商务与经济统计作业(仅供参考)
商务与经济统计作业(仅供参考)
第一章数据与统计资料P 1825. 表1-8是一个由25只影子股票组成的数据集，（表略）a 数据集中有几个变量？答：数据集中有5个变量。
b哪些变量是数量变量？哪些变量是品质变量？答：市场价值、市盈率和毛利率属于数量变量；交易所和股票代码是品质变量。
c对交易所变量，计算AMEX、NYSE 和OTC频数或百分数频数。
绘制类似于图1-5的交易所变量的条形图。
e 平均市盈率是多少？答：利用EXCEL的求平均值功能得出平均市盈率是20.2第二章表格法和图形法P 235按字母顺序，美国最常见的6个姓氏为：布朗、戴维斯、约翰逊、琼斯、史密斯和威廉姆斯。
假设根据一个由50个人组成的样本，得到如下的姓氏数据（图略）a相对频数分布和百分数频数分布。
mstotal 50 b构建条形图c 构建饼形图d根据这些数据，最常见的3个姓氏是哪些？答：最常见的3个姓氏分别是史密斯、约翰逊和威廉姆斯。
P5051 表2-17 给出了50家《财富》500强公司的所有者权益、市场价值和利润数据。
（图略）a．构建所有者权益和利润变量的交叉分组表。
对利润数据以0-200,200-400，…，1000-1200分组，对所有者权益数据以0-1200,1200-2400，…，4800-6000分组。
b. 计算（a）中交叉分组表的行百分数。
P 5153. 参考表2-17中的数据集a. 绘出显示利润和所有者权益变量之间关系的散点图。
b. 评价这两个变量之间的关系。
答：二者呈正相关的关系，即所有者权益增加，利润也增加。
但因为所有点并不在一条直线上，所以这种关系不是完全的。
案例2-1 Pelican 商店1. 主要变量的百分数频数分布2. 条形图或饼形图，以显示因促销活动而使顾客购买的百分数。
3. 顾客类型（常规性或奖励性）与销售额的交叉分组表，并评价其相似性与差异性。
动取得了显著成效。
使用折扣赠券购买的奖励性顾客占全体顾客总数的70%，分布于各个销售额区域，尤其在销售额100内的范围里做出了突出贡献，尽管未使用折扣赠券的常规性顾客也主要集中在该销售额区域，但比重明显低于奖励性顾客，且在200以上的销售额区域则无常规性顾客，奖励性顾客的消费金额也扩大到300。
第5次数模作业 -MBA 商务与经济统计
161 366 334 215 298 309 219 219 133 222 311 443 128 272 322 389 204 326 316 174 6448
177.72 307.55 314.22 276.51 172.60 298.69 305.17 268.54 183.17 316.98 323.86 284.99 183.50 317.55 324.44 285.50 168.47 291.54 297.87 262.12
态度 坚决支持 支持大于反对 反对大于支持 坚决反对
观察 差的平方除 期望频数 差 差的平方 频数 以期望频数 141 179.54 -38.54 1485.11 8.27 348 310.69 37.31 1391.90 4.48 381 317.44 63.56 4040.51 12.73 217 279.34 -62.34 3885.79 13.91
一、
P245/12
A． 利用 Minitab 计算出方差为 0.811 描述性统计: C1
变量 C1 N 12 N* 平均值标准差方差 0 1.417 0.900 0.811
B． 利用以下假设检验，可以确定两份杂志订户拥有或租用车辆数量的方差是否相同。
2 2 2 ; 0 =0.94 假设订户拥有或租用车辆数量的总体分布近似服从 Ha ： 2 ≠0 H0 ： 2 = 0
2 正态分布，则检验统计量的数值如下： 2 =(n-1) s2 / 0 =11x0.811/0.94=9.49
自由度为 11 的 2 分布＝9.49，可以查表得出上侧面积介于在 0.1 和 0.9 之间，乘 2，得到双侧
检验的 p-值介于 0.2 和 1.8 之间。由于 p-值大于 0.2 即大于 α＝0.05，故而不能拒绝 H 0 ，不能
商务与经济统计习题答案(第8版,中文版)SBE9
商务与经济统计习题答案（第8版，中文版）SBE8Chapter 12 Tests of Goodness of Fit and Independence Learning Objectives 1. Know how to conduct a goodness of fit test. 2.Know how to use sle data to test for independence of two variables. 3.Understand the role of the chi-square distribution in conducting tests of goodness offit and independence. 4.Be able to conduct a goodness of fit test for cases where the population is hypothesized to have either a multinomial, a Poisson, or a normal probability distribution. 5.For a test of independence, be able to set up a contingency table, determine the observed and epected frequencies, and determine if the two variables are independent. Solutions: 1. Epected frequencies: e1 = 20 (.40) = 80, e2 = 20(.40) = 80 e3 = 20(.20) = 40 Actual frequencies: f1 = 60, f2 = 120, f3 =20 = 9.21034 with k - 1 = 3 - 1 = 2 degrees of freedom Since = 35 > 9.21034 reject the null hypothesis. The population proportions are not as stated in the null hypothesis. 2. Epected frequencies: e1 = 300 (.25) = 75, e2 = 300 (.25) = 75 e3 = 300 (.25) = 75, e4 = 300 (.25) = 75 Actual frequencies: f1 = 85, f2 = 95, f3 = 50, f4 = 70 = 7.81473 with k - 1 = 4 - 1 = 3 degrees of freedom Since c2 = 15.33 > 7.81473 reject H0 We conclude that the proportions are not all equal. 3. H0 = pABC = .29, pCBS = .28, pNBC = .25, pIND = .18 Ha = The proportions are not pABC= .29, pCBS = .28, pNBC = .25, pIND = .18 Epected frequencies:300 (.29) = 87, 300 (.28) = 84 300 (.25) = 75, 300 (.18) =54 e1 = 87, e2 = 84, e3 = 75, e4 = 54 Actual frequencies: f1 = 95, f2 = 70, f3 = 89, f4 = 46 = 7.81 (3 degrees of freedom) Do not reject H0; there is no signifant change in the vieg audience proportions. 