第11章 统计学
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。
11-统计学原理课程标准
《统计学原理》课程教学大纲课程类型：理论、实训课程适用专业：现代物流课程适用层次：高技一、说明1、课程作用和目标（1）课程作用：《统计学原理》是经济类各专业的基础课程，与经济类各专业联系密切，拓展今后就业面。
（2）课程学习目标和要求：一方面加强对社会经济问题的学习、研究及学习其他专业课程提供数量分析方法，另一方面为进一步学习专业统计奠定理论和方法的基础。
在教学中要按照专业培养目标的要求，重点讲授本课程的基本理论和基本方法，并注重学生基本技能的训练及培养利用数量分析方法解决实际问题的能力。
2、教学中应注意的问题（1）本课程是经济类各专业的基础课，旨在为学生学习专业知识打基础。
应该特别重视统计学的基本理论、基本知识和基本技能的讲授。
（2）本课程教学内容理论性与实践性较强，为保证教学质量，教师在教学过程中就注意启发式教学方法，多举案例，充分调动学生学好本课程的积极性。
（3）在经济体制改革时期，本门课程的内容也处于不断变动中。
因此，教师在组织本门课程教学时，应注意指导学生参阅有关文献资料，并不断用新知识丰富教学，教好教活本门课程。
（4）在实施教学时，可有计划地多做练习，指导学生做力所能及的社会调查，以培养学生的实际操作能力。
（5）由于经济类各学科内容联系较密切，在讲授本门课程时，教师应注意同其他学科内容的衔接，按照教学方案规定的进度，合理地调整同其他相关学科重复的内容。
三、考核方式：考查1、考试形式：形式（三次小测），平时成绩与期末成绩比例3:72、考查内容：（1）统计概述及统计学中的基本概念；统计数据的采集和整理。
（2）统计综合指标的计算，包括总量指标、相对指标、平均指标和变异指标。
（3）抽样技术中调查的方法、抽样误差的计算、参数估计的确定；统计指数的计算，时间数列的分析。
3、成绩评价办法：以三次测试的平均成绩，作为学生总评成绩。
4、考试时间：100分钟5、试卷结构：（1）试题的分值：卷面分值为100分.（2）题目难易比例：容易题（20%）一般题（70%）难题（10%）四、课程参考资料1、教材：《统计学原理》，韩兆洲主编：暨南大学出版社，第7版2、参考书：《统计基础知识》，娄庆松、曹少华主编，高等教育出版社—2006.6教研组长: _____________________专业系：_____________________教务处：_____________________教学主管校长审批：_______________。
统计学第十一章相对数分析
Snqnq
p1 N1
N p22
.ห้องสมุดไป่ตู้ . N pnn
三、两个总阳性率的比较
以两村各次的复检人数及阳性人数合并 计算其期望阳性率，以各村各次受检人 数乘以该次期望阳性率即得各村各次检 验的期望阳性人数，然后将各村阳性人 数相加为TA及TB与两村实际人数OA及OB 作卡方检验
5、两样本标化率是样本值，存在抽样误差， 若欲得出标化组和被标化组的总率是否相等 的结论，还应作假设检验
五、标化率差别的统计意义检验
当选用直接法计算时，可应用“ 内部构成 不同的两率差别的统计意义检验”法中的 加权卡方检验法(Cochran 检验)，计算过程 见P147－149
第四节 重复检验结果 总阳性的计算
相对比型指标：
指任何两个相关联的变量A和B之比。它表示相 对于B的一个单位A有多少个单位。=A/B
常用指标：
1、对比指标：两个同类事物某种指标之比。 如性别比、某指标随时间的变化
2、关系指标：指两个有关的、但非同类事 物的数量比。如医务从员与床位比、
3、计划完成指标：说明计划完成的程度， 常用实际数达到计划数的百分之几或几倍表 示。
率＝可发 能生 发某 生现 某象 现的 象观 的 单察 观 数 位单 察 数位k
A A A k
k为比例基数：100%、1000‰、10万/10万 等，主要根据习惯用法和使算得的率一般至 少保留一、二位整数，以便阅读。
常用率有：
患病率prevalence rate：时点和期间患病率 感染率infection rate 发病率morbidity rate, incidence rate 死亡率death rate, mortality rate 病死率fatality rate 治愈率cure rate
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”。
统计学教案习题11多元线性回归与logistic回归
第十一章 多元线性回归与logistic 回归一、教学大纲要求（一）掌握内容1．多元线性回归分析的概念：多元线性回归、偏回归系数、残差。
2．多元线性回归的分析步骤：多元线性回归中偏回归系数及常数项的求法、多元线性回归的应用。
3．多元线性回归分析中的假设检验：建立假设、计算检验统计量、确定P 值下结论。
4．logistic 回归模型结构：模型结构、发病概率比数、比数比。
5．logistic 回归参数估计方法。
6．logistic 回归筛选自变量：似然比检验统计量的计算公式；筛选自变量的方法。
（二）熟悉内容 常用统计软件（SPSS 及SAS ）多元线性回归分析方法：数据准备、操作步骤与结果输出。
（三）了解内容 标准化偏回归系数的解释意义。
