统计学第11章-习题
贾俊平《统计学》章节题库-第十一章至第十二章(圣才出品)
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5．根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ）。
A．正线性相关关系 B．负线性相关关系 C．非线性关系 D．函数关系 【答案】B 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变 量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为负线性相 关关系。
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3．下面的假定中，哪个属于相关分析中的假定（ ）。 A．两个变量之间是非线性关系 B．两个变量都是随机变量 C．自变量是随机变量，因变量不是随机变量 D．一个变量的数值增大，另一个变量的数值也应增大 【答案】B 【解析】在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：①两个变量之间是线性关系； ②两个变量都是随机变量。
【答案】C 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
12．如果相关系数 r=0，则表明两个变量之间（ ）。 A．相关程度很低 B．不存在任何关系 C．不存在线性相关关系 D．存在非线性相关关系 【答案】C 【解析】相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如 果相关系数 r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
13．设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着 （ ）。
2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
管理统计学习题参考答案第十一章
十一章1. 解：回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；在线性回归中，按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多元线性回归分析。
相关分析，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关分析和回归分析是研究客观现象之间数量联系的重要统计方法。
既可以从描述统计的角度，也可以从推断统计的角度来说明。
所谓相关分析，就是用一个指标来表明现象间相互依存关系的密切程度。
所谓回归分析，就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似地表达变量间的平均变化关系。
它们具有共同的研究对象，在具体应用时，相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
由于相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，所以回归分析要对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定，从而为估算和预测提供了一个重要的方法。
在有关管理问题的定量分析中，推断统计加具有更加广泛的应用价值。
需要指出的是，相关分析和回归分析只是定量分析的手段。
通过相关与回归分析，虽然可以从数量上反映现象之间的联系形式及其密切程度，但是现象内在联系的判断和因果关系的确定，必须以有关学科的理论为指导，结合专业知识和实际经验进行分析研究，才能正确解决。
因此，在应用时要把定性分析和定量分析结合起来，在定性分析的基础上开展定量分析。
人大《统计学》第十一章时间序列分析ppt
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第11章 时间序列分析
第11章 时间序列分析
§1 时间序列的描述 §2 时间序列的分解法 §3 时间序列的平滑法 §4 ARIMA模型
2
§1 时间序列的描述
§1.1 时间序列及其分类 §1.2 图形描述 §1.3 水平变动描述 §1.4 速度变动描述
17
§1.3 水平变动描述
2．增长量与平均增长量 增长量用来描述现象在观测期内增长的绝对数量，由报告期 发展水平减去基期发展水平得到。 增长量按基期的选择分类 1. 逐期增长量 2. 累计增长量
18
§1.3 水平变动描述
设时间序列观测值为 Y（i i 0,1, , n），增长量为 。计算公式为
定基发展速度：
Ri
Yi Y0
（ i 1,2, ,n ）
各期环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度：
n Yi Yn
Y i1 i1 Y0
相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度：
Yi Yi1 Yi Y0 Y0 Yi1
23
§1.4 速度变动描述
2．增长速度(增长率)
增长速度
报告期发展水平 基期发展水平
增长1%的绝对值
=
Yi Yi1
Yi1
Yi
Yi Yi1
1
100
100
28
§2 时间序列的分解法
§2.1 时间序列的分解模型 §2.2 时间序列的分解步骤 §2.3 利用时间序列分解模型展开预测
29
§2.1 时间序列的分解模型
时间序列的变动分解 长期趋势（T） 季节变动（S） 循环变动（C） 不规则变动（I）
统计学-第11章一元线性回归学习指导
第11章一元线性回归（相关与回归）学习指导一、本章基本知识梳理基本知识点含义或公式相关关系 客观现象之间确实存在的、但在数量表现上不是严格对应的依存关系。
函数关系 客观现象之间确实存在的、而且数量表现上是严格对应的依存关系。
因果关系有相关关系的现象中能够明确其中一种现象(变量)是引起另一种现象(变量)变化的原因，另一种现象是这种现象变化的结果。
起影响作用的现象(变量)称为“自变量”；而受自变量影响发生变动的现象(变量)称为“因变量”。
因果关系∊相关关系，但相关关系中还包括互为因果关系的情况。
相关关系的种类 按涉及变量多少分为单相关、复相关；按相关方向分为正相关、负相关；按相关形态分为线性相关、非线性相关等。
线性(直线) 相关系数 简称相关系数，反映具有直线相关关系的两个变量关系的密切程度。
()()∑∑∑∑∑∑∑---==2222y yn x xn yx xy n SS S r yx xy相关系数的 显著性检验 ——t 检验 ()().2;,212:0:,0:020221Hn t t Hn t t rn r t HH，拒绝不能拒绝检验统计量-〉-〈--=≠=ααρρ回归方程中的 参数β0和β1为回归直线的截距、起始值，表示在没有自变量x 的影响(即x =0)时，其他各种因素对因变量y 的平均影响；β1为回归系数、斜率，表示自变量x 每变动一个单位，因变量y 的平均变动量。
β1的最小平方估计：∑∑∑∑∑⎪⎭⎫ ⎝⎛--=221x x n yx xy nβ估计标准误差反映因变量实际值与其估计值之间的平均差异程度，表明其估计值对实际值的代表性强弱。
