【正文】 ：　1991年1994年數(shù)值（億元）比重（%）數(shù)值（億元）比重（%）輕工業(yè)總產(chǎn)值　　重工業(yè)總產(chǎn)值　　工業(yè)總產(chǎn)值28248　51353　要求：（1）計(jì)算我國(guó)1991年和1994年輕工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重，填入表中；（2）1991年、1994年輕工業(yè)與重工業(yè)之間是什么比例（用系數(shù)表示）？（3）假如工業(yè)總產(chǎn)值1994年計(jì)劃比1991年增長(zhǎng)45%，實(shí)際比計(jì)劃多增長(zhǎng)百分之幾？【解】（1）　1991年1994年數(shù)值（億元）比重（%）數(shù)值（億元）比重（%）輕工業(yè)總產(chǎn)值　%　%重工業(yè)總產(chǎn)值　%　%工業(yè)總產(chǎn)值28248　——51353　——（2）是比例相對(duì)數(shù)；1991年輕工業(yè)與重工業(yè)之間的比例=；1994年輕工業(yè)與重工業(yè)之間的比例=（3）即，%。【解】（1）村名畝產(chǎn)量（斤）播種面積畝數(shù)（畝）所占比重（%）甲70012030%乙820150%丙650130%合計(jì)——400100%（2）（3）【】?jī)煞N不同品種的玉米分別在五塊地上試種，產(chǎn)量資料如下：甲品種乙品種田塊面積（畝）總產(chǎn)量（斤）田塊面積（畝）總產(chǎn)量（斤）8406308101120011100117010401300120016805499065980已知生產(chǎn)條件相同，對(duì)這兩種玉米品種進(jìn)行分析比較，試計(jì)算并說(shuō)明哪一種品種的畝產(chǎn)量更穩(wěn)定一些？【解】即： 由于是總體數(shù)據(jù)，所以計(jì)算總體均值：計(jì)算表格甲品種　田塊面積（畝）總產(chǎn)量（斤）畝產(chǎn)量84010508109001110011001040 12001000總計(jì)： 54990—乙品種　田塊面積（畝）總產(chǎn)量（斤）畝產(chǎn)量63070011200120011709001300100016801120總計(jì)： 65980—下面分別求兩塊田地畝產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)差：要比較兩種不同玉米的畝產(chǎn)量的代表性，需要計(jì)算離散系數(shù)：，甲品種的畝產(chǎn)量更穩(wěn)定一些?！尽磕臣Z食儲(chǔ)備庫(kù)收購(gòu)稻米的價(jià)格、數(shù)量及收購(gòu)額資料如下：等級(jí)單價(jià)（元/斤）收購(gòu)量（萬(wàn)斤）收購(gòu)額（萬(wàn)元）一級(jí)品20002400二級(jí)品30003150三級(jí)品40003600要求：（1）按加權(quán)算術(shù)平均數(shù)公式計(jì)算稻米的平均收購(gòu)價(jià)格；（2）按加權(quán)調(diào)和平均數(shù)公式計(jì)算稻米的平均收購(gòu)價(jià)格?！窘狻坑?jì)算過(guò)程如下：年份199419951996199719981999年末總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）119850121121122389123626124810125909年內(nèi)總?cè)丝跀?shù)（萬(wàn)人）——120486121755123008124218125360按照平均增長(zhǎng)率的公式可知：所以，1995年—1999年期間我國(guó)人口平均增長(zhǎng)率=‰【】某單位職工按月工資額分組資料如下：按月工資額分組（元）職工人數(shù)（人）人數(shù)所占比重（%） 4000元以下25 4000500037 50006000134 6000700030 7000以上10 總計(jì)236 根據(jù)資料回答問(wèn)題并計(jì)算：（1）它是一個(gè)什么數(shù)列？（2）計(jì)算工資額的眾數(shù)和中位數(shù)；（3）分別用職工人數(shù)和人數(shù)所占比重計(jì)算平均工資?！窘狻浚?）是等距分組數(shù)列（2）即：（注：用上限公式算出的結(jié)果與上述結(jié)果相同）（注：用上限公式算出的結(jié)果與上述結(jié)果相同）（3）兩者結(jié)果一樣。第五章 統(tǒng)計(jì)抽樣【】袋中裝有5只同樣大小的球，編號(hào)為1，2，3，4，5，從中同時(shí)取出3只球，求取出的最大號(hào)的分布律及其分布函數(shù)并畫(huà)出其圖形?！窘狻浚?）（2）當(dāng)時(shí)，； 當(dāng)時(shí)， 當(dāng)時(shí)，.故分布函數(shù)（3）【】隨機(jī)變量相互獨(dú)立，又,，試求和?！窘狻?1) (2) 【】某地區(qū)職工家庭的人均年收入平均為12000元，標(biāo)準(zhǔn)差為2000元。據(jù)統(tǒng)計(jì)，本年度購(gòu)買(mǎi)此種洗發(fā)水的有10萬(wàn)人，其中3萬(wàn)6千人是女性?！窘狻繕颖颈壤墓烙?jì)誤差為：抽樣標(biāo)準(zhǔn)差為：【】抽取一個(gè)樣本容量為100的隨機(jī)樣本，其均值為36，標(biāo)準(zhǔn)差為7?！