统计学实践作业参数估计练习题1. 某大学为了解学生每天上网的时间,在全校7500名学生中采取不重复抽样方法随机抽取36人,调查他们每天上网的时间(单位:小时),得到的数据见book3.1表。
求该校大学生平均上网时间的置信区间,置信水平分别为90%、95%和99%。
平均 3.316666667标准误差0.268224616中位数 3.25众数 5.4标准差 1.609347694方差 2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874区域 5.9最小值0.5最大值 6.4求和119.4观测数36最大(1) 6.4最小(1) 0.5置信度(90.0%) 0.453184918置信区间 2.863481748 3.769851585平均 3.316666667标准误差0.268224616中位数 3.25众数 5.4标准差 1.609347694方差 2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874区域 5.9最小值0.5最大值 6.4求和119.4观测数36最大(1) 6.4最小(1) 0.5置信度(95.0%) 0.544524915置信区间 2.772141751 3.861191582平均 3.316666667标准误差0.268224616中位数 3.25众数 5.4标准差 1.609347694方差 2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874区域 5.9最小值0.5最大值 6.4求和119.4观测数36最大(1) 6.4最小(1) 0.5置信度(99.0%) 0.730591706置信区间 2.58607496 4.0472583732.某机器生产的袋茶重量(g)的数据见book3.2。
构造其平均重量的置信水平为90%、95%和99%的置信区间。
平均 3.32952381标准误差0.05272334中位数 3.25众数 3.2标准差0.241608696方差0.058374762峰度0.413855703偏度0.776971476区域0.95最小值 2.95最大值 3.9观测数21最大(1) 3.9最小(1) 2.95置信度(90.0%) 0.090932905 置信区间 3.238590905 3.420456714平均 3.32952381 标准误差0.05272334 中位数 3.25众数 3.2标准差0.241608696 方差0.058374762 峰度0.413855703 偏度0.776971476 区域0.95最小值 2.95最大值 3.9求和69.92观测数21最大(1) 3.9最小(1) 2.95置信度(95.0%) 0.109978959 置信区间 3.21954485 3.439502769平均 3.32952381 标准误差0.05272334 中位数 3.25众数 3.2标准差0.241608696 方差0.058374762 峰度0.413855703 偏度0.776971476 区域0.95最小值 2.95最大值 3.9观测数21最大(1) 3.9最小(1) 2.95置信度(99.0%) 0.150015812置信区间 3.179507997 3.4795396223. 某机器生产的袋茶重量(g)的数据见book3.3。
构造其平均重量的置信水平为90%、95%和99%的置信区间。
平均 3.29标准误差0.014798365中位数 3.29众数 3.3标准差0.087548306方差0.007664706峰度 1.781851265偏度0.003904912区域0.47最小值 3.05最大值 3.52求和115.15观测数35最大(1) 3.52最小(1) 3.05置信度(90.0%) 0.025022913置信区间 3.264977087 3.315022913平均 3.29标准误差0.014798365中位数 3.29众数 3.3标准差0.087548306方差0.007664706峰度 1.781851265偏度0.003904912区域0.47最小值 3.05最大值 3.52求和115.15观测数35最大(1) 3.52最小(1) 3.05置信度(95.0%) 0.030073895置信区间 3.259926105 3.320073895平均 3.29标准误差0.014798365中位数 3.29众数 3.3标准差0.087548306方差0.007664706峰度 1.781851265偏度0.003904912区域0.47最小值 3.05最大值 3.52求和115.15观测数35最大(1) 3.52最小(1) 3.05置信度(99.0%) 0.040375775置信区间 3.249624225 3.330375775资料整理练习题1. 为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为:A.好;B.较好;C.一般;D.差;E.较差。
调查结果见表book1.1。
要求:(1)制作一张频数分布表;(2)绘制统计图,反映评价等级的分布。
计数项:xtxt 汇总A 14B 21C 32D 18E 15(空白)总计1002. 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据(单位:万元)见book1.2。
要求:(1)根据销售收入在125万元以上为先进企业,115~125万元为良好企业,105~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制频数分布表,并计算出累积频数和累积频率;累计频数累计频率-104 9 22.50%(2)绘制统计图,反映分布情况。
3. 北方某城市1月~2月份各天气温的记录数据见book1.3。
(1)对上面的数据进行适当的分组。
(2)绘制统计图,说明该城市气温分布的特点.接收 频率 累积 % -10 26 40.00% -5 15 63.08% 0 15 86.15% 5 5 93.85% 10 4 100.00% 其他100.00%105-114 9 45.00% 115-124 11 72.50% 125+ 11100.00%说明:该城市气温在逐步回暖,整体偏冷。
多变量资料整理练习题下面是有关“北京地区大学生掌上阅读状况调查”的部分题目,(1)性别:1男 2女(2)学级:1 大专2 大一 3大二 4大三 5大四 6研一7研二 8 博士生(3)月生活费:1 600元以下2 600—1000元3 1000—1500元4 1500—2000元5 2000元以上(4)手机类型:1 低端机2 中端机 3高端机 4智能机 5 其他(5)运营商:1 中国移动2 中国联通 3中国电信 4中国网通被调查者对这5个题目的回答如数据表book1.8。
1.分析不同性别学生选择手机类型的情况,要求结合交叉分析表和相应统计图进行分析。
2.分析不同学级的学生选择手机类型的情况,要求结合交叉分析表和相应统计图进行分析。
3. 分析不同性别学生选择运营商的情况,要求结合交叉分析表和相应统计图进行分析。
4.分析不同学级的学生选择运营商的情况,要求结合交叉分析表和相应统计图进行分析。
[1]由题可知,男生选择智能机的比较多,而女生选择高端机的比较多。
[3]男生偏爱中国移动女生偏爱中国移动[4]专到博都是选择中国移动的人最多,其次是中国联通,选择电信和网通的用户较少多元线性回归练习题1. 一家电气销售公司的管理人员认为,每月的销售额是广告费用的函数,并想通过广告费用对月销售额作出估计。
近8个月的销售额与广告费用数据见book7.1表。
(1)用电视广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程。
(2)用电视广告费用和报纸广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程。
检验回归方程的线性关系是否显著(α=0.05);检验各回归系数是否显著(α=0.05) 。
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.958663444R Square 0.9190356 Adjusted R Square 0.88664984 标准误差0.642587303 观测值8方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 2 23.43540779 11.7177039 28.37776839 0.001865242残差 5 2.064592208 0.412918442总计7 25.5Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 83.23009169 1.573868952 52.88247894 4.57175E-08 79.18433275 87.27585063 电视广告费用 /万元2.290183621 0.304064556 7.531899313 0.000653232 1.508560797 3.071806445 报纸广告费用 /万元 1.300989098 0.320701597 4.056696662 0.009760798 0.476599399 2.125378798 SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.807807408R Square 0.652552809Adjusted R Square 0.594644943标准误差 1.215175116观测值8方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 1 16.64009662 16.64009662 11.26881134 0.015288079残差 6 8.859903382 1.476650564总计7 25.5Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 88.63768116 1.582367131 56.01587609 2.174E-09 84.76576828 92.50959404 电视广告费用 /万元1.603864734 0.47778079 3.356905024 0.015288079 0.434777259 2.772952209[1]回归方程为:y=1.60x+88.64[2]回归方程:y=2.29x1+1.30x2+83.23F值0.001865小于0.05,回归方程的线性关系显著对于x1的系数:p值0.00065小于0.05,显著2. 一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格y1与地产的评估价值x1、房产的评估价值x2和使用面积x3建立一个模型,以便对销售价格作出合理预测。