4. Observed Epected Hypothesized Frequency Frequency Category Proportion (fi) (ei) (fi - ei)2 / ei Brown 0.30 177 151.8 4.18 Yellow 0.20 135 101.2 11.29 Red 0.20 79 101.2 4.87 Orange0.10 41 50.6 1.82 Green 0.10 36 50.6 4.21 Blue 0.10 38 50.6 3.14 Totals: 506 29.51 = 11.07 (5 degrees of freedom) Since 29.51 >11.07, we conclude that the percentage figures reported by the company have changed. 5. Observed Epected Hypothesized Frequency Frequency Category Proportion (fi) (ei) (fi - ei)2 / ei Full Serve 1/3 264 249.330.86 Discount 1/3 255 249.33 0.13 Both 1/3 229 249.33 1.66 Totals: 748 2.65 = 4.61 (2 degrees of freedom) Since 2.65 9.24, we conclude that there is a difference in the proportion of ads with guilt ealsamong the si types of magazines. 7. Epected frequencies: ei = (1 / 3) (135) = 45 With 2 degrees of freedom, = 5.99 Do not reject H0; there is no justifation for concluding a difference in preference eists. 8. H0: p1 = .03, p2 = .28, p3 = .45, p4 = .24 df = 3 = 11.34 Reject H0 if c2 > 11.34 Rating Observed Epected (fi - ei)2 / eiEcellent 24 .03(400) = 12 12.00 Good 124 .28(400) = 112 1.29 Fair172 .45(400) = 180 .36 Poor 80 .24(400) = 96 2.67 400 400 c2 =16.31 Reject H0; conclude that the ratings differ. A comparison of observed and epected frequencies show telephone serve is slightly better with more ecellent and good ratings. 9. H0 = The column variable is independent of the row variable Ha = The column variable is not independent of the row variable Epected Frequencies: A B C P 28.539.9 45.6 Q 21.5 30.1 34.4 = 7.37776 with (2 - 1) (3 - 1)= 2degrees of freedom Since c2 = 7.86 > 7.37776 Reject H0 Conclude that the column variable is not independent of the row variable.10. H0 = The column variable is independent of the row variable Ha = The column variable is not independent of the row variable Epected Frequencies: A B C P 17.5000 30.6250 21.8750 Q 28.7500 50.3125 35.9375R 13.7500 24.0625 17.1875 = 9.48773 with (3 - 1) (3 - 1)= 4 degrees of freedom Since c2 = 19.78 > 9.48773 Reject H0Conclude that the column variable is not independent of f the row variable. 11. H0 : Type of tket purchased is independent of the type of flight Ha: Type of tket purchased is not independent of the type of flight. Epected Frequencies: e11 = 35.59 e12 = 15.41 e21 = 150.73e22 = 65.27 e31 = 455.68 e32 = 197.32 Observed Epected Frequency Frequency Tket Flight (fi) (ei) (fi - ei)2 / ei First Domest 29 35.59 1.22 First International 22 15.41 2.82 Business Domest 95 150.73 20.61 Business International 121 65.27 47.59 Full Fare Domest 518455.68 8.52 Full Fare International 135 197.32 19.68 Totals: 920 100.43 = 5.99 with (3 - 1)(2 - 1) = 2 degrees of freedom Since 100.43 > 5.99, we conclude that the type of tket purchased is not independent of the type of flight. 12.a.Observed Frequency (fij)Domest European Asian Total Same 125 55 68 248 Different 140 105 107 352 Total 265 160 175 600 Epected Frequency (eij) Domest EuropeanAsian Total Same 109.53 66.13 72.33 248 Different 155.47 93.87 102.67352 Total 265 160 175 600 Chi Square (fij - eij)2 / eij Domest European Asian Total Same 2.18 1.87 0.26 4.32 Different 1.54 1.32 0.183.04 c2 = 7.36 Degrees of freedom = 2 = 5.99 RejectH0; conclude brand loyalty is not independent of manufacturer. b.Brand Loyalty Domest 125/265 = .472 (47.2) ¬ Highest European 55/160= .344 (34.4) Asian 68/175 = .389 (38.9) 13. Industry