窘狻恳?yàn)槭谴髽颖?，總體方差未知，所以總體均值95%的置信區(qū)間為：【】隨機(jī)抽取一個(gè)由360名教師組成的樣本，讓每個(gè)人對(duì)一些說(shuō)法表明自己的態(tài)度。態(tài)度按5分制來(lái)衡量：1=非常同意；2=同意；3=沒(méi)有意見(jiàn) ；4=不同意；5=很不同意。試用98%的置信度估計(jì)教師對(duì)這一看法的平均態(tài)度得分的置信區(qū)間。在對(duì)由750個(gè)企業(yè)構(gòu)成的隨機(jī)樣本的檢查中，發(fā)現(xiàn)有121個(gè)企業(yè)有偷稅漏稅行為?！窘狻恳?yàn)闈M(mǎn)足大樣本，且樣本比例為：所以，偷稅漏稅企業(yè)比例90%的置信區(qū)間為：【】為估計(jì)自考學(xué)生的平均年齡，隨機(jī)抽取一個(gè)樣本容量為64的樣本，標(biāo)準(zhǔn)差為4歲，試求自考學(xué)生總體平均年齡的99%的置信區(qū)間。一項(xiàng)由60名銷(xiāo)售人員組成的隨機(jī)樣本表明：，樣本標(biāo)準(zhǔn)差 為4次。【解】因?yàn)槭谴髽颖?，總體方差未知，所以總體均值95%的置信區(qū)間為：【】某地區(qū)調(diào)查下崗職工中女性的比例，隨機(jī)抽取了49名下崗職工，其中25人為女性，現(xiàn)以90%的置信度估計(jì)該地區(qū)下崗職工中女性比例的置信區(qū)間。從16家公司中隨機(jī)抽取25名白領(lǐng)員工，得知：其平均每天鍛煉的時(shí)間為54分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為30分鐘。試求在95%的置信度下白領(lǐng)員工平均每天參加體育鍛煉時(shí)間的置信區(qū)間。已知該地區(qū)的職業(yè)女性共有5000名，假設(shè)采取不重復(fù)抽樣，問(wèn)：在95%的置信度下應(yīng)該抽取多大的樣本？【解】不重復(fù)抽樣條件下，關(guān)于均值的樣本量確定公式為： （注：）【】某省進(jìn)行人口出生率的調(diào)查，根據(jù)以往的資料，該省的人口出生率約為10‰。建立的假設(shè)為：已知，因?yàn)槭谴髽颖?，所以采用Z檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！尽恳阎胀ǔ赡耆税察o時(shí)的心率服從正態(tài)分布，其平均數(shù)是72次／min。建立的假設(shè)為： 已知，因?yàn)槭谴髽颖?，所以采用Z檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！尽磕耻?chē)間用一臺(tái)包裝機(jī)包裝葡萄糖, 包得的袋裝糖重是一個(gè)隨機(jī)變量, 它服從正態(tài)分布。建立的假設(shè)為：已知，因?yàn)槭切颖?，已知，所以采用Z檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！尽克牟街苊叱煽?jī)服從正態(tài)分布。建立的假設(shè)為：已知，因?yàn)槭切颖?，未知，所以采用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！尽磕硰S(chǎng)家向一百貨商店長(zhǎng)期供應(yīng)某種貨物，雙方根據(jù)廠(chǎng)家的傳統(tǒng)生產(chǎn)水平，定出質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，即若次品率超過(guò)3%，則百貨商店拒收該批貨物。建立的假設(shè)為：已知，采用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！尽磕硰S(chǎng)生產(chǎn)的某種型號(hào)電池，其壽命長(zhǎng)期以來(lái)服從方差的正態(tài)分布。為判斷這種想法是否合乎實(shí)際，隨機(jī)抽取了26只電池，測(cè)出其壽命的樣本方差為。建立的假設(shè)為： 已知，采用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。第七章 方差分析（以下均為Excel輸出結(jié)果）【】有某種型號(hào)的電池，他們分別為甲、乙、丙三個(gè)工廠(chǎng)所生產(chǎn)的?！尽磕称髽I(yè)準(zhǔn)備用三種方法組裝一種新的產(chǎn)品，為確定哪種方法每小時(shí)生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量最多，隨機(jī)抽取了20名工人，并指定每個(gè)人使用其中的一種方法。差異源SSdfMSFPvalueF crit組間435組內(nèi)1904總計(jì)19要求：完成上面的方差分析表，并檢驗(yàn)三種方法組裝的產(chǎn)品數(shù)量之間是否有顯著差異？（） 【解】差異源SSdfMSFPvalueF crit組間8702435組內(nèi)190417總計(jì)19由于Pvalue=,說(shuō)明拒絕原假設(shè)，表明三種方法組裝的產(chǎn)品數(shù)量之間有顯著差異。