统计学第八章练习题

第八章 相关与回归分析

一、填空题

8.1.1 客观现象之间的数量联系可以归纳为两种不同的类型，一种是 ，另一种是 。

8.1.2 回归分析中对相互联系的两个或多个变量区分为 和 。 8.1.3 是指变量之间存在的严格确定的依存关系。

8.1.4 变量之间客观存在的非严格确定的依存关系，称为 。 8.1.5 按 的多少不同，相关关系可分为单相关、复相关和偏相关。 8.1.6 两个现象的相关，即一个变量对另一个变量的相关关系，称为 。 8.1.7 在某一现象与多个现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量的相关关系称为 。

8.1.8 按变量之间相关关系的 不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。

8.1.9 按相关关系的 不同可分为线性相关和非线性相关。 8.1.10 线性相关中按 可分为正相关和负相关。

8.1.11 研究一个变量与另一个变量或另一组变量之间相关方向和相关密切程度的统计分析方法，称为 。

8.1.12 当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量也相应由小变大，这种相关称为 。

8.1.13 当一个现象的数量由小变大，而另一个现象的数量相反地由大变小，这种相关称为 。

8.1.14 当两种现象之间的相关只是表面存在，实质上并没有内在的联系时，称之为 。

8.1.15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平均变化关系的统计分析方法，称为 。

8.1.16 反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标是 。 8.1.17 就是寻找参数01ββ和的估计值01ββ和，使因变量实际值与估计值的残差平方和达到最小。

8.1.18 正如标准差可以说明平均数代表性大小一样， 则可以说明回归线代表性的大小。

8.1.19 回归分析中的显著性检验包括两方面的内容，一是对 的显著性检验；二是对 的显著性检验。

8.1.20 对各回归系数的显著性检验，通常采用 ；对整个回归方程的显著性检验，通常采用 。

8.1.21 当相关系数0≈r 时，只能认为变量之间不存在 关系。 8.1.22 的显著性检验就是要检验自变量x 对因变量y 的影响程度是否显著。

二、单项选择题（在每小题的3个备选答案中选出1个正确答案，并将其字母填在题干后面的括号内。）

8.2.1 当一个或几个相互联系的自变量取一定的值时，因变量必定有一个且只有一个确定的值与之对应。这种关系称为 （ ）

A ．函数关系

B ．相关关系

C ．对应关系

8.2.2 当一个或几个相互联系的自变量取一定的数值时，与之对应的因变量往往会出现几个不同的值，但这些数值会按某种规律在一定范围内变化。这种关系称为 （ ）

A ．函数关系

B ．相关关系

C ．对应关系

8.2.3 当所研究的是一个变量对两个或两个以上其他变量的相关关系时，称为 （ ） A ．单相关 B ．复相关 C ．偏相关

8.2.4 在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量时，其中两个变量的相关关系称为 （ ）

A ．单相关

B ． 复相关

C ．偏相关

8.2.5 反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标称为 （ ） A ．回归系数 B ．相关系数 C ．判定系数

8.2.6 在多元相关分析中，考虑其他变量但假定其保持不变的情况下计算出来的反映某两个变量之间相关程度的统计分析指标，称为 （ ）

A ．回归系数

B ．偏相关系数

C ．复相关系数

8.2.7 反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标称为 （ ）

A ．回归系数

B ．偏相关系数

C ．复相关系数

8.2.8 当相关系数0≈r 时，只能认为变量之间不存在 （ ） A ．线性相关关系 B ．曲线相关关系 C ．任何相关关系 8.2.9 变量y 对x 的一元线性理论回归模型可以表示为 （ ）

A ．01???y x ββ=+

B ．01y x ββε=++

C ．01???y x e ββ=++ 8.2.10 变量y 关于x 的一元线性经验回归方程可以表示为 （ ）

A ．01???y x ββ=+

B ．0

1y x ββε=++ C ．01

???y x e ββ=++ 8.2.11 最小二乘法就是寻找参数01ββ和的估计值01ββ和，使因变量实际值与估计值的残差平方和达到最小，即 （ ）

A ．

2

()

y y -=∑最小值 B ．2?()y y

-=∑最小值 C ．2?()y y -=∑最小值 8.2.12 正如标准差可以说明平均数代表性大小一样，估计标准差可以说明什么代表性的大小。 （ ）

A ．回归系数

B ．相关系数

C ．回归线

8.2.13 检验自变量x 对因变量y 的影响程度是否显著，通常是指 （ ） A ．回归系数的显著性检验 B ．相关系数的显著性检验 C ．回归方程的显著性检验

8.2.14 如果原假设01:0H β=成立，则表明因变量y 与自变量x 之间并没有真正的

（ ）

A ．曲线关系

B ．线性关系

C ．因果关系

8.2.15 根据方差分析原理，将y 的n 个观察值之间的差异，用观察值i y 与其平均值y 的离差平方和来表示，并称之为 （ ）

A ．总离差平方和

B ．回归平方和

C ．残差平方和

8.2.16 回归分析中，把回归平方和与总离差平方和之比定义为 （ ） A ．样本回归系数 B ．样本相关系数 C ．样本决定系数

三、多项选择题（在下列4个备选答案中，至少有二个是正确的，请将其全部选出，并把字母填在题干后面的括号内。）

8.3.1 客观现象之间的数量联系可以归纳为两种不同的类型，包括 （ ） A ．函数关系 B ．单向因果关系 C ．相关关系 D ．双向因果关系

8.3.2 按涉及变量的多少不同，相关关系可分为 （ ） A ．单相关 B ．复相关 C ．偏相关 D ．零相关

8.3.3 按变量之间关系的密切程度不同，相关关系可分为 （ ） A ．单相关 B ．完全相关 C ．不完全相关 D ．不相关

8.3.4 按变量之间相关的表现形态不同，相关关系可分为 （ ） A ．线性相关 B ．非线性相关 C ．正相关 D ．负相关

8.3.5 线性相关中按相关的方向不同，可分为 （ ） A ．单相关 B ．复相关 C ．正相关 D ．负相关

8.3.6 下列有关相关分析的解释说明中，正确的有 （ ） A ．相对应的两个变量不必区别自变量和因变量，两个变量呈对等关系 B ．反映相关密切程度的相关系数只有一个 C ．所涉及的变量y 与x 全是随机变量 D ．所涉及的变量y 与x 全是确定性变量

