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统计学课后习题答案 (第四版) 贾俊平

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统计学课后习题答案 (第四版) 贾俊平《统计学》第四版 第四章练习题答案 4.1 (1)众数:M0=10; 中位数:中位数位置=n+1/2=5.5,Me=10;平均数: (2)QL位置=n/4=2.5, QL=4+7/2=5.5;QU位置=3n/4=7.5,QU=12 (3) (4)由于平均数小于中位数和众数,所以汽车销售量为左偏分布。 4.2 (1)从表中数据可以看出,年龄出现频数最多的是19和23,故有个众数,即M0=19和M0=23。 将原始数据排序后,计算中位数的位置为:中位数位置= n+1/2=13,第13个位置上的数值为23,所以中位...

统计学课后习题答案 (第四版) 贾俊平
《统计学》第四版 第四章 练习题 用券下载整式乘法计算练习题幼小衔接专项练习题下载拼音练习题下载凑十法练习题下载幼升小练习题下载免费 答案 4.1 (1)众数:M0=10; 中位数:中位数位置=n+1/2=5.5,Me=10;平均数: (2)QL位置=n/4=2.5, QL=4+7/2=5.5;QU位置=3n/4=7.5,QU=12 (3) (4)由于平均数小于中位数和众数,所以汽车销售量为左偏分布。 4.2 (1)从表中数据可以看出,年龄出现频数最多的是19和23,故有个众数,即M0=19和M0=23。 将原始数据排序后,计算中位数的位置为:中位数位置= n+1/2=13,第13个位置上的数值为23,所以中位数为Me=23 (2)QL位置=n/4=6.25, QL==19;QU位置=3n/4=18.75,QU=26.5 (3)平均数 600/25=24,标准差 (4)偏态系数SK=1.08,峰态系数K=0.77 (5)分析:从众数、中位数和平均数来看,网民年龄在23-24岁的人数占多数。由于标准差较大,说明网民年龄之间有较大差异。从偏态系数来看,年龄分布为右偏,由于偏态系数大于1,所以,偏斜程度很大。由于峰态系数为正值,所以为尖峰分布。 4.3 (1)茎叶图如下: 茎 叶 频数 5 6 7 5 6 7 8 1 3 4 8 8 1 3 5       (2) 63/9=7, (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:v1=1.97/7.2=0.274;v2=0.714/7=0.102.由于v1>v2,表明第一种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。 4.4 (1) 8223/30=274.1 中位数位置=n+1/2=15.5,Me=272+273/2=272.5 (2)QL位置=n/4=7.5, QL==(258+261)/2=259.5;QU位置=3n/4=22.5,QU=(284+291)/2=287.5 (3) 4.5 (1)甲企业的平均成本=总成本/总产量= 乙企业的平均成本=总成本/总产量= 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。 4.6 (1)(计算过程中的表略), 51200/120=426.67 SK=0.203  K=-0.688 4.7 (1)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得最高或最低者,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v女=5/50=0.1,男生体重的离散系数为v男=5/60=0.08,所以女生的体重差异大。 (2)男生: 60×2.2=132(磅),s=5×2.2=11(磅) 女生: 50×2.2=110(磅),s=5×2.2=11(磅) (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-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,男生中大约有95%的人体重在40kg-60kg之间。 4.9 通过计算标准分数来判断: 该测试者在A项测试中比平均分数高出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项测试的标准分数高于B项测试,所以,A项测试比较理想。 4.9 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: 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。 4.12 (1)应该从平均数和标准差两个方面进行 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 。在对各种方法的离散程度进行比较时,应该采用离散系数。 (2)下表给出了各种方法的主要描述统计量。 方法A 方法B 方法C 平均 165.6 中位数 165 众数 164 标准差 2.13 极差 8 最小值 162 最大值 170 平均 128.73 中位数 129 众数 128 标准差 1.75 极差 7 最小值 125 最大值 132 平均 125.53 中位数 126 众数 126 标准差 2.77 极差 12 最小值 116 最大值 128       从三种方法的集中趋势来看,方法A的平均产量最高,中位数和众数也都高于其他两种方法。从离散程度来看,三种方法的离散系数分别为: , , 。方法A的离散程度最小,因此,应选择方法A。 4.13 (1)用方差或标准差来评价投资的风险。 (2)从直方图可以看出,商业类股票收益率的离散程度较小,说明投资风险也就较小。 (3)从投资风险角度看,应该选择风险较小的商业类股票。当然,选择哪类股票还与投资者的主观判断有很大关系。 第五章练习题答案 5.1 (1)平均分数是范围在0-100之间的连续变量,Ω=[0,100] (2)已经遇到的绿灯次数是从0开始的任意自然数,Ω=N (3)之前生产的产品中可能无次品也可能有任意多个次品,Ω=[10,11,12,13…….] 5.2 设订日报的集合为A,订晚报的集合为B,至少订一种报的集合为A∪B,同时订两种报的集合为A∩B。 P(A∩B)=P(A)+ P(B)-P(A∪B)=0.5+0.65-0.85=0.3 5.3 P(A∪B)=1/3,P(A∩ )=1/9, P(B)= P(A∪B)- P(A∩ )=2/9 5.4 P(AB)= P(B)P(A∣B)=1/3*1/6=1/18 P( ∪ )=P( )=1- P(AB)=17/18 P( )=1- P(B)=2/3 P( )=P( )+ P( )- P( ∪ )=7/18 P( ∣ )= P( )/P( )=7/12 5.5 设甲发芽为事件A,乙发芽为事件B。 (1)由于是两批种子,所以两个事件相互独立,所以有:P(AB)= P(B)P(B)=0.56 (2)P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)=0.94 (3)P(A )+ P(B )= P(A)P( )+P(B)P( )=0.38 5.6 设合格为事件A,合格品中一级品为事件B P(AB)= P(A)P(B∣A)=0.96*0.75=0.72 5.7 设前5000小时未坏为事件A,后5000小时未坏为事件B。 P(A)=1/3,P(AB)=1/2, P(B∣A)= P(AB)/ P(A)=2/3 5.8 设职工文化程度 小学 小学生如何制作手抄报课件柳垭小学关于三违自查自纠报告小学英语获奖优质说课课件小学足球课教案全集小学语文新课程标准测试题 为事件A,职工文化程度初中为事件B,职工文化程度高中为事件C,职工年龄25岁以下为事件D。 P(A)=0.1 P(B)=0.5, P(C)=0.4 P(D∣A)=0.2, P(D∣B)=0.5, P(D∣C)=0.7 P(A∣D)= 同理P(B∣D)=5/11, P(C∣D)=28/55 5.9 设次品为D,由贝叶斯公式有: P(A∣D)= =0.249 同理P(B∣D)=0.112 5.10 由二项式分布可得:P(x=0)=0.25, P(x=1)=0.5, P(x=2)=0.25 5.11 (1) P(x=100)=0.001, P(x=10)=0.01, P(x=1)=0.2, P(x=0)=0.789 (2)E(X)=100*0.001+10*0.01+1*0.2=0.4 5.13 答对至少四道题包含两种情况,对四道错一道,对五道。 C54 C65 =1/64 5.14 由泊松分布的性质有: P(X=1)= ,P(X=2)= ,可得 =2 P(X=4)=2/3e 5.15 所以,当k= -1和k= 时P(x=k)最大。 5.16 (1)P( >2)= P(x>2)+ P(x<-2)= (0.5)+1- (2.5)=0.6977 由于N(3,4)关于均值3对称,所以P(x>3)=0.5 5.17 P(120<x<200)=P( , 5.18 (1) (2) 第七章 练习题参考答案 7.1 (1)已知 =5,n=40, =25, =0.05, =1.96 样本均值的抽样标准差 = = (2)估计误差(也称为边际误差)E= =1.96*0.79=1.55 7.2(1)已知 =15,n=49, =120, =0.05, =1.96 (2)样本均值的抽样标准差 = = 2.14 估计误差E= =1.96* 4.2 (3)由于总体标准差已知,所以总体均值 的95%的置信区间为: =120 1.96*2.14=120 4.2,即(115.8,124.2) 7.3(1)已知 =85414,n=100, =104560, =0.05, =1.96 由于总体标准差已知,所以总体均值 的95%的置信区间为: =104560 1.96* 104560 16741.144即(87818.856,121301.144) 7.4(1)已知n=100, =81,s=12, =0.1, =1.645 由于n=100为大样本,所以总体均值 的90%的置信区间为: =81 1.645* 81 1.974,即(79.026,82.974) (2)已知 =0.05, =1.96 由于n=100为大样本,所以总体均值 的95%的置信区间为: =81 1.96* 81 2.352,即(78.648,83.352) (3)已知 =0.01, =2.58 由于n=100为大样本,所以总体均值 的99%的置信区间为: =81 2.58* 81 3.096,即(77.94,84.096) 7.5(1)已知 =3.5,n=60, =25, =0.05, =1.96 由于总体标准差已知,所以总体均值 的95%的置信区间为: =25 1.96* 25 0.89,即(24.11,25.89) (2)已知n=75, =119.6,s=23.89, =0.02, =2.33 由于n=75为大样本,所以总体均值 的98%的置信区间为: =119.6 2.33* 119.6 6.43,即(113.17,126.03) (3)已知 =3.419,s=0.974,n=32, =0.1, =1.645 由于n=32为大样本,所以总体均值 的90%的置信区间为: =3.419 1.645* 3.419 0.283,即(3.136,3.702) 7.6(1)已知:总体服从正态分布, =500,n=15, =8900, =0.05, =1.96 