Major OilChemal Electral Computer Business 30 22.5 17.5 30 Enneering 30 22.5 17.530 Note: Values shown above are the epected frequencies. =11.3449 (3 degrees of freedom: 1 3 = 3) c2 = 12.39 Reject H0; conclude that major and industry not independent.14. Epected Frequencies: e11 = 31.0 e12 = 31.0 e21 = 29.5 e22 = 29.5 e31 = 13.0 e32 = 13.0e41 = 5.5 e42 = 5.5 e51 = 7.0 e52 = 7.0 e61 = 14.0 e62 = 14.0 Observed Epected Frequency Frequency Most Diffult Gender (fi) (ei)(fi - ei)2 / ei Spouse Men 37 31.0 1.16 Spouse Women 25 31.0 1.16 Parents Men 28 29.5 0.08 Parents Women 31 29.5 0.08 Children Men 7 13.0 2.77 Children Women 19 13.0 2.77 Siblings Men 8 5.5 1.14Siblings Women 3 5.5 1.14 In-Laws Men 4 7.0 1.29 In-Laws Women 107.0 1.29 Other Relatives Men 16 14.0 0.29 Other Relatives Women 1214.0 0.29 Totals: 2013.43 = 11.0705 with (6 - 1) (2 - 1) = 5 degrees of freedom Since 13.43 > 11.0705.we conclude that gender is not independent of the most diffult person to buy for. 15. Epected Frequencies: e11 = 17.16e12 = 12.84 e21 = 14.88 e22 = 11.12 e31 = 28.03 e32 = 20.97 e41 =22.31 e42 = 16.69 e51 = 17.16 e52 = 12.84 e61 = 15.45 e62 = 11.55 Observed Epected Frequency Frequency Magazine eal (fi) (ei) (fi -ei)2 / ei News Guilt 20 17.16 0.47 News Fear 10 12.84 0.63 GeneralGuilt 15 14.88 0.00 General Fear 11 11.12 0.00 Family Guilt 30 28.030.14 Family Fear 19 20.97 0.18 Business Guilt 22 22.31 0.00 BusinessFear 17 16.69 0.01 Female Guilt 16 17.16 0.08 Female Fear 14 12.840.11 Afran-Ameran Guilt 12 15.45 0.77 Afran-Ameran Fear 15 11.55 1.03 Totals: 201 3.41 = 15.09 with (6 - 1) (2 - 1) = 5 degrees offreedom Since 3.41 13.28, we conclude that the ratings are not independent. 20. First estimate m from the sle data. Sle size =120.Therefore, we use Poisson probabilities with m = 1.3 to computeepected frequencies. Observed Frequency Poisson Probability Epected Frequency Difference (fi - ei) 0 39 .2725 32.700 6.300 1 30 .354342.516 -12.516 2 30 .2303 27.636 2.364 3 18 .0998 11.976 6.024 4 or more 3 .0430 5.160 - 2.160 = 7.81473 with 5 - 1 - 1 = 3degrees of freedom Since c2 = 9.0348 > 7.81473 Reject H0 Conclude that the data do not follow a Poisson probability distribution.21. With n = 30 we will use si classes with 16 2/3 of the probability associated with each class. = 22.80 s = 6.2665 The z valuesthat create 6 intervals, each with probability .1667 are -.98, -.43,0, .43, .98 z Cut off value of -.98 22.8 - .98 (6.2665) = 16.66 -.43 22.8 - .43 (6.2665) = 20.11 0 22.8 + 0 (6.2665) = 22.80 .43 22.8+ .43 (6.2665) = 25.49 .98 22.8 + .98 (6.2665) = 28.94 Interval Observed Frequency Epected Frequency Difference less than 16.66 3 5 -2 16.66 - 20.11 7 5 2 20.11 - 22.80 5 5 0 22.80 - 25.49 7 5 2 25.49-28.94 3 5 -2 28.94 and up 5 5 0 = 9.34840 with 6 - 2 - 1 = 3 degrees of freedom Since c2 = 3.20 £ 9.34840 Do not reject H0 The claim that the data comes from a normal distribution cannot be rejected. e Poisson probabilities with m = 1. c2 = 4.30 = 5.99147 (2 degrees of freedom) Do not reject H0; the assumption of a Poisson distribution cannot be rejected. 23. Observed Poisson Probabilities Epected 0 15 .1353 13.53 1 31 .2707 27.07 2 20 .270727.07 3 15 .1804 18.04 4 13 .0902 9.02 5 or more 6 .0527 5.27 c2 = 4.98 = 7.77944 (4 degrees of freedom) Do not reject H0; the assumption of a Poisson distribution cannot be rejected. 