8.3.7 测度相关关系的方式有三种，即 （ ） A ．t 检验 B ．相关表 C ．相关图 D ．相关系数

8.3.8 相关系数是反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标，包括（ ） A ．简单相关系数 B ．判决系数 C ．偏相关系数 D ．复相关系数

8.3.9 在一元线性回归分析中，通常假定随机误差项e 满足 （ ） A ．()0E e = B ．()0E e 1

C ．2

()Var e s = D ．()1Var e =

8.3.10 下列有关误差项e 的基本假设中，正确的有 （ ） A ．()0i E e = B ．22()()i i Var E e e s == C ．cov(,)0i j e e = D ．随机误差项服从正态分布

8.3.11 线性回归分析中，也可以根据P 值作检验。下列正确的表述有 （ ） A ．当P 值<α时，拒绝原假设0H B ．当P 值≥α时，接受原假设0H C ．当P 值<α时，接受原假设0H D ．当P 值≥α时，拒绝原假设0H 8.3.12 下列有关回归分析中统计检验方法的正确表述是 （ ） A ．回归系数显著性检验采用F 检验 B ．回归方程显著性检验采用t 检验 C ．回归系数显著性检验采用t 检验 D ．回归方程显著性检验采用F 检验 8.3.13 下列有关样本判决系数的正确表述有 （ ） A ．样本决定系数2r 的取值在[0，1]区间内 B ．2r 越接近1，表明回归拟合的效果越好 C ．2r 越接近0，表明回归拟合的效果越 D ．自变量越多，2r 值越大

8.3.14 非线性回归分析必须解决的主要问题是 （ ） A ．确定非线性回归函数的具体形式 B ．计算相关系数 C ．估计函数中的参数 D ．样本判决系数

8.3.15 下列非线性函数的表达式中，正确的有 （ ） A ．抛物线函数2210x x y βββ++= B ．幂函数p p x x x y β

β

β

α??= 2121 C ．指数曲线函数

x e y βα= D ．对数函数x y ln βα+=

四、判断改错题

8.4.1 客观现象之间的数量联系可以归纳为函数关系和相关关系两种不同的类型。

（ ）

8.4.2 圆的周长C 与其半径r 之间的依存关系可以表示为r C π2=，这是一种相关关系。

（ ）

8.4.3 在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量的相关关系称为复相关。 （ ）

8.4.4 按变量之间相关关系的变化方向不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。

（ ）

8.4.5 相关分析的对象主要是变量之间的相关关系，而相关关系泛指两个变量之间的相互依存关系。 （ ）

8.4.6 相关分析和回归分析是研究现象之间相关关系的两种完全不同的统计方法。

（ ）

8.4.7 相关分析可以不必确定变量中哪个是自变量，哪个是因变量，其所涉及的变量可以都是随机变量。 （ ）

8.4.8 复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。 （ ）

8.4.9 当相关系数0≈r 时，说明两个变量之间不存在任何相关关系。 （ ）

8.4.10 当变量x 与y 之间存在线性相关关系，0||1r ＜≤

。 （ ）

8.4.11 变量y 对x 的一元线性理论回归模型是：01y x ββ=+。 （ ）

8.4.12 回归分析中，通常假定随机误差项ε遵从正态分布，即2~(0,)N εσ。

（ ）

8.4.13 所谓最小二乘法就是寻找参数01ββ和的估计值0

?β和1?β，使残差绝对值之和达到最小。 （ ）

8.4.14 根据样本不同，0

?β和1?β的具体数值会随之变化，因此它是一种随机变量。（ ）

8.4.15 1

?β服从期望值为1β，方差为21?var()βσ=的正态分布。 （ ）

8.4.16 最小二乘估计量0?β和1?β分别是01ββ和的最佳线性无偏估计，也就是说在01ββ和的一切线性无偏估计中，它们的方差最小。 （ ）

8.4.17 正如标准差可以说明平均数代表性大小一样，估计标准差则可以说明因变量代表性的大小。 （ ）

8.4.18 在回归分析中，F 检验主要用于检验回归系数的显著性。 （ ）

8.4.19 样本决定系数等于残差平方和与总离差平方和之比，记为2r 。 （ ）

8.4.20 一般而言，回归方程的显著性检验与2r 值的大小是一致的，即t 检验和F 检验越显著，2r 就越大。 （ ）

8.4.21 因变量单个值的预测区间大于因变量均值的预测区间。 （ ）

8.4.22 在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。 （ ）

8.4.23 多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。 （ ）

8.4.24 一元线性回归分析中，回归系数的t 检验和回归方程的F 检验所得结论是一致的。

（ ）

8.4.25 抛物线函数也称二次曲线，其方程的具体形式为230122y x x x b b b b =+++

（ ）

五、简答题

8.5. 1 什么是相关关系？相关关系与函数关系有何区别？

8.5.2 什么是单相关、复相关和偏相关？请各举一例说明。

8.5.3 什么是线性相关和非线性相关？请各举一例说明。

8.5.4 什么是相关分析和回归分析？它们之间有何联系和区别？

8.5.5 回归分析有哪些基本假设？

8.5.6 什么是P值？说明其在假设检验中的应用。

8.5.7 说明样本决定系数的含义及其作用。

六、计算题

8.6.1 2008年1月期末考试结束后，从某班50名学生中随机抽取10名，得其高等数学成绩与统计学成绩资料如下：

要求：根据上述资料计算相关系数分析高等数学成绩与统计学成绩之间的相关情况，并绘制相关图形加以说明。

8.6.2 某管理局所属10个同类工业企业，其2007年第四季度生产性固定资产和利润总额资料如下：

要求：判断生产性固定资产与利润总额之间是否存在相关关系，是何种关系，并计算相关系数说明其密切程度。

8.6.3 2008年1月随机抽取某区12个居民家庭为样本，调查得到各户人均可支配收入和食品支出的资料如下：

（1）分析判断人均可支配收入与人均食品支出之间是否存在相关关系？其相关程度如何？

（2）拟合适当的回归模型，并对该模型的拟合优度作出评价。

8.6.4 已知2006年某10个地区的货运总量与工业总产值和农业总产值的资料如下：

(1) 利用统计软件SPSS 或Excel 计算出y 、1x 、2x 的相关系数矩阵； (2) 求y 关于1x 和2x 的二元线性回归模型； (3) 对所求得的方程做拟合优度检验； (4) 对回归方程作显著性检验； (5) 对每一个回归系数作显著性检验；