二、教学内容精要(一) 多元线性回归分析的概念将直线回归分析方法加以推广，用回归方程定量地刻画一个应变量Y 与多个自变量X 间的线形依存关系，称为多元线形回归（multiple linear regression ），简称多元回归（multiple regression ）基本形式：01122ˆk kY b b X b X b X =+++⋅⋅⋅+ 式中Y ˆ为各自变量取某定值条件下应变量均数的估计值，1X ，2X ，…，k X 为自变量，k 为自变量个数，0b 为回归方程常数项，也称为截距，其意义同直线回归，1b ，2b ，…, k b 称为偏回归系数（partial regression coefficient ），j b 表示在除j X 以外的自变量固定条件下，j X 每改变一个单位后Y 的平均改变量。
(二) 多元线性回归的分析步骤Y ˆ是与一组自变量1X ，2X ，…，kX 相对应的变量Y 的平均估计值。
多元回归方程中的回归系数1b ，2b ，…, k b 可用最小二乘法求得，也就是求出能使估计值Yˆ和实际观察值Y 的残差平方和22)ˆ(∑∑-=Y Y e i 为最小值的一组回归系数1b ，2b ，…, k b 值。
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
抽样调查必须遵循
统计学第十一章统计决策
第十一章统计决策I.学习目的本章对统计决策的基本理论、方法及其应用，作扼要的介绍。
通过学习，要求：1. 理解有关统计决策的基本概念与基本步骤，能够运用收益矩阵表与决策树形图表述所要研究的决策问题；2. 了解各种决策准则的特点与适用的场合，能够运用这些准则，进行完全不确定性决策与一般风险型决策；3. 了解贝叶斯决策的基本思想，掌握后验概率的计算方法，并在此基础上进行决策分析。
n.课程内容要点第一节统计决策的基本概念一、什么是统计决策所谓决策，就是在占有一定信息的基础上，利用各种方法，对影响特定目标的各种因素进行计算和分析，从而选择关于未来行动的“最佳方案”或“满意方案”的过程。
狭义的统计决策方法是一种研究非对抗型和非确定型决策问题的科学的定量分析方法。
开展统计决策研究，有助于避免决策的盲目性，提高决策的科学性。
二、统计决策的基本步骤（一）确定决策目标；反映决策目标的变量，称为目标变量。
当决策所要求达到的目标只有一个时，称为单目标决策。
当决策所要求达到的目标不止一个时，称为多目标决策。
（二）拟定备选方案备选方案是决策者可以调控的因素，备选方案中所调控的变量称为行动变量。
所有备选方案的集合称为行动空间。
（三）列出自然状态所谓自然状态，是指实施行动方案时，可能面临的客观条件和外部环境。
所有可能出现的状态的集合称为状态空间，而相应的各种状态可能出现的概率的集合称为状态空间的概率分布。
（四）测算结果（五）选择“最佳”或“满意”的方案（六）实施方案三、收益矩阵表第二节完全不确定型决策一、完全不确定型决策的准则（一）最大的最大收益值准则该准则又称乐观准则或“好中求好”准则。
在决策时，先选出各种状态下每个方案的最大收益值，然后再从中选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
（二）最大的最小收益值准则该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。
在决策时，先选出各种状态下每个方案的最小收益值，然后再从中选择最大者，并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
贾俊平第四版统计学-第十一章一元线性回归练习答案
第十一章一元线性回归练习题答案二．填空题 1. 不能；因为该相关系数为样本计算出的相关系数，它的大小受样本数据波动的影响，它是否显著尚需检验；t 检验;2.图1；不能；因为图1反映的是线性相关关系，图2反映的是非线性性相关关系，相关系数只能反映线性相关变量间的相关性的强弱，不能反映非线性相关性的强弱。
三．计算题1.（1） SSR 的自由度是1，SSE 的自由度是18。
（2）2418/6080220/1/==-=SSE SSR F(3)判定系数%14.57140802===SST SSR R 在y 的总变差中，由57.14％的变差是由于x 的变动说引起的。
(4)7559.05714.02-=-=-=R r相关系数为-0.7559。
(5)线性关系显著和：线性关系不显著和y x y x H 10H :因为414.424=>=αF F，所以拒绝原假设，x 与y 之间的线性关系显著。
2.（1）方差分析表df SS MS F Significance F回归分析 1 425 425 85 0.017 残差 15 75 5 － － 总计16500－－－（2）判定系数%8585.05004252====SST SSR R表明在维护费用的变差中，有85％的变差可由使用年限来解释。
（3）9220.085.02===R r二者相关系数为0.9220，属于高度相关（4）x y248.1388.6ˆ+= 分布；显著。
的自由度为t n r n r t 2);12||2---=回归系数为1.248，表示每增加一个单位的产量，该行业的生产费用将平均增长1.248个单位。
（5）线性关系显著性检验：线性关系显著：生产费用和产量之间性关系不显著生产费用和产量之间线10:H H因为Significance F=0.017<05.0＝α,所以线性关系显著。
（6）348.3120248.1388.6248.1388.6ˆ＝＝⨯++=x y当产量为10时，生产费用为31.348万元。
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5. 连续型变量的风险型决策方法
（1）连续型变量风险型决策中的几个概念
