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).docx
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1、统计学(第五版)范俊平课后思考施和练习题答案(最终完整版)第一部分思考题第一堂思考超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,解科来自各个领域的数据并从中得出结论.1.2 解株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,图去描述,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iI微据:按所采用的计IS尺度不同分:(定性数据)分类数据:只能归于某类别的非数字型数据,它是对犷物进行分类的结果,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
2、是有类别的.但这些类别是有序的.(定址数据)数值型数据:按数字尺度测址的观察俏,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:是通过彻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:在实验中控制实骆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;极面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫加态数据.时间序列数据:按时间顺序收集到的.用于描述现象的时间变化的情况.也叫动态数据.1.4 解择分类数据,顺序数据和数例型数据答案同1.31.5举例说明总体.样本.参数,统计At变量这几个概念对一干灯泡进行寿命测试,居么这干个灯泡就电总
3、体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的煲合就是样本,这一个灯泡的寿命的平均值和标准差还右.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价格率等描述特征的数值就是统计1.it-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4的分类变出可以分为分类变价,顺序变质,数伯型变量。变里也可以分为随机变显和非随机变量。经脸变量和理论变装。1.7 举例说明离散型变量和连续性变及离般型变fit,只能取育限个值,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1.1.8统计应用实例人口普杳.商场的名意调连等.1. 9统计应用的领域经济
4、分析和政郴分析还有物理,生物等等各个领域,第二章思考以1.1 什么是二手资料?使用二手资料应注意什么问魄与研究内容有关,由别人调杳和试脸而来已经存在,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,收集日的,收集途径,收集时间使用时要注明数据来源.1.2 比较概率抽样和蒋概率抽样的特点,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。短个单位别抽中的概率已知或Ur以计算.当用样本对总体目标fit进行估计时,要考虑到每个的位样本被抽到的概率.技术含量和成本都比较高.如果谒蛋目的在于掌握和研究对象总体的数册特征,得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样
5、,非概率抽样:操作简单,时效快,成本低,而且时于抽样中的统计学专业技术耍求不是很高.它适合探索性的研究,调查结果用干发现问即.为更深入的数Ift分析提供准备.它同样使用市场调15中的癖念测试(不需要圜查结果投影到总体的情况12. 3除了自填式,面访式和电话式还有什么搜集数据的办法试脸式和观察式等2.4 自填式面访式和电话式各自的长处和崩点自填式:优点:I调查组织者管理容易2成本低,可进行大规模调153对被调位者,可选择方便时间答卷,减少回答敢熔向SS压力,缺点;1返回率低2不适合结构较杂的问卷,调食内容有限3调杳周期长4在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整,面访式:优点,1回答率12数据质贵高
6、3在调查过程中姻见问题可以及时调整,缺点:1成本比较高2搜集数据的方式对调查过程的质晶控制在一定碓度3对于敏感问超.被访者会有压力。电话式;优点:1速度快2对调查员比较安全3对访问过程的控制比较容易。缺点:1实施地区有限2调查时间不能过长3使用的问卷要简单4被访者不愿回答时不易劝服.2.5老师说这个内容不训,应该不会考实验数据的2. 6如何控制调查中的回答误差对于理解误差,我会去学习一定的心理学知识.对于记忆误差.我会尽fit去缩短所涉及的时间范围,对于有意识的误差,我要做好被喝资者的心埋工作,要遵守职业道彷,为被调查拧保诙,尽城在问卷中不涉及版煜问鹿2. 7怎么诚少无回答对于随机误差,要提跖
7、样本容量,对于系统误差.只有做好准备工作并做好补救指检.比如说要一百份的问卷I可兔,就要做好一百二十到一百三十的问卷准备,进行面访式的时候要尽此的劝服不愿意回答的被访者,以小物品的馈财提高回V率.第三章思考应3.1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),数据篇选和数据排序.3. 2分类数据和电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,帕累托图和饰图进行图示分析,地序数据:制作频数分布表,用比例,百分比,比率,累计领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.累计版数分布图和环形图进行图示分析.3.
