2018年6月西南大学网络与继续教育大作业答案统计学原理9062

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1、类别：网数专业：会计、工管、金融20坦年&月大作业西南大学网络与继续教育学院课程考试试题卷课程名称【编号】：统计学原理【9062】满分：100分简答与计算（要求：前三题至少100字，后三题列出完整步骤；一~三题至少选择一题；四~六题至少选择一题。每题50分）-、一个完整的统计调查方案应包括哪些主要内容?答：（1）调查目的：调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。（2）调查对象和调查单位：调查对象即总体，调查单位即总体屮的个体。（3）调查项冃：即指对调查单位所要登记的内容。⑷调

2、查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。调查表一般有两种形式：单一表和一览表。一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。（5）调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。具体收集统计资料的调查方法冇：访问法、观察法、报告法等。（6）调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限。（7）组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划。二、简述相关分析和回归分析

3、的关系？答：回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件來说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作冋归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量（即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂

4、量）。在统讣学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的冃的。冋归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是：1、在回归分析屮，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析屮，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机

5、变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅对以揭示x对y的影响大小,还可以由冋归方程进行数量上的预测和控制。三、统计数据收集过程中，可能有哪些误差？答：数据收集过程中可能存在两种误差：观测性误差和代表性误差。（1）观测性误差（登记性误差或调查性误差），是在调查观测的各个环节因工作粗心，或被观测者不愿很好配合，而造成的所收集数据与实际情况不符的误差。观测性误差在全面调查和非全面调查中都会产生。（2）代表性误差实在抽样调查中，

6、由于样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差。代表性误差又分为系统性代表性误差和偶然性代表性误差，系统代表性误差是指由于抽样框不完善，抽样违反随机原则，被调查者回答等因素引起的误差；系统性代表性误差通常难以计算和控制。偶然性代表性误差是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符，从而产生的估计结果与总体真值不一致的误差；偶然性代表性误差不可避免，但是可以计算和控制。抽样调查屮的观测性误差和系统性误差统称为非抽样误差，而偶然性代表性误差称为抽样误差四、某市调查400户居民家庭

7、收入资料如下表：=寸一・#=弹名0寸Gr町xW0=433.33众数二-鸟+亠（42-30^（42-13）（万兀）.^«400-r6°~49xl00-426.19中位数二_L42（万元）小/八釣均值二42&67（万元），标准差二116（万元）（2）计算分布的偏态系数和峰度系数。分布的偏态系数SKp二uU6号区-左卄右=吃形弩翠=2§汨（2）解：醴度系烬-'六、某加油站经理希望了解驾车人士在该加油站的加油习惯。在一周内，他随机地抽取100名驾车人士调查，得到如下结果：平均加油量等于13.5加仑，样木标准差是3

8、.2加仑，有19人购买无铅汽油。试问：（1）以0.05的显著性水平，是否有证据说明平均加油量并非12加仑？（2）计算⑴的p-值。（3）以0.05的显著性水平來说，是否有证据说明少于20%的驾车者购买无铅汽油？（4）计算（3）的p-值。人均月收入（元）组中值家庭户数月收入100—200200—300300—400400—500500—600150250350450550401201408020600030000490003600