(6) 求出每一个回归系数的置信水平为95%的估计区间；

(7) 求当1x =75，2x =42，置信度95%时，y 的点估计值和区间估计值。

☆8.6.5 某大型商业集团所属10家超市2006年10月商品销售额与流通费用率资料如下：

（1）试用散点图判断流通费用率与商品销售额之间的关系；

（2）以商品销售额为自变量、流通费用率为因变量，拟合双曲线回归模型；

（3）检验该模型的显著性，并预测商品销售额达到18百万元时的流通费用率。

☆8.6.6 1990～2005年我国城镇居民家庭人均可支配收入及恩格尔系数资料如下：

（1）通过散点图判断城镇居民家庭人均可支配收入与恩格尔系数之间的相关关系；

（2）根据理论分析选定自变量和因变量，并建立适当的回归模型；

（3）检验该模型的显著性。假设2008年城镇居民家庭人均可支配收入为13000元，试测算恩格尔系数的估计值。

2014统计学课后复习题答案

《应用统计学》习题解答 第一章绪论 【1.1】指出下列变量的类型： （1）汽车销售量； （2）产品等级； （3）到某地出差乘坐的交通工具（汽车、轮船、飞机）； （4）年龄； （5）性别； （6）对某种社会现象的看法（赞成、中立、反对）。 【解】（1）数值型变量 （2）顺序变量 （3）分类变量 （4）数值型变量 （5）分类变量 （6）顺序变量 【1.2】某机构从某大学抽取200个大学生推断该校大学生的月平均消费水平。 要求： （1）描述总体和样本。 （2）指出参数和统计量。 （3）这里涉及到的统计指标是什么？ 【解】（1）总体：某大学所有的大学生 样本：从某大学抽取的200名大学生 （2）参数：某大学大学生的月平均消费水平 统计量：从某大学抽取的200名大学生的月平均消费水平 （3）200名大学生的总消费，平均消费水平 【1.3】下面是社会经济生活中常用的统计指标： ①轿车生产总量，②旅游收入，③经济发展速度，④人口出生率，⑤安置再就业人数，⑥全国第三产业发展速度，⑦城镇居民人均可支配收入，⑧恩格尔系数。 在这些指标中，哪些是数量指标，哪些是质量指标？如何区分质量指标与数量指标？【解】数量指标有：①、②、⑤ 质量指标有：③、④、⑥、⑦、⑧ 数量指标是说明事物的总规模、总水平或工作总量的指标，表现为绝对数的形式，并附有计量单位。而质量指标是说明总体相对规模、相对水平、工作质量和一般水平的统计指标，通常是两个有联系的统计指标对比的结果。 【1.4】某调查机构从某小区随机地抽取了50为居民作为样本进行调查，其中60%的居民对自己的居住环境表示满意，70%的居民回答他们的月收入在6000元以下，生活压力大。 回答以下问题： （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）对居住环境的满意程度是什么变量？ 【解】（1）这一研究的总体是某小区的所有居民。

梁前德《统计学》(第二版)学习指导与习题训练答案：07第七章 假设检验与方差分析 习题答案

旗开得胜 1 第七章 假设检验与方差分析 习题答案 一、名词解释 用规范性的语言解释统计学中的名词。 1. 假设检验：对总体分布或参数做出某种假设，然后再依据抽取的样本信息，对假设是否正确做出统计判断，即是否拒绝这种假设。 2. 原假设：又叫零假设或无效假设，是待检验的假设，表示为 H 0，总是含有等号。 3. 备择假设：是零假设的对立，表示为 H 1，总是含有不等号。 4. 单侧检验：备择假设符号为大于或小于时的假设检验。 5. 显著性水平：原假设为真时，拒绝原假设的概率。 6. 方差分析：是检验多个总体均值是否相等的一种统计分析方法。 二、填空题 根据下面提示的内容，将适宜的名词、词组或短语填入相应的空格之中。 1. u ， n x σμ0 -，标准正态； ),( ),(2/2/+∞- -∞n z n z σσααY 2. 参数检验，非参数检验 3. 弃真，存伪 4. 方差

旗开得胜 2 5. 卡方， F 6. 方差分析 7. t ，u 8. n s x 0μ-，不拒绝 9. 单侧，双侧 10．新产品的废品率为5% ，0.01 11．相关，总变异，组间变异，组内变异 12．总变差平方和=组间变差平方和+组内变差平方和 13．连续，离散 14．总体均值 15．因子，水平 16．组间，组内 17．r-1，n-r 18. 正态，独立，方差齐

三、单项选择 从各题给出的四个备选答案中，选择一个最佳答案，填入相应的括号中。 1．B 2．B 3. B 4．A 5．C 6．B 7．C 8．A 9．D 10．A 11．D 12．C 四、多项选择 从各题给出的四个备选答案中，选择一个或多个正确的答案，填入相应的括号中。1.AC 2．A 3.B 4.BD 5. AD 五、判断改错 对下列命题进行判断，在正确命题的括号内打“√”；在错误命题的括号内打“×”，并在错误的地方下划一横线，将改正后的内容写入题下空白处。 1. 在任何情况下，假设检验中的两类错误都不可能同时降低。( ×) 样本量一定时 2. 对于两样本的均值检验问题，若方差均未知，则方差分析和t检验均可使用，且两者检验结果一致。( √) 3