连续性变量的风险型决策方法是解决连续型变量，或 者虽然是离散型变量，但可能出现的状态数量很大的 决策问题的方法。连续性变量的风险型决策方法可以 应用边际分析法和标准正态概率分布等进行决策。
率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概
率； ③用概率的乘法定理计算联合概率，用概率的加法定理计 算边际概率,用贝叶斯定理计算后验概率； ④用后验概率进行决策分析。
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（2）贝叶斯决策的优点及其局限性
贝叶斯决策的优点：
①贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息
做出科学的判断；
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不确定情况下的决策需要具备以下几个条件：
（1）决策人要求达到的一定目的 （2）存在两个或两个以上可供选择的方案
（3）存在着不以决策人主观意志为转移的客观状态，即 自然状态
（4）在不同情况下采取不同方案所产生的结果是可以计 量的，所有的结果构成一个结果空间。
（2）决策的种类
按决策问题所处的条件不同，可分为确定型决策、不确 定型决策和对抗型决策三种。
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确定型决策：
确定型决策是指可供选择方案的条件已确定。
不确定型决策：
不确定型决策是指决策时的条件是不确定的，细分起来 又可以分成两种。一种是已知各种可能情况出现的概率，
因此可以结合概率来作出判断，选择方案，称为风险型
决策。另一种是未知任何信息的决策，称为完全不确定 情况下的决策。
对抗型决策：
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损益矩阵表
1
行动方案 d1
2 P2
L12
n Pn
1n 2n
P 1
L11
d2
L21
L22
L L
dm
Lm1
Lm2
Lmn
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2. 不同标准的决策方法
在风险型决策中，可以选用不同标准为依据进行决策， 在实践中常用的方法有：以期望值为标准的决策方法；
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3. 决策树
（1）决策树的意义
决策树是对决策局面的一种图解。它是把各种备
选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明 地绘制在一张图表上。用决策树可以使决策问题
形象化。
决策树的意义：
决策树便于管理人员审度决策局面，分析决策过
程，尤其对那些缺乏所需数学知识从而不能胜任 运算的管理人员。
3. 决策的公理和原则
（1）决策的公理
决策的公理是所有理智健全的决策者都能接受或承认
的基本原理，是许许多多决策者长期决策实践经验的
总结。
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决策的公理有两个基本点：
（1）决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的 估计，即存在“主观概率”；
（2）决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、
对抗性决策的特点是包含了两个或几个人之间的竞争， 并且不是所有的决策都在决策人的直接控制下，而要考 虑到对方的策略。
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2. 决策的作用和步骤
（1）决策的作用
决策的作用体现在：科学的统计决策起着由决策 目标到结果的中间媒介作用；科学的统计决策提 供有事实根据的最优行动方案，起着避免盲目性、
减少风险性的导向效应；统计决策在市场、经济、
管理等诸多领域中有广泛的用途。
（2）决策的步骤
一个完整的决策包括以下步骤
①确定目标和搜集资料，包括必要的调整计算 ②辨认自然状态和可能采取的行动
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③计算全部损益值 ④对全部行动进行筛选，淘汰不可接受的行动，保留 可以接受的行动 ⑤用适当的方法确定先验概率，进行必要的概率计算 ⑥用先验概率和各种行动方案种的损益值，计算期望
j 1 ij j
m
第i个方案 的期望值
第i个方案第j种 状态的损益值
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（2）以等概率为标准的决策方法
由于各种自然状态出现的概率无法预测，因此假定几种 自然状态的概率相等，即 方案作为最优决策方案。
P 1 n
，然后求出各方案的期望
损益值，最后选择收益值最大（或期望损失值最小）的
（3）以最大可能性为标准的决策方法
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贝叶斯决策的局限性：
①它需要的数据多，分析计算比较复杂，特别在解决复 杂问题时，这个矛盾就更为突出； ②有些数据必须使用主观概率，有些人不太相信，这也 妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用。
2. 贝叶斯决策方法的类型和应用
（1）先验分析和预后验分析