由于总体服从正态分布,所以总体均值 的95%的置信区间为: =8900 1.96* 8900 253.03,即(8646.97,9153.03) (2)已知:总体不服从正态分布, =500,n=35, =8900, =0.05, =1.96 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 的95%的置信区间为: =8900 1.96* 8900 165.65,即(8734.35,9065.65) (3)已知:总体不服从正态分布, 未知, n=35, =8900,s=500, =0.1, =1.645 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 的90%的置信区间为: =8900 1.645* 8900 139.03,即(8760.97,9039.03) (4)已知:总体不服从正态分布, 未知, n=35, =8900,s=500, =0.01, =2.58 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 的99%的置信区间为: =8900 2.58* 8900 218.05,即(8681.95,9118.05) 7.7 已知:n=36,当 =0.1,0.05,0.01时,相应的 =1.645, =1.96, =2.58 根据样本数据计算得: =3.32,s=1.61 由于n=36为大样本,所以平均上网时间的90%置信区间为: =3.32 1.645* 3.32 0.44,即(2.88,3.76) 平均上网时间的95%置信区间为: =3.32 1.96* 3.32 0.53,即(2.79,3.85) 平均上网时间的99%置信区间为: =3.32 2.58* 3.32 0.69,即(2.63,4.01) 7.8 已知:总体服从正态分布,但 未知,n=8为小样本, =0.05, =2.365 根据样本数据计算得: =10,s=3.46 总体均值 的95%的置信区间为: =10 2.365* 10 2.89,即(7.11,12.89) 7.9 已知:总体服从正态分布,但 未知,n=16为小样本, =0.05, =2.131 根据样本数据计算得: =9.375,s=4.113 从家里到单位平均距离的95%的置信区间为: =9.375 2.131* 9.375 2.191,即(7.18,11.57) 7.10 (1)已知:n=36, =149.5, =0.05, =1.96 由于n=36为大样本,所以零件平均长度的95%的置信区间为: =149.5 1.96* 149.5 0.63,即(148.87,150.13) (2)在上面的估计中,使用了统计中的中心极限定理。该定理表明:从均值为 、方差为 的总体中,抽取了容量为n的随机样本,当n充分大时(通常要求 ),样本均值的抽样分布近似服从均值为 ,方差为 的正态分布。 7.12 (1)已知:总体服从正态分布,但 未知,n=25为小样本, =0.01, =2.797 根据样本数据计算得: =16.128,s=0.871 总体均值 的99%的置信区间为: =16.128 2.797* 16.128 0.487,即(15.64,16.62) 7.13 已知:总体服从正态分布,但 未知,n=18为小样本, =0.1, =1.74 根据样本数据计算得: =13.56,s=7.8 网络公司员工平均每周加班时间的90%的置信区间为: =13.56 1.74* 13.56 3.2,即(10.36,16.76) 7.14 (1)已知:n=44,p=0.51, =0.01, =2.58 总体比例 的99%的置信区间为: =0.51 2.58 =0.51 0.19,即(0.32,0.7) (2)已知:n=300,p=0.82, =0.05, =1.96 总体比例 的95%的置信区间为: =0.82 1.96 =0.82 0.04,即(0.78,0.86) (3)已知:n=1150,p=0.48, =0.1,, =1.645 总体比例 的90%的置信区间为: =0.48 1.645 =0.48 0.02,即(0.46,0.5) 7.15 已知:n=200,p=0.23, 为0.1和0.05时,相应的 =1.645, =1.96 总体比例 的90%的置信区间为: =0.23 1.645 =0.23 0.05,即(0.18,0.28) 总体比例 的95%的置信区间为: =0.23 1.96 =0.23 0.06,即(0.17,0.29) 7.16已知: =1000,估计误差E=200, =0.01, =2.58 应抽取的样本量为: = =167 7.17 (1)已知:E=0.02, =0.4, =0.04, =2.05 应抽取的样本量为: = =2522 (2)已知:E=0.04, 未知, =0.05, =1.96 由于 未知,可以使用0.5(因为对于服从二项分布的随机变量,当 取0.5时,其方差达到最大值。因此,在无法得到总体比例的值时,可以用0.5代替计算。这样得出的必要样本容量虽然可能比实际需要的容量大一些,但可以充分保证有足够高的置信水平和尽可能小的置信区间) 故应抽取的样本量为: = =601 (3)已知:E=0.05, =0.55, =0.1, =1.645 应抽取的样本量为: = =268 7.18 (1)已知:n=50,p=32/50=0.64, =0.05, =1.96 总体中赞成该项改革的户数比例的95%的置信区间为: =0.64 1.96 =0.64 0.13,即(0.51,0.77) (2)已知:E=0.1, =0.8, =0.05, =1.96 应抽取的样本量为: = ≈62 2011年四月~~
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