其值越大，实际值与估计值之间的平均差异程度越大，估计值的代表性越差。
()代替。
用大样本条件下，分母可；n n yyS e 2ˆ2--=∑总离差平方和S S T反映因变量的n 个观察值与其均值的总离差。
回归离差平方和S S R 反映自变量x 的变化对因变量y 取值变化的影响；或者说，是由于x 与y 之间的线性关系引起的y 取值的变化，也称为可解释的平方和。
卫生统计学习题软件分析教程例题STATA11
第11章例11.1续分析命令pwcorr DON OAP,sig star(0.05)结果解释| DON OAP-------------+---------------------------------DON | 1.0000OAP | 0.7863* 1.0000| 0.0000其中，0.0000为相关系数假设检验的P值。
例11.2分析命令reg OAP DON结果解释Source | SS df MS Number of obs = 38-------------+----------------------------------------------- F(1, 36) = 58.32Model | 1027.2061 1 1027.2061 Prob > F = 0.0000 Residual | 634.126683 36 17.6146301 R-squared = 0.6183-------------+----------------------------------------------- Adj R-squared = 0.6077 Total | 1661.33278 37 44.9008859 Root MSE = 4.197--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- OAP | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------- DON | .0296948 .0038886 7.64 0.000 .0218084 .0375811_cons | 4.785631 1.021456 4.69 0.000 2.714023 6.857239--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 其中，0.0297为回归系数，（0.0218,0.0376）为回归系数的95%置信区间；7.64为回归系数t检验的统计量t值，0.000为其所对应的p值；58.32为回归系数方差分析的统计量F值，0.0000为其所对应的p值。
统计学(第六版)贾俊平-课后习题及答案
目录第一章P10 (1)第二章P34 (2)第三章P66 (3)第四章P94 (8)第七章P176 (11)第八章Ｐ212 (15)第10 章Ｐ258 (17)第11 章Ｐ291 (21)第13 章P348 (26)第14 章P376 (30)第一章P10一、思考题1.1什么是统计学？1.2解释描述统计和推断统计。
1.3统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？1.4解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
1.5举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
1.6变量可分为哪几类？1.7举例说明离散型变量和连续型变量。
1.8请举出统计应用的几个例子。
1.9请举出应用统计的几个领域。
1.1 指出下面变量的类型：（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）（1）数值型变量。
（2）分类变量。
（3）离散型变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2 某研究部门准备抽取 2000 个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。
要求：（1）描述总体和样本。
（2）指出参数和统计量。
（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的 2000 个职工家庭的集合。
（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的 2000 个职工家庭的年人均收入。
1.3 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%的人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。
回答下列问题：（1）这一研究的总体是什么？（2）月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（3）消费支付方式是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（4）这一研究涉及截面数据还是时间序列数据？（1）总体是所有 IT 从业者的集合。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4 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”。
贾俊平《统计学》(第5版)章节题库-第十一章至第十四章【圣才出品】
2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
9．根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ）。 A．-0.86 B．0.78 C．1.25 D．0
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【答案】C
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【解析】相关系数 r 的取值范围是[-1，1]。
10．下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的（ ）。 A．数值越大说明两个变量之间的关系就越强 B．仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系 C．只是两个变量之间线性关系的一个度量，不一定意味着两个变量之间一定有因果关 系 D．绝对值不会大于 l 【答案】A 【解析】相关系数的性质有：①r 的取值范围是[-1，1]；②r 具有对称性；③r 的数值
6 / 1பைடு நூலகம்6
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【答案】C 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
卫生统计学第十一章统计设计
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 3 本题分数： 1.7
