統(tǒng)計學(xué)第三版課后習(xí)題答案 高等教育出版社.doc
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芃螀蝕膃腿莇螂羆膅莆羄節(jié)蒄蒞蚄肄莀莄螆芀芆莃衿肅膂莃羈袆蒁蒂蟻肁莇蒁螃襖節(jié)蒀裊聿羋葿蚅袂膄蒈螇膈蒃蕆衿羀荿蕆羂膆芅蒆蟻罿膁薅螄膄肇薄袆羇莆薃薆膂莂薂螈肅羋薁袀芁膄薁羃肄蒂薀螞袆莈蕿螅肂芄蚈袇裊膀蚇薇肀肆蚆蠆袃蒅蚅袁膈莁蚅羄羈芇蚄蚃膇膃蚃螅羀蒁螞袈膅莇螁羀羈芃螀蝕膃腿莇螂羆膅莆羄節(jié)蒄蒞蚄肄莀莄螆芀芆莃衿肅膂莃羈袆蒁蒂蟻肁莇蒁螃襖節(jié)蒀裊聿羋葿蚅袂膄蒈螇膈蒃蕆衿羀荿蕆羂膆芅蒆蟻罿膁薅螄膄肇薄袆羇莆薃薆膂莂薂螈肅羋薁袀芁膄薁羃肄蒂薀螞袆莈蕿螅肂芄蚈袇裊膀蚇薇肀肆蚆蠆袃蒅蚅袁膈莁蚅羄羈芇蚄蚃膇膃蚃螅羀蒁螞袈膅莇螁羀羈芃螀蝕膃腿莇螂羆膅莆羄節(jié)蒄蒞蚄肄莀莄螆芀芆莃衿肅膂莃羈袆蒁蒂蟻肁莇蒁螃襖節(jié)蒀裊聿羋葿蚅袂膄蒈螇膈蒃蕆衿羀荿蕆羂膆芅蒆蟻罿膁薅螄膄肇薄袆羇莆薃薆膂莂薂螈肅羋薁袀芁膄薁羃肄蒂薀螞袆莈蕿螅肂芄蚈袇裊膀蚇薇肀肆蚆蠆袃蒅蚅袁膈莁蚅羄羈芇蚄蚃膇膃蚃螅羀蒁螞袈膅莇螁羀羈芃螀蝕膃腿莇螂羆膅莆羄節(jié)蒄蒞蚄肄莀莄螆芀芆莃衿肅膂莃羈袆蒁蒂蟻肁莇蒁螃襖節(jié)蒀裊聿羋葿蚅袂膄蒈螇膈蒃蕆衿羀荿蕆羂膆芅蒆蟻罿膁薅螄膄肇薄袆羇莆薃薆膂莂薂螈肅羋薁袀芁膄薁羃肄蒂薀螞袆莈蕿螅肂芄蚈袇裊膀蚇薇肀肆蚆蠆袃蒅蚅袁膈莁蚅羄羈芇蚄蚃膇膃蚃螅羀蒁螞袈膅莇螁羀羈芃螀蝕膃腿莇螂羆膅莆羄節(jié)蒄蒞蚄肄莀莄螆芀芆莃衿肅膂莃羈袆蒁蒂蟻肁莇蒁螃襖節(jié)蒀裊聿羋葿蚅袂膄蒈螇膈蒃蕆衿羀荿蕆羂膆芅蒆蟻罿膁薅螄膄肇薄袆羇莆 附錄1:各章練習(xí)題答案 第1章 緒論(略) 第2章 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述 2.1 (1) 屬于順序數(shù)據(jù)。 (2)頻數(shù)分布表如下: 服務(wù)質(zhì)量等級評價的頻數(shù)分布 服務(wù)質(zhì)量等級 家庭數(shù)(頻率) 頻率% A 14 14 B 21 21 C 32 32 D 18 18 E 15 15 合計 100 100 (3)條形圖(略) 2.2 (1)頻數(shù)分布表如下: (2) 某管理局下屬40個企分組表 按銷售收入分組(萬元) 企業(yè)數(shù)(個) 頻率(%) 先進企業(yè) 11 27.5 良好企業(yè) 11 27.5 一般企業(yè) 9 22.5 落后企業(yè) 9 22.5 合計 40 100.0 2.3 頻數(shù)分布表如下: 某百貨公司日商品銷售額分組表 按銷售額分組(萬元) 頻數(shù)(天) 頻率(%) 25~30 4 10.0 30~35 6 15.0 35~40 15 37.5 40~45 9 22.5 45~50 6 15.0 合計 40 100.0 直方圖(略)。 1 2.4 (1)排序略。 (2)頻數(shù)分布表如下: 100只燈泡使用壽命非頻數(shù)分布 按使用壽命分組(小時) 燈泡個數(shù)(只) 頻率(%) 650~660 2 2 660~670 5 5 670~680 6 6 680~690 14 14 690~700 26 26 700~710 18 18 710~720 13 13 720~730 10 10 730~740 3 3 740~750 3 3 合計 100 100 直方圖(略)。 2.5 (1)屬于數(shù)值型數(shù)據(jù)。 (2)分組結(jié)果如下: 分組 天數(shù)(天) -25~-20 6 -20~-15 8 -15~-10 10 -10~-5 13 -5~0 12 0~5 4 5~10 7 合計 60 (3)直方圖(略)。 2.6 (1)直方圖(略)。 (2)自學(xué)考試人員年齡的分布為右偏。 2.7 (1 2 (2)A班考試成績的分布比較集中,且平均分?jǐn)?shù)較高;B班考試成績的分布比A班分散, 且平均成績較A班低。 2.8 2.9 LU。 (2)s=21.17(萬元)。 