《统计学》课后答案（第二版,贾俊平版）附录答案第6章-9章方差分析
统计学（第二版）课件及习题答案《统计学》参考答案
《统计学》（教育部教材）习题参考答案第一章统计概述一、填空题1.数量方面定量认识2.统计总体同质性差异性大量性3.总体单位数量标志品质标志不变标志可变标志4.总体指标名称指标数值5.总量指标相对指标平均指标数量指标质量指标静态指标动态指标二、单项选择题1.B 2.C 3.A 4.B 5.B三、多项选择题1.ABDE 2.ABC 3.ABCD 4.ABD 5.ABD四、问答题1.什么是指标？指标和标志有何区别和联系？①统计指标简称指标，是指综合反映现象总体数量特征的概念（及其数值）。
②指标与标志有两点区别：一是说明的对象范围不同，即指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的；二是具体表现的表示方式不同，即指标的具体表现都用数值表示，标志的具体表现只有数量标志用数值表示，品质标志则用文字表示。
③指标与标志有密切联系：一是标志表现是计算指标数值的基础；二是两者随研究目的不同具有转化关系。
2.指标有哪些具体分类？指标按表现形式分为总量指标、相对指标和平均指标；按性质或内容分为数量指标和质量指标；按时间状况分为静态指标和动态指标。
3.什么是指标体系？设置指标体系有何意义？指标体系是指一系列相互联系的指标组成的整体。
单项指标的局限性和社会经济现象的复杂性，决定了在统计中必须科学地设置指标体系，以便从不同角度、不同侧面来反映现象的全貌和事物间的联系。
4. 统计工作过程分哪几个阶段？如何理解统计“质—量—质”的认识过程？统计工作过程大致分为统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个相对独立、相互衔接的阶段。
四个阶段基本体现了统计“质—量—质”的认识过程。
统计首先要对现象进行初步的定性（质的）认识，作出统计设计；然后根据设计要求去进行量的调查和整理；最后通过统计分析，揭示现象的本质特征及其变化规律性，达到高一级的质的认识，实现统计之目的。
第二章统计调查一、填空题1.准确及时全面（系统或经济）2.调查项目3.全部工业生产设备每台工业生产设备每个工业企业4.单一表一览表表头表体表脚5.调查得到的统计数字客观现象实际数量表现登记性代表性二、单项选择题1.A 2.C 3.C 4.C 5.B三、多项选择题1.BCDE 2.BCDE 3.ABD 4.ABCDE 5.ACE四、问答题1.什么是统计调查？统计调查有哪些种类？统计调查是根据统计设计的要求，采用科学的方式和方法，有计划、有组织地向总体单位登记其有关标志表现，以获取统计研究所需要的原始资料的工作过程。
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第10章方差分析一、思考题1．什么是方差分析？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著影响。
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，但本质上它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响，例如，变量之间有没有关系、关系的强度如何等。
2．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：方差分析不仅可以提高检验的效率，同时由于它是将所有的样本信息结合在一起，也增加了分析的可靠性。
检验多个总体均值是否相等时，如果作两两比较，则需要进行多次的t检验。
随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加（并非均值真的存在差别）。
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。
3．方差分析包括哪些类型？它们有何区别？答：（1）根据所分析的分类自变量的多少，方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。
（2）区别：①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；②双因素方差分析研究的是两个分类变量对数值型因变量的影响。
4．方差分析中有哪些基本假定？答：方差分析中有三个基本假定：（1）每个总体都应服从正态分布。
也就是说，对于因素的每一个水平，其观测值是来自正态分布总体的简单随机样本。
（2）各个总体的方差σ2必须相同。
也就是说，对于各组观察数据，是从具有相同方差的正态总体中抽取的。
（3）观测值是独立的。
5．简述方差分析的基本思想。
答：方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
6．解释因子和处理的含义。
答：在方差分析中，所要检验的对象称为因素或因子；因素的不同表现称为水平或处理。
例如：要分析行业（零售业、旅游业、航空公司、家电制造业）对投诉次数是否有显著影响，则这里的“行业”是要检验的对象，称其为“因素”或“因子”；零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是“行业”这一因素的不同表现，称其为“水平”或“处理”。
统计学教材(贾俊平版)课后习题详细答案
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版）第一部分思考题第一章思考题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”。
《统计学》课后答案(第二版,贾俊平版)附录答案 第6章-9章 方差分析
第6章 方差分析6.1 0215.86574.401.0=<=F F (或01.00409.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。
