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1、贾俊平著统计学一基于Excel（第3版）#各章习题答案#说明：1 .本答案仅供参考。2 .本答案主要给出结果，读者可参考教材内容自行进行i统计学基于SPSS（第4版）BttATW三H贾俊平编著第1章数据及其来源(1)数值变量。(2)类别变量。(3)数值变量。(4)有序类别变量。(5)无序类别变量。(1)总体是“所有IT从业者，样本是“所抽取的IoOO名IT从业者”，样本量是1000。(2)数值变量。(3)无序类别变量。1.31.41.51.6(1)总体是“所有的网上购物者。(2)无序类别变量。(1)分层抽样。(2)100o(BS)O(略)。第2章数据处理与频数分布2.1 (1)姓氏笔画排序如下
2、:姓名统计学数学营销学管理学:会计学王智强9078597266田思雨7474618。69宋丽媛80100一53/70张志杰63828978房文英7884606f赵宇翔85M37666洪天利58517991徐丽娜881007166高见岭63-8582程建功产848986数学营销学管理学会计学/程建班6885848986房文英84516060高见岭，6370918582洪天利5851799185宋丽媛80100537370田思雨7474618069王智强9。78597266徐丽娜88100497166张志杰6382897880赵宇翔8591637666姓名二统计学歹数学二营销疔管理学曰会计疔I洪天
3、利5851799185(2)统计学分数小于60的学生如下:110数学分数大于等于90的学生如下:1姓名统计学数学尸营销学三会计把i2赵宇翔85916376665徐丽娜8814971669宋丽媛801005373702.2(1)被调查者性别和满意度的简单频数分布表如下:(2)被调查者性别和满意度的二维列联表如下:计数项:满意度满意度性别刁比较满意不满意非常不满意非常满意一般总计男9544527女77658332.34总计(3)分析(略)。灯泡使用寿命频数分布表1612r,七10913r60按使用寿命分组(小时)灯泡个数(只)频率(%)6586602/6667l5J67068016668069Q1
4、4690700J2626700710181871E1313720v73010107307403374075033合计1001002.4(1)食品重量的频数分布表如下:分组频数频率(%)25-30410.030-35615.035-401537.540-45922.5计数项:满意度满意度汇总比较满意16不满意12非常不满意10非常满意9一般13总计60b 7 3 O 总2 3 6 汇 数别 计 计性男女总45-50615.0合计40l.0上网时间的分布基本上对称。第3章数据的可视化3.2 (1)各图如下:简单条形图堆积条形图2019年2020年环形图El食品烟酒衣着居住生活用品及服务13交通通信
5、消El教育文化娱乐医疗保健！其他用品及服务(3)百分比条形图如下:百分比条形图衣着居住食品烟酒交通通信消生活用品及服务其他用品及服务教Tf文化娱乐医疗保健O3.3(1)子女身高的直方图如下:直方图显示，子女身高大致为对称分布。(2)子女身高、父亲身高和母亲身高的箱形图如下箱形图显示，子女身高、父亲身高和母亲身高的的分布均大致对称。母亲的平均身高最低，子女其次，父亲最高。(3)散点图如下：185160 150160170180子女身高子女身高与父亲身高散点图180190子女身高与母亲身高敢点图 185(4)气泡图如下：8 14165170175180185父亲身高气泡大小=子女身高气泡大小随父母
6、身高的变化没有明显变化，表明子女身高与父母身高没有太强的关系。第4章数据的描述统计量4.1(1)平均数=24.8033o中位数=24.45。Q25%=22.75；Q75%=26.875Qqq%=27.3众数=25。(2)全距=12.7。四分位差=4.125。方差=8.684471。标准差=2.946943。(3)偏度系数=0.270785。峰度系数=-0.0243。(4)标准分数如下:4.24.3(1)平均数=426.67。标准差=II6.48。主要描述统计量如下：方法A方法B方蜜人平均165.6平均128.73平均125.53中位数165中位数129众数164众数128众数Z126标准差2.
