管理统计学习题参考答案第六章
第六章
1. 解: 概率是衡量某一特定事件的机会或可能性的数量指标。
概率的统计定义:在相同条件下，重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，当n 很大时，频 率m /n 稳定在某个数值p 的附近。
当n 趋近于∞时，频率m/n 趋近于p 值，则称p 为事件A 的概率，记为P （A ）= p 。
2. 解: 根据题意作频数分布数列和直方图。
频数分布表
序号 日产量 频数 频率(%)
1 105 1 0.11
2 115 2 0.22
3 125 3 0.33
4 13
5 2 0.22 5
145 1 0.12
合计
9
1
3. 解: 概率分布分为离散型分布和连续型分布。
离散型分布如两点分布，二项分布，几何分布，超几何分
布和泊松分布，连续型分布如均匀分布，指数分布和正态分布。
4. 解:（1）在均值处的概率最大；
（2）对称性；
（3）数学模式：()()e
x x f 2
22
21
σμπσ
--
=
；
（4）有两个重要参数µ 和σ，参数不同分布也不同；
（5）曲线对横轴是渐近的，区间与概率的关系：
()()α
σμσμ-=-=-1≤x ≤x t P t P
5. 解:
()⎪⎭
⎫ ⎝⎛-Φ=⎪⎭⎫ ⎝⎛-≤=⎪⎭⎫
⎝⎛-≤-=≤σμσμσμσμC C Z P C P C P x x 查《标准正态分布表》中Z =（C －μ）/σ的概率。
6. 解: 当Z=1，2，3时，标准正态分布下的概率分别为：
()()()()%..ΦΦΦZ P 2768184134502112111=-⨯=-=--=≤ ()()()()%..ΦΦΦZ P 459519772502122222=-⨯=-=--=≤ ()()()()%
..ΦΦΦZ P 739919986502132333=-⨯=-=--=≤
7. 解: ()1346489701.
.Z -=-= ()39.26.4891002=-=Z
查《正态分布表》得
()()%..ΦZ Φ001901341=-= ()()%..ΦZ Φ1576993922==
()()()%.Z ΦZ Φx P 1557991007012=-=≤≤
8. 解: ()()()()%..ΦZ Φx P x P 842403921110011002=-=-=≤-=>
9. 解: 都是离散型分布，二项分布的极限分布是泊松分布，可以证明，当p 很小（小于0.1），n 较大（大
于总体0.1），可用泊松分布作为二项分布的近似，两种分布的结论几乎完全一致。
否则两者不等。
10. 解: (1）二项分布的累积概率：
在一批产品中，当不合格品超过c 时，则拒绝接收。
因此，接收的概率为:
()()x n P x P c
x x n C C x P --==
≤∑10
c -n c c n -n n -n n -n n q p C q p C q p C q p C ++++=Λ222111000
（x = 1，2，3，… ，c ）
（2）泊松分布的累积概率：已知p 和n ，则有λ=np 。
不合格品x 少于c 的概率为
()∑=-=≤c
x x
x e
C x P 0
!λλ
（x = 0, 1，2，3，…）
11. 解：求在抽出的10次检验中，不合格品出现1次的概率。
()()()011=-≤==≤C P x P C x P
()
()
34370060106006010600
1000
101
1011
10...C ..C --=---=∑∑
12. 解: ()x
-n x x n
q
p x C
C
P =≤ ()()
6899.094.006.0106.00x 60
6006==-===-C C P
13. 解: （1）二项分布
()()0.9742q P C 1x P =1c 0.01=P 25=n P x -n x x n ==≤∑
≤，， （2）泊松分布
125.001.025≤=⨯==c np ，λ
()9735.0!