6.2 579.48234.1501.0=>=F F (或01.000001.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.3 4170.50984.1001.0=>=F F (或01.0000685.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.4 6823.37557.1105.0=>=F F (或05.0000849.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.5 8853.30684.1705.0=>=F F (或05.00003.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
85.54.14304.44=>=-=-LSD x x B A ，拒绝原假设； 85.58.16.424.44=<=-=-LSD x x C A ，不能拒绝原假设； 85.56.126.4230=>=-=-LSD x x C B ，拒绝原假设。
6.6554131.3478.105.0=<=F F (或05.0245946.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。
第7章 相关与回归分析7.1 （1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。
（2）920232.0=r 。
（3）检验统计量2281.24222.142=>=αt t ，拒绝原假设，相关系数显著。
7.2 （1）散点图（略）。
（2）8621.0=r 。
7.3 （1）0ˆβ表示当0=x 时y 的期望值。
（2）1ˆβ表示x 每变动一个单位y 平均下降0.5个单位。
（3）7)(=y E 。
7.4 （1）%902=R 。
（2）1=e s 。
7.5 （1）散点图（略）。
（2）9489.0=r 。
（3）x y 00358.01181.0ˆ+=。
贾俊平统计学思考题答案解析
第一章：1、什么是统计学？统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。
2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。
3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。
顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。
数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。
按收集方法不同。
分为：观测数据、和实验数据观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；社会经济领域实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。
按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
时间序列数据：在不同时间收集的数据。
4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
（平均数、标准差、比例等）统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
（平均数、标准差、比例等）变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。
（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等）（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。
）5、变量可以分为哪几类？分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。
顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。
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6、举例说明离散型变量和连续型变量。
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10．双因素方差分析涉及（ ）。
A．两个分类型自变量
B．两个数值型自变量
C．两个分类型因变量
D．两个数值型因变量
【பைடு நூலகம்案】A
【解析】根据所分析的分类自变量的多少，方差分析可以分成单因素方差分析和双因
素方差分析。当方差分析中涉及两个分类型自变量时，称为双因素方差分析。
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第 10 章 方差分析
一、单项选择题 1．方差分析的主要目的是判断（ ）。 A．各总体是否存在方差 B．各样本数据之间是否有显著差异 C．分类型自变量对数值型因变量的影响是否显著 D．分类型因变量对数值型自变量的影响是否显著 【答案】C 【解析】方差分析是指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 因变量是否有显著影响。从表面上看，方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法， 但本质上它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响。
A．误差项平方和 B．组内平方和 C．组间平方和 D．总平方和 【答案】D 【解析】总平方和是全部观测值与总均值的误差平方和，记为 SST。
14．组内平方和除以相应的自由度的结果称为（ ）。 A．组内平方和 B．组内方差 C．组间方差 D．总方差 【答案】B
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差 2 必须相同；③观测值是独立的。
