统计学原理分析题第4章数据的概括性度量分析要点：1.离散系数2.经验法则3.标准化分数例1一项关于大学生体重状况的研究发现，男生平均体重为60kg，标准差为5kg；女生平均体重为50kg，标准差为5kg。回答以下问题：①男生体重差异大还是女生体重差异大？②估计男生体重在55~65kg之间的百分比？③估计女生体重在40~60kg之间的百分比？例1①因标准差相等，应当计算并比较离散系数：②55kg~65kg等于平均数加减1个标准差，根据经验法则，大约68%的男生体重介于该范围。③40kg~60kg等于平均数加减2个标准差，根据经验法则，大约95%的女生体重介于该范围。女生体重差异大于男生男女女男vvvv1.0505;08.0605例2一生产线平均每天产量3700件，标准差50件。如果某天产量落在平均产量的±2个标准差以外，就认为生产线“失去控制”，以下是一周的产量，问哪几天失去了控制？日期周1周2周3周4周5周6周日产量3850367036903720361035903700例2计算标准化分数（Z）日期周1周2周3周4周5周6周日X3850367036903720361035903700Z3-0.6-0.20.4-1.8-2.2035037003850周一周一xz结论：周一和周六的产量超出了控制范围（-2Probability&Prob.Distributions>NormalNormalProbabilitiesCommonDataMean200StandardDeviation20ProbabilityforX<=XValue230ZValue1.5P(X<=230)0.9331928结论：错误不超过230的概率为93.32%例：用正态分布计算概率②PHstat>Probability&Prob.Distributions>Normal结论：错误在190~210之间的概率为38.29%ProbabilityforaRangeFromXValue190ToXValue210ZValuefor190-0.5ZValuefor2100.5P(X<=190)0.3085P(X<=210)0.6915P(190<=X<=210)0.3829第6章统计量及其抽样分布要点：1.确定样本均值的分布并计算相关概率2.确定样本比例的分布并计算相关概率例1：样本均值的分布作为市场营销研究的一部分，FoodKing超市连锁店随机抽取150名顾客。顾客的平均消费为31.84美元。取样之前，该公司假定顾客消费的平均水平为$30.00，标准差为8.00美元。如果这些假定是正确的，那么抽取的顾客平均消费在31.84美元以上的概率是多少？这个概率对于该公司先前的假定意味着什么？例1：样本均值的分布确定样本均值的分布65320150830150830.nσσμnxx样本标准差样本均值得：根据中心极限定理，求样本容量；总体标准差；总体均值已知：例1：样本均值的分布计算概率PHstat>Probability&Prob.Distributions>NormalNormalProbabilitiesCommonDataMean30StandardDeviation0.6532ProbabilityforX>XValue31.84ZValue2.8169014P(X>31.84)0.0024抽取的顾客平均消费在31.84美元以上的概率是0.0024；该抽样结果为小概率事件（且概率相当小），因此公司先前的假定极有可能是错误的。例2：样本比例的分布假定支持某项提案的真实选民比例为p=0.4。现在随机调查200个选民，问支持该提案的比例在0.4到0.45之间的概率是多少？例2：样本比例的分布确定样本比例的分布样本容量总体比例样本比例的标准差样本比例的期望值nppp;.034640200.4)00.4(1np)p(1σ4.0p例2：样本比例的分布计算概率PHstat>Probability&Prob.Distributions>Normal支持该提案的比例在0.4到0.45之间的概率是42.55%第7章参数估计要点：1.估计总体均值的置信区间2.估计总体比例的置信区间已知灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中随机抽取16只，测得其使用寿命如下。建立该批灯泡平均使用寿命95%的置信区间灯泡使用寿命数据（小时）1510152014801500145014801510152014801490153015101460146014701470例1：估计总体均值的置信区间例1：估计总体均值的置信区间PHstat>ConfidenceIntervals>EstimatefortheMean,sigmaunknown例1：估计总体均值的置信区间该种灯泡平均使用寿命的置信区间...