==≤∑=-c
x x
x e
c x P λλ
（3）结果：泊松分布计算出的概率较小。
管理统计学课后习题答案
管理统计学课后习题答案第一章：统计学基础1. 描述统计与推断统计的区别是什么？- 描述统计关注的是对数据集的描述和总结，如均值、中位数、众数、方差等；而推断统计则使用样本数据来推断总体特征，包括参数估计和假设检验。
2. 什么是正态分布？- 正态分布是一种连续概率分布，其形状呈钟形曲线，具有对称性，其数学表达式为 \( N(\mu, \sigma^2) \)，其中 \( \mu \) 为均值，\( \sigma^2 \) 为方差。
第二章：数据收集与处理1. 抽样误差和非抽样误差的区别是什么？- 抽样误差是由于样本不能完全代表总体而产生的误差；非抽样误差则来源于数据收集和处理过程中的其他问题，如测量误差、数据录入错误等。
2. 描述数据清洗的步骤。
- 数据清洗通常包括：识别和处理缺失值、异常值检测与处理、数据标准化和归一化、数据整合等步骤。
第三章：描述性统计分析1. 计算给定数据集的均值和标准差。
- 均值是数据集中所有数值的总和除以数据点的数量。
标准差是衡量数据点偏离均值的程度，计算公式为 \( \sigma =\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2} \)。
2. 解释箱型图（Boxplot）的作用。
- 箱型图是一种图形表示方法，用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数、异常值等，有助于快速识别数据的集中趋势和离散程度。
第四章：概率分布1. 什么是二项分布？- 二项分布是一种离散概率分布，用于描述在固定次数 \( n \) 的独立实验中，每次实验成功的概率为 \( p \) 时，成功次数的概率分布。
2. 正态分布的数学性质有哪些？- 正态分布具有许多重要性质，如对称性、均值等于中位数、68-95-99.7规则等。
第五章：参数估计1. 解释点估计和区间估计的区别。
- 点估计是用样本统计量来估计总体参数的单个值；区间估计是在一定置信水平下，给出总体参数可能落在的区间范围。
《管理统计学》习题及标准答案
《管理统计学》作业集习题集及答案第一章导论*1-1 对50名职工的工资收入情况进行调查，则总体单位是（单选）（ 3 ）（1）50名职工（2）50名职工的工资总额（3）每一名职工（4）每一名职工的工资*1-2 一个统计总体（单选）（ 4 ）（1）只能有一个标志（2）只能有一个指标（3）可以有多个标志（4）可以有多个指标*1-3 某班学生数学考试成绩分别为65分、71分、80分和87分，这四个数字是（单选）( 4 ) （1）指标（2）标志（3）变量（4）标志值第二章统计数据的调查与收集*2-1 非全面调查包括（多项选择题）(１２ 4 )（1）重点调查（2）抽样调查（3）快速普查（4）典型调查（5）统计年报*2-2 统计调查按搜集资料的方法不同，可以分为（多项选择题）( １2 3 ) （1）采访法（2）抽样调查法（3）直接观察法（4）典型调查法（5）报告法*2-3 某市进行工业企业生产设备状况普查，要求在7月1日至7月5日全部调查完毕。
则规定的这一时间是（单项选择题）（２）(1) 调查时间(2) 调查期限(3) 标准时间(4) 登记期限*2-4 某城市拟对占全市储蓄额五分之四的几个大储蓄所进行调查，以了解全市储蓄的一般情况，则这种调查方式是（单项选择题）（４）(1) 普查(2) 典型调查(3) 抽样调查(4) 重点调查*2-5 下列判断中，不正确的有（多项选择题）（２３ 4 ）（1）重点调查是一种非全面调查，既可用于经常性调查，也可用于一次性调查；（2）抽样调查是非全面调查中最科学的方法，因此它适用于完成任何调查任务；（3）在非全面调查中，抽样调查最重要，重点调查次之，典型调查最不重要；（4）如果典型调查的目的是为了近似地估计总体的数值，则可以选择若干中等的典型单位进行调查；（5）普查是取得全面统计资料的主要调查方法。
*2-6 下列属于品质标志的是（单项选择题）（ 2 ）（1）工人年龄（2）工人性别（3）工人体重（4）工人工资*2-7 下列标志中，属于数量标志的有（多项选择题）（３）（1）性别（2）工种（3）工资（4）民族（5）年龄*2-8 下列指标中属于质量指标的有（多项选择题）（１３ 4 ）（1）劳动生产率（2）废品量（3）单位产品成本（1）资金利润率（5）上缴税利额第三章统计数据的整理*3-1 区分下列几组基本概念：（1）频数和频率；答：A、频数：在一组依大小顺序排列的测量值中，当按一定的组距将其分组时出现在各组内的测量值的数目。