24. = 24.5 s = 3 n = 30 Use 6 classes Interval Observed Frequency Epected Frequency less than 21.56 5 5 21.56 - 23.21 4 5 23.21 - 24.50 3 5 24.50- 25.79 7 5 25.79 - 27.44 7 5 27.41 up 4 5 c2 = 2.8 = 6.25139 (3 degrees of freedom: 6 - 2 - 1 = 3) Do not reject H0; theassumption of a normal distribution cannot be rejected. 25. = 71 s = 17 n = 25 Use 5 classes Interval Observed Frequency Epected Frequency less than 56.7 7 5 56.7 - 66.5 7 5 66.5 - 74.6 1 5 74.6 - 84.5 1 5 84.5 up 9 5 c2 = 11.2 = 9.21034 (2 degrees of freedom) Reject H0; conclude the distribution is not a normal distribution. 26. Observed 60 45 59 36 Epected 50 50 50 50 c2 = 8.04 = 7.81473 (3 degrees of freedom) Reject H0; conclude that the order potentials are not the same in each sales territory. 27. Observed 48 323 79 16 63 Epected 37.03 306.82 126.96 21.16 37.03 Since 41.69 > 13.2767,reject H0. Mutual fund investors＇ attitudes toward corporate bonds differ from their attitudes toward corporate stock. 28. Observed 20 20 40 60 Epected 35 35 35 35 Since 31.43 > 7.81473, reject H0. The park manager should not plan on the same number attending eachday.Plan on a larger staff for Sundays and holidays. 29. Observed 13 16 28 17 16 Epected 18 18 18 18 18 c2 = 7.44 = 9.48773 Do not reject H0; the assumption that the number of riders is uniformly distributed cannot be rejected.30. Observed Epected Hypothesized Frequency Frequency Category Proportion (fi) (ei) (fi - ei)2 / ei Very Satisfied 0.28 105 140 8.75 Somewhat Satisfied 0.46 235 230 0.11 Neither 0.12 55 60 0.42 Somewhat Dissatisfied 0.10 90 50 32.00 Very Dissatisfied 0.04 15 20 1.25 Totals: 500 42.53 = 9.49 (4 degrees of freedom) Since 42.53 > 9.49, we conclude that the job satisfaction for computer programmers is different than the job satisfaction for IS managers. 31. Epected Frequencies: Quality Shift Good Defective 1st 368.44 31.56 2nd 276.33 23.67 3rd 184.22 15.78 c2 = 8.11 =5.99147 (2 degrees of freedom) Reject H0; conclude that shift and quality are not independent. 32. Epected Frequencies: e11 = 1046.19e12 = 632.81 e21 = 28.66 e22 = 17.34 e31 = 258.59 e32 = 156.41 e41= 516.55 e42 = 312.45 Observed Epected Frequency Frequency Employment Reon (fi) (ei) (fi - ei)2 / ei Full-Time Eastern 1105 1046.19 3.31 Full-time Western 574 632.81 5.46 Part-Time Eastern 31 28.660.19 Part-Time Western 15 17.34 0.32 Self-Employed Eastern 229258.59 3.39 Self-Employed Western 186 156.41 5.60 Not EmployedEastern 485 516.55 1.93 Not Employed Western 344 312.45 3.19 Totals: 2969 23.37 = 7.81 with (4 - 1) (2 - 1) = 3 degrees of freedom Since 23.37 > 7.81, we conclude that employment status is notindependent of reon. 33. Epected frequencies: Loan roval Decision Loan Offes roved Rejected Miller 24.86 15.14 McMahon 18.64 11.36 Games 31.07 18.93 Runk 12.43 7.57 c2 = 2.21 = 7.81473 (3 degrees of freedom) Do not reject H0; the loan decision does not ear to be dependent on the offer. 34.a.Observed Frequency (fij) Never Married Married Divorced Total Men 234 106 10 350 Women 216 168 16 400 Total 450 274 26 750 Epected Frequency (eij) Never Married Married Divorced Total Men 210 127.87 12.13 350 Women 240 146.13 13.87 400 Total 450 27426 750 Chi Square (fij - eij)2 / eij Never Married MarriedDivorced Total Men 2.74 3.74 .38 6.86 Women 2.40 3.27 .33 6.00 c2 = 12.86 Degrees of freedom = 2 = 9.21 Reject H0; conclude martial status is not independent of gender. b.Martial Status Never Married Married Divorced Men 66.9 30.3 2.9 Women 54.0 42.0 4.0 Men100 - 66.9 = 33.1 have been married Women 100 - 54.0 = 46.0 have been married 35. Epected Frequencies: = 9.48773 (4 degrees of freedom) Since 9.76 7.81473.Do not reject H0; conclude that the assumption of a binomial distribution cannot be rejected.。