8、3数据型数据的分组方法和步骤分组方法:单变业使分组和祖距分组,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确定各批加电3根据分组整理成频数分G表3. 4直方图和条形图的区别1条形图使用图形的长度表示各类别痢数的多少,其宽度固定,直方图用面积表示各组痂数矩形的高度表示行一组的班数或频率,宽度表示组距,2直方图各矩形连续排列,条形图分开排列,3条形图主要展示分类数据,直方图主要隈示数值型数据,3. 5绘制线图应注意问题时间在横轴,观测值绘在纵轴.-俄是长宽比例10:7的长方形,纵轴下地一般从0开始.数据与0距施过大的话用折断符号折断。3. 6饼图和环形图的不同饼图只能显示一个样本或总体
9、各部分所占比例,环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列,其图形中间有个“空洞”,每个样本或总体的数据系类为一个环.3. 7蓑叶图比直.方图的优势,他们各自的应用场合茎叶图既能给出数据的分俗情况,又能给出每一个版始数据,即保剧了原始数据的信息,在应用方面,直方图通常适用于大批肽数据,茎叶图适用干小批Ift数据.3. 85别图标优劣的准则P75明确有答案,我就不写了.3. 9制作统计衣应注意的问题1.合理安持统计表结构2表头一般包括表号.总标牌和表中数据的单位的内容3表中的上下两条横戏一般用粗纹,中间的其他用细规4在使用统计表时,必要时可在下方加注秣,注明数据来源.公式:组中值-(上限下眼)/
10、2第1章数据的概括性度量4.1 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一:个方面进行测度和描述:-是分布的集中趋势,反映各数我向我中心值靠拢或集中的程,明: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峥态。4. 2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师序数据。4. 3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.首先对数拉;诳行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数伯
11、就是四分位数.1.4对于比率数据的平均为什么采用几何平均?在实际应用中,对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。从公式(1+G)f1.+G)中也可看出G就是平均增长率.I-I4. 5简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。众数是一组数据分布的峰值,不受极端值的影响,缺点是具有不唯一性。众数只有在数据量较多时才仃遨义,数据JA较少时不宜使用.主要适合作为分类数据的集中趋势测度(V中位数是一组数据中间位置上的代表值,不受极端t的影响.当数据的分布偏斜较大时.使用中位数也许不错,主要适合作为.顺序数据的集中趋势测度侑,平均数对数值型数据”算的,而H.利用了全部数据信息,在实际应用中呆广泛
12、.当数据呈对称分布或近似对称分布时.三个代表低相等或相近,此时应选择平均数.但平均数易受极湘1的影响,对于偏态分布的数据,平均数的代友性较差,此时应考虑中位数或众数.4. 6简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合对于分类数据,主要用异众比率来测地其陶微程度;对于领序数据.虽然也Ur以计算异众比率,但主要使用四分位势来测量其黑散程度:对于数ft*数据.虽然可以计算异众比率和四分位差,但主要使用方差或标准差来测t其离散程度.4. 7标准分数有哪些用途?标准分数给出了一-如数据中各数值的相对位置,在对多个具有不同琏纲的变量进行处理时.常禽要对各变量进行标准化处理.它还可以用来判断一组数据是否
13、行离群数据.4. 8为什么要计算离散系数?方差和标准差是反映数据分散程度的绝时值,方面其数值大小受原变收值本身水平高低的甑响,也就是与变域的平均数大小有关:另一方面,它们与原变量的计量单位相同,聚用不同计量单位的变St(ft其围散程度的测度值也就不同.因此.为消除变出值水平高低和计成单位不同对离散程度测度值的影响,需要计算而散系数,4. 9测度数据分布形状的统计价有哪些?对分布形状的测度有偏态和峥态,测度偏态的统计量:是偏至系数,测度降态的统计量是修态系数.第万.章概率与概率分布5. 1频率与概率有什么关系?在相同条件下1.机试验n次.某事件出现I1.次,则比他m/n称为事件A发生的频率.随若