2.10 (1)甲企業(yè)平均成本=19.41(元),乙企業(yè)平均成本=18.29(元);原因:盡管兩個企業(yè)的單位成本相同,但 單位成本較低的產(chǎn)品在乙企業(yè)的產(chǎn)量中所占比重較大,因此拉低了總平均成本。 2.11 =426.67(萬元);s=116.48(萬元)。 2.12 (1)(2)兩位調(diào)查人員所得到的平均身高和標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)該差不多相同,因為均值和標(biāo)準(zhǔn)差的大小基本上不受樣本 大小的影響。 (3)具有較大樣本的調(diào)查人員有更大的機會取到最高或最低者,因為樣本越大,變化的范圍就可能越大。 2.13 (1)女生的體重差異大,因為女生其中的離散系數(shù)為0.1大于男生體重的離散系數(shù)0.08。 (2) 男生:=27.27(磅),s=2.27(磅); 女生:=22.73(磅),s=2.27(磅); (3)68%; (4)95%。 2.14 (1)離散系數(shù),因為它消除了不同組數(shù)據(jù)水平高地的影響。 (2)成年組身高的離散系數(shù):vs= =0.024; 172.12.3 =0.032; 幼兒組身高的離散系數(shù):vs= 71.3 4.2 由于幼兒組身高的離散系數(shù)大于成年組身高的離散系數(shù),說明幼兒組身高的離散程度相對較大。 2.15 2.16 (1)方差或標(biāo)準(zhǔn)差;(2)商業(yè)類股票;(3)(略)。 3 2.17 (略)。 第3章 概率與概率分布 3.1設(shè)A=女性,B=工程師,AB=女工程師,A+B=女性或工程師 (1)P(A)=4/12=1/3 (2)P(B)=4/12=1/3 (3)P(AB)=2/12=1/6 (4)P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)=1/3+1/3-1/6=1/2 3.2求這種零件的次品率,等于計算“任取一個零件為次品”(記為A)的概率P(A)。 考慮逆事件A=“任取一個零件為正品”,表示通過三道工序都合格。據(jù)題意,有: P(A)=(1-0.2)(1-0.1)(1-0.1)=0.648 于是 P(A)=1-P(A)=1-0.648=0.352 3.3設(shè)A表示“合格”,B表示“優(yōu)秀”。由于B=AB,于是 P(B)=P(A)P(B|A)=0.80.15=0.12 3.4 設(shè)A=第1發(fā)命中。B=命中碟靶。求命中概率是一個全概率的計算問題。再利用對立事件的概率即可求得脫靶的概率。 P(B)=P(A)P(B|A)+P(A)P(B|A) =0.81+0.20.5=0.9 脫靶的概率=1-0.9=0.1 或(解法二):P(脫靶)=P(第1次脫靶)P(第2次脫靶)=0.20.5=0.1 3.5 設(shè)A=活到55歲,B=活到70歲。所求概率為: P(B|A)=P(AB) P(A)=P(B) P(A)=0.63 0.84=0.75 3.6這是一個計算后驗概率的問題。 設(shè)A=優(yōu)質(zhì)率達95%,A=優(yōu)質(zhì)率為80%,B=試驗所生產(chǎn)的5件全部優(yōu)質(zhì)。 P(A)=0.4,P(A)=0.6,P(B|A)=0.955, P(B|A)=0.85,所求概率為: P(A|B)=P(A)P(B|A) P(A)P(B|A)+P(A)P(B|A)=0.30951 0.50612=0.6115 決策者會傾向于采用新的生產(chǎn)管理流程。 3.7 令A(yù)1、A2、A3分別代表從甲、乙、丙企業(yè)采購產(chǎn)品,B表示次品。由題意得:P(A1)=0.25,P(A2)=0.30, P(A3)=0.45;P(B|A1)=0.04,P(B|A2)=0.05,P(B|A3)=0.03;因此,所求概率分別為: (1)P(B)=P(A1)P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)+P(A3)P(B|A3) =0.250.04+0.300.05+0.450.03=0.0385 (2)P(A3|B)=0.450.03 0.250.04+0.300.05+0.450.03=0.0135 0.0385=0.3506 3.8據(jù)題意,在每個路口遇到紅燈的概率是p=24/(24+36)=0.4。 