7、13标准差标准差极差8极差zX极差最小值162最小偃125最小值最大值170最大偃F12最大值128从三种方法的集中趋势来看，方法高,中% = S- W 择方法Ao其他两种方法。从离看,三种方法77=0. 022,5:和众数也都高于=义竺 = 0.013，165.6方法A的离散程度最小。因此应选-2.17292.1367-0.64590.77930.3721-0.95130.91510.8472-0.8155-0.7816-0.27260.13460.0667-0.0011-0.23871.5259-0.71371.8991-0.51010.4739-0.6459-0.61191.45800.
8、0667-0.88340.3721-0.3405-1.59600.8472-0.71374.4主要描述统计量如下亚历山大彼得里夫利扁列昂尼德叶基莫夫基思桑德森罗曼邦达鲁克平均10.0110.02510.0159.869.689.735标准误差0.11870.12950.16130.11840.12540.1927中位数10.1510.1510.2109.89.85众数10.310.39.9109.99.8标准差0.53100.57940.72130.52950.56060.8616方差、0.28200.33570.52030.28040.31430.7424离散系数0.05310.05780.
9、07200.05370.05790.0885峰度3.71161.99702.7213-0.17502.13892.9068偏度-1.6600-1.0139-1.5293-0.4526-1.1089-1.5029区域2.42.52.91.92.43.7最小值8.48.47.98.88.17.2最大值10.810.910.810.710.510.9求和200.2200.52003197.2193.6194.7观测数202020202020第5章统计量及其概率分布5.1 (1)P=0.724o(2)P=0.171。(3)P=0.105。5.2 (1)P(X=2)=0.1536o(2)PX2)=0.9
10、7285.3 (1)P(X510)=0.308538。P(400X2)=0.02963ot=0.02963(2) P(X12)=0.02963oP(Z18)=0.587408o2=27.48839o(3) P(X3.5)=0.97447oP(Z3)=.063534。2.68079。第6章参数估计6.16.26.36.4(1)61.15.5436o(2)61.1：(1)996.3537o(2)994.(1)95%的置信区间为：0.64I36.1313 2 207.5609第7章假设检验(1) H0-45,W1:445。(2)拒绝原假设时，结论为：每IOoml中维生素C的含量45mg(3)不拒绝原
11、假设时,结论为:没有证据表明每IOoml中维生素C的含量不45mgo7.2 H0:6.70W1/z.70o7=3.11,P=0.0009,拒绝为,如今每个家庭每天收看电视的平均时间显著地增加了。7.3 H0:6821H1:820=-2.39,P=0.0084,拒绝,该城市空气中悬浮颗粒的平均值显著低于过去的平均值。7.4 H0:=25,Hi：ju25假设总体方差为5kg:z=0.456158,P=0.648276。(2)假设总体方差未知：=1.039905,P=O.311437。两种情况均不拒绝,没有证据表明该企业生产的金属板不符合要求。7.5 H0:17tW1:17oz=2,25,P=0.0
12、12,拒绝为,该生产商的说法属实。7.6 H0:2=5,H1:25o2=18.2796,P=0.50384,不拒绝为,没有证据表明金属板重量的方差是不是5kg。第8章相关与回归分析8.1(1)散点图如下:8.2身高与体电的散点图从散点图可以看出，身高与体重之间为正的线性相关关系。(2) r = 0.9803高度线性相关。，班正点率(1)回归方程为：y = 430.1892-4.7回归系数A=-47 每增加1%,顾客投诉次数平均下降4.7次。回归系数检验的P = 0.001108 80 =430.1892-4.780 = 54. 492 次。(1)散点图如下:110散点图Oon 9 8 7 (%
13、)壬506065707580每平米月租金(元)r=0.7951,有较强的线性关系。(2)出租率与月租金之间的线性回归方程为：j=49.3177+0.2492o回归系数=0.2492表示：月租金每增加1元，出租率平均增加0.2492%。(3)H?=63.22%,表明在出租率的变差中被出租率与租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%,回归方程的拟合程度一般。估计标准误差.=2.6858表示，当用月租金来预测出租率时，平均的预测误差为2.6858%,表明预测误差并不大。(4)线性关系检验的P=2.79889E-05v=0.05,线性关系显著。回归系数检验的P=O0000=005,回归系数显著，即