《统计学》-第6章-习题答案
第六章课后题解答1.与参数检验相比，非参数检验有哪些优缺点？主要适用于那些场合？答：（1）非参数检验不需要严格假设条件，因而比参数检验有更广泛的适用面；非参数检验几乎可以处理包括定类数据和定序数据在内的所有类型的数据，而参数检验通常只能用于定量数据的分析；在参数检验和非参数检验都可以使用的情况下，非参数检验的功效（power）要低于参数检验方法。
（2）参数检验中的假设条件不满足；检验中涉及的数据为定类或定序数据；所涉及的问题中并不包含参数；对各种资料的初步分析。
2.使用“学生调查.sav”文件中的数据检验：（1）能否认为总体中学生的学习兴趣呈均匀分布？（2）能否认为总体中学生的身高服从正态分布？答：（1）利用2拟合优度检验，计算出的2统计量的值为2.000,自由度为4,相应的p值（渐近显著性）为0.736。
由于0.736大于0.05,所以在5% 的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非均匀的。
乱0伞单疋（0.0%）貝有型于5的期峑a单」T:晨小7.0（2）利用单样本K-S检验法，计算出的D max统计量的值为0.899,相应的p值（渐近显著性）为0.394。
由于0.394大于0.05,所以在5%的显著性水平下不能拒绝原假设，也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非正态的。
单样進Kolmogor ov-Smirnov 攪腌亂检验分芜为正悲分布乱根据救摇计算得到*表2.23.某企业生产一种钢管，规定长度的中位数是10米。
现随机地从正在生产的生产线上选取10根进行测量，结果为：9.8，10.1，9.7，9.9, 9.8，10.0, 9.7, 10.0，9.9, 9.8。
问该企业的生产过程是否需要调整。
答：单样本中位数的符号检验法检验钢管长度的中位数是否为50,各个数值与中位数比较的结果，有7个值小于10, 1个值大于10, 2个等于10。
样本量较少，输出双侧检验的p值（精确显著性）为0.070。
管理统计学第6章
z / 2 = 1.96 _ （4）计算统计量Z的值： x m
（5）检验判断：由于 落在接受域； 故不能拒绝原假设H0Z = 1.67 < Z /2 = 1.96 ，即不能说明这批产品不符 合质量标准。
494 495 Z= = = 1.67 s / n 6 / 100
3. 正态总体，σ2未知，小样本时， μ的假设检验
第6章 参数假设检验
6.1 假设检验的一般问题 6.2 一个总体下的参数假设检验
6.3 一个0-1总体分布下的参数假设检验
6.4 两个总体下的参数假设检验
6.5 两个总体比例差的假设检验
6.1 假设检验的一般问题
假设检验 是推断性统计学中的一项重要内 容，它是先对研究总体的参数作出某种假设， 然后通过样本的观察来决定假设是否成立。
（4）在假设检验中，等号“=”总是放在 原假设上。 （5）在实际问题中，由于不同研究者有 不同的研究目的，选取的原假设和备择 假设可能截然相反，但无论怎样确定假 设的形式，只要它们符合研究者的最终 目的，便是合理的。
6.2 一个总体下的参数假设检验
6.2.1 一个总体下均值的假设检验
落在其观测值以外的概率，即表示在实际原 假设为真的情况下，拒绝H0犯错误的概率， 也称为观测到的显著性水平或相关概率值。
若用Z表示检验统计量，z0表示根据样本数据计算得到 的检验统计量值，对假设检验的三种基本形式，p值的 一般表达式如下： （1）双侧检验：H0 ：μ=μ0 ；H１：μ≠μ0 p值是当μ=μ0 时，检验统计量的绝对值大于或等于根 据实际观测样本数据计算得到的统计量观测值的绝对值 的概率，即，p值=P(|Z|≥|z0||μ=μ0 )。 （2）左侧检验： H0：μ≥μ0；H１：μ＜μ0。 p值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观 测样本数据计算得到的统计量观测值的概率，即，p值 =P(Z≤z0|μ=μ0 )。 （2）右侧检验： H0：μ≤μ0；H１：μ＞μ0。 p值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观 测样本数据计算得到的统计量观测值的概率，即，p值 =P(Z≥z0|μ=μ0 )。
统计学课后答案第六章
