重量应不低于100克，否则即为不合格。
为对产品质量进行监测，企业设有质量检查科专门负责质量检验，并经常向企业高层领导提交质检报告。
质检的内容之一就是每袋重量是否符合要求。
由于产品的数量大，进行全面的检验是不可能的，可行的办法自然是抽样，然后用样本数据估计平均每袋的重量。
质检科从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，下面的表5.1是对每袋食品重量检验的结果。
根据表5.1的数据，质检估计出该天的食品每袋的平均重量在101.38---109.34 克之间，其中，估计的置信水平为95%估计误差不超过4克。
产品的合格率在73.93%---96.07%之间，其中估计的置信水平为95%估计误差不超过16%质检报告提交后，企业高层领导人提出几点意见：一是抽取的样本太小是否合适，能不能用一个更大的样本进行估计；二是能否将估计的误差再缩小一点，比如估计平均重量时估计误差不超过3克，估计合格率时误差不超过10%三是总体平均重量的方差是多少，因为方差的大小说明了生产过程的稳定程度，过大或过小的方差都意味着应对生产过程进行调整。
为此，质检科抽取了由40袋食品构成的一个样本，检验的结果如表5.2所示。
那么，质检科是怎样根据表5.1的数据进行估计的？他们怎样根据管理层的要求估计总体的方差呢？他们又是怎样根据表5.2这个更大的样本进行估计的？如果要求估计平均重量时误差不超过3克，估计合格率时误差不超过10%由40袋食品构成的样本是否合适？居民消费价格指数（CPI）计算表交通工具价格指数：I p=(101.54% X 45+107.14% X 50+102.22% X 5) / 100=104.37%通讯工具价格指数：I P=(88.88 X %80+93.33%< 20) /100=89.77%交通和通讯工具大类价格指数：(104.37% X 60+89.77% X 40) /100=98.53%CPI:(104.15% X 42+95.46% X 15+102.7% X 11 + 110.43% X 3+98.53% X 4+101.26% X 5+103.5% X 14+108.74 X %6 / 100=102.69。