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（2）、
答：我选择A组装方法，因为其单位时 间的平均产量比B、C组装方法高出很 多，波动性比B方法略大但比C方法小 很多，并且A组装方法单位时间产量的 最小值也比B、C两组装方法的最大值 高出很多。可见A生产效率很高，所以 我选择A组装方法。
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4.13、
答： （1）、我认为应用标准差或者离散系数来反应
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4.8
（1）、答：女生体重的差异较大。 因为女生体重的离散系数=5/50=0.1 男生体重的离散系数=5/60=0.083 因为女生体重的离散系数>男生体重的离散系数，所
以女生体重的差异较大。 （2）、
男生体重的平均数：x =60*2.21=132.6b
男生体重的标准差：s=5*2.21=11.05b
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4.9
A项测试的标准分数： 100)/15=1
zA
xA s
x
=(115-
B项测试的标准分数：
zB
xB x s
=（425-400）
/50=0.5
所以A项测试中该应试者比平均分数高出1个 标准差，而在B项测试中该应试者比平均分
数高出0.5个标准差。因为A项测试的标准分
数高于B项测试的标准分数，所以应试者的 A项测试比较理想。
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4.10
答：因为该生产线周一的产量高于平均产量并且 标准分数>2，周六的产量低于平均产量并且标准 分数<-2，所以该生产线周一和周六失去了控制。
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4.11
（1）、答：如果 比较成年组和幼儿 组的身高差异，我 会采用离散系数统 计量，因为成年组 身高和幼儿组身高 是不同样本数据， 比较二者离散程度 应采用相对统计量。
统计学第四章作业
吕芽芽
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4.1 (1)(2)(3):
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(4)、汽车销售量的分布特征： 如图所示：这家汽车零售店的10名销售人员
5月份销售的汽车数量平均为9.6辆，其中汽 车销量为10的销售员最多，在销量处于中间 位置的也是10，其上四分位数为12，下四分 位数为7.75，证明多数销售员的汽车销量较 高，在7辆以上，只有少数在7以下；销量的 标准差为4.17，则这十名销售员的汽车销量 围绕10辆有所波动，并且极端值与10相差较 大。
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（2）、
答：离散系数大，说明数据的离散程度 也大；离散系数小，说明数据的离散程 度也小。如图所示：成年组身高的离散 系数为0.02，而幼儿组身高的离散系数 为0.04，所以幼儿组身高的离散系数较 大，因此幼儿组身高的离散程度较大， 身高差异大。
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4.12、
（1）、 答：我准备采用 计算平均数、众 数、中位数、标 准差、极差、最 大值和最小值的 方法将三种组装 方法进行比较， 其数值计算如左 图所示。
投资的风险。 （2）、如图所示，高科技类股票的离散系数
较大，所以风险较大；而商业类股票的离散系 数较小，所以风险相对较小。如果选择风险小 的股票进行投资，应选择商业类股票。 （3）、如果进行股票投资，我希望能够获取 高收益，所以我会选择高科技类股票。
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4.3（1）第二种排队方式等待的时间的 茎叶图：
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（2）、
（3）、第一种排 队方式的标准差 是1.97，第二种排 队方式的标准差 是0.71，所以第二 种排队方式的标 准差更小，第二 种排队方式的离 散程度更小，第 一种排队方式的 离散程度较大。
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（4）、
答：如果让我选择一种排队方式，我会 选择第二种排队方式。因为第二种排队 方式的平均等待时间比第一种排队方式 的少，标准差也比第一种排列方式的小， 所以等待的时间相对波动较小，等待时 间比较稳定。
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4.2 （1）（2）（3）（4）：
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（4）：网民年龄的分布特征：
如图所示： 大多网络用户的年龄为19岁，网络用户年龄
的中间值为23岁，上四分位数为27岁，下四 分位数为19岁，说明年龄在19-23岁和2327岁的网络用户数量差不多，网络用户的平 均年龄是24岁，证明有个别网络用户的年龄 较大，把整体平均数给拉高了，使整体分布 表现为右偏分布。
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4.7
（1）、答：两位调查人员所得到的样本的平均身 高基本相同。
（2）、答：两位调查人员所得到的样本的标准差 基本相同。
（3）、答：两位调查人员得到这1100名少年儿童 身高的最高的最高者或最低者的机会不相同，抽 取了1000名7-17岁的少年儿童的调查人员的机会较 大，因为他抽取的样本量较大，变化范围就可能 较大。
女生体重的平均数： x =50*2.21=110.5b
女生体重的标准差：s=5*2.21=110.5b
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（3）&（4）讲该抽样近似看做正态分布进行估计：
这是正态分布图像，由图像可得： （3）、男生中有68.2%的人体重在 55kg~65kg之间。 （4）、女生中有95.4%的人体重在 40kg~60kg之间。
甲企业总平均成本=6600/340=19.41 (元/件) ，乙企业总平均成本 =6255/342=18.29(元/件)。 甲企业 总平均成本高，原因是甲企业的B 产品产量比乙企业的B产品产量大 很多，而且B产品的单位成本比较 高。
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4.6
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这20家企业利润额 的平均数为426.67 万元，标准差为 116.48，说明这120 家企业盈利不等且 相差较大，SK为 正值，所以这120 家企业利润的正离 差值较大，属于右 偏分布倾斜程度不 是很大，且为扁平 分布，数据的分布 较分散。
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4.4、（1）、（2）、（3）：
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如图所示：该百货公司6月份各天的销 售平均额是274.1万元，各天销售额的 中位数是272.5万元，所以中位数小于 其平均数，因此该百货公司6月份销售 额的分布属于右偏分布，存在某天销售 额很高，将总体销售额的平均值拉高了。
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4.5
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