管理统计学课后习题.docx

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1、1、理解随机实验、样本空间和随机变量的基本概念。随机实验:在同一条件下可无限次重复的实验,实验结果有多个且不确定,事前不知实验结果的实验。样本空间:所有基本事件所组成的集合,称为样本空间或基本空间。随机变量:随机变量是表征一个随机实验的实验结果的变量,其数值是由一次随机实验的结果所决定的,但实验之前是不确知的。1、随机变量X有下面的概率分布。 X   1    2   3   4   5P(X) 0.5  0.2 0.1 0.1 0.1求X的均值和标准差。均值:μ=Ε(X)=1*0.5+2*0.2+3*0.1+

2、4*0.1+5*0.1=2.1标准差:σ=√ ̄Ε(X²)-[Ε(X)]²=√ ̄6.3-2.1*2.1=1.371.随机变量X的均值和方差定义。均值:方差:2.两点分布(0-1)与二项分布的关系?两点分布是一种特殊的二项分布。3.正态分布和标准正态分布的关系?区别:正态分布的平均数为μ,标准差为σ;不同的正态分布可能有不同的μ值和σ值,正态分布曲线形态因此不同。标准正态分布平均数μ=0,标准差σ=1,μ和σ都是固定值;标准正态分布曲线形态固定。联系:正态分布可以通过标准化处理,转化为标准正态分布。具体方法是使用z

3、=(X-μ)/σ将原始数据转化为标准分数。1、数据测度分为几个类别?试举例说明。①比率级数据:具有一定单位的实际测量值,可进行加减乘除以及延伸运算。例如:公斤、千克、元、米、尺等。②间距级数据:只能做加减运算,不能做乘除运算的数据。数据中的0不是物理世界客观存在的,是人为设定的。例如:要调查消费者对某一商品的满意度,我们可以人为把满意度设定为0~10,也可以设定为0~100,还可以设定为-5~+5,实际上他们是等效的。③序次级数据:只能够比较大小,不能做加减运算,更不能做乘除运算的数据。例如:可以用数字或者字母

4、来表示不同的等级,编码的序值,可以代表受教育程度的高低。可以对这些编码做不等式运算。若已知“大学>中学”,“中学>小学”,则可以肯定的知道“大学>小学”。④名义级数据:仅仅是一种标志,用来区分变量的不同值,数据之间无序次关系。例如:对性别而已,可用1表示男性,2表示女性,也可反之,不论如何编码。对所包含的信息都没有损失。1、企业质量管理员在生产线上某环节随机地抽取被加工的部件,并检验记录所抽取的部件的下列信息:(1)有缺陷还是无缺陷;(2)加工此部件工人的工号;(3)部件的重量。问:(1)被研究对象的总体是什么

5、?(2)此总体是有限总体还是无限总体?(3)样本是什么?(4)上述三个变量是什么类型变量?2、研究用某群体中个体的网瘾严重程度时,把严重程度的测度标准设为:无、轻度、中度、严重、非常严重。试给变量命名,并判断其严度类型。1、分层抽样(分类抽样)的作法和适用条件是什么?按照总体中个体的某特征,把总体中的个体分为若干群(类);然后,对各个群内的个体进行简单随机抽样。分层抽样要求层之间的差异大于层内部的个体差异。2、观察数据与实验数据的主要区别是什么?观察数据:在获得数据过程中,不对被调查对象数据产生的条件施加任何控

6、制所得到的数据。观察数据通常是(但不一定是)众多因素共同作用的结果。实验数据:在获得数据的过程中,对数据产生的条件实施了控制而得到的数据。实验数据通常是(但不一定是)单一因素作用的结果。1、整群抽样的作法和适用条件是什么?将总体中的各个个体,按照某一标志量分为若干群,然后以群为单位,对群进行简单随机抽样,然后对抽出来的群,进行普查。整群抽样要求群体间具有相似的特征,群内的差异较大并无妨碍。2、在基于问卷的研究中,为什么说,问卷的深度,决定了研究的深度?一项以已收数据为基础的研究项目,其研究深度本质上由问卷的研究

7、深度决定了。问卷所具有的深度,就是研究者阅读、思考的深度。1、为什么说,问卷设计一定要通过小规模访谈来修改?在校规模访谈时,可以多设置一些开放性问题,以便预知可能的答案,尽量让正式问卷中的问题成为封闭型的。2、设立问卷问题的4个思考角度是什么?①从研究目的出发,分解目标,产生问卷问题;②基于对研究问题的思考、猜想,设立问卷问题;③通过文献阅读,从专家学者的观点中发现需要证实/证伪的问题,设立相应的问卷问题,收集数据,做实证研究;④从数据处理的角度,考虑问题的设立。1、什么是信度?什么是效度?有信度就一定有效度吗

8、?信度:指测量的结果的稳定性或一致性(一个变量重复测量时表现出来的性质)效度:测量的结果接近索要测量的变量的内涵程度,或者说,测量到真值的程度。即测量的效度,实际上反映了测量误差的小程度。由于评估信度通常比评估效度容易,所以在研究报告中,评估测量的信度的要比评估测量效度的多,所以,有信度的测量并不一定都是有效度的。2、获得数据的实验方法主要有哪三类手段?①恰当限定数据产生条件;②恰当限

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