统计学课后答案第六章【篇一：统计学第五版课后练答案(4-6章)】txt>4．1 一家汽车零售店的10名销售人员5月份销售的汽车数量(单位：台)排序后如下： 2 4 7 10 10 10 12 12 14 15 要求：（1）计算汽车销售量的众数、中位数和平均数。
(2)根据定义公式计算四分位数。
(3)计算销售量的标准差。
(4)说明汽车销售量分布的特征。
解：statisticsmean median mode std. deviation percentiles25 50 75 missing10 0 9.60 10.00 10 4.169 6.25 10.00单位：周岁19 15 29 25 24 23 21 38 22 18 30 20 19 19 16 23 27 22 34 24 4120 31 17 23要求；(1)计算众数、中位数：排序形成单变量分值的频数分布和累计频数分布：网络用户的年龄1(2)根据定义公式计算四分位数。
mean=24.00；std. deviation=6.652 (4)计算偏态系数和峰态系数：skewness=1.080；kurtosis=0.773(5)对网民年龄的分布特征进行综合分析：分布，均值=24、标准差=6.652、呈右偏分布。
如需看清楚分布形态，需要进行分组。
21、确定组数：lg?2?5?1?1k?1?lg(2)lg2lgn()1.398?5.64k=6 ，取0.30103网络用户的年龄 (binned)分组后的直方图：3客都进入一个等待队列：另—种是顾客在三千业务窗口处列队3排等待。
为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短．两种排队方式各随机抽取9名顾客。
得到第一种排队方式的平均等待时间为7．2分钟，标准差为1．97分钟。
第二种排队方式的等待时间(单位：分钟)如下：5．5 6．6 6．7 6．8 7．1 7．3 7．47．8 7．8 要求：(1)画出第二种排队方式等待时间的茎叶图。
统计学第六章课后题及答案解析
第六章一、单项选择题1．下面的函数关系是( )A现代化水平与劳动生产率 B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系 D亩产量与施肥量2．相关系数r的取值范围( )A -∞< r <+∞B -1≤r≤+1C -1< r < +1D 0≤r≤+13．年劳动生产率x(干元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均( )A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元4．若要证明两变量之间线性相关程度高，则计算出的相关系数应接近于( )A +1B -1C 0.5D 15．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( )A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程ŷ=a+bx。
经计算，方程为ŷ=200—0.8x，该方程参数的计算( )A a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的D a值和b值都是正确的7．在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量均方差为5，而相关系数为0.8时，则其回归系数为：( )A 8B 0.32C 2D 12．58．进行相关分析，要求相关的两个变量( )A都是随机的 B都不是随机的C一个是随机的，一个不是随机的 D随机或不随机都可以9．下列关系中，属于正相关关系的有( )A合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系B产品产量与单位产品成本之间的关系C商品的流通费用与销售利润之间的关系D流通费用率与商品销售量之间的关系10．相关分析是研究( )A变量之间的数量关系 B变量之间的变动关系C变量之间的相互关系的密切程度 D变量之间的因果关系11．在回归直线y c=a+bx，b<0，则x与y之间的相关系数 ( )A r=0B r=lC 0< r<1D -1<r <012．当相关系数r=0时，表明( )A现象之间完全无关 B相关程度较小C现象之间完全相关 D无直线相关关系13．