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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)频数分布表如下服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数/频率频率/%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100 (3)条形图(略) (4)帕累托图(略)。2.2 (1)频数分布表如下40个企业按产品销售收入分组表按销售收入分组/万元企业数/个频率/%向上累积向下累积企业数频率企业数频率100以下100110110120120130130140140以上5912743514263337404035261473合计40 (2)某管理局下属40个企分组表按销售收入分组/万元企业数/个频率/%先进企业良好企业一般企业落后企业111199合计402.3 频数分布表如下某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组/万元频数/天频率/%25303035354040454550461596合计40 直方图(略)。2.4 茎叶图如下茎叶数据个数18893201133688899912313569541236676501274 箱线图(略)。2.5 (1)排序略。(2)频数分布表如下 100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组/小时灯泡个数/只频率/%650660226606705567068066680690141469070026267007101818710720131372073010107307403374075033合计100100 (3)直方图(略)。 (4)茎叶图如下茎叶6518661456867134679681123334555889969001111222334455666778888997000112234566677888971002233567788972012256789973356741472.6 (1)频数分布表如下按重量分组频率/包404224244344467464816485017525210525420545685658105860460623合计100(2)直方图(略)。(3)食品重量的分布基本上是对称的。2.7 (1)频数分布表如下按重量误差分组频数/个10200203053040740508506013607097080680902合计50 (2)直方图(略)。2.8 (1)属于数值型数据。(2)分组结果如下分组天数/天-25-206-20-158-15-1010-10-513-50120545107合计60 (3)直方图(略)。2.9 (1)直方图(略)。(2)自学考试人员年龄的分布为右偏。2.10 (1)茎叶图如下A班树茎B班数据个数树 叶树叶数据个数03592144044842975121197665332110601123468892398877766555554443332100700113449876655200812334566632220901145660100003(2)A班考试成绩的分布比较集中,且平均分数较高;B班考试成绩的分布比A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);。(2);。(3)。(4)左偏分布。3.2 (1);。(2);。(3);。(4);。(5)略。3.3 (1)略。(2);。(3);。(4)选方法一,因为离散程度小。3.4 (1)=274.1(万元);Me=272.5 。(2)QL=260.25;QU=291.25。(3)(万元)。3.5 甲企业平均成本19.41(元),乙企业平均成本18.29(元);原因:尽管两个企业的单位成本相同,但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大,因此拉低了总平均成本。3.6 (1)=426.67(万元);(万元)。(2);。3.7 (1)(2)两位调查人员所得到的平均身高和标准差应该差不多相同,因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影响。(3)具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者,因为样本越大,变化的范围就可能越大。 3.8 (1)女生的体重差异大,因为女生其中的离散系数为0.1大于男生体重的离散系数0.08。 (2) 男生:=27.27(磅),(磅); 女生:=22.73(磅),(磅); (3)68%;(4)95%。3.9 通过计算标准化值来判断,说明在项测试中该应试者比平均分数高出1个标准差,而在B项测试中只高出平均分数0.5个标准差,由于A项测试的标准化值高于B项测试,所以A项测试比较理想。3.10 通过标准化值来判断,各天的标准化值如下表日期周一周二周三周四周五周六周日标准化值Z30周一和周六两天失去了控制。3.11 (1)离散系数,因为它消除了不同组数据水平高地的影响。 (2)成年组身高的离散系数:; 幼儿组身高的离散系数:; 由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数,说明幼儿组身高的离散程度相对较大。3.12 下表给出了一些主要描述统计量,请读者自己分析。方法A方法B方法C平均平均平均中位数165中位数129中位数126众数164众数128众数126标准偏差标准偏差标准偏差极差8极差7极差12最小值162最小值125最小值116最大值170最大值132最大值1283.13 (1)方差或标准差;(2)商业类股票;(3)(略)。第4章 抽样与参数估计4.1 (1)200。(2)5。(3)正态分布。(4)。4.2 (1)32。(2)0.91。4.3 0.79。4.4 (1)。(2)。4.5 (1)1.41。(2)1.41,1.41,1.34。4.6 (1)0.4。(2)0.024 。(3)正态分布。4.7 (1)0.050,0.035,0.022,016。(2)当样本量增大时,样本比例的标准差越来越小。4.8 (1);(2)E=4.2;(3)(115.8,124.2)。4.9 (87819,121301)。4.10 (1)811.97;(2)812.35;(3)813.10。4.11 (1)(24.11,25.89);(2)(113.17,126.03);(3)(3.136,3.702)4.12 (1)(8687,9113);(2)(8734,9066);(3)(8761,9039);(4)(8682,9118)。4.13 (2.88,3.76);(2.80,3.84);(2.63,4.01)。 4.14 (7.1,12.9)。4.15 (7.18,11.57)。4.16 (1)(148.9,150.1);(2)中心极限定理。4.17 (1)(100.9,123.7);(2)(0.017,0.183)。4.18 (15.63,16.55)。4.19 (10.36,16.76)。4.20 (1)(0.316,0.704);(2)(0.777,0.863);(3)(0.456,0.504)。4.21 (18.11%,27.89%);(17.17%,22.835)。4.22 167。4.23 (1)2522;(2)601;(3)268。4.24 (1)(51.37%,76.63%);(2)36。4.25 (1)(2.13,2.97);(2)(0.015,0.029);(3)(25.3,42.5)。4.26
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