先验分析是指决策者详细列出各种自然状态及其概率、
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可行方案是由各方面专家根据决策目的，综合考虑资 源条件及实现的可能性，经充分讨论研究制定出来的。
（2）损益矩阵
可行方案
自然状态是指各种可行方案可能遇到的客观情况和状 态。这些情况和状态来自系统的外部环境，一般决策 者不能控制。
损益矩阵 包括三部 分内容
自然状态及其发生的概率
定的情报。也称完全情报。
完全信息价值等于利用完全情报进行决策所得到的 期望值减去没有这种情报而选出的最优方案的期望 值。它代表我们应该为这种情报而付出的代价的上 限。
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完全信息价值的意义：
①通过计算信息价值，可以判断出所做决策方案 的期望利润值随信息量增加而增加的程度。 ②通过计算信息价值，可使决策者在重大问题的 决策中，能够明确回答对于获取某些自然状态信
第11章
统计决策
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统计决策的一般问题
1. 决策的概念和种类
（1）决策的概念
决策就是为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在
占有一定信息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧 和方法，对影响未来目标实现的诸因素进行准确的计算 和判断选优后，对未来行动做出决定。统计决策有广义 和狭义之分，凡是使用统计方法进行决策的方法称为广 义的统计决策；狭义的统计决策是指在不确定条件下的 决策。
去的概率。
（2）边际分析法的应用
边际分析法是令期望边际利润等于期望边际损失，求 出转折概率，根据转折概率对应结果进行决策。
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（3）应用标准正态概率分布进行决策
设有一生产销售问题的风险型决策，如果满足下列两个条件，即： ①该决策问题的自然状态（市场需求量）为一连续型的随机变量 X ，其概率密 度为 f ( x) ； ②备选方案 d1, d2 , , dm 分别表示生产（或存有）数量为 1, 2, , m 单位的某种产品 或商品。 那么，该风险型决策取得最大期望利润值的方案 dk ，其所代表生产（存有）的 单位产品数量 k （最佳方案）由下式决定：
a b k
f ( x)dx b
其中： a 为边际利润值，即生产并卖出一追加单位产品所获得的利润值； b 为 边际损失值，即存有一追加单位产品而卖不出去所造成的损失值。
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贝叶斯决策方法
1. 贝叶斯决策的一般问题
（1）贝叶斯决策的概念和步骤
贝叶斯决策方法是根据预测各种事件可能发生
②它能对调查结果的可能性加以数量化的评价，而不是 像一般的决策方法那样，对调查结果或者是完全相信，
或者是完全不相信；
③如果说任何调查结果都不可能完全准确，先验知识或 主观概率也不是完全可以相信的，那么贝叶斯决策则巧 妙地将这两种信息有机地结合起来了； ④它可以在决策过程中根据具体情况不断地使用，使决 策逐步完善和更加科学。
做出正确的决策应遵循的三条原则：可行性原则；经 济性原则；合理性原则。
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风险型决策方法
1. 风险型决策的基本问题
（1）风险型决策的概念
风险型决策，是根据预测各种事件可能发生的先验概率，
然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策
方案。因此，这种决策具有一定的风险。
先验概率就是根据过去、经验或主观判断而形成的对各自 然状态的风险程度的测算值。简而言之，原始的概率就是 先验概率。
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决策树决策法：
就是按一定的方法绘制好决策树，然后用反推决 策树方式进行分析，最后选定合理的最佳方案。
（2）决策树制作的步骤及其应用
决策点和方案枝
绘出决策点和方案枝， 在方案枝上标出对应 的备选方案； 绘出机会点和概率枝， 在概率枝上标出对应 的自然状态出现的概 率值； 在概率枝的末端标出对 应的损益值，这样就得 出一个完整的决策树。
各种自然状态发生的概率有主观概率和客观概率之分， n 满足 。 0 Pi 1 且 Pi 1
i 1
各种行动方案的可能结果
损益矩阵三部分内容在 一个表上表现出来，该 表就称为损益矩阵表。
它是根据不同可行方案在不同自然状态下资源的条件、 生产能力的状况，应用综合分析的方法计算出来的收 益值或损失值。
各种备选行动方案与自然状态的损益值，并根据这些 信息对备选方案做出抉择的过程。
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预后验分析是后验概率决策分析的一种特殊形式的演算。 它有两种形式：扩大型预后验分析和常规型预后验分析。
扩大型预后验分析，是一种反推决策树分析；常规型预后
验分析，是一种正向分析。
（2）后验分析
根据预后验分析，如果认为采集信息和进行调查研究是 值得的，那么就应该决定去做这项工作，一旦取得了新 的信息，决策者就结合这些新信息进行决策分析。结合 运用这些信息并修正先验概率，称为后验分析。