1 / 1 第一章 统计数据的收集与整理 1.1 算术平均数是怎样计算的？为什么要计算平均数？

答：算数平均数由下式计算：nyynii1，含义为将全部观测值相加再被观测值的个数除，所得之商称为算术平均数。计算算数平均数的目的，是用平均数表示样本数据的集中点，或是说是样本数据的代表。

1.2 既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差？ 答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。

1.3 标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之间有什么不同？ 答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。

1.4 完整地描述一组数据需要哪几个特征数？ 答：平均数、标准差、偏斜度和峭度。

1.5 下表是我国青年男子体重（kg）。由于测量精度的要求，从表面上看像是离散型数据，不要忘记，体重是通过度量得到的，属于连续型数据。根据表中所给出的数据编制频数分布表。

66 69 64 65 64 66 68 65 62 64 69 61 61 68 66 57 66 69 66 65 70 64 58 67 66 66 67 66 66 62 66 66 64 62 62 65 64 65 66 72 60 66 65 61 61 66 67 62 65 65 61 64 62 64 65 62 65 68 68 65 67 68 62 63 70 65 64 65 62 66 62 63 68 65 68 57 67 66 68 63 64 66 68 64 63 60 64 69 65 66 67 67 67 65 67 67 66 68 64 67

59 66 65 63 56 66 63 63 66 67 63 70 67 70 62 64 72 69 67 67 66 68 64 65 71 61 63 61 64 64 67 69 70 66 64 65 64 63 70 64 62 69 70 68 65 63 65 66 64 68 69 65 63 67 63 70 65 68 67 69 66 65 67 66 74 64 69 65 64 65 65 68 67 65 65 66 67 72 65 67 62 67 71 69 65 65 75 62 69 68 68 65 63 66 66 65 62 61 68 65

64 67 66 64 60 61 68 67 63 59 65 60 64 63 69 62 71 69 60 63 59 67 61 68 69 66 64 69 65 68 67 64 64 66 69 73 68 60 60 63 38 62 67 65 65 69 65 67 65 72 66 67 64 61 64 66 63 63 66 66 66 63 65 63 67 68 66 62 63 61 66 61 63 68 65 66 69 64 66 70 69 70 63 64 65 64 67 67 65 66 62 61 65 65 60 63 65 62 66 64

答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为：E:\data\exer1-5e.dat。所用的SAS程序和计算结果如下： proc format; value hfmt 56-57='56-57' 58-59='58-59' 60-61='60-61' 1 / 1

62-63='62-63' 64-65='64-65' 66-67='66-67' 68-69='68-69' 70-71='70-71' 72-73='72-73' 74-75='74-75'; run; data weight; infile 'E:\data\exer1-5e.dat'; input bw ; run; proc freq; table bw; format bw hfmt.; run;

The SAS System Cumulative Cumulative BW Frequency Percent Frequency Percent ----------------------------------------------------- 56-57 3 1.0 3 1.0 58-59 4 1.3 7 2.3 60-61 22 7.3 29 9.7 62-63 46 15.3 75 25.0 64-65 83 27.7 158 52.7 66-67 77 25.7 235 78.3 68-69 45 15.0 280 93.3 70-71 13 4.3 293 97.7 72-73 5 1.7 298 99.3 74-75 2 0.7 300 100.0

1.6 将上述我国男青年体重看作一个有限总体，用随机数字表从该总体中随机抽出含量为10的两个样本，分别计算它们的平均数和标准差并进行比较。它们的平均数相等吗？标准差相等吗？能够解释为什么吗？

答：用means过程计算，两个样本分别称为1y和2y，结果见下表： The SAS System Variable N Mean Std Dev ---------------------------------------- Y1 10 64.5000000 3.5039660 Y2 10 63.9000000 3.1780497 ----------------------------------------

随机抽出的两个样本，它们的平均数和标准差都不相等。因为样本平均数和标准差都是统计量，统计量有自己的分布，很难得到平均数和标准差都相等的两个样本。

1.7 从一个有限总体中采用非放回式抽样，所得到的样本是简单的随机样本吗？为什么？本课程要求的样本都是随机样本，应当采用哪种抽样方法，才能获得一随机样本？ 答：不是简单的随机样本。从一个有限总体中以非放回式抽样方法抽样，在前后两次抽样之间不是相互独立的，后一次的抽样结果与前一次抽样的结果有关联，因此不是随机样本。应采用随机抽样的方法抽取样本，具体说应当采用放回式抽样。 1 / 1

1.8 证明niniiiiiCyyyyyy1122,。其中若用Cyyii或ii

Cyy

编码时，前式是否仍然相等？ 答：（1）令 Cyyii 则 Cyy 平均数特性之③。

niiniiniiyyCyCyyy121212 （2） 令 Cyyii 则 Cyy 平均数特性之②。

2122112CyyCyCyyyniiniinii 用第二种编码方式编码结果，两式不再相等。

1.9 有一个样本：nyyy,,,21，设B为其中任意一个数值。证明只有当yB时， 

niBy12

最小。这是平均数的一个重要特性，在后面讲到一元线型回归时还会用到该特性。

答：令 2Byp， 为求使p达最小之B，令02BBy 则 ynyBBy02 。 1.10 检测菌肥的功效，在施有菌肥的土壤中种植小麦，成苗后测量苗高，共100株，数据如下[1]：

10.0 9.3 7.2 9.1 8.5 8.0 10.5 10.6 9.6 10.1 7.0 6.7 9.5 7.8 10.5 7.9 8.1 9.6 7.6 9.4 10.0 7.5 7.2 5.0 7.3 8.7 7.1 6.1 5.2 6.8 1 / 1

10.0 9.9 7.5 4.5 7.6 7.0 9.7 6.2 8.0 6.9 8.3 8.6 10.0 4.8 4.9 7.0 8.3 8.4 7.8 7.5

6.6 10.0 6.5 9.5 8.5 11.0 9.7 6.6 10.0 5.0 6.5 8.0 8.4 8.3 7.4 7.4 8.1 7.7 7.5 7.1 7.8 7.6 8.6 6.0 7.0 6.4 6.7 6.3 6.4 11.0 10.5 7.8 5.0 8.0 7.0 7.4 5.2 6.7 9.0 8.6 4.6 6.9 3.5 6.2 9.7 6.4 5.8 6.4 9.3 6.4

编制苗高的频数分布表，绘制频数分布图，并计算出该样本的四个特征数。 答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为：E:\data\exr1-10e.dat。SAS程序及结果如下： options nodate; proc format; value hfmt 3.5-4.4='3.5-4.4' 4.5-5.4='4.5-5.4' 5.5-6.4='5.5-6.4' 6.5-7.4='6.5-7.4' 7.5-8.4='7.5-8.4' 8.5-9.4='8.5-9.4' 9.5-10.4='9.5-10.4' 10.5-11.4='10.5-11.4'; run; data wheat; infile 'E:\data\exr1-10e.dat'; input height ; run; proc freq; table height; format height hfmt.; run; proc capability graphics noprint; var height; histogram/vscale=count; inset mean var skewness kurtosis; run;

The SAS System The FREQ Procedure Cumulative Cumulative height Frequency Percent Frequency Percent --------------------------------------------------------------------- 3.5-4.4 1 1.00 1 1.00 4.5-5.4 9 9.00 10 10.00 5.5-6.4 11 11.00 21 21.00 6.5-7.4 23 23.00 44 44.00 7.5-8.4 24 24.00 68 68.00 8.5-9.4 11 11.00 79 79.00 9.5-10.4 15 15.00 94 94.00