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8．在方差分析中，所提出的原假设是 H0： 1 2 L k ，备择假设是（ ）。 A． H1 ： 1 2 L k B． H1 ： 1 2 L k C． H1 ： 1 2 L k D． H1 ： 1 ， 2 ，…， k 不全相等
统计学（第四版）贾俊平第六章部分练习题答案
统计学（第四版）贾俊平第六章部分练习题答案统计学（第四版）贾俊平第六章部分练习题答案6.101: 6.70;: 6.70;0.01H H μμα≤>= Z ＝3.11，P=0.000935<0.01故拒绝0H ，如今每个家庭每天收看电视的平均时间显著地增加了。
6.2 01:82;:82;0.01H H μμα≥<=表6.2-1悬浮颗粒描述统计量N 极小值极大值均值标准差方差统计量统计量统计量统计量标准误统计量统计量悬浮颗粒32 58.396.678.1251.62359.183884.342有效的 N （列表状态）32;9.183878.125S X ==0 2.3868;0.00850.01X Z P Snμ-==-=<故拒绝0H ，该城市空气中悬浮颗粒的平均值显著低于过去的平均值。
6.3 01:25;:25;0.05H H μμα=≠=表6.3-1 金属板重量单个样本检验检验值 = 25 tdfSig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限重量1.04019.311.5100-.5161.536.31100.05P =>故不拒绝0H ，无证据表明该企业生产的金属板不符合要求。
6.4 01:17%;:17%;0.05;p 115/5500.209H H ππα≤>===00 2.435;(0.0205780.5)01p Z P nπππ-===<-故拒绝0H ，该生产商说法属实，该城市的人早餐饮用牛奶的比例高于17%。
6.5 012112:5;:5;0.02H H μμμμα-=-≠=()()1212221212-5.145;P=1.33791070.02X X Z SSn n E μμ--+<--==故拒绝0H ，装备时间之差不等于5分钟。
6.6012112:0;H :0;0.05H μμμμα-≤->=表6.6-1 购买力得分成对样本检验成对差分t df Sig.(双侧)均值标准差均值的标准误差分的 95% 置信区间下限上限对 1看后 - 看前.625 1.302.460-.4641.714 1.357 7 .2171.357;0.2170.05t p ==>故不拒绝0H ，无证据表明该广告提高了潜在购买力。
统计学贾俊平课后习题答案完整版
统计学贾俊平课后习题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】附录：教材各章习题答案第1章统计与统计数据1.1（1）数值型数据；（2）分类数据；（3）数值型数据；（4）顺序数据；（5）分类数据。
1.2（1）总体是“该城市所有的职工家庭”，样本是“抽取的2000个职工家庭”；（2）城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的“2000个家庭计算出的年人均收入。
1.3（1）所有IT从业者；（2）数值型变量；（3）分类变量；（4）观察数据。
1.4（1）总体是“所有的网上购物者”；（2）分类变量；（3）所有的网上购物者的月平均花费；（4）统计量；（5）推断统计方法。
1.5（略）。
1.6（略）。
第2章数据的图表展示2.1（1）属于顺序数据。
（2）频数分布表如下（4）帕累托图（略）。
2.2（1）频数分布表如下2.3频数分布表如下2.5（1）排序略。
（2）频数分布表如下2.6(3)食品重量的分布基本上是对称的。
2.72.8（1）属于数值型数据。
2.9（1）直方图（略）。
（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。
2.10A 班分散，且平均成绩较A 班低。
2.11 （略）。
2.12 （略）。
2.13 （略）。
2.14 （略）。
2.15 箱线图如下：（特征请读者自己分析） 第3章 数据的概括性度量3.1（1）100=M ；10=e M ；6.9=x 。
（2）5.5=L Q ；12=U Q 。
（3）2.4=s 。
（4）左偏分布。
3.2（1）190=M ；23=e M 。
（2）5.5=L Q ；12=U Q 。
（3）24=x ；65.6=s 。
（4）08.1=SK ；77.0=K 。
（5）略。
3.3 （1）略。
（2）7=x ；71.0=s 。
（3）102.01=v ；274.02=v 。
（4）选方法一，因为离散程度小。
3.4 （1）x =（万元）；M e= 。
统计学课后题答案(袁卫庞皓曾五一贾俊平)
第1章绪论5.简要说明抽样误差和非抽样误差。
答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。
抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。
b5E2RGbCAP6．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。
因此，他们开始检查供货商的集装箱，有问题的将其退回。
最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。
这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。
装满的油漆罐应为 4.536 kg。
要求：p1EanqFDPw(1>描述总体；(2>描述研究变量；(3>描述样本；(4>描述推断。
答：(1>总体：最近的一个集装箱内的全部油漆；(2>研究变量：装满的油漆罐的质量；(3>样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆；(4>推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8kg。