下列说法正确的是
A． 因抽样误差随抽样样本含量的增大而减小，所以在抽样研究中总是考虑样本含量越大越好
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 2 本题分数： 1.7
实验设计的四原则是
A． 收集、整理、分析、结论
B． 齐同、对照、重复、随机
C． 设计、操作、计算、推断
D． 对照、随机、操作、归纳
E． 对照、随机、操作、汇总
正确答案： B
D． 分组原则、随机原则、重复原则、均衡原则
E． 对照原则、随机原则、分组原则、均衡原则
正确答案： A
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 12 本题分数： 1.7
将实验和对照在同一受试对象身上进行的对照称为
A． 空白对照
B． 实验对照
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 14 本题分数： 1.7
将受试对象完全随机分配到各个处理组中进行实验观察或分别从不同总体中随机抽样进行对比观察，此种设计为
A． 随机区间设计
B． 完全随机设计
C． 配对设计
D． 配伍组设计
E． 以上均不对
做答人数:0
做对人数:0
所占比例: 0
题号： 7 本题分数： 1.7
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一、 单项选择题：
1、下列各项中属于指数的是：
（A ）人均粮食产量 （B ）平均价格 （C ）发展速度 （D ）人口数
2、指数按其所表明的经济指标性质不同，分为：
（A ）个体指数和总指数 （B ）数量指标指数和质量指标指数 （C ）定基指数和环比指数 （D ）平均指数和总指数
3、指数按对象范围不同，可分为：
（A ）个体指数和总指数 （B ）数量指标指数和质量指标指数 （C ）定基指数和环比指数 （D ）平均指数和综合指数
4、以某一固定时期作分母而计算出来的指数是：
（A ）环比指数 （B ）定基指数 （C ）数量指标指数 （D ）质量指标指数
5、某百货公司今年与去年相比，所有商品的价格平均提高了10%，销售量平均下降了10%，则商品销售额（ ）
A 、上升
B 、下降
C 、保持不变
D 、可能上升也可能下降
6、某企业销售额增长了5%，销售价格下降了3%，则销售量：
（A ）增长8% （B ）增长1.94% （C ）增长8.25% （D ）增长1.85%
7、在编制综合指数时，要求指数中分子和分母的权数必须是（ ）
A 、同一时期的
B 、不同时期的
C 、基期的
D 、报告期的
8、编制单位成本指数时，同度量因素一般应采用：
（A ）报告期销售量（B ）基期销售量 （C ）基期销售价格 （D ）报告期销售价格 9、
∑∑-00
1
p
q p q 表示：
（A ） 由于价格变动引起的产值增减数 （B ） 由于价格变动引起的产量增减数 （C ） 由于产量变动引起的价格增减数 （D ） 由于产量变动引起的产值增减数
10、按照个体指数和报告期销售额计算的价格指数是（ ）
A 、综合指数
B 、加权调和平均指数
C 、总平均数指数
D 、加权算术平均指数
11、最常用的加权调和平均数是：
（A ）
∑∑=
00
0q
p q p k k q q
（B ）
∑∑=
0001q
p k q p k q
p
（C ）
∑∑=
00
01q
p k q p k p
p
（D ）
∑∑=
1
11
11q
p k q p k p
p
12、在指数体系中，总量指数与各因素指数之间的数量关系是（ ）
A 、总量指数等于各因素指数之和
B 、总量指数等于各因素指数之差
C 、总量指数等于各因素指数之积
D 、总量指数等于各因素指数之商
13、消费价格指数反映了（ ）
A 、城乡商品零售价格的变动趋势和程度
B 、城乡居民购买生活消费品价格的变动趋势和程度
C 、城乡居民购买服务项目价格的变动趋势和程度
D 、城乡居民购买生活消费品和服务项目价格的变动趋势和程度
二、计算题
1、某百货商场报告年的商品零售额为420万元，报告年比基年增加了30万元，零售物价上涨 4.5%，试计算该商场商品零售额变动中由于零售价格和零售量变动的影响程度和影响的绝对额。
2、某超市对A 、B 、C 三地开通了购物直通车，超市每天都会记录乘坐直通车的顾客的
人次和消费额，下表中的数据为星期一和星期日的统计数据。
（1）计算人均消费额和人次的加权综合指数； （2）用指数体系分析顾客总消费量。
答案
一 单选题
1-5 C B A B B 6-10 C A A D D 11-13 D C D 二、计算题 1、解：（1）由
∑=万元
4201
1q
p ，
∑=-=万元
390304200
0q
p ，得：
0769.10
11=∑∑q
p q
p ；
该商场商品零售额比基年提高了7.69%，总零售额增加30万元。
（2）零售物价变动对零售额影响：
由
045
.11
011=∑∑q
p q p 和
∑=万元
4201
1q
p 知
∑=万元94.4011
0q
p
则
万元08.1894.4014200
01
1=-=-∑∑q
p q p
零售量对零售额的影响：
03.1390
94
.4010
10==
∑∑q
p q
p
万元914.1139094.4010
01
0=-=-∑∑q
p q p
（3）综上
∑∑∑∑∑∑⨯
=0
101
0110
11q
p q p q p q p q
p q p ， 即
1.0769=1.045*1.03
)()()(001010110011∑∑∑∑∑∑-+-=-q p q p q p q p q p q p ， 30
万元=18.086万元+11.914万元。
所以，报告年零售量上升，由于零售量的上升使得零售额增加了3%，增加的绝对额为11.914万元；
报告年零售价格也上升了，由于零售价上升使得零售额增加了
4.5%，增加的绝对额为18.086万元；
2、解：（1）人均消费额用派氏指数计算，可得：
Ip=%
81.12864360
82900
89340120150702301103401501501002301
011==⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯=
∑
∑q p q
p ；
日购物人次指数用拉氏指数计算，可得：
Iq=%
96.12351920
64360
892801201207018089340120150702300
10==⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯=
∑
∑q p q
p ；
（2）总消费额指数为∑∑∑∑∑
∑⨯
=0
101
0110
11q
p q p q p q p q
p q p
=5192064360
6436082900⨯
=1.288067×1.239599
=159.67% 顾客总消费额增长量为
)
()()(001010110011∑∑∑∑∑∑-+-=-q p q p q p q p q p q p
=18540+12440 =30980（元）
综上，周日与周一相比，人均消费额的增加使总消费额增长了28.8%，绝
对增加了18540元；
人次增多使总消费额增长了23.96%，绝对增长了12440元。