统计学答案第八章

三、选择题 1 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维的纤度的标准均值为1.40。某天测得25根纤维的纤度的均值x=1.39，检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化，要求的显著性水平为α=0.05，则下列正确的假设形式是（）。 A.H0：μ=1.40，H1：μ≠1.40 B. H0：μ≤1.40，H1：μ>1.40 C. H0：μ<1.40，H1：μ≥1.40 D. H0：μ≥1.40，H1：μ<1.40 2 某一贫困地区估计营养不良人数高达20％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确，则假设形式为（）。 A. H0：π≤0.2，H1：π>0.2 B. H0：π=0.2，H1：π≠0.2 C. H0：π≥0.3，H1：π<0.3 D. H0：π≥0.3，H1：π<0.3 3 一项新的减肥计划声称：在计划实施的第一周内，参加者的体重平均至少可以减轻8磅。随机抽取40位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少7磅，标准差为3 2磅，则其原假设和备择假设是（）。 A. H0：μ≤8，H1：μ>8 B. H0：μ≥8，H1：μ<8 C. H0：μ≤7，H1：μ>7 D. H0：μ≥7，H1：μ<7 4 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（）。 A.原假设肯定是正确的 B.原假设肯定是错误的 C.没有证据证明原假设是正确的 D.没有证据证明原假设是错误的 5 在假设检验中，原假设和备择假设（）。 A.都有可能成立 B.都有可能不成立 C.只有一个成立而且必有一个成立 D.原假设一定成立，备择假设不一定成立 6 在假设检验中，第一类错误是指（）。 A.当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时拒绝原假设 C.当备择假设正确时拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设 7 在假设检验中，第二类错误是指（）。 A.当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时未拒绝原假设 C.当备择假设正确时未拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时拒绝备择假设 8 指出下列假设检验哪一个属于右侧检验（）。 A. H0：μ=μ0, H1：μ≠μ0 B. H0：μ≥μ0, H1：μ<μ0 C. H0：μ≤μ0, H1：μ>μ0 D. H0 ：μ>μ0, H1：μ≤μ0 9 指出下列假设检验哪一个属于左侧检验（）。 A. H0：μ=μ0, H1：μ≠μ0 B. H0：μ≥μ0 , H1：μ<μ0 C. H0：μ≤μ0, H1：μ>μ0 D. H0：μ>μ0, H1：μ≤μ0 10 指出下列假设检验哪一个属于双侧检验（）。 A. H0：μ=μ0, H1：μ≠μ0 B. H0：μ≥μ0, H1：μ<μ0

统计学课后习题答案(Chap1.2)

第1章绪论 1．什么是统计学怎样理解统计学与统计数据的关系 2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。 3．．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： (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×50＝226.8 kg。 4．“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试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试验(即在品尝试验中，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： (1)描述总体； (2)描述研究变量； (3)描述样本； (4)一描述推断。 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——练习题 ●1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C D E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C (1) 指出上面的数据属于什么类型； (2)用Excel制作一张频数分布表；

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统计学复习笔记 第七章参数估计 一、思考题 1．解释估计量和估计值 在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。估计量也是随机变量。如样本均值，样本比例、样本方差等。 根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。 2．简述评价估计量好坏的标准 （1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。 （2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。对同一总体参数的两个无偏 估计量，有更小方差的估计量更有效。 （3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总 体的参数。 3．怎样理解置信区间 在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数， 这是不负责的表现。因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。 4．解释95%的置信区间的含义是什么 置信区间 95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的 )覆盖总体参数的概率。也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有 95%（的区间）包含参数。 不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个 95%置信区间，就以为该区间以的概率覆盖总体参数。 5．简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。 1.估计总体均值时样本量 n 为 ( z22 2) 22 E z n22其中：2 E 2n 2.样本量n与置信水平1-α、总体方差、估计误差E之间的关系为

统计学第八章练习题

第八章 相关与回归分析 一、填空题 8.1.1 客观现象之间的数量联系可以归纳为两种不同的类型，一种是 ，另一种是 。 8.1.2 回归分析中对相互联系的两个或多个变量区分为 和 。 8.1.3 是指变量之间存在的严格确定的依存关系。 8.1.4 变量之间客观存在的非严格确定的依存关系，称为 。 8.1.5 按 的多少不同，相关关系可分为单相关、复相关和偏相关。 8.1.6 两个现象的相关，即一个变量对另一个变量的相关关系，称为 。 8.1.7 在某一现象与多个现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量的相关关系称为 。 8.1.8 按变量之间相关关系的 不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。 8.1.9 按相关关系的 不同可分为线性相关和非线性相关。 8.1.10 线性相关中按 可分为正相关和负相关。 8.1.11 研究一个变量与另一个变量或另一组变量之间相关方向和相关密切程度的统计分析方法，称为 。 8.1.12 当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量也相应由小变大，这种相关称为 。 8.1.13 当一个现象的数量由小变大，而另一个现象的数量相反地由大变小，这种相关称为 。 8.1.14 当两种现象之间的相关只是表面存在，实质上并没有内在的联系时，称之为 。 8.1.15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平均变化关系的统计分析方法，称为 。 8.1.16 反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标是 。 8.1.17 就是寻找参数01ββ和的估计值 01 ββ和，使因变量实际值与估计值的残差平方和达到最小。 8.1.18 正如标准差可以说明平均数代表性大小一样， 则可以说明回归线代表性的大小。 8.1.19 回归分析中的显著性检验包括两方面的内容，一是对 的显著性检验；二是对 的显著性检验。 8.1.20 对各回归系数的显著性检验，通常采用 ；对整个回归方程的显著性检验，通常采用 。 8.1.21 当相关系数0≈r 时，只能认为变量之间不存在 关系。 8.1.22 的显著性检验就是要检验自变量x 对因变量y 的影响程度是否显著。

《统计学》-第7章-习题答案

第七章思考与练习参考答案 1．答：函数关系是两变量之间的确定性关系，即当一个变量取一定数值时，另一个变量有确定值与之相对应；而相关关系表示的是两变量之间的一种不确定性关系，具体表示为当一个变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的数值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。 2．答：相关和回归都是研究现象及变量之间相互关系的方法。相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度，但不能确定变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况；回归分析则可以找到研究变量之间相互关系的具体形式，并可变量之间的数量联系进行测定，确定一个回归方程，并根据这个回归方程从已知量推测未知量。 3．答：单相关系数是度量两个变量之间线性相关程度的指标，其计算公式为：总体相关系数 ，样本相关系数 。复相关系数是多元线性回归分 析中度量因变量与其它多个自变量之间的线性相关程度的指标，它是方程的判定系数2R 的正的平方根。偏相关系数是多元线性回归分析中度量在其它变量不变的情况下两个变量之间真实相关程度的指标，它反映了在消除其他变量影响的条件下两个变量之间的线性相关程度。 4．答：回归模型假定总体上因变量Y 与自变量X 之间存在着近似的线性函数关系，可表示为t t t u X Y ++=10ββ，这就是总体回归函数，其中u t 是随机误差项，可以反映未考虑的其他各种因素对Y 的影响。根据样本数据拟合的方程，就是样本回归函数，以一元线 性回归模型的样本回归函数为例可表示为：t t X Y 10???ββ+=。总体回归函数事实上是未知的，需要利用样本的信息对其进行估计，样本回归函数是对总体回归函数的近似反映。两者的区别主要包括：第一，总体回归直线是未知的，它只有一条；而样本回归直线则是根据样本数据拟合的，每抽取一组样本，便可以拟合一条样本回归直线。第二，总体回归函数中 的0β和1β是未知的参数，表现为常数；而样本回归直线中的0 ?β和1?β是随机变量，其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。 5．最小二乘法是在根据样本数据估计样本回归方程时，采用残差平方和作为衡量总偏 差的尺度，找到使得残差平方和最小的回归系数0 ?β和1?β的取值的估计方法。根据微积分中

