第1章 统计与统计数据
1.1（1）数值型数据；（2）分类数据；（3）数值型数据；（4）顺序数据；（5）分类数据。
1.2（1）总体是“该城市所有的职工家庭”，样本是“抽取的2000个职工家庭”；（2）城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的“2000个家庭计算出的年人均收入。
1.3（1）所有IT从业者；（2）数值型变量；（3）分类变量；（4）观察数据。
1.4（1）总体是“所有的网上购物者”；（2）分类变量；（3）所有的网上购物者的月平均花费；（4）统计量；（5）推断统计方法。
1.5（略）。
1.6（略）。
第2章 数据的图表展示
2.1（1） 属于顺序数据。
（2）频数分布表如下
服务质量等级评价的频数分布
服务质量等级
家庭数/频率
频率/%
A
14
14
B
21
21
C
32
32
D
18
18
E
15
15
合计
100
100
  （3）条形图（略）
  （4）帕累托图（略）。
2.2（1）频数分布表如下
40个企业按产品销售收入分组表
按销售收入分组
/万元
企业数
/个
频率
/%
向上累积
向下累积
企业数
频率
企业数
频率
100以下
100～110
110～120
120～130
130～140
140以上
5
9
12
7
4
3
12.5
22.5
30.0
17.5
10.0
7.5
5
14
26
33
37
40
12.5
35.0
65.0
82.5
92.5
100.0
40
35
26
14
7
3
100.0
87.5
65.0
35.0
17.5
7.5
合计
40
100.0
—
—
—
—
  （2）某管理局下属40个企分组表
按销售收入分组/万元
帕累托图制作步骤excel
企业数/个
频率/%


先进企业
良好企业
一般企业
落后企业
11
11
9
9
27.5
27.5
22.5
22.5
合计
40
100.0
2.3频数分布表如下
某百货公司日商品销售额分组表
按销售额分组/万元
频数/天
频率/%
25～30
30～35
35～40
40～45
45～50
4
6
15
9
6
10.0
15.0
37.5
22.5
15.0
合计
40
100.0
    直方图（略）。
2.4茎叶图如下
茎
叶
数据个数
1
8
8
9
3
2
0
1
1
3
3
6
8
8
8
9
9
9
12
3
1
3
5
6
9
5
4
1
2
3
6
6
7
6
5
0
1
2
7
4
  箱线图（略）。
2.5（1）排序略。
（2）频数分布表如下
              100只灯泡使用寿命非频数分布
按使用寿命分组/小时
灯泡个数/只
频率/%
650~660
2
2
660~670
5
5
670~680
6
6
680~690
14
14
690~700
26
26
700~710
18
18
710~720
13
13
720~730
10
10
730~740
3
3
740~750
3
3
合计
    （3）直方图（略）。 
（4）茎叶图如下
茎
叶
65
1
8

66
1
4
5
6
8
67
1
3
4
6
7
9
68
1
1
2
3
3
3
4
5
5
5
8
8
9
9
69
0
0
1
1
1
1
2
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
6
7
7
8
8
8
8
9
9
70
0
0
1
1
2
2
3
4
5
6
6
6
7
7
8
8
8
9
71
0
0
2
2
3
3
5
6
7
7
8
8
9
72
0
1
2
2
5
6
7
8
9
9
73
3
5
6
74
1
4
7
2.6（1）频数分布表如下
按重量分组
频率/包
40～42
2
42～44
3
44～46
7
46～48
16
48～50
17
52～52
10
52～54
20
54～56
8
56～58
10
58～60
4
60～62
3
合计
100
（2）直方图（略）。
(3)食品重量的分布基本上是对称的。
2.7（1）频数分布表如下
按重量误差分组
频数/个
10～20
0
20～30
5
30～40
7
40～50
8
50～60
13
60～70
9
70～80
6
80～90
2
合计
50
    （2）直方图（略）。
2.8（1）属于数值型数据。
（2）分组结果如下
分组
天数/天
-25~-20
6
-20~-15
8
-15~-10
10
-10~-5
13

-5~0
12
0~5
4
5~10
7
合计
    （3）直方图（略）。
2.9（1）直方图（略）。
（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。
2.10（1）茎叶图如下
A班
树茎
B班
数据个数
树 叶
树叶
数据个数
0
3
59
2
1
4
4
0448
4
2
97
5
122456677789
12
11
97665332110
6
011234688
9
23
98877766555554443332100
7
00113449
8
7
6655200
8
123345
6
6
632220
9
011456
6
0
10
000
3
（2）A班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B班考试成绩的分布比A班分散，
且平均成绩较A班低。
2.11（略）。
2.12（略）。
2.13（略）。
2.14（略）。
2.15箱线图如下：（特征请读者自己分析）
第3章 数据的概括性度量
3.1 （1）；；。
（2）；。
（3）。
（4）左偏分布。
3.2 （1）；。
（2）；。
（3）；。
（4）；。
（5）略。
3.3 （1）略。
（2）；。
（3）；。
（4）选方法一，因为离散程度小。
3.4 （1）=274.1（万元）；Me=272.5 。
（2）QL=260.25；QU=291.25。
（3）（万元）。
3.5 甲企业平均成本＝19.41（元），乙企业平均成本＝18.29（元）；原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。
3.6 （1）=426.67（万元）；（万元）。
（2）；。
3.7 （1）（2）两位调查人员所得到的平均身高和标准差应该差不多相同，因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影响。
（3）具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者，因为样本越大，变化的范围就可能越大。
3.8 （1）女生的体重差异大，因为女生其中的离散系数为0.1大于男生体重的离散系数0.08。
    （2） 男生：=27.27（磅），（磅）；
          女生：=22.73（磅），（磅）；
    （3）68%；
（4）95%。
3.9 通过计算标准化值来判断，，，说明在Ａ项测试中该应试者比平均分数高
出1个标准差，而在B项测试中只高出平均分数0.5个标准差，由于A项测试的标准化值高于B项测试，所以A项测试比较理想。
3.10 通过标准化值来判断，各天的标准化值如下表
日期
周一
周二
周三
周四
周五
周六
周日
标准化值Z
3
-0.6
-0.2
0.4
-1.8
-2.2
0
周一和周六两天失去了控制。
3.11 （1）离散系数，因为它消除了不同组数据水平高地的影响。
    （2）成年组身高的离散系数：；

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