《商务与经济统计课程》前三次作业参考答案
方阵。
一个定理：每一个拉丁方阵均可被标准化。
标准化的方法包括行变换、列变换和符号交换。能够被标准化的一组拉丁方阵被称为相互等
价。
（2） 拉丁方阵在商务与经济统计中的应用：拉丁方阵实验设计案例
研究 5 位兽医师对 5 头奶牛的血色素测定是否有显著差异。该试验为提高试验的精确性，
对 5 头奶牛的血样分别使用 5 支试管。该试验的处理为：5 位兽医师；以 5 头不同的奶牛，
2.9 试同时以定类、定序和定距三个个量化层次测量下列变项，并写出测量语句。 （1）收入；（2）入学成绩；（3）教育。
（1）收入 定类：将收入高低进行分类 定序：将收入分为低收入、中等收入、高收入 定距：将 0—1000 分为低收入，1000—2000 分为中等收入，2000-3000 分为高收入 （2）入学成绩 定类：将入学成绩高低进行分类 定序：将入学成绩按不及格、合格、良好、优秀分类 定距：60-70 为一个分数段，70-80 为一个分数段，80-90 为一个分数段，90-100 为一个分 数段 （3）教育 定类：将教育程度高低进行分类 定序：按小学、初中、高中、大学、研究生进行分类 定距：将受教育年限以 5 年为一个阶段，从低到高排列进行分类
补充： （1） 标准拉丁方阵、一般拉丁方阵以及拉丁方阵的一个定理
拉丁方阵是一种 n×n 的方阵，方阵中恰有 n 种不同的元素，每种元素恰有 n 个，并 且每种元素在一行和一列中恰好出现一次。当一个拉丁方阵的第一行与第一列的元素按顺序 排列时，即为拉丁方阵的标准型，称为"reduced Latin square, normalized Latin square, 或 Latin square in standard form"。一般拉丁方阵也就是区别于标准拉丁方阵且符合拉丁方阵条件的
商务经济统计试题及答案
商务经济统计试题及答案一、单项选择题1. 商务统计中，用于描述数据集中趋势的指标是：A. 方差B. 标准差C. 平均数D. 众数答案：C2. 在商务经济统计中，下列哪项不是统计量？A. 均值B. 标准差C. 样本容量D. 极差答案：C3. 以下哪项不是时间序列分析的类型？A. 季节性分析B. 趋势分析C. 相关性分析D. 循环分析答案：C二、多项选择题1. 商务统计中，以下哪些因素会影响数据的变异性？A. 数据的分布形态B. 数据的集中趋势C. 数据的离散程度D. 数据的样本大小答案：A、C2. 在进行商务经济预测时，常用的统计方法包括：A. 回归分析B. 指数平滑法C. 移动平均法D. 季节性调整答案：A、B、C三、简答题1. 简述商务统计中的指数平滑法的基本原理。
答案：指数平滑法是一种时间序列预测方法，它通过对历史数据加权平均来预测未来值。
权重随着时间的递减而递减，即近期的数据比远期的数据在预测中占有更大的权重。
这种方法可以平滑掉数据中的随机波动，从而更好地反映数据的趋势。
2. 描述商务统计中相关系数的计算方法及其意义。
答案：相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。
其计算公式为：\[ r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i -\bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i - \bar{X})^2 \sum (Y_i -\bar{Y})^2}} \] 其中，\( X_i \) 和 \( Y_i \) 分别是两个变量的观测值，\( \bar{X} \) 和 \( \bar{Y} \) 是它们的平均值。
相关系数的值介于-1和1之间，值越接近1或-1表示变量间的线性关系越强，正值表示正相关，负值表示负相关。
四、计算题1. 假设有一组商务数据，其平均值为100，标准差为15。
如果某次测量结果为120，计算该结果的Z分数。
答案：Z分数的计算公式为：\[ Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma} \]其中，\( X \) 是测量结果，\( \mu \) 是平均值，\( \sigma \) 是标准差。
案例9-1 第七组 商务与经济统计
11.8890 12.0813 -2.8690 2.0900 0.0021 0.9817
Hα：μ≠12
检验统计量计算方法：z x 0 ~N（0,1） / n
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拒绝法则
双侧检验
如果p-值 2或者z>= zα/2，则拒 绝H0
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Quality Associates 有限公司数据分析报告
报告人：何森林 制作团体：七组
样本一的工艺流程的运行状况令人满意
结论
样本二的工艺流程的运行状况令人满意
样本三工艺流程的运行状况不能令人满意令人满意
样本四的工艺流程的运行状况令人满意
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样本名称 样本均值 检验统计量Z p- 的值
Sample 1 11.9587 -1.0433 0.1492
Sample 2 12.0287 0.7800 0.7823
Sample 3 11.8890 -2.8690 0.0021
Sample 4 12.0813 2.0900 0.9817
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抽样分布
拒绝域 a/2
1 -a
接受域
置信水平 拒绝域
a/2
临界值 H0值 临界值 样本统计量
根据t自由度分布表得t(α/2)=2.576,可得 x 的取值 范围(11.9396，12.0606)。x 在取值范围内即为合格。
所以在所有样本中只有样本三不合格，需要改善工艺 流程。
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0
各个样本数据处理结果
样本名称
Sample 1
商务与经济统计405页例题
商务与经济统计405页例题1、某企业本期的营业收入100万元，营业成本50万元，管理费用10万元，投资收益20万元，所得税费用18万元。
假定不考虑其他因素，该企业本期营业利润为（）万元。
[单选题] *A.40B.42C.60(正确答案)D.722、．（年浙江省高职考）根据我国会计法律规范体系的构成和层次，《会计职称条例》的归属范畴是（）[单选题] *A、宪法B会计法规(正确答案)C会计规章D会计法律3、委托加工应纳消费税产品（非金银首饰）收回后，如直接对外销售，其由受托方代扣代交的消费税，应计入（）。
[单选题] *A.生产成本B.应交税费——应交消费税C.委托加工物资(正确答案)D.主营业务成本4、．（年浙江省第三次联考）下列项目中不需要进行会计核算的是（）[单选题] *A签订销售合同(正确答案)B宣告发放现金股利C提现备发工资D结转本年亏损5、企业因解除与职工的劳动关系给予职工补偿而发生的职工薪酬，应借记的会计科目是（）。
[单选题] *A.管理费用(正确答案)B.计入存货成本或劳务成本C.营业外支出D.计入销售费用6、企业对应付的商业承兑汇票，如果到期不能足额付款，在会计处理上应将其转作（）。