统计学第四版(贾俊平)课后思考题答案

统计课后思考题答案 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1.3 1.5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

统计学课后题答案

第二章 3.某公司下属40个销售点2012年的商品销售收入数据如下：单位：万元152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求：（1）根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，绘制直方图。 （2）制作茎叶图，并与直方图进行比较。 解：（1）频数分布表

或： （2）茎叶图

第三章 1. 已知下表资料： 试根据频数和频率资料，分别计算工人平均日产量。解：计算表

根据频数计算工人平均日产量：6870 34.35200 xf x f = = =∑∑（件） 根据频率计算工人平均日产量：34.35f x x f = = ∑∑ g （件） 结论：对同一资料，采用频数和频率资料计算的变量值的平均数是一致的。 2.某企业集团将其所属的生产同种产品的9个下属单位按其生产该产品平均单位成本的分组资料如下表： 试计算这9个企业的平均单位成本。 解：

这9个企业的平均单位成本=f x x f = ∑∑ =13.74（元） 3.某专业统计学考试成绩资料如下： 试计算众数、中位数。 解：众数的计算： 根据资料知众数在80～90这一组，故L=80，d=90-80=10,fm=20,fm-1=14,fm+1=9, ()() 1 11m m o m m m m f f M L d f f f f --+-=+ ?-+-

统计学基本知识第七章课后知识题及答案解析

第七章 相关和回归 一、单项选择题 1．相关关系中，用于判断两个变量之间相关关系类型的图形是( )。 (1)直方图 (2)散点图 (3)次数分布多边形图 (4)累计频率曲线图 2．两个相关变量呈反方向变化，则其相关系数r( )。 (1)小于0 (2)大于0 (3)等于0 (4)等于1 3．在正态分布条件下，以2yx S (提示：yx S 为估计标准误差)为距离作平行于回归直线的两条直线，在这两条平行直线中，包括的观察值的数目大约为全部观察值的( )。 (1)68.27％ (2)90.11％ (3)95.45％ (4)99.73％ 4．合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是( )。 (1)函数关系 (2)单向因果关系 (3)互为因果关系 (4)严格的依存关系 5．相关关系是指变量之间( )。 (1)严格的关系 (2)不严格的关系 (3)任意两个变量之间关系 (4)有内在关系的但不严格的数量依存关系 6．已知变量X 与y 之间的关系，如下图所示： 其相关系数计算出来放在四个备选答案之中，它是( )。 (1)0.29 (2)-0.88 (3)1.03 (4)0.99 7．如果变量z 和变量Y 之间的相关系数为-1，这说明两个变量之间是( )。 (1)低度相关关系 (2)完全相关关系 (3)高度相关关系 (4)完全不相关 8．若已知 2()x x -∑是2()y y -∑的2倍，()()x x y y --∑是2 ()y y -∑的1．2倍， 则相关系数r=( )。 (1) 21.22 (3)0.92 (4)0.65 9．当两个相关变量之问只有配合一条回归直线的可能，那么这两个变量之间的关系是( )。 (1)明显因果关系 (2)自身相关关系 (3)完全相关关系 (4)不存在明显因果关系而存在相互联系 10．在计算相关系数之前，首先应对两个变量进行( )。 (1)定性分析 (2)定量分析 (3)回归分析 (4)因素分析 11．用来说明因变量估计值代表性高低的分析指标是( )。 (1)相关系数 (2)回归系数 (3)回归参数 (4)估计标准误差 12．确定回归方程时，对相关的两个变量要求( )。 (1)都是随机变量 (2)都不是随机变量

统计学第五版(贾俊平)第八章课后习题答案

《统计学》第八章课后练习题 8.4 解：由题意知，μ=100，α=0.05，n=9＜30，故选用t统计量。经计算得：x =99.9778，s=1.2122， 进行检验的过程为： H0:μ=100 H1:μ≠100 t= s n = 1.21229 =?0.0549 当α= 0.05，自由度n-1= 8，查表得tα2（8）=2.3060，因为t< tα2，样本统计量落在接收域，所以接受原假设H0，即打包机正常工作。 用P值检测，这是双侧检验，故： P=2×1?0.5215=0.957，P值远远大于α，所以不能原假设H0。 8.7 解：由题意知，μ=225，α=0.05，n=16＜30，故选用t统计量。 经计算得：x =241.5，s=98.7259， 进行检验的过程为： H0:μ≤225 H1:μ>225 t= s n = 98.725916 =0.6685 当α= 0.05，自由度n-1= 15，查表得tα（15）=2.1314，这是一个右单侧检验，因为t

即元件平均寿命没有显著大于225小时。 用P值检测，这是右单侧检验，故： P=1?0.743=0.257，P值远远大于α，所以不能拒绝原假设H0。 8.9, 解：由题意得 σA2=632，σB2=572，x A=1070，x B=1020，n A=81，n B=64，故选用z统计量。 进行检验的过程为： H0:μA?μB=0 H1: μA?μB≠0 Z=A B A B σA A +σB B = 632+572 =5 当α=0.05时，zα2=1.96，因为Z＞zα2，所以拒绝原假设H0,，即A、B两厂生产的材料平均抗压强度不相同。 用P值检测，这是双侧检验，故： P=2×1?0.9999997=0.0000006，P值远远小于α，所以拒绝原假设H0， 8.13 解：建立假设为： H0: π1=π2 H1: π1≠π2 由题意得：