7．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。
这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝实验优先权的抱怨而颇具特色。
假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝实验(即在品尝实验中，两个品牌不做外观标记>，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。
要求：DXDiTa9E3d(1>描述总体；(2>描述研究变量；(3>描述样本；(4>描述推断。
答：(1>总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐”(2>研究变量：更好口味的品牌名称；(3>样本：1000名消费者品尝的两个品牌(4>推断：两个品牌中哪个口味更好。
第2章统计数据的描述思考题4. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。
贾俊平统计学第六、七章课后习题答案
贾俊平统计学第六、七章课后习题答案6.1解：设每个瓶子的灌装量为X，X?为样本均值，样本容量为n。
由于总体X服从正态分布，样本均值X?也服从正态分布，且均值相同，标准差为σ√n =1√9=13所以P(|X??μ|≤0.3)=P(|X??μ|13≤0.313)=2Φ(0.9)?1=2?0.8159?1=0.6318 7.1（1）已知σ=500，n=15,x=8900,1-α=95%,Z2α=1.96x+Z2αnσ=8900+1.96×15500=（8647,9153）（2）已知σ=500，n=35,x=8900,1-α=95%,Z2α=1.96x+Z2αnσ=8900+1.96×35500=（8734,9066）（3）已知n=35，x=8900，s=500,由于总体方差未知，但为大样本，所以可用样本方差来代替总体方差。
置信水平1-α=90%，Z2α=1.645x+Z2αns=8900+1.645×35500=（8761，9039）（4）已知n=35，x=8900，s=500,由于总体方差未知，但为大样本，所以可用样本方差来代替总体方差。
置信水平1-α=99%，Z2α=2.58x +Z2αn s =8900+2.58×35500=（8682,9118）7.2已知n=36，x =3.3167，s=1.6093（1）当置信水平为90%时，Z 2α=1.645x +Z 2αn s =3.3167+1.645×366093.1=3.3167+0.4532=（2.88,3.76）（2）当置信水平为95%时，Z 2α=1.96x +Z 2αn s =3.3167+1.96×366093.1=3.3167+0.544=（2.80,3.84）（3）当置信水平为99%时，Z 2α=2.58Z2αn s =3.3167+2.58×366093.1=3.3167+0.7305=（2.63,4.01）7.3（1）已知总体服从正态分布，但σ未知，n=50为大样本，α=0.05，Z 2α=1.96，根据样本计算可知x =101.32,s=1.63x +Z 2αn s =101.32+1.96×5063.1=101.32+0.45=(100.87,101.77)（2）由所给样本数据可知样本合格率：p=5045=0.9p +Z2αnp p )1(-=0.9+1.9650)9.0-19.0（=0.9+0.08=（0.82,0.98）7.4由样本数据得x =16.13，σ=0.8706，置信水平1-α=99%，Z 2α=2.58x +Zαn σ=16.13+2.58×58706.0=16.13+0.45=（15.68,16.58）7.5、（1）n=44，p=0.51，置信水平为99%由题意，已知n=44，置信水平1-α=99%，因此检验统计量为:，代入数值计算，总体比例π的置信区间为(31.6%，70.4%) （2）n=300,p=0.82，置信水平为95%由题意可得知96.12=αZ检验统计量为:，代入数值计算，总体比例π的置信区间为(77.7%，86.3%) （3）n=1150，p=0.48，置信水平为90%由题意可得知检验统计量为:，代入数值计算，58.22=αZ np p Z P )1(2-±α)704.0,316.0(194.051.044)51.01(51.058.251.0=+=-??p p Z P )1(2-±α)863.0,777.0(043.082.0300)82.01(82.096.182.0=+=-?+645.12=αZ np p Z P )1(2-±α总体比例π的置信区间为(45.6%，50.4%)7.6、（1）由题意已知n=200，当置信水平为90%时，，检验统计量为代入数据计算可得:置信区间为(18.10%，27.90%) （2）当置信水平为95%时，96.12=αZ ，检验统计量为代入数据计算可得:置信区间为(17.17%，28.83%)7.7、由题意已知置信水平为99%，即1-α=99%，则，估计误差E=200，=1000504.0,456.0(024.048.01150)48.01(48.0645.148.0=+=-?+645.12=αZ np p Z P )1(2-±α%)90.27%,10.18(%90.4%23200%)231%(23645.1%23=±=-?±np p Z P )1(2-±α%)83.28%,17.17(%83.5%23200%)231%(2396.1%23=+=-?+58.22=αZ σ则，即应该取样本量为1677.8、（1）由题意可知n=50，p=32/50=0.64，α=0.05，96 .12=αZ 总体中赞成该项改革的户数比例的置信区间为，代入数据计算:即置信区间为（51%,77%）（2）如果小区管理者预计赞成的比例能达到80%，即π=0.80，估计误差不超过10%，即E=10%,α=0.05，96.12=αZ ，应抽取的样本量为即应该抽取62户进行调查7.9（1）x?