下列现象的相关密切程度最高的是( )A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0.87B流通费用水平与利润率之间的相关系数为-0.94C商品销售额与利润率之间的相关系数为0.51D商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0.8114．估计标准误差是反映( )A平均数代表性的指标 B相关关系的指标C回归直线方程的代表性指标 D序时平均数代表性指标二、多项选择题1．下列哪些现象之间的关系为相关关系( )A家庭收入与消费支出关系 B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D商品价格一定，商品销售与额商品销售量关系2．相关系数表明两个变量之间的( )A因果关系 C变异程度 D相关方向 E相关的密切程度3．对于一元线性回归分析来说( )A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号4．可用来判断现象线性相关方向的指标有( )A相关系数 B回归系数 C回归方程参数a D估计标准误5．单位成本(元)依产量(千件)变化的回归方程为y c=78- 2x，这表示( ) A产量为1000件时，单位成本76元B产量为1000件时，单位成本78元C产量每增加1000件时，单位成本下降2元D产量每增加1000件时，单位成本下降78元6．估计标准误的作用是表明( )A样本的变异程度 B回归方程的代表性C估计值与实际值的平均误差 D样本指标的代表性7．销售额与流通费用率，在一定条件下，存在相关关系，这种相关关系属于( ) A完全相关 B单相关 C负相关 D复相关8．在直线相关和回归分析中( )A据同一资料，相关系数只能计算一个B据同一资料，相关系数可以计算两个C据同一资料，回归方程只能配合一个D据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个9．相关系数r的数值( )A可为正值 B可为负值 C可大于1 D可等于-110．从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为( )A正相关 B负相关 C直线相关 D曲线相关11．确定直线回归方程必须满足的条件是( )A现象间确实存在数量上的相互依存关系B相关系数r必须等于1C y与x必须同方向变化D现象间存在着较密切的直线相关关系12．当两个现象完全相关时，下列统计指标值可能为( )A r=1B r=0C r=-1D S y=013．在直线回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是( )A一个自变量，一个因变量 B均为随机变量C对等关系 D一个是随机变量，一个是可控制变量14．配合直线回归方程是为了( )A确定两个变量之间的变动关系 B用因变量推算自变量C用自变量推算因变量 D两个变量都是随机的15．在直线回归方程中( )A在两个变量中须确定自变量和因变量 B一个回归方程只能作一种推算C要求自变量是给定的，而因变量是随机的。
管理统计学(李金林版教材)课后习题答案~~~第六章
管理统计学（李金林版教材）课后习题答案~~~第六章基础习题1. 解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义。
答：总体分布：整体取值的概率分布规律，即随机变量X 服从的分布；样本分布：从总体中按照一定的抽样规则抽取的部分个体的分布，若从总体中简单随机抽取容量为n 的样本，则样本分布为(X 1,X 2,...,X n )；抽样分布：样本统计量的分布。
2. 简述卡方分布、t 分布、F 分布及正态分布之间的关系，它们的概率密度曲线各有什么特征？答：若随机变量X 服从N(μ,σ2)，则Z =X−μσ服从N(0,1)；若随机变量X 服从N(0,1)，则Y =∑(X i )2n i=1服从自由度为n 的χ2分布；若随机变量X~N(0,1)，随机变量Y~χ2(n)，且X 与Y 相互独立，则称随机变量T =√Y n⁄服从自由度为n 的t 分布；若随机变量X~χ2(n)，若随机变量Y~χ2(m)，且X 与Y 相互独立，则称随机变量F n,m =X n ⁄Y m ⁄服从第一自由度为n ，第二自由度为m 的F 分布，记为F n,m ~F(n,m)。
χ2分布的概率密度曲线分布在第一象限内，随着自由度n 的增大，曲线向正无穷方向延伸，并越来越低阔，越来越趋近于正态分布的曲线形态。
t 分布的概率密度曲线以0为中心，左右对称，随着自由度n 的增大，t 分布的概率密度曲线逐渐接近标准正态分布的概率密度曲线。
