定性数据分析第二章课后答案(供参考)
统计学课后思考题答案

统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案统计学课后思考题答案~~ 来源: 张倩倩Orange的日志在百度文库上下载下来的,奉献给同胞们~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。
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”。
数据分析参考答案

数据分析参考答案数据分析参考答案数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为了各行各业的必备技能。
无论是企业决策、市场营销还是科学研究,数据分析都扮演着重要的角色。
在本文中,我将提供一些数据分析的参考答案,帮助读者更好地理解和应用数据分析。
首先,数据分析的第一步是数据清洗和整理。
在进行数据分析之前,我们需要确保数据的质量和准确性。
这包括删除重复数据、处理缺失值、解决异常值等。
只有经过清洗和整理的数据才能真正反映出问题的本质和规律。
其次,数据分析需要选择合适的方法和工具。
根据问题的性质和数据的类型,我们可以选择不同的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、机器学习等。
同时,我们还需要选择适合的数据分析工具,如Excel、Python、R等。
选择合适的方法和工具可以提高数据分析的效率和准确性。
第三,数据可视化是数据分析的重要环节。
通过数据可视化,我们可以将抽象的数据转化为直观的图表和图形,更好地理解数据的分布和趋势。
数据可视化不仅可以提高数据分析的效果,还可以帮助我们向他人传达分析结果。
在进行数据可视化时,我们需要选择适当的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,以及合适的颜色和字体。
第四,数据分析需要进行合理的假设和推断。
在进行数据分析时,我们需要建立合理的假设,并通过数据进行验证。
通过统计方法和推断统计学,我们可以对数据进行推断和预测。
然而,我们需要注意的是,数据分析只能提供相关性而非因果性的结论。
因此,在进行数据分析时,我们需要谨慎解读结果,并避免错误的推断。
最后,数据分析需要不断的学习和实践。
数据分析是一个不断发展和演进的领域,新的方法和工具不断涌现。
为了保持竞争力,我们需要不断学习新的数据分析技术,并将其应用到实际问题中。
同时,我们还需要通过实践不断提高自己的数据分析能力,不断优化分析结果和方法。
综上所述,数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
定型数据分析习题答案

作业中的一些错误情况1:解题过程不完整,没有明确指出所检验的假设和检验统计量。
2:算错检验统计量的值,或算错检验的p 值。
(P27Ex2)解法一:总体总共分3类,要检验顾客是否对这三种肉食的喜好程度相同,这是一个分布的拟合优度检验问题。
(1)要检验的原假设为 0H :顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即要检验0H :顾客对这三种肉食的喜好程度的分布为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛313131羊肉牛肉猪肉,(2)取检验统计量∑=-=310202)(i i i i np np n χ,检验分布为)13(2-χ;(3)题中200=n ,3,2,1,32000==i np i ,则检验统计量的值为(计算过程略) 73.153200)320074(3200)320041(3200)320085(2222≈-+-+-=χ(4)计算P 值为: 05.0000384.0)73.15)2((2<≈≥=χP p 值,故在水平05.0=α下拒绝0H ,即调查数据不符合该均匀分布.解法二(采用似然比检验+p 值形式)(1)要检验的原假设为 0H :顾客对这三种肉食的喜好程度相同,即要检验0H :顾客对这三种肉食的喜好程度的分布为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛313131羊肉牛肉猪肉,(2)选取似然比检验统计量∑∑==-=-=Λ-=ri i i i ri i i i n np n n n p n G 1102ln 2ln 2ln 2,检验分布为)1(2-r χ; (3)题中200=n ,3,2,1,32000==i np i ,则检验统计量的值为(计算过程略)88.16ln2312≈=-=∑= i ii i n np n G (4)计算P 值为: 05.000022.0)88.16)2((2<≈≥=χP p 值,故在水平05.0=α下拒绝0H ,即顾客对这三种肉食的喜好程度的分布不是均匀分布.注:若显著性水平取05.0=α,则临界值为99.5)2()13(295.0205.01≈=--χχ。
定性数据分析第二章课后答案解析

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。
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”.。
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1.31.5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。
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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。
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: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: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: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则对L(p)取对数得 从而有对数似然方程即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)②血型的分布律为: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: 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 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。
【第7题】解:由题知,在豌豆实验中,子系从父系(或母系)接受显性因子“黄色”和“青色”的概率分别为p 和1-p ,而子系从父系(或母系)接受显性因子“圆”和“有角”的概率分别为q 和1-q 。
我们将豌豆实验中得到的“黄而圆的”、“青而圆的”、“黄而有角的”和“青而有角的”这四类豌豆分别记为1A ,2A ,3A ,4A ,则这四类豌豆的分布律如下表所示:将豌豆类型i A 所占的比例记为)4,......,1( =i p i ,则本题所要检验的原假设为:224232210)1()1( ,)1)(2( )1)(2(p ),2)(2(p :q p p q p p p p q q q p pq H --=--=--=--=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266280423416423416322210121082315)1()1()2()2( ])1()1[(])1)(2([])1)(2([)]2)(2([),(q p q p q p q p q p p p q q q p pq q p L ----∝--------∝则对L(p,q)求对数得)1ln(266)1ln(280)2ln(423)2ln(416ln 423ln 416),(ln q p q p q p q p L -+-+-+-++=对),(ln q p L 求偏导数得 即得出下列方程:解得p 和q 的极大似然估计为498.0ˆ511,.0ˆ≈≈q p ,从而得i p 的极大似然估计4,....,1 ),ˆ,ˆ(ˆ==i q p p pi i 。
它们分别为0.56923、0.17898、0.19157和0.06023.由此得各类的期望频数的估计值1,....,4i ,ˆ=i pn 。
它们分别为316.489、99.511、106.511和33.489。
所以2χ统计量的值为这里r=4,m=2,r-m-1=1。
检验的p 值等于自由度为1的2χ变量。
利用ExcelH,我们认为可以算出p值为05=p,故接受=chidist.1(>>.0082564298125.0)1,观察数据与这样一个遗传学的模型是相符的。