【】有4種不同的種子和5種不同施肥方案，在20塊同樣面積的土地上，分別用4種不同的種子和5種不同施肥方案搭配進(jìn)行試驗(yàn)，取得的收獲量數(shù)據(jù)見(jiàn)下表：品牌施肥方案123451234要求：檢驗(yàn)種子的不同品種對(duì)收獲量的影響是否有顯著差異？不同的施肥量方案對(duì)收獲量的影響是否有顯著差異？（）【解】方差分析表差異源SSdfMSFPvalueF crit行3列4誤差12總計(jì)19　　　　由于行因素的Pvalue=,說(shuō)明不能拒絕原假設(shè)，表明沒(méi)有證據(jù)證明不同品種的種子對(duì)收獲量有顯著的影響；由于列因素的Pvalue=,說(shuō)明不能拒絕原假設(shè)，表明沒(méi)有證據(jù)證明不同施肥量方案對(duì)收獲量有顯著的影響。熱處理的溫度和時(shí)間是影響該材料強(qiáng)度的兩個(gè)主要因素。試分析溫度、時(shí)間兩個(gè)因素各自以及兩個(gè)因素的交互作用對(duì)材料強(qiáng)度是否顯著地影響。第八章 相關(guān)分析和回歸分析*【】某店主分析其店面的經(jīng)營(yíng)情況時(shí)，收集了連續(xù)10天的訪(fǎng)問(wèn)量數(shù)據(jù)（單位：天）和當(dāng)天營(yíng)業(yè)額數(shù)據(jù)（單位：元）如下?！窘狻肯嚓P(guān)分析 （1）畫(huà)訪(fǎng)問(wèn)量和營(yíng)業(yè)額數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖，如下所示從圖上可以看出，訪(fǎng)問(wèn)量和營(yíng)業(yè)額數(shù)據(jù)是簡(jiǎn)單線(xiàn)性正的不完全相關(guān)?！尽磕筹嬃蠌V告費(fèi)投入為x，產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)量為y，根據(jù)收集2年的月度數(shù)據(jù)資料，計(jì)算得到以下結(jié)果：，（1）計(jì)算相關(guān)系數(shù)，并初步判斷x與y之間的關(guān)系；（2）用最小二乘法估計(jì)模型回歸系數(shù)，并寫(xiě)出模型結(jié)果；（3）說(shuō)明所計(jì)算的回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義；（4）計(jì)算模型可決系數(shù)，并用其說(shuō)明模型的擬合效果。（2）用最小二乘法估計(jì)模型回歸系數(shù)，并寫(xiě)出模型結(jié)果；記模型為：，將以上結(jié)果代入最小二乘法的計(jì)算公式。（4）計(jì)算模型可決系數(shù)，并用其說(shuō)明模型的擬合效果。可決系數(shù)接近1，說(shuō)明模型擬合的非常好。方差分析表誤差來(lái)源dfSSMSFSignificance F回歸分析6703——?dú)埐睢傆?jì)6745——————參數(shù)估計(jì)表變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量Prob.受教育年限 工作年限 常數(shù)項(xiàng) 要求：（1）根據(jù)參數(shù)估計(jì)表，說(shuō)明收入期望與受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)的關(guān)系；（2）根據(jù)參數(shù)估計(jì)表，說(shuō)明受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入期望是否有顯著影響；（2）完成以上方差分析表，對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)；（3）計(jì)算模型的多重可決系數(shù)，并進(jìn)行修正，說(shuō)明模型的擬合效果。（2）根據(jù)參數(shù)估計(jì)表，說(shuō)明受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入期望是否有顯著影響； 從參數(shù)估計(jì)表可以看出，受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量都大于2，說(shuō)明受教育程度和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)收入期望都是顯著的。（3）計(jì)算模型的多重可決系數(shù)，并進(jìn)行修正，說(shuō)明模型的擬合效果。根據(jù)修正的多重可決系數(shù)=。【】國(guó)家財(cái)政收入來(lái)源于國(guó)民總收入。收集我國(guó)1990年到2010年的財(cái)政收入和國(guó)民總收入數(shù)據(jù)，如下表所示?！窘狻恳辉€(xiàn)性回歸模型（1）設(shè)定模型：記財(cái)政收入為y，國(guó)民總收入為x，設(shè)定財(cái)政收入對(duì)國(guó)民總收入的一元線(xiàn)性回歸模型為。根據(jù)以上結(jié)果，得到財(cái)政收入對(duì)國(guó)民總收入的一元線(xiàn)性回歸模型為（3）模型檢驗(yàn)根據(jù)Excel輸出的結(jié)果，非常接近于1，說(shuō)明模型擬合很好。，*1021，說(shuō)明F檢驗(yàn)通過(guò)，認(rèn)為模型整體是顯著的?！尽肯M(fèi)問(wèn)題是一個(gè)與我們的日常生活