F 分布的概率密度曲线分布在第一象限内，当第一个自由度不变，第二个自由度增大时，曲线越来越向右聚拢，当两个自由度都增加时，F 分布概率密度曲线逐渐接近正态分布的概率密度曲线。
3. 解释中心极限定理的含义。
从均值为μ，方差为σ2的任意一个总体中抽取样本容量为n 的随机样本，则当n 充分大时，样本均值x̅的抽样分布近似服从均值为μ，方差为σ2n ⁄的正态分布，即x̅~N(μ, σ2n ⁄)。
4. 某公司有20名销售员，以下是他们每个人的销售量：3，2，2，3，4，3，2，5，3，2，7，3，4，5，3，3，2，3，3，4。
《管理统计学》第六章[营销]
~ t ( m n 2)
1 1 n m
未知总体方差，但 假设： H 0 : 1 2 H1 : 1 2
2 1
≠
2 2
检验均值差
所以引入一个新的统计量Z在 12 ≠ 22 条件下进行 两个正态总体均值差的检验：
Z
( X Y ) ( 1 2 ) S S n m
、
按照经验,只要 n p 10 ,同时,n (1 p) 10 ,就可 以认为 n 足够大了,用正态分布来近似它。 例题
问题转化为：聘否？——答对的题数，一个完 解： 全瞎猜的应聘者,答对的概率应是0.25,即 p 0.25 ∴ H 0 : p 0.25 (回答者随机地猜答案,不聘) H1 : p 0.25 (回答者依据知识选择答案) ∵任一个应聘者回答10个问题,就相当于得到0～1 分布的样本 X 1 , X 2 ,, X 10 ,进而得到均值函数X 。 又∵统计量Y X 1 X 2 X 10 的分布是二项分布 B(10, p) 。
一个总体均值的假设检验步骤：
1.提出假设：
H 0 : 0
H 0 : 0
H1 : 0
(双边检验) (单边检验)
X Z n X T s n
H1 : 0
或
H 0 : 0
H1 : 0
2.找出并计算检验统计量
Z Z a T ta
～ F (n1 1, n2 1)
2 2
H 0 : 1
s12 所以有检验统计量：F 2 s2
2 H1 : 1 2
若 F F 或F F 2 则拒绝 H 0 。
例如：用两种激励方法对同样工种的两个班 组进行激励，每个班组都有7个人，测得激 励后的业绩增长率如下表所示，问：两种激 励方法的平均激励效果有无显著差异？
统计学第6章习题答案精编版
一、选择题1、在用样本的估计量估计总体参数时，评价估计量的标准之一是使它与总体参数的离差越小越好。
这种评价标准称为（B）A、无偏性B、有效性C、一致性D、充分性2、根据一个具体的样本求出的总体均值95%的置信区间（D）A、以95%的概率包含总体均值B、有5%的可能性包含总体均值C、绝对包含总体均值D、绝对包含总体均值或绝对不包含总体均值3、估计量的无偏性是指（B）A、样本估计量的值恰好等于待估的总体参数B、所有可能样本估计值的期望值等于待估总体参数C、估计量与总体参数之间的误差最小D、样本量足够大时估计量等于总体参数4、下面的陈述中正确的是（C）A、95%的置信区间将以95%的概率包含总体参数B、当样本量不变时，置信水平越大得到的置信区间就越窄C、当置信水平不变时，样本量越大得到的置信区间就越窄D、当置信水平不变时，样本量越大得到的置信区间就越宽5、总体均值的置信区间等于样本均值加减估计误差，其中的估计误差等于所求置信水平的临界值乘以（A）A、样本均值的标准误差B、样本标准差C、样本方差D、总体标准差6、95%的置信水平是指（B）A、总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为95%B、用同样的方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的区间的比例为95%C、总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为5%D、用同样的方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的区间的比例为5%7、一个估计量的有效性是指（D）A、该估计量的期望值等于被估计的总体参数B、该估计量的一个具体数值等于被估计的总体参数C、该估计量的方差比其他估计量大D、该估计量的方差比其他估计量小8、一个估计量的一致性是指（C）A、该估计量的期望指等于被估计的总体参数B、该估计量的方差比其他估计量小C、随着样本量的增大该估计量的值越来越接近被估计的总体参数D、该估计量的方差比其他估计量大9、支出下面的说法哪一个是正确的（A）A、一个大样本给出的估计量比一个小样本给出的估计量更接近总体参数B、一个小样本给出的估计量比一个大样本给出的估计量更接近总体参数C 