設(shè)途中遇到紅燈的次數(shù)=X,因此,X~B(3,0.4)。其概率分布如下表: 4 3.9 設(shè)被保險人死亡數(shù)=X,X~B(20000,0.0005)。 (1)收入=2000050(元)=100萬元。要獲利至少50萬元,則賠付保險金額應(yīng)該不超過50萬元,等價于被保險人死亡數(shù)不超過10人。所求概率為:P(X ≤10)=0.58304。 (2)當(dāng)被保險人死亡數(shù)超過20人時,保險公司就要虧本。所求概率為: P(X>20)=1-P(X≤20)=1-0.99842=0.00158 (3)支付保險金額的均值=50000E(X) =50000200000.0005(元)=50(萬元) 支付保險金額的標(biāo)準(zhǔn)差=50000σ(X) =50000(200000.00050.9995)1/2=158074(元) 3.10 (1)可以。當(dāng)n很大而p很小時,二項分布可以利用泊松分布來近似計算。本例中,λ= np=200000.0005=10,即有X~P(10)。計算結(jié)果與二項分布所得結(jié)果幾乎完全一致。 (2)也可以。盡管p很小,但由于n非常大,np和np(1-p)都大于5,二項分布也可以利用正態(tài)分布來近似計算。 本例中,np=200000.0005=10,np(1-p)=200000.0005(1-0.0005)=9.995, 即有X ~N(10,9.995)。相應(yīng)的概率為: P(X ≤10.5)=0.51995,P(X≤20.5)=0.853262。 可見誤差比較大(這是由于P太小,二項分布偏斜太嚴(yán)重)。 【注】由于二項分布是離散型分布,而正態(tài)分布是連續(xù)性分布,所以,用正態(tài)分布來近似計算二項分布的概率時,通常在二項分布的變量值基礎(chǔ)上加減0.5作為正態(tài)分布對應(yīng)的區(qū)間點,這就是所謂的“連續(xù)性校正”。 (3)由于p=0.0005,假如n=5000,則np=2.5<5,二項分布呈明顯的偏態(tài),用正態(tài)分布來計算就會出現(xiàn)非常大的誤差。此時宜用泊松分布去近似。 3.11(1)P(X<150)=P(Z<150-200 30)=P(Z<-1.6667)=0.04779 合格率為1-0.04779=0.95221或95.221%。 (2) 設(shè)所求值為K,滿足電池壽命在200K小時范圍(取整數(shù)) 2 (2)P(X>2)=1-P(X2)=1- =1-0.9011=0.0989 C60.2k=0kk0.86-k 第4章 抽樣與抽樣分布 4.1 a. 20, 2 b. 近似正態(tài) c. -2.25 d. 1.50 4.2 a. 0.0228 b. 0.0668 c. 0.0062 d. 0.8185 e. 0.0013 4.3 a. 0.8944 b. 0.0228 c. 0.1292 d. 0.9699 4.4 a. 101, 99 b. 1 c. 不必 4.5 趨向正態(tài) 4.6. a. 正態(tài)分布, 213, 4.5918 b. 0.5, 0.031, 0.938 4.7. a. 406, 1.68, 正態(tài)分布 b. 0.001 c. 是,因為小概率出現(xiàn)了 4.8. a. 增加 b. 減少 5 4.9. a. 正態(tài) b. 約等于0 c. 不正常 d. 正態(tài), 0.06 4.10 a. 0.015 b. 0.0026 c. 0.1587 4.11. a. (0.012, 0.028) b. 0.6553, 0.7278 4.12. a. 0.05 b. 1 c. 0.000625 第5章 參數(shù)估計 5.1 (1)s 5.2 (1)s=0.79。(2)E=1.55。 =2.14。(2)E=4.2。(3)(115.8,124.2)。 5.3 (2.88,3.76);(2.80,3.84);(2.63,4.01)。 