大学统计学第七章练习题及答案概要

第7章 参数估计 练习题 7.1 从一个标准差为5的总体中抽出一个样本量为40的样本，样本均值为25。 （1） 样本均值的抽样标准差x σ等于多少? （2） 在95%的置信水平下，边际误差是多少？ 解：⑴已知25,40,5===x n σ 样本均值的抽样标准差79.04 10 40 5≈= = = n x σ σ ⑵已知5=σ,40=n ,25=x ，4 10 = x σ，%951=-α 96.1025.02==∴Z Z α 边际误差55.14 10 * 96.12 ≈==n Z E σ α 7.2 某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额，在为期3周的时间里选取49名顾客 组成了一个简单随机样本。 （1） 假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差； （2） 在95%的置信水平下，求边际误差； （3） 如果样本均值为120元，求总体均值μ的95%的置信区间。 解.已知.根据查表得2/αz =1.96 （1）标准误差：14.249 15== =n X σ σ （2）．已知2/αz =1.96 所以边际误差=2/αz * =n s 1.96* 49 15=4.2 （3）置信区间：)(2.124,8.11596.149 151202 =*± =±n s Z x α

7.3 从一个总体中随机抽取100=n 的随机样本，得到104560=x ，假定总体标准差 85414=σ，构建总体均值μ的95%的置信区间。 96.12 =?Z 144.16741100 85414* 96.12 ==? ?n Z σ 856.87818144.16741104560. 2 =-=-?n Z x σ 144.121301144.16741104560. 2 =+=+?n Z x σ 置信区间：（87818.856，121301.144） 7.4 从总体中抽取一个100=n 的简单随机样本，得到81=x ，12=s 。 （1） 构建μ的90%的置信区间。 （2） 构建μ的95%的置信区间。 （3） 构建μ的99%的置信区间。 解；由题意知100=n , 81=x ,12=s . （1）置信水平为%901=-α，则645.12 =αZ . 由公式n s z x ? ±2 α974.181100 12645.181±=? ±= 即(),974.82,026.79974.181=± 则的的%90μ置信区间为79.026~82.974 （2）置信水平为%951=-α， 96.12 =αz 由公式得n s z x ? ±2 α=81352.281100 12 96.1±=? ± 即81352.2±=（78.648，83.352）， 则μ的95%的置信区间为78.648~83.352 （3）置信水平为%991=-α，则576.22 =αZ .

统计学第四版第七章课后题最全答案

第七章 练习题参考答案 （1）已知σ=5，n=40，x =25，α=， z 2 05.0= 样本均值的抽样标准差 σ x =n σ= 79.0405 = （2）估计误差（也称为边际误差）E=z 2 α n σ =*= （1）已知σ=15，n=49，x =120，α=， z 2 05.0= （2）样本均值的抽样标准差 σ x =n σ= =4915 估计误差E= z 2 α n σ=* =4915 （3）由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n x z σ α 2 ± =±*=±，即（,） （1）已知σ=85414，n=100，x =104560，α=， z 05.0= 由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n x z σ α 2 ± =±* =100 85414±.144即（,） （1）已知n=100，x =81，s=12， α=， z 1.0= 由于n=100为大样本，所以总体均值μ的90%的置信区间为： n s x z 2 α±=±* =100 12±，即（,） （2）已知α=， z 2 05.0= 由于n=100为大样本，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n s x z 2 α±=±* =100 12±，即（,） （3）已知α=， z 2 01.0= 由于n=100为大样本，所以总体均值μ的99%的置信区间为：

n s x z 2 α±=±* =100 12±，即（,） （1）已知σ=，n=60，x =25，α=， z 05.0= 由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n x z σ α 2 ± =±* =60 .53±,即（,） （2）已知n=75，x =，s=， α=， z 02.0= 由于n=75为大样本，所以总体均值μ的98%的置信区间为： n s x z 2 α±=± =75 9.823±，即（,） （3）已知x =，s=，n=32，α=， z 2 1.0= 由于n=32为大样本，所以总体均值μ的90%的置信区间为： n s x z 2 α±=± =32 74.90±，即（,） （1）已知：总体服从正态分布，σ=500，n=15，x =8900，α=，z 2 05.0= 由于总体服从正态分布，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n x z σ α2 ±=±* =15 500±,即（,） (2)已知：总体不服从正态分布，σ=500，n=35，x =8900，α=， z 2 05.0= 虽然总体不服从正态分布，但由于n=35为大样本，所以总体均值μ的95%的置信区间为： n x z σ α2 ±=±* =35 500±,即（,） （3）已知：总体不服从正态分布，σ未知， n=35，x =8900，s=500， α=， z 1.0= 虽然总体不服从正态分布，但由于n=35为大样本，所以总体均值μ的90%的置信区间为： n s x z 2 α±=±* =35 500±，即（,） （4）已知：总体不服从正态分布，σ未知， n=35，x =8900，s=500， α=， z 2 01.0= 虽然总体不服从正态分布，但由于n=35为大样本，所以总体均值μ的99%的置信区间

统计学课后习题答案完整版

统计学课后习题答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

第四章 统计描述 【】某企业生产铝合金钢，计划年产量40万吨，实际年产量45万吨；计划降低成本5%，实际降低成本8%；计划劳动生产率提高8%，实际提高10%。试分别计算产量、成本、劳动生产率的计划完成程度。 【解】产量的计划完成程度=%5.112100%40 45 100%=?=?计划产量实际产量 即产量超额完成%。 成本的计划完成程=84%.96100%5%-18% -1100%-1-1≈?=?计划降低百分比实际降低百分比 即成本超额完成%。 劳动生产率计划完= 85%.101100%8%110% 1100%11≈?++=?++计划提高百分比实际提高百分比 即劳动生产率超额完成%。 【】某煤矿可采储量为200亿吨，计划在1991~1995年五年中开采全部储量的%， 试计算该煤矿原煤开采量五年计划完成程度及提前完成任务的时间。 【解】本题采用累计法： （1）该煤矿原煤开采量五年计划完成=100% ?数 计划期间计划规定累计数 计划期间实际完成累计 = 75%.1261021025357 4 =?? 即：该煤矿原煤开采量的五年计划超额完成%。 （2）将1991年的实际开采量一直加到1995年上半年的实际开采量，结果为2000万吨，此时恰好等于五年的计划开采量，所以可知，提前半年完成计划。 【】我国1991年和1994年工业总产值资料如下表：