=21，s=2，n=50，α=0.1χ0.12?2(50?1)=66.3387,χ1?0.12?2(50?1)=33.9303∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(50?1)×2266.3387≤σ2≤(50?1)×2233.9303即2.95≤σ2≤5.78.标准差的置信区间为1.72≤σ≤2.4 （2）x?=1.3，s=0.02，n=15，α=0.1167200100058.22222222≈?==E Z n σαnp p Z P )1(2-±α)77.0,51.0(13.064.050)64.01(64.096.164.0=±=-±621.0)80.01(80.096.1)1(22222=-?=-?=E Z n ππαχ0.12?2(15?1)=23.6848,χ1?0.12?2(15?1)=6.5706∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(15?1)×0.02223.6848≤σ2≤(15?1)×0.0226.5706标准差的置信区间为0.015≤σ≤0.029 （3）x?=167，s=31，n=22，α=0.1χ0.12?2(22?1)=32.6706,χ1?0.12?2(22?1)=11.5913∴(n?1)s 2χα22≤σ2≤(n?1)s 2χ1?α22(22?1)×312≤σ2≤(22?1)×312标准差的置信区间为24.85≤σ≤41.73。
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《统计学》课后答案（第二版,贾俊平版）附录答案第6章-9章方差分析第6章方差分析6.1 0215.86574.401.0=<=F F (或01.00409.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。
6.2 579.48234.1501.0=>=F F (或01.000001.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.3 4170.50984.1001.0=>=F F (或01.0000685.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.4 6823.37557.1105.0=>=F F (或05.0000849.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
6.5 8853.30684.1705.0=>=F F (或05.00003.0=<=-αvalue P )，拒绝原假设。
85.54.14304.44=>=-=-LSD x x B A ，拒绝原假设；85.58.16.424.44=<=-=-LSD x x C A ，不能拒绝原假设；85.56.126.4230=>=-=-LSD x x C B ，拒绝原假设。
6.6554131.3478.105.0=<=F F (或05.0245946.0=>=-αvalue P )，不能拒绝原假设。
第7章相关与回归分析7.1 （1）散点图（略），产量与生产费用之间正的线性相关关系。
（2）920232.0=r 。
（3）检验统计量2281.24222.142=>=αt t ，拒绝原假设，相关系数显著。
7.2 （1）散点图（略）。
（2）8621.0=r 。
7.3 （1）0?β表示当0=x 时y 的期望值。
（2）1?β表示x 每变动一个单位y 平均下降0.5个单位。
（3）7)(=y E 。
7.4 （1）%902=R 。
（2）1=e s 。
7.5 （1）散点图（略）。
（2）9489.0=r 。
（3）x y 00358.01181.0?+=。
回归系数00358.0?1=β表示运送距离每增加1公里，运送时间平均增加0.00358天。
7.6 (1) 散点图（略）。
二者之间为高度的正线性相关关系。
（2）998128.0=r ，二者之间为高度的正线性相关关系。
（3）估计的回归方程为：x y 308683.06928.734?+=。
回归系数308683.0?1=β表示人均GDP 每增加1元，人均消费水平平均增加0.308683元。
（4）判定系数996259.02=R 。
表明在人均消费水平的变差中，有99.6259%是由人均GDP 决定的。
（5）检验统计量61.6692.1331=>=αF F ，拒绝原假设，线性关系显著。
（6）1078.22785000308683.06928.734?5000=?+=y （元）。
（7）置信区间：[1990.749，2565.464]；预测区间：[1580.463，2975.750]。
7.7 （1）散点图（略），二者之间为负的线性相关关系。
（2）估计的回归方程为：x y 7.41892.430?-=。
回归系数7.4?1 -=β表示航班正点率每增加1%，顾客投诉次数平均下降4.7次。
（3）检验统计量3060.2959.42=>=αt t （P-V alue=0.001108<05.0=α），拒绝原假设，回归系数显著。
（4）1892.54807.41892.430?80=?-=y （次）。
（5）置信区间：（37.660，70.619）；预测区间：（7.572，100.707）。
7.8 Excel 输出的结果如下（解释与分析请读者自己完成）Multiple R 0.7951 R Square 0.6322 Adjusted R Square 0.6117 标准误差 2.6858观测值 20方差分析dfSS MS F Significance F回归分析 1 223.1403 223.1403 30.93322.79889E-05残差 18 129.8452 7.2136总计 19 352.9855Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 X V ariable 10.24920.04485.56180.00000.15510.34347.9（2）%60.868660.067.164286660.14227082====SSTSSR R 。