14、月租金是影响出租率的显著性因素。(5)Jioo=74.23995。置信区间：(72.26419,76.21570)。预测区间：(68.26135,80.21854)。8.4(1)回归方程：9=200.056+6.645%。(2)R2=972%,拟合程度较高。P=1.939E-11,回归模型显著。(3)-OO=1529.13。置信区间：(1481.07,1,577.18)；预测区间：(1370.161,688.09)。(4)残差和标准化残差如下：配送人员配送量预测值残差标准化残差66640638.651.350.0285680764.91.84.9192940811.43128.57JT1.83
15、_105950897.8252.180.74118960984.21-24.210351321,0001,077.24-77.24-1101451,0601,163.63-103.63-1.481581,3001,250.0249.981711,310-26.41-0.381841,4601737.2。0.531971,53020.810.302111,5901,602.22-12.22-0.17224V801,688.6191.391.302371,800I1,775.0025.000.362601,927.85-77.85-1.1120011Y9.13残差图如模型合理。第9章时间序列分析和
16、预测9.1(1)以k=3为例，F2021=102.70o(2)以=03为例,F2021=102.37o(3)两种方法的预测值与原时间序列绘图的比较图如下:预测图(4)两种方法预测的残差图如下：预测误差图43 移动平均预测误差指数平滑预测误差OZOZ 610Z 81。Z *0N 0TON o WoN ZlBZ 0Z OToN 600Z 800N NOON 90Oe WoZ 寸OOZ oozNOON9.2 (1)增长率如下:年份居民消费水平环比增长率(%)定基增长率(%)201010575201112668119.79119.79201214074111.10133.09201315586110.
17、74147.39201417220110.48162.84201518857109.51178.32201620801110.31196.70201722969110.42217.20201825245109.91238.72201927504108.95260.0920202743899.76259.46年平均增长率：G=10.004%o(2)Y2Q2=30022.58c预测图350IOOoO300250002000015050201020112012201320142015201620172018201920202021-居民消费水平一-预测值9.3 (1)季节指数如下：各趋势方程为：二阶
18、曲线：Y=381.644-1.827t0.034t2三阶曲线：Y=372.562+1.003t-0.160t2+0.004t3根据趋势方程求号的预测值和预测误差如下表所示：I时间I观测值I二阶曲线I三阶曲线I15/18tY预潴误差预浅误差1372379.85-7.85373.41-1.412370378.12-8.12373.96-3.963374376.47-2.47374.23-0.234375374.870.13374.240.765377373.353.65374.022.986377371.895.11373.593.417374370.513.49372.971.038372369
19、.182.82372.18-0.189373367.935.07371.241.7610372366.745.26370.171.8311369365.623.38369.000.0012367364.572.43367.750.7513367363.593.41366.430.5714365362.672.33365.07-0.0715363361.821.18363.70-0.7016359361.04-2.04362.33-3.3317358360.32-2.32360.98-2.9818359359.68-0.68359.68-0.6819360359.100.90358.441.56
20、20357358.58-1.58357.30-0.3021356358.14-2.14356.26-0.2622352357.76-5.76355.36-3.3623348357.45-9.45354.61-6.6124353357.21-4.21354.03-1.0325356357.03-1.03353.6623426356356.92-0.92353.502.5027356356.88-0.88353.582.4228359356.912.09353.925.0829360357.003.00354.545.4630357357.17-0.17355.471.5331357357.39-0.39356.720.2832355357.69-2.69358.32-33233356358.05-2.05360.29-4.29，34363358.494.51362.650.3535365358.986.02365.43-0.43图所示:预测图3853803753703653603553503453403353306Tms461ms461msT-观测值（Y）一一二阶曲线预测T-三阶曲线预测N残差图如下:预测图如下:预测图5000012341234123412341234201620172018201920202021