要求： （1）计算我国1991年和1994年轻工业总产值占工业总产值的比重，填入表中； （2）1991年、1994年轻工业与重工业之间是什么比例（用系数表示）？ （3）假如工业总产值1994年计划比1991年增长45%，实际比计划多增长百分之几？ 1991年轻工业与重工业之间的比例=96.01.144479 .13800≈； 1994年轻工业与重工业之间的比例=73.04.296826 .21670≈ （3） %37.25 1%) 451(2824851353 ≈-+ 即，94年实际比计划增长%。 【】某乡三个村2000年小麦播种面积与亩产量资料如下表： 要求：（1）填上表中所缺数字； （2）用播种面积作权数，计算三个村小麦平均亩产量； （3）用比重作权数，计算三个村小麦平均亩产量。

《统计学概论》第七章课后练习题答案

《统计学概论》第七章课后练习题答案 一、思考题 1．抽样推断的意义和作用是什么？ 2．抽样推断的特点是什么？ 3．为什么抽样调查要遵循随机原则？ 4．总体参数与样本统计各有什么特点？ 5．为什么区间估计比点估计优越？ 6．抽样平均误差的定义是什么？它有什么重要意义？ 7．影响抽样平均误差的因素有哪些？ 8．优良估计量的衡量标准有哪些？ 9置信区间、置信度、概率度之间的关系怎样？ 10．区间估计的原理是什么？ 11．为什么说在n固定的情况下参数区间估计的精确度和可靠性是此消彼长的？12．怎样同时改善区间估计的精确度和可靠性？ 13．影响抽样极限误差的因素有哪些？ 14．怎样正确理解抽样极限误差的概念？ 15．确定样本容量的因素有哪些？ 16．抽样方案设计的基本原则是什么？ 17．怎样理解类型抽样的原理和意义？ 18．等距抽样的原理和意义是什么? 19．整群抽样的原理以及与类型抽样的区别是什么? 二、单项选择题 1．以（）为基础理论的统计调查方法是抽样调查法。 A．高等代数B．微分几何 C．概率论D．博弈论 2．典型调查与抽样调查的相同之处为（）。 A．均遵守随机原则B．以部分推断总体 C．误差均可估计D．误差均可控制 3．抽样推断必须遵守的首要原则是（）。 A．大量性原则B．随机原则

C ．可比性原则 D ．总体性原则 4．既可进行点估计又可进行区间估计的是（ ）。 A ．重点调查 B ．典型调查 C ．普查 D ．抽样调查 5．误差可以计算并加以控制的是（ ）。 A ．抽样调查 B ．普查 C ．典型调查 D ．重点调查 6．（ ）可以对于某种总体的假设进行检验。 A ．回归分析法 B ．抽样推断法 C ．综合指数法 D ．加权平均法 7．以下正确的是（ ）。 A ．总体指标与样本指标均为随机变量 B ．总体指标与样本指标均为常数 C ．总体指标是常数而样本指标是随机变量 D ．总体指标是随机变量而样本指标是常数 8．总体属性变量平均数恰等于（ ）。 A ．1－P B ．P C ．P （1－P ） D ．）（P 1P - 9．总体属性变量的方差等于（ ）。 A ．1－P B ．P C ．P （1－P ） D ．）（P 1P - 10．点估计的理论依据是（ ）。 A ．中心极限定理 B ．抽样分布定理 C ．小数定律 D ．大数定律 11．频率稳定性的必要条件是（ ）。 A ．同质性 B ．大量性 C ．随机性 D ．社会性 12．样本指标的标准差就是（ ）。 A ．抽样极限误差 B ．抽样平均误差

统计学第八章习题答案

第8章 时间序列分析和预测 从时间序列图可以看出，国家财政用于国防的支出额大体上呈指数上升趋势。 （2）年平均增长率为： %1.161%1.116131 .2901.49511190=-=-=-=n n Y Y G 。 （3）2271.5748%)1.161(1.4951?2010 =+?=Y 。 （2）2010年的预测值为：

8.6945 3474 57.6372.7494.7623.7534.5712010==++++= F （3）由Excel 输出的指数平滑预测值如下表： 2010年3.0=α时的预测值为： 24.6679.679)3.01(7.6373.0)1(2010=?-+?=-+=t t F Y F αα 5.0=α时的预测值为： 85.683730)5.01(7.6375.0)1(2010=?-+?=-+=t t F Y F αα 比较误差平方可知，5.0=α更合适。 8.3（1）第19个月的3期移动平均预测值为： 33.6303 1891 366064458719==++= F

3.0=时的预测值： 5.5959.567)3.01(6603.019=?-+?=F ，误差均方＝87514.7 4.0=α时的预测值： 7.6181.591)4.01(6604.019=?-+?=F ，误差均方＝62992.5 5.0=α时的预测值： 3.6335.606)5.01(6605.019=?-+?=F ，误差均方＝50236。 比较各误差平方可知，5.0=α更合适。 输出的回归结果如下： 回归统计 Multiple R 0.9673 R Square 0.9356 Adjusted R Square 0.9316 标准误差 31.6628 观测值 18 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析 1 232982.5 232982.5 232.3944 5.99E-11 残差 16 16040.49 1002.53 总计 17 249022.9 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 239.73203 15.57055 15.3965 5.16E-11 206.7239 272.7401 X Variable 1 21.928793 1.438474 15.24449 5.99E-11 18.87936 24.97822 t Y t 9288.2173.239?+=。

统计学答案第七章

1 估计量的含义是指（）。 A.用来估计总体参数的统计量的名称 B.用来估计总体参数的统计量的具体数值 C.总体参数的名称 D.总体参数的具体数值 2 在参数估计中，要求通过样本的统计量来估计总体参数，评价统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（）。 A.无偏性 B.有效性 C.一致性 D.充分性 3 根据一个具体的样本求出的总体均值的95%的置信区间（）。 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.一定包含总体均值 D.要么包含总体均值，要么不包含总体均值 4 无偏估计是指（）。 A.样本统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数学期望等于待估总体参数 C.样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 D.样本量扩大到和总体单元相等时与总体参数一致 5 总体均值的置信区间等于样本均值加减边际误差，其中的边际误差等于所要求置信水平的临界值乘以（）。 A.样本均值的抽样标准差 B.样本标准差 C.样本方差 D.总体标准差 6 当样本量一定时，置信区间的宽度（）。 A.随着置信系数的增大而减小 B.随着置信系数的增大而增大 C.与置信系数的大小无关 D.与置信系数的平方成反比 7 当置信水平一定时，置信区间的宽度（）。 A.随着样本量的增大而减小 B.随着样本量的增大而增大 C.与样本量的大小无关 D.与样本量的平方根成正比 8 一个95%的置信区间是指（）。 A.总体参数有95%的概率落在这一区间内 B.总体参数有5%的概率未落在这一区间内 C.在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，有95%的区间包含该总体参数 D.在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，有95%的区间不包含该总体参数

