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1、1.3 （1 ）总体：IT 从业者。（2 ）数值型变量（3 ）分类变量（4 ）截面数据思考题：PPT 作业：（1 ）没有众数（2 ）中位数位置：5.5 中位数为 1020（3 ） QL 位置 2.5，Q L=765 QU 位置 7.5，Q U=1375（4 ）均值 11464.1（1 ）众数： 。10M中位数： ， 。5.21n中 位 数 位 置 102eM平均数： 。6.9101041Lnxni（2 ） ， 。5.24QL位 置 5.27LQ， 。73U位 置 U（3 ） 2.49156 10)6.915().4()6.94().()( 22222Lnxsnii（4 ）平均数小于中位数和众数
2、，数据呈现左偏分布。4.3（2 ） 。796398.76.5Lx。714.08.1)8.().().().( 2222 s（3 ）由于两种排队方式的平均数不同，所以用离散系数进行比较。第一种排队方式： ； 。由于 ，表明第一种274.09.1v102.4.2v21v排队方式的离散程度大于第二种排队方式。（4 ）选方法二，因为第二种排队方式的平均等待时间较短，且离散程度小于第一种排队方式。4.6（1 ）平均数计算过程见下表：按利润额分组组中值 iM企业数 ifif200300 250 19 4750300400 350 30 10500400500 450 42 18900500600 550
3、18 9900600 以上 650 11 7150合计 120 51200。67.421051nfMxkii标准差计算过程见下表：按利润额分组 组中值 i企业数 if2)(xMiiifx2)(200300 250 19 31212.3 593033.5300400 350 30 5878.3 176348.7400500 450 42 544.3 22860.1500600 550 18 15210.3 273785.2600 以上 650 11 49876.3 548639.2合计 120 102721.5 1614666.7。48.16207.164)(12nfxMski ii4.7（1
4、）两位调查人员所得到的平均身高应该差不多相同，因为均值的大小基本上不受样本大小的影响。（2 ）两位调查人员所得到的身高的标准差应该差不多相同，因为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。 4.8（1 ）要比较男女学生体重的离散程度应该采用离散系数。女生体重的离散系数为，男生体重的离散系数为 ，所以女生的体重差异大。.05女v 08.65男v（2 ）男生： （磅） ， （磅） ；132.6x 12s女生： （磅） ， （磅） ；0.（3 ）假定体重为对称分布，根据经验法则，在平均数加减 1 个标准差范围
5、内的数据个数大约为 68%。因此，男生中大约有 68%的人体重在 55kg 到 65kg 之间。（4 ）假定体重为对称分布，根据经验法则，在平均数加减 2 个标准差范围内的数据个数大约为 95%。因此，女生中大约有 95%的人体重在 40kg 到 60kg 之间。4.10通过标准分数来判断，各天的标准分数如下表：日期 周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日标准分数 Z 3 -0.6 -0.2 0.4 -1.8 -2.2 0周一和周六两天失去了控制。4.11（1 ）应该采用离散系数，因为它消除了不同组数据水平高低的影响。（2 ）成年组身高的离散系数： ；024.17.sv幼儿组身高的离散系数：
6、 ；35.s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。第五章某公司职员每周的加班津贴服从均值为 50 元、标准差为 10 元的正态分布，那么全公司中有多少比例的职员每周的加班津贴会超过 70 元，又有多少比例的职员每周的加班津贴在 40 元到 60 元之间呢？解：设 =50， =10，X N(50,102)075.9.1)2(1)(1()70(P682.1843.2 1)()()6()4( X6.2总体方差知道的情况下，均值的抽样分布服从 的正态分布，由正2,Nn态分布，标准化得到标准正态分布：z= ，因此，样本均值不超xn0,1过总体均值的概率 P
7、为：= =0.3x0.3xn.31919xPn= =2 -1，查标准正态分布表得 =0.8159.9.z.90.因此， =0.631803Px6.4根据样本方差的抽样分布知识可知，样本统计量：2(1)(1)nsn此处，n=10， ，所以统计量2222()(0)9(1)1ssn根据卡方分布的可知：221190.9PbSPbS又因为： 221 1nn 因此： 222119910.9PbSPSn2229bn20.950.5.9S则： 2210.950.5,bb220.950.519,bb查概率表： =3.325， =19.919，则. 20.5=0.369， =1.8820.951b.29b7.6（
8、1 ） 已知：总体服从正态分布， ， ， ， ，501n890x5.。96.205.z由于总体服从正态分布，所以总体均值 的 95%的置信区间为：，即（8646.97，9153.03） 。03.25891506.82 nzx（2 ） 已知：总体不服从正态分布， ， ， ， ，5n890x5.。96.105.z虽然总体不服从正态分布，但由于 为大样本，所以总体均值 的 95%的置信区间为：35n，即（8734.35，9065.65） 。6.1890356.18902 nzx（3 ） 已知：总体不服从正态分布， 未知， ， ， ， ，35n890x5s1.0。645.12.0z虽然总体不服从正态分
9、布，但由于 为大样本，所以总体均值 的 90%的置信区间为：，即（8760.97 ，9039.03） 。03.19835064.18902 nszx（4 ） 已知：总体不服从正态分布， 未知， ， ， ， ，5n8x50s1.。5.201.z虽然总体不服从正态分布，但由于 为大样本，所以总体均值 的 99%的置信区间为：3，即（8681.95，9118.05） 。05.21893508.292 nszx7.11（1 ） 已知：总体服从正态分布，但 未知， 为大样本，n， 。05.96.12.z根据样本数据计算得： ， 。32.0x6.1s该种食品平均重量的 95%的置信区间为：，即（100.8
10、7，101.77） 。45.0.5.961.2 nszx（2 ） 根据样本数据可知，样本合格率为 。该种食品合格率的 95%的置信区9.p间为：，即（0.82，0.98） 。08.50).1(9.6.0)1(2 npzp7.13已知：总体服从正态分布，但 未知， 为小样本，n， 。1.074.1)8(2.t根据样本数据计算得： ， 。563x80.s网络公司员工平均每周加班时间的 90%的置信区间为：，即（10.36，16.76） 。2.3.1.740.12 nstx7.22参考例题。7.24参考书上例题。7.26解：统计量：212s12,Fn:置信区间： 22112222,ssFnFn =0
11、.058， =0.00621s2sn1=n2=21=0.95， = =2.4645，212,Fn0.25,F=,21,n= = =0.4058122,1Fn0.975,F0.25,=（4.05，24.6）211222,ssnn 第八章 假设检验第 1 题第 2 题根据题意，该样本是配对样本。旧饮料5 4 7 3 5 8 5 6新饮料6 6 7 4 3 9 7 6配对差1 2 0 1 -2 1 2 0_ 配对差均值 d=(1+2+0+1-2+1+2+0)/8=0.625配对差标准差 sd= = =1.3()21 (10.625)2+(20.625)2+(00.625)281H0:d=0H1:d0=0.05临界值： t (n-1)= t0.05(7)=1.895统计量：t= = =1.3600.62501.38-t0.05(7)t t0.05(7),落在接受域内，接受原假设，即消费者对两种饮料的评分不存在显著差异。第 3 题第 4 题11.11解：（1）SSR 的自由度为 k=1；SSE 的自由度为 n-k-1=18；因此：F= = =271SRkEn6048（2） = =4.41,8F0.5,（3）拒绝原假设，线性关系显著。（4）r= = =0.7746，由于是负相关，因此 r=-0.7746SRE.6（5）从 F 检验看线性关系显著。