、一个大样本给出的总体参数的估计区间一定包含总体参数D 、一个小样本给出的总体参数的估计区间一定不包含总体参数10、用样本估计量的值直接作为总体参数的估计值，这一估计方法称为（A ）A 、点估计B 、区间估计C 、无偏估计D 、有效估计11、将构造置信区间的步骤重复多次，其中包含总体参数真值的次数所占的比例称为（C ）A 、置信区间B 、显著性水平C 、置信水平D 、临界值12、在总体均值和总体比例的区间估计中，估计误差由（C ）A 、置信水平确定B 、统计量的抽样标准差确定C 、置信水平和统计量的抽样标准差确定D 、统计量的抽样方差确定13、在置信水平不变的条件下，要缩小置信区间，则（A ）A 、需要增加样本量B 、需要减少样本量C 、需要保持样本量不变D 、需要改变统计量的抽样标准差14、估计一个正态总体的方差使用的分布是（C ）A 、正态分布B 、t 分布C 、卡方分布D 、F 分布15、当正态总体的方差未知，且为小样本条件下，估计总体均值使用的分布是（B ）A 、正态分布B 、t 分布C 、卡方分布D 、F 分布16、当正态总体的方差未知，在大样本条件下，估计总体均值使用的分布是（A ）A 、正态分布B 、t 分布C 、卡方分布D 、F 分布17、在其他条件不变的条件下，要使估计时所需的样本量小，则应该（A ）A 、提高置信水平B 、降低置信水平C 、使置信水平不变D 、使置信水平等于118、使用t 分布估计一个总体均值时，要求（D ）A 、总体为正态分布且方差已知B 、总体为非正态分布C 、总体为非正态分布但方差已知D 、正态总体方差未知，且为小样本19、在大样本条件下，总体均值在（1-α）置信水平下的置信区间可以些为（C ）A 、n t x σα2±B 、ns t x 2α± C 、n s z x 2α± D 、n s z x 22α±20、正态总体方差已知时，在小样本条件下，总体均值在α-1置信水平下的置信区间可以写为（C ）A 、n z x 22σα± B 、n s t x 2α±C 、n z x σα2±D 、n t x σα2±21、正态总体方差未知时，在小样本条件下，总体均值在α-1置信水平下的置信区间可以写为（B ）A 、n s z x 2α±B 、ns t x 2α±C 、n z x σα2±D 、n s z x 22α±22、指出下面的说法哪一个是正确的（A ）A 、样本量越大，样本均值的抽样标准差就越小B 、样本量越大，样本均值的抽样标准差就越大C 、样本量越小，样本均值的抽样标准差就越小D 、样本均值的抽样标准差与样本量无关23、抽取一个样本量为100的随机样本，其均值为81=x ，标准差12=s 。
管理统计学 第2版 第六章 方差分析
2 方差分析的基本原理
1、方差分析关心的主要问题是检验因 素的显著性，即检验各均值是否相等。
H0 : 1 2 3 H1 : 1，2，3不全相等
2、判断原假设是否成立，就是判断组 间方差与组内方差是否有显著差异
2008年8月
1.2 方差分析的基本原理
H
：
0
1 2 n
根据方差分析的原理可以构造如下F统计量
单因素方差分析表(基本结构)
方差来源
组间(因素影响) 组内(误差) 总和
自由度 平方和Sn-k
SST
n-1
均方 MS MSA MSE
F值
MSA MSE
单因素方差分析（例题）
例6.2 对五种不同操作方案生产某种产品作节约原材料试验， 在其他条件相同的情况下，就4批试样测的原材料节约额如下表。 问：操作法对原材料节约额的影响差异是否显著？
第6章 方差分析
本章重难点： （1）了解方差分析的基本思想和原理 （2）掌握方差分析检验统计量的构建方法 （3）掌握利用SPSS软件进行方差分析的程
序、步骤和结果报告分析
6.1 方差分析(ANOVA)(analysis of variance)的基本问题
1. 方 差 分 析 的 基 本 原 理 是 在 20 世 纪 20 年 代 由 英 国 统 计 学 家 Ronald A.Fisher在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的
F
SSA / r SSA / n
1 r
MSA MSE
~
F r
1, n
r
成根立据时方，差小分概析率的事原件理取，在当F大H的0
不成立时，F统计量有大于1的趋势，因此当 一侧，于是在显著性水平α条件下，假设检