《卫生统计学》课后思考题答案

《卫生统计学》思考题参考答案 第一章绪论 1、统计资料可以分为那几种类型？举例说明不同类型资料之间是如何转换的？ 答：（1）1定量资料（离散型变量、连续型变量）、2无序分类资料（二项分类资料、无序多项分类资料）、3有序分类资料（即等级资料）；（2）例如人的健康状况可分为“非常好、较好、一般、差、非常差”5个等级，应归为等级资料，若将该五个等级赋值为5、4、3、2、1，就可按定量资料处理。 2、统计工作可分为那几个步骤？ 答：设计、收集资料、整理资料、分析资料四个步骤。 3、举例说明小概率事件的含义。 答：某人打靶100次，中靶次数少于等于5，那么该人一次打中靶的概率≤0.05，即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件，可以视为很可能不发生。 第二章调查研究设计 1、调查研究有何特点？ 答：（1）不能人为施加干预措施 （2）不能随机分组 （3）很难控制干扰因素 （4）一般不能下因果结论 2、四种常用的抽样方法各有什么特点？ 答：（1）单纯随机抽样：优点是操作简单，统计量的计算较简便；缺点是当总体观察单位数量庞大时，逐一编号繁复，有时难以做到。

（2）系统抽样：优点是易于理解、操作简便，被抽到的观察单位在总体中分布均匀，抽样误差较单纯随机抽样小；缺点是在某些情况下会出现偏性或周期性变化。 （3）分层抽样：优点是抽样误差小，各层可以独立进行统计分析，适合大规模统计； 缺点是事先要进行分层，操作麻烦。 （4）整群抽样：优点是易于组织和操作大规模抽样调查；缺点是抽样误差大。 3、调查设计包括那些基本内容？ 答：（1）明确调查目的和指标 （2）确定调查对象和观察单位 （3）选择调查方法和技术 （4）估计样本大小 （5）编制调查表 （6）评价问卷的信度和效度 （7）制定资料的收集计划 （8）指定资料的整理与分析计划 （9）制定调查的组织措施 4、调查表中包含那几种项目？ 答：（1）分析项目直接整理计算的必须的内容； （2）备查项目保证分析项目填写得完整和准确的内容； （3）其他项目大型调查表的前言和表底附注。 第三章实验设计 1、简述实验设计的特点。

统计学第七章、第八章课后题答案.doc

统计学复习笔记 第七章 一、 思考题 1． 解释估计量和估计值 在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。估计量也是随机变量。如样本均值，样本比例、样本方差等。 根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。 2． 简述评价估计量好坏的标准 （1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。 （2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。 （3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。 3． 怎样理解置信区间 在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。 4． 解释95%的置信区间的含义是什么 置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%（的区间）包含参数。 不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。 5． 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。 1. 估计总体均值时样本量n 为 2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为 其中： 2222α2222)(E z n σα=n z E σα2=

统计学答案第八章

三、选择题 １某厂生产的化纤纤度服从正态分布,纤维的纤度的标准均值为１.４0.某天测得２5根纤维的纤度的均值x=１．３9,检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化,要求的显著性水平为α=0。05，则下列正确的假设形式是（）。 A。H０：μ=1．4０，H１:μ≠1。40 Ｂ. H0:μ≤1．40，H1：μ〉1.40 C。 H0：μ＜１.４０,H1:μ≥1.４０ D. Ｈ０：μ≥1．4０，H1:μ〈1。4０ ２某一贫困地区估计营养不良人数高达２０％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确,则假设形式为(）。 A。 H0：π≤０．2,H1：π>0.２ B. H０：π=０.２，Ｈ1：π≠０．2 C. H０:π≥0.3，H1:π<0。3 D。 H0:π≥0.３,H1:π＜0.3 3 一项新的减肥计划声称:在计划实施的第一周内,参加者的体重平均至少可以减轻8磅。随机抽取４0位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少7磅,标准差为３2磅,则其原假设和备择假设是（）。 A。H0：μ≤8,Ｈ1：μ〉8 Ｂ。H0：μ≥８,Ｈ1:μ〈8 C．Ｈ0：μ≤7,Ｈ1：μ>7 D． H0：μ≥7,H1:μ〈7 4 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（)。 A。原假设肯定是正确的B。原假设肯定是错误的 C。没有证据证明原假设是正确的 D.没有证据证明原假设是错误的 5 在假设检验中，原假设和备择假设（)。 A。都有可能成立Ｂ。都有可能不成立 Ｃ。只有一个成立而且必有一个成立D．原假设一定成立，备择假设不一定成立 ６在假设检验中，第一类错误是指()。 A。当原假设正确时拒绝原假设 B。当原假设错误时拒绝原假设 C.当备择假设正确时拒绝备择假设 D。当备择假设不正确时未拒绝备择假设 ７在假设检验中，第二类错误是指（）。 A。当原假设正确时拒绝原假设 B．当原假设错误时未拒绝原假设 C.当备择假设正确时未拒绝备择假设 D．当备择假设不正确时拒绝备择假设 8 指出下列假设检验哪一个属于右侧检验（）。 A。H0:μ=μ0, H1:μ≠μ0 B。 H０:μ≥μ0, H1:μ＜μ０ C．Ｈ０:μ≤μ0, Ｈ1：μ〉μ0 D．H0 :μ＞μ0, Ｈ1：μ≤μ０ 9 指出下列假设检验哪一个属于左侧检验()。 A. H0:μ=μ0， H1：μ≠μ０Ｂ. H0：μ≥μ0 ，Ｈ１：μ<μ0 C． H0：μ≤μ0， H1:μ＞μ0 D. H0：μ〉μ0，Ｈ１：μ≤μ0 1０指出下列假设检验哪一个属于双侧检验（）. A。 H0：μ=μ0， H１：μ≠μ0 B．H0:μ≥μ0， H１:μ〈μ0