5.4 (7.1,12.9)。 5.5 (7.18,11.57)。 5.6 (18.11%,27.89%);(17.17%,22.835)。 5.7 (1)(51.37%,76.63%);(2)36。 5.8 (1.86,17.74);(0.19,19.41)。 5.9 (1)21.176;(2)23.986;(3)23.986;(4)23.587;(5)23.364。 5.10 (1)d=1.75,sd=2.63;(2)1.754.27。 5.11 (1)10%6.98%;(2)10%8.32%。 5.12 (4.06,14.35)。 5.13 48。 5.14 139。 5.15 57。 5.16 769。 第6章 假設(shè)檢驗 6.1 研究者想要尋找證據(jù)予以支持的假設(shè)是“新型弦線的平均抗拉強度相對于以前提高了”,所以原假設(shè)與備擇假設(shè) 應(yīng)為:H0:m1035,H1:m>1035。 6.2 p=“某一品種的小雞因為同類相殘而導(dǎo)致的死亡率”,H0:p0.04,H1:p<0.04。 6.3 H0:m=65,H1:m65。 6.4 (1)第一類錯誤是該供應(yīng)商提供的這批炸土豆片的平均重量的確大于等于60克,但檢驗結(jié)果卻提供證據(jù)支持店 方傾向于認(rèn)為其重量少于60克; (2)第二類錯誤是該供應(yīng)商提供的這批炸土豆片的平均重量其實少于60克,但檢驗結(jié)果卻沒有提供足夠的證據(jù)支持店方發(fā)現(xiàn)這一點,從而拒收這批產(chǎn)品; (3)連鎖店的顧客們自然看重第二類錯誤,而供應(yīng)商更看重第一類錯誤。 -m6.5 (1)檢驗統(tǒng)計量z=,在大樣本情形下近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布; s/n (2)如果z>z0.05,就拒絕H0; (3)檢驗統(tǒng)計量z=2.94>1.645,所以應(yīng)該拒絕H0。 6.6 z=3.11,拒絕H0。 6.7 z=1.93,不拒絕H0。 6.8 z=7.48,拒絕H0。 6.9 c=206.22,拒絕H0。 6.10 z=-5.145,拒絕H0。 6 2 6.11 t=1.36,不拒絕H0。 6.12 z=-4.05,拒絕H0。 6.13 F=8.28,拒絕H0。 6.14 (1)檢驗結(jié)果如下: t-檢驗: 雙樣本等方差假設(shè) 變量 1 變量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 觀測值 20 20 合并方差 28.73684211 假設(shè)平均差 0 df 38 t Stat -5.427106029 P(T<=t) 單尾 1.73712E-06 t 單尾臨界 1.685953066 P(T<=t) 雙尾 3.47424E-06 t 雙尾臨界 2.024394234 t-檢驗: 雙樣本異方差假設(shè) 變量 1 變量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 觀測值 20 20 假設(shè)平均差 0 df 37 t Stat -5.427106029 P(T<=t) 單尾 1.87355E-06 t 單尾臨界 1.687094482 P(T<=t) 雙尾 3.74709E-06 t 雙尾臨界 2.026190487 (2)方差檢驗結(jié)果如下: F-檢驗 雙樣本方差分析 變量 1 變量 2 平均 100.7 109.9 方差 24.11578947 33.35789474 觀測值 20 20 df 19 19 F 0.722940991 P(F<=f) 單尾 0.243109655 F 單尾臨界 0.395811384 第7章 方差分析與試驗設(shè)計 7.1 F=4.6574- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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