[单选题] *A.应付账款(正确答案)B.其他应付款C.预付账款D.短期借款7、计提固定资产折旧时，可以先不考虑固定资产残值的方法是（）。
[单选题] *A.年限平均法B.工作量法C.双倍余额递减法(正确答案)D.年数总和法8、2018年12月31日，甲公司某项固定资产计提减值准备前的账面价值为1 000万元，公允价值为980万元，预计处置费用为80万元，预计未来现金流量的现值为1 050万元。
2018年12月31日，甲公司应对该项固定资产计提的减值准备为（）万元。
[单选题] *A.0(正确答案)B.20C.50D.1009、用盈余公积弥补亏损时，应借记“盈余公积”，贷记（）。
[单选题] *A.“利润分配——未分配利润”B.“利润分配——提取盈余公积”C.“本年利润”D.“利润分配——盈余公积补亏”(正确答案)10、下列关于无形资产的描述中，错误的是（）。
商务经济统计试题及答案
商务经济统计试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 商务经济统计的主要研究对象是什么？A. 社会经济现象B. 社会文化现象C. 自然现象D. 政治现象答案：A2. 下列哪项不是统计数据的来源？A. 人口普查B. 社会调查C. 历史记录D. 个人猜测答案：D3. 在商务经济统计中，下列哪项是描述性统计分析的内容？A. 预测未来趋势B. 描述数据特征C. 制定政策D. 进行假设检验答案：B4. 统计学中的“参数”是指什么？A. 样本数据B. 总体数据C. 样本容量D. 总体数量答案：B5. 以下哪个概念不是概率论的基本概念？A. 随机事件B. 概率C. 总体D. 样本答案：C6. 商务经济统计中，平均数通常用来衡量数据的什么？A. 集中趋势B. 离散程度C. 偏态分布D. 正态分布答案：A7. 在统计学中，标准差是用来衡量什么的？A. 集中趋势B. 离散程度C. 平均值D. 偏态分布答案：B8. 下列哪项是统计学中用于描述数据分布形状的指标？A. 平均数B. 标准差C. 众数D. 方差答案：C9. 在商务经济统计中，相关系数的取值范围是多少？A. -1到1B. 0到1C. 1到10D. -10到10答案：A10. 以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A. 条形图B. 饼图C. 折线图D. 散点图答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 商务经济统计中常用的数据收集方法包括哪些？A. 问卷调查B. 观察法C. 实验法D. 抽样调查答案：ABD2. 下列哪些是描述数据集中趋势的统计量？A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 方差答案：ABC3. 在商务经济统计中，下列哪些因素会影响数据的代表性？A. 样本容量B. 抽样方法C. 样本误差D. 总体大小答案：AB4. 统计学中，下列哪些方法可以用来检验假设？A. t检验B. 卡方检验C. 回归分析D. 方差分析答案：ABD5. 在商务经济统计中，下列哪些图表可以用来展示数据的分布？A. 条形图B. 直方图C. 箱线图D. 散点图答案：ABC三、简答题（每题5分，共20分）1. 简述商务经济统计在企业决策中的作用。
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商务与经济统计作业(仅供参考)第一章数据与统计资料P 1825. 表1-8是一个由25只影子股票组成的数据集，（表略）a 数据集中有几个变量？答：数据集中有5个变量。
b哪些变量是数量变量？哪些变量是品质变量？答：市场价值、市盈率和毛利率属于数量变量；交易所和股票代码是品质变量。
c对交易所变量，计算AMEX、NYSE 和OTC 频数或百分数频数。
绘制类似于图1-5的交易所变量的条形图。
交易所频数交易所百分数（%）AMEX 5 AMEX 20NYSE 3 NYSE 12OTC 17 OTC 68总计25e 平均市盈率是多少？答：利用EXCEL的求平均值功能得出平均市盈率是20.2第二章表格法和图形法P 235按字母顺序，美国最常见的6个姓氏为：布朗、戴维斯、约翰逊、琼斯、史密斯和威廉姆斯。
假设根据一个由50个人组成的样本，得到如下的姓氏数据（图略）a相对频数分布和百分数频数分布。
name frequency Percentage( %)Brown 7 14 Davis 6 12 Johnson 10 20 Jones 7 14 Smith 12 24 Williams 8 16 total 50b构建条形图c 构建饼形图d根据这些数据，最常见的3个姓氏是哪些？答：最常见的3个姓氏分别是史密斯、约翰逊和威廉姆斯。
P5051 表2-17 给出了50家《财富》500强公司的所有者权益、市场价值和利润数据。
（图略）a．构建所有者权益和利润变量的交叉分组表。
对利润数据以0-200,200-400，…，1000-1200分组，对所有者权益数据以0-1200,1200-2400，…，4800-6000分组。
计数项:Company ProfitStockholders'Equity 0-200 200-400 400-600 600-800 800-1000 1000-1200 总计0-1200 10 1 11 1200-2400 4 10 2 16 2400-3600 4 3 3 1 1 123600-4800 1 2 2 5 4800-6000 2 3 1 6 总计18 17 6 2 5 2 50b. 计算（a）中交叉分组表的行百分数。
计数项:Company ProfitStockholders'Equity 0-200 200-400 400-600 600-800 800-1000 1000-12000-1200 90.90% 9.10%1200-2400 25%62.50% 12.50%2400-3600 33.30% 25% 25% 8.30% 8.30%3600-4800 20% 40% 40% 4800-6000 33.30% 50% 16.70%P 5153. 参考表2-17中的数据集a. 绘出显示利润和所有者权益变量之间关系的散点图。
b. 评价这两个变量之间的关系。
答：二者呈正相关的关系，即所有者权益增加，利润也增加。
但因为所有点并不在一条直线上，所以这种关系不是完全的。
案例2-1 Pelican 商店1. 主要变量的百分数频数分布顾客类型频数(%) 项目频数(%) 支付方法频数(%)Promotional 70 1 29 Discover 4Regular 30 2 27 Proprietary Card 703 10 MasterCard 144 10 Visa 105 9 AmericanExpress 26 77 18 19 310 113 117 1性别频数(%) 婚姻频数(%)Male 7 Married 84Female 93 Single 16净销售额组宽最大值频数0-50 50 3951-100 100 35 101-150 150 16 151-200 200 6 201-250 250 1 251-300 300 3年龄组宽最大值频数0-20 20 221-40 40 4241-60 60 4761-80 80 92. 条形图或饼形图，以显示因促销活动而使顾客购买的百分数。
3. 顾客类型（常规性或奖励性）与销售额的交叉分组表，并评价其相似性与差异性。
答：根据该交叉分组表，说明Pelican商店所推出的促销活动取得了显著成效。
使用折扣赠券购买的奖励性顾客占全体顾客总数的70%，分布于各个销售额区域，尤其在销售额100内的范围里做出了突出贡献，尽管未使用折扣赠券的常规性顾客也主要集中在该销售额区域，但比重明显低于奖励性顾客，且在200以上的销售额区域则无常规性顾客，奖励性顾客的消费金额也扩大到300。
4. 考察净销售额与顾客年龄关系的散点图根据上图，净销售额与顾客年龄之间没有明显的相关关系。