表明汽车销售量的变差中有86.60%是由于广告费用的变动引起的。
（3）9306.08660.02===Rr 。
（4）x y 420211.16891.363?+=。
回归系数420211.1?1=β表示广告费用每增加一个单位，销售量平均增加1.420211个单位。
（5）Significance F ＝2.17E-09<05.0=α，线性关系显著。
7.10 x y3029.26254.13?+=；%74.932=R ；8092.3=e s 。
7.11 （1）27。
（2）4.41。
（3）拒绝0H 。
（4）7746.0-=r 。
（5）拒绝0H 。
7.12 （1）05.18)(95.15≤≤y E 。
（2）349.19651.140≤≤y 。
7.13 x y24.1529.46?+-=；045.685)(555.44140≤≤y E 。
7.14 21928.10497.003.25?x x y +-=；预测28.586。
7.15 （略）。
7.16 （1）显著。
（2）显著。
（3）显著。
7.17 （1）16039.16377.88?x y+=。
（2）213010.12902.22301.83?x x y++=。
（3）不相同。
方程（1）中的回归系数6039.1?1=β表示电视广告费用每增加1万元，月销售额平均增加1.6039万元；方程（1）中的回归系数2902.2?1=β表示在报纸广告费用不变的条件下，电视广告费用每增加1万元，月销售额平均增加 2.2902万元。
（4）%91.912=R ；%66.882=a R 。
（5）1β的P-V alue=0.0007，2β的P-V alue=0.0098，均小于05.0=α，两个回归系数均显著。
7.18 （1）216717.3273865.225910.0?x x y++-= （2）回归系数3865.22?1=β表示降雨量每增加1毫mm ，小麦收获量平均增加22.3865kg/hm 2；回归系数6717.327?2 =β表示温度每增加1C 0，小麦收获量平均增加327.6717kg/mh 2。
（3）可能存在。
7.19 （1）3211350.08210.08147.07005.148?x x x y+++=。
（2）%75.892=R ；%83.872=a R 。
（3）Significance F ＝3.88E-08<05.0=α，线性关系显著。
（4）1β的P-V alue=0.1311>05.0=α，不显著；2β的P-V alue=0.0013<05.0=α，显著；3β的P-V alue=0.0571>05.0=α，不显著。
第8章时间序列分析和预测8.1 （1）时间序列图（略）。
（2）13.55%。
（3）1232.90(亿元)。
8.2 （1）时间序列图（略）。
（2）1421.2(公斤/公顷)。
（3）3.0=α时的预测值：18.13802001=F ，误差均方＝291455；5.0=α时的预测值：23.14072001=F ，误差均方＝239123。
5.0=α更合适。
8.3 （1）3期移动平均预测值＝630.33（万元）。
（2）3.0=α时的预测值：95.56719=F ，误差均方＝87514.7；4.0=α时的预测值：06.59119=F ，误差均方＝62662.5；5.0=α时的预测值：54.60619=F ，误差均方＝50236。
5.0=α更合适（3）趋势方程t Y t9288.2173.239?+=。
估计标准误差6628.31=Y s 。
8.4 （1）趋势图（略）。
（2）趋势方程t t Y 16077.178.145??=。
2001年预测值＝3336.89(亿元)。
8.5 （1）趋势图（略）。
（2）线性趋势方程t Y 9495.135202.69?+=，2000年预测值=585.65（万吨）。
8.6 线性趋势：t Y6137.01613.374?-=；二次曲线：20337.08272.16442.381?t t Y+-=；三次曲线：320036.01601.00030.15617.372?t t t Y+-+=。
8.7 （1）原煤产量趋势图（略）。
（2）趋势方程20309.09674.05824.4?t t Y t -+=，预测值28.11?2001=Y （亿吨）。
8.8 （1）图形（略）。
（2）移动平均法或指数平滑法。
（3）移动平均预测=72.49(万元)；指数平滑法预测＝72.5(万元)( 4.0=α)。
8.9 （1）略。
8.10计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：t Y t 7064.16392.2043?+=。
图形（略）周期波动图（略）。
8.11各月季节指数如下1月 2月 3月 4月5月 6月 0.6744 0.6699 0.7432 0.7903 0.8061 0.8510 7月 8月9月 10月 11月 12月 0.7552 0.3449 0.9619 1.1992 1.8662 2.3377 季节变动图（略）。
计算趋势：分离季节因素后的趋势方程为：t Y t42449.0159.119?+=。
图形（略）。
周期波动图（略）。
随机波动图（略）。
第9章指数9.1 （1）%80.110=v 。
（2）%46.122=p I 。
（3）%48.90=qI 。
（4）13920元＝26190元-12270元。
9.2 （1）111.72%。
（2）111.60%。
（3）100.10%。
（4）15.3万元＝15.1532万元+0.1468万元。
9.3 （1）2.62%；8016元。
（2）28.42%；124864元。
（3）143.37%；132880元。
9.4 （1）单位成本增长11.11%。
（2）%11.111=p I ；%91.90=q I 。
9.5 结果如下表：年份缩减后的人均GDP1990 1584.9 1991 1817.2 1992 2149.4 1993 2562.3 1994 3161.2 1995 4145.2 1996 5148.7 1997 5889.1 1998 6357.9 1999 6640.0 20007049.89.6 %52.98=p I ，下跌1.48%。