14、n的埴大,该频率困绕某一常数P波动,且波动幅度逐渐减小,趋于桧定,这个频率的但定值即为该事件的概率。5.2独立性与互斥性有什么关系?互斥事件一定是相互依赖不独立的,但相互依赖的事件不一定是互斥的.不互斥裂件可能是独立的,也可能是不独立的,但独立,件不可能是互斥的。5. 3根据自己的经验体会举几个服从泊松分布的随机变量的实例.如某种仪擀仔月出现故障的次数、一本书一页中的印刷错误、某一医院在某一天内的急诊病人数等5J根据自己的经骗体会举几个服从正态分布的随机变M的实例,如某班某次的考试成绩、某地区成年男性的身高、某公司年销作量、同一车间产品的质曲等第六章思考题5.1 统计电:设XI,X2,0是从总
15、体X中抽取的容量为n的一个样本,如果由此样本构造一个函数T(X1.,X2,Xn),不依赖干任何未知参数,则称函数T(X1,X2.Xn)是一个统计盘.区因:为了使统计推断成为可施.6. 2T1.和T2是6.1 P1596.2 统计s川工过程中一点信息都不损失的统计量为充分统计贵6.3 自由度:独立变量的个数X66/分布:设尸分布:设若。为服从自由度为m的/分布,即Zrz(n1).y为服从自由度为.的Z分布,即产/(而,且和1相互独立,则V111F-F(ItpWj)称Q为服从自由度4和m的U分布,记为6.76.8抽样分布:样木统计址的概率分布是种理论概率分布随机变累是样本统计最中心极限定理:设从均
16、值为,方差为的一个任意总体中抽取容量为的样本,当充分大时,样本均值的抽样分布近姒服从均值为“、方差为。力7的正态分布第七址思考趣7.1估计量:用于估计总体参数的的机变量估计依:估计参数时计兜出来的统计家的具体依7.2评价估计员的标准:无偏性:估计量抽样分布的数学期里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股.有更小标准差的估计量更有效一致性:的着样本容Jit的增大,估计质的值越来越接近被估计的总体参数7.3置信区间:由样本统计域所构造的总体参数的估计区间7.495%的置信区间指用某种方法何造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。7. 5含义:Za/2是标准正态分布上侧
17、面枳为a/2的Zft.公式是统计总体均值时的边际误差.7.6独立样本:如果两个样本是从两个总体中独立抽取的.即个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。兀配样本:一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应.7.7(1),两个总体都服从正态分布2、两个说1即样本独立地分别抽门两个总体7.8样本此越大置信水平越高,总体方差和边际误差越小第8章思考以8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点?答:参数估计和设检验是统计推断的两个组成都分,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IItf占计总体参数的方法,总体参数口在估计前是未知的.而在参数假设检验中,则
18、是先对P的佗提出一个假设,然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。8.2什么是假设检脸中的显著性水平?统计显著是什么意思?答:显著性水平是一个统计专有名诃,在假设检验中,它的含义是当原粮设正确时却被拒绝的概率和风哙.统计显著等价拒绝H”指求出的但落在小概率的区间上,一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。8. 3什么是假设检粉中的两类错误?答:假设检5金的结果可能是错误的.所犯的错设有两种类型,一类槽误是原假设H1.,为我却被我们拒绝了,犯这种错误的概率用a表示,所以也称错误或弃真错误:另一类错误是原锻设为伪我们却没干j拒绝,犯这种错误的概论用B表示,所以也称错误或取伪错误,8.4两类
19、错误之间存在什么样的数瑾关系?答:在假设检验中。与P是此消彼长的关系.如果减小错误.就会增大犯B描误的机会,若减小错误,也会增大犯错误的机会.8. 5解拜假设检缝中的P值答:P假就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。(它的大小取决于三个因素,一个是样本数据与原假设之间的差异.一个是样本敢.再一个是被假设参数的总体分布8. 6显著性水平与P值有何区别答:显著性水平是原黄设为其时,拒绝原假设的概率,是一个概率值,被称为抽样分布的拒绝域.大小由研究者事先确定,一般为0.05.而P只是原假设为其时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率,被称为观察到的(或实测的)显著性水平8
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