总之，Pelican商店所推出的促销活动取得了成效，净销售额明显增加，客户群有所扩大。
第二次作业第三章描述统计学II ：数值方法P 8763 人们每天去上班时，可以乘坐公交车或开私家车。
下面是这两种方式所花费时间的样本数据，时间以分钟计。
a. 计算每种方式所花费时间的样本平均数。
乘坐公交车所花费时间的样本平均数：32乘坐私家车所花费时间的样本平均数：32b.计算每种方法的样本标准差乘坐公交车的样本标准差：4.643乘坐私家车的样本标准差：1.826c.根据（a）和（b）的计算结果，哪一种方式上班去更好？请解释。
答: 乘坐公交车所花费时间的样本平均数：32。
以及乘坐私家车所花费时间的样本平均数：32。
二者数据相同，无法直观比较二者的差别。
而从样本标准差相比，拥有较大标准的变量显示变异程度也较大，即每个观察值X远离平均值µ，离散程度大，稳定性差，风险高。
乘坐公交车的样本标准差：4.643，而乘坐私家车的样本标准差：1.826，说明乘坐公交车的各个样本花费时间的差距比乘坐私家车的大，前者不稳定，所以乘坐私家车去上班更好。
d.绘出每种方法的箱型图。
对箱型图的比较是否也支持你在（c）中的结论。
答：支持。
P 89案例3-1 Pelican 商店1. 净销售额的描述统计量和各类顾客净销售额的描述统计量。
描述统计量Net Sales N 极小值极大值均值标准差方差13.2 Net Sales 1 13.2 13.2 13.230 . .有效的 N （列表状态） 114.8 Net Sales 1 14.8 14.8 14.820 . .有效的 N （列表状态） 118.0 Net Sales 1 18.0 18.0 18.000 . .有效的 N （列表状态） 119.5 Net Sales 1 19.5 19.5 19.500 . .有效的 N （列表状态） 120.8 Net Sales 1 20.8 20.8 20.800 . .有效的 N （列表状态） 122.4 Net Sales 1 22.4 22.4 22.420 . .有效的 N （列表状态） 122.5 Net Sales 2 22.5 22.5 22.500 .0000 .000有效的 N （列表状态） 223.8 Net Sales 1 23.8 23.8 23.800 . .有效的 N （列表状态） 125.0 Net Sales 1 25.0 25.0 25.000 . .有效的 N （列表状态） 128.4 Net Sales 1 28.4 28.4 28.440 . .有效的 N （列表状态） 129.5 Net Sales 2 29.5 29.5 29.500 .0000 .000有效的 N （列表状态） 230.0 Net Sales 1 30.0 30.0 30.020 . .有效的 N （列表状态） 131.6 Net Sales 4 31.6 31.6 31.600 .0000 .000有效的 N （列表状态） 437.5 Net Sales 1 37.5 37.5 37.500 . .有效的 N （列表状态） 138.5 Net Sales 1 38.5 38.5 38.500 . .有效的 N （列表状态） 139.0 Net Sales 1 39.0 39.0 39.000 . .有效的 N （列表状态） 139.5 Net Sales 3 39.5 39.5 39.500 .0000 .000有效的 N （列表状态） 339.6 Net Sales 2 39.6 39.6 39.600 .0000 .000有效的 N （列表状态） 240.0 Net Sales 1 40.0 40.0 40.000 . .有效的 N （列表状态） 144.5 Net Sales 3 44.5 44.5 44.500 .0000 .000有效的 N （列表状态） 344.8 Net Sales 1 44.8 44.8 44.800 . .有效的 N （列表状态） 145.2 Net Sales 1 45.2 45.2 45.220 . .有效的 N （列表状态） 146.0 Net Sales 1 46.0 46.0 46.000 . .有效的 N （列表状态） 146.5 Net Sales 1 46.5 46.5 46.500 . .有效的 N （列表状态） 147.2 Net Sales 1 47.2 47.2 47.200 . .有效的 N （列表状态） 147.6 Net Sales 1 47.6 47.6 47.600 . .有效的 N （列表状态） 149.5 Net Sales 3 49.5 49.5 49.500 .0000 .000有效的 N （列表状态） 352.5 Net Sales 1 52.5 52.5 52.500 . .有效的 N （列表状态） 153.2 Net Sales 1 53.2 53.2 53.200 . .有效的 N （列表状态） 153.6 Net Sales 1 53.6 53.6 53.600 . .有效的 N （列表状态） 154.0 Net Sales 1 54.0 54.0 54.000 . .有效的 N （列表状态） 154.5 Net Sales 1 54.5 54.5 54.500 . .有效的 N （列表状态） 156.5 Net Sales 1 56.5 56.5 56.520 . .有效的 N （列表状态） 157.6 Net Sales 1 57.6 57.6 57.600 . .有效的 N （列表状态） 158.0 Net Sales 2 58.0 58.0 58.000 .0000 .000有效的 N （列表状态） 258.5 Net Sales 1 58.5 58.5 58.500 . .有效的 N （列表状态） 159.5 Net Sales 1 59.5 59.5 59.500 . .有效的 N （列表状态） 159.9 Net Sales 1 59.9 59.9 59.910 . .有效的 N （列表状态） 162.4 Net Sales 1 62.4 62.4 62.400 . .有效的 N （列表状态） 163.2 Net Sales 2 63.2 63.2 63.200 .0000 .000有效的 N （列表状态） 263.6 Net Sales 1 63.6 63.6 63.640 . .有效的 N （列表状态） 164.5 Net Sales 1 64.5 64.5 64.500 . .有效的 N （列表状态） 165.2 Net Sales 1 65.2 65.2 65.200 . .有效的 N （列表状态） 166.0 Net Sales 1 66.0 66.0 66.000 . .有效的 N （列表状态） 169.0 Net Sales 1 69.0 69.0 69.000 . .有效的 N （列表状态） 170.8 Net Sales 1 70.8 70.8 70.820 . .有效的 N （列表状态） 171.2 Net Sales 1 71.2 71.2 71.200 . .有效的 N （列表状态） 171.4 Net Sales 1 71.4 71.4 71.400 . .有效的 N （列表状态） 174.0 Net Sales 2 74.0 74.0 74.000 .0000 .000有效的 N （列表状态） 275.0 Net Sales 1 75.0 75.0 75.000 . .有效的 N （列表状态） 178.0 Net Sales 2 78.0 78.0 78.000 .0000 .000有效的 N （列表状态） 280.4 Net Sales 1 80.4 80.4 80.400 . .有效的 N （列表状态） 184.7 Net Sales 1 84.7 84.7 84.740 . .有效的 N （列表状态） 186.8 Net Sales 1 86.8 86.8 86.800 . .