统计学教材部分参考答案(第三版)

1 教材习题答案 第 3 章 用统计量描述数据 3 2 详细答案 3 3 详细答案 3 4 详细答案 2 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 5 详细答案 3 种方法的主要描述统计量如下 方法 A 方法 B方法 C 平均 165 6平均 128 73平均 125 53 中位数 165中位数 129中位数 126 众数 164众数 128众数 126 标准差 2 13标准差 1 75标准差 2 77 峰度 0 13峰度 0 45峰度 11 66 偏度 0 35偏度 0 17偏度 3 24 极差 8极差 7极差 12 离散系数 0 013离散系数 0 014离散系数 0 022 最小值 162最小值 125最小值 116 最大值 170最大值 132最大值 128 1 从集中度 离散度和分布的形状三个角度的统计量来评价 从集中度看 方法 A 的平均水平最高 方法 C 最低 从离散度看 方法 A 的离散系数最小 方法 C 最大 从分布的形状看 方法 A 和方法 B 的偏斜程度都不大 方法 C 则较大 2 综合来看 应该选择方法 A 因为平均水平较高且离散程度较小 第 5 章 参数估计 5 3 详细答案 3 第 6 章 假设检验 6 3 详细答案 不拒绝 没有证据表明该企业生产的 金属板不符合要求 6 4 详细答案 4 拒绝 该生产商的说法属实 6 6 详细答案 设 1 36 不拒绝 广告提高了平均潜在购买力得分 第 7 章 方差分析与实验设计 5 第 8 章一元线性回归 8 1 详细答案 1 散点图如下 6 产量与生产费用之间为正的线性相关关系 2 检验统计量 拒绝原假设 相 关系数显著 8 4 详细答案 1 方差分析表中所缺的数值如下 方差分析表 变差来源 dfSSMSFSignificance F 回归 11422708 61422708 6354 2772 17E 09 残差 1040158 074015 807 总计 111642866 67 2 表明汽车销售量的变差中有 86 60 是由于广告费用 的变动引起的 3 4 回归系数 表示广告费用每变动一个单位 销售 量平均变动 1 420211 个单位 5 Significance F 2 17E 09 第 10 章 时间序列预测 10 1 详细答案 1 时间序列图如下 从时间序列图可以看出 国家财政用于农业的支出额大体上呈指数上升趋势 2 年平均增长率为 3 10 10 2 下表是 1981 年 2000 年我国油彩油菜籽单位面积产量数据 单位 kg hm2 年份 单位面积产量 年份 单位面积产量 1981 1451 1991 1215 1982 1372 1992 1281 1983 1168 1993 1309 1984 1232 1994 1296 1985 1245 1995 1416 1986 1200 1996 1367 1987 1260 1997 1479 1988 1020 1998 1272 1989 1095 1999 1469 1990 1260 2000 1519 1 绘制时间序列图描述其形态 2 用 5 期移动平均法预测 2001 年的单位面积产量 3 采用指数平滑法 分别用平滑系数 a 0 3 和 a 0 5 预测 2001 年的单位面积产量 分析预 测误差 说明用哪一个平滑系数预测更合适 详细答案 1 时间序列图如下 2 2001 年的预测值为 3 由 Excel 输出的指数平滑预测值如下表 年份 单位面积产量 指数平滑预测 a 0 3 误差平方 指数平滑预测 a 0 5 误差平方 1981 1451 1982 13721451 06241 01451 06241 0 1983 11681427 367236 51411 559292 3 1984 12321349 513808 61289 83335 1 1985 12451314 34796 51260 9252 0 1986 12001293 58738 51252 92802 4 9 1987 12601265 429 51226 51124 3 1988 10201263 859441 01243 249833 6 1989 10951190 79151 51131 61340 8 1990 12601162 09611 01113 321518 4 1991 12151191 4558 11186 7803 5 1992 12811198 56812 41200 86427 7 1993 13091223 27357 61240 94635 8 1994 12961249 02213 11275 0442 8 1995 14161263 123387 71285 517035 9 1996 13671308 93369 91350 7264 4 1997 14791326 423297 71358 914431 3 1998 12721372 210031 01418 921589 8 1999 14691342 116101 51345 515260 3 2000 15191380 219272 11407 212491 7 合计 291455 2 239123 0 2001 年 a 0 3 时的预测值为 a 0 5 时的预测值为 比较误差平方可知 a 0 5 更合适 10 3 下面是一家旅馆过去 18 个月的营业额数据 月份 营业额 万元 月份 营业额 万元 1 295 10 473 2 283 11 470 3 322 12 481 4 355 13 449 5 286 14 544 6 379 15 601 7 381 16 587 8 431 17 644 9 424 18 660 1 用 3 期移动平均法预测第 19 个月的营业额 2 采用指数平滑法 分别用平滑系数 a 0 3 a 0 4 和 a 0 5 预测各月的营业额 分析预测误 差 说明用哪一个平滑系数预测更合适 3 建立一个趋势方程预测各月的营业额 计算出估计标准误差 9 详细答案 1 第 19 个月的 3 期移动平均预测值为 2 月份 营业额 预测 a 0 3 误差平方 预测 a 0 4 误差平方 预测 a 0 5 误差平方 1295 2283295 0144 0295 0144 0295 0144 0 3322291 4936 4290 21011 2289 01089 0 4355300 62961 5302 92712 3305 52450 3 5286316 9955 2323 81425 2330 31958 1 6379307 65093 1308 74949 0308 15023 3 7381329 02699 4336 81954 5343 61401 6 8431344 67459 6354 55856 2362 34722 3 9424370 52857 8385 11514 4396 6748 5 10473386 67468 6400 75234 4410 33928 7 11470412 53305 6429 61632 9441 7803 1 12481429 82626 2445 81242 3455 8633 5 13449445 115 0459 9117 8468 4376 9 14544446 39547 4455 57830 2458 77274 8 15601475 615724 5490 912120 5501 49929 4 16587513 25443 2534 92709 8551 21283 3 17644535 411803 7555 87785 2569 15611 7 18660567 98473 4591 14752 7606 52857 5 合计 87514 7 62992 5 50236 由 Excel 输出的指数平滑预测值如下表 a 0 3 时的预测值 误差均方 87514 7 a 0 4 时的预测值 误差均方 62992 5 a 0 5 时的预测值 误差均方 50236 比较各误差平方可知 a 0 5 更合适 3 根据最小二乘法 利用 Excel 输出的回归结果如下 回归统计 9 Multiple R0 9673 R Square 0 9356 Adjusted R Square 0 9316 标准误差 31 6628 观测值 18 方差分析 dfSSMSFSignificance F 回归分析 1232982 5232982 5 232 3944 5 99E 11 残差 1616040 491002 5