有效的 N （列表状态） 189.0 Net Sales 1 89.0 89.0 89.000 . .有效的 N （列表状态） 194.0 Net Sales 1 94.0 94.0 94.000 . .有效的 N （列表状态） 195.1 Net Sales 1 95.1 95.1 95.050 . .有效的 N （列表状态） 195.2 Net Sales 1 95.2 95.2 95.200 . .有效的 N （列表状态） 1100.4 Net Sales 1 100.4 100.4 100.400 . .有效的 N （列表状态） 1102.4 Net Sales 1 102.4 102.4 102.400 . .有效的 N （列表状态） 1102.5 Net Sales 1 102.5 102.5 102.500 . .有效的 N （列表状态） 1105.5 Net Sales 1 105.5 105.5 105.500 . .有效的 N （列表状态） 1107.0 Net Sales 1 107.0 107.0 107.000 . .有效的 N （列表状态） 1108.8 Net Sales 1 108.8 108.8 108.800 . .有效的 N （列表状态） 1111.1 Net Sales 1 111.1 111.1 111.140 . .有效的 N （列表状态） 1113.0 Net Sales 1 113.0 113.0 113.000 . .有效的 N （列表状态） 1117.5 Net Sales 1 117.5 117.5 117.500 . .有效的 N （列表状态） 1118.8 Net Sales 1 118.8 118.8 118.800 . .有效的 N （列表状态） 1123.1 Net Sales 1 123.1 123.1 123.100 . .有效的 N （列表状态） 1123.5 Net Sales 1 123.5 123.5 123.500 . .有效的 N （列表状态） 1141.6 Net Sales 1 141.6 141.6 141.600 . .有效的 N （列表状态） 1144.0 Net Sales 1 144.0 144.0 144.000 . .有效的 N （列表状态） 1145.2 Net Sales 1 145.2 145.2 145.200 . .有效的 N （列表状态） 1146.8 Net Sales 1 146.8 146.8 146.800 . .有效的 N （列表状态） 1155.3 Net Sales 1 155.3 155.3 155.320 . .有效的 N （列表状态） 1159.8 Net Sales 1 159.8 159.8 159.750 . .有效的 N （列表状态） 1160.4 Net Sales 1 160.4 160.4 160.400 . .有效的 N （列表状态） 1176.6 Net Sales 1 176.6 176.6 176.620 . .有效的 N （列表状态） 1192.8 Net Sales 1 192.8 192.8 192.800 . .有效的 N （列表状态） 1198.8 Net Sales 1 198.8 198.8 198.800 . .有效的 N （列表状态） 1229.5 Net Sales 1 229.5 229.5 229.500 . .有效的 N （列表状态） 1253.0 Net Sales 1 253.0 253.0 253.000 . .有效的 N （列表状态） 1266.0 Net Sales 1 266.0 266.0 266.000 . .有效的 N （列表状态） 1287.6 Net Sales 1 287.6 287.6 287.590 . .有效的 N （列表状态） 1描述统计量Type of CustomerPromotional RegularNet Sales 有效的 N （列表Net Sales 有效的 N （列表状态）状态）N 70 70 30 30极小值13.2 22.5极大值287.6 159.8均值84.290 61.992标准差61.4623 35.0679描述统计量Age N 极小值极大值均值标准差方差20 Net Sales 2 31.6 74.0 52.800 29.9813 898.880有效的 N （列表状态） 222 Net Sales 2 69.0 94.0 81.500 17.6777 312.500有效的 N （列表状态） 224 Net Sales 1 49.5 49.5 49.500 . .有效的 N （列表状态） 128 Net Sales 5 31.6 146.8 90.628 44.4638 1977.032有效的 N （列表状态） 530 Net Sales 8 47.6 253.0 117.521 83.7794 7018.979有效的 N （列表状态）832 Net Sales 8 14.8 71.2 42.565 18.2055 331.441有效的 N （列表状态）834 Net Sales 3 40.0 59.5 51.167 10.0540 101.083有效的 N （列表状态） 336 Net Sales 6 29.5 107.0 68.883 31.0998 967.198有效的 N （列表状态） 638 Net Sales 5 23.8 176.6 99.928 60.0694 3608.328有效的 N （列表状态） 540 Net Sales 4 22.5 160.4 67.250 63.5426 4037.657有效的 N （列表状态） 442 Net Sales 7 31.6 198.8 99.471 69.8223 4875.149有效的 N （列表状态）744 Net Sales 7 13.2 63.2 38.910 15.5077 240.490有效的 N （列表状态）746 Net Sales 9 19.5 145.2 66.436 39.3577 1549.028有效的 N （列表状态）948 Net Sales 6 29.5 144.0 77.733 47.0709 2215.667有效的 N （列表状态） 650 Net Sales 3 113.0 266.0 165.500 87.0646 7580.250有效的 N （列表状态） 352 Net Sales 2 75.0 287.6 181.295 150.3238 22597.254有效的 N （列表状态） 254 Net Sales 8 22.4 123.1 73.159 32.9592 1086.308有效的 N （列表状态）856 Net Sales 2 44.8 105.5 75.150 42.9214 1842.245有效的 N （列表状态） 258 Net Sales 1 52.5 52.5 52.500 . .有效的 N （列表状态） 160 Net Sales 2 30.0 39.6 34.810 6.7741 45.888有效的 N （列表状态） 262 Net Sales 3 20.8 84.7 48.380 32.8618 1079.897有效的 N （列表状态） 368 Net Sales 2 78.0 118.8 98.400 28.8500 832.320有效的 N （列表状态） 270 Net Sales 1 18.0 18.0 18.000 . .有效的 N （列表状态） 172 Net Sales 1 159.8 159.8 159.750 . .有效的 N （列表状态） 174 Net Sales 1 45.2 45.2 45.220 . .有效的 N （列表状态） 178 Net Sales 1 58.0 58.0 58.000 . .有效的 N （列表状态） 1第四章概率P15818 标准普尔500公司股票的平均价格为30美元，标准差是8.2美元（《商业周刊》，2003年春）。