數(shù)據(jù)分析(梅長林)第1章習(xí)-題答案第1章習(xí)題一、習(xí)題1.1解：〔1〕利用題目中的數(shù)據(jù)，通過SAS系統(tǒng)procunivariate過程計算得到：由得到的數(shù)據(jù)特征可知道，偏度為負，所以呈做偏態(tài)，峰度為負，所以均值兩側(cè)的極端值較少?！?〕(3)通過SAS系統(tǒng)proccapability得到直方圖，并擬合正態(tài)分布曲線：(4)通過SAS系統(tǒng)procunivariate可以畫出莖葉圖，從莖葉圖可以看出數(shù)據(jù)大致呈對稱分布，由于所給數(shù)據(jù)都是整數(shù)，所以葉所代表的小位數(shù)都是０。(5)通過SAS系統(tǒng)procunivariate過程計算得到:=0.1741取，因，故不能拒絕，認為樣本來自正態(tài)總體分布。通過畫ＱＱ圖和經(jīng)驗分布曲線和理論分布函數(shù)曲線，從圖中可以看出ＱＱ圖近似的在一條直線上，經(jīng)驗分布曲線的擬合程度也相當(dāng)好，所以可以進一步說明此樣本來自正態(tài)總體分布。二、習(xí)題１.２由得到的數(shù)據(jù)特征可知道，偏度為正，所以呈右偏態(tài)，峰度為負，所以均值兩側(cè)的極端值較少?！?〕〔３〕通過SAS系統(tǒng)proccapability得到直方圖，SAS系統(tǒng)自動將數(shù)據(jù)分為中值為4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5,10.5的7組，圖中縱坐標代表了各個區(qū)間的頻數(shù)占總數(shù)的百分比?！玻础惩ㄟ^SAS系統(tǒng)procunivariate可以畫出莖葉圖，從圖中可以看出數(shù)據(jù)散亂分布，沒有明顯的對稱等特征。三、習(xí)題3.3〔1〕全國居民的消費的均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度：農(nóng)村居民的消費均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度：城市居民的消費均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度〔2〕全國居民消費的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、四分位極差、三均值：農(nóng)村居民消費的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、四分位極差、三均值：城市居民消費的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、四分位極差、三均值〔3〕全國居民消費直方圖農(nóng)村居民消費直方圖城市居民消費直方圖〔4〕全國居民消費莖葉圖：由圖中可以看出，在我國居民消費水平參差不齊，其中低消費水平的居民占絕大多數(shù)，這說明我國經(jīng)濟水平還是比較落后的。農(nóng)村居民消費莖葉圖：由圖中可以看出，在我國農(nóng)村居民消費水平普遍比較低，其中消費水平差異很大，有一部分的消費水平相對較高，而另一部分消費水平相對較低，因此農(nóng)村發(fā)展要均衡，先富帶動后富，最終共同加快農(nóng)村發(fā)展。。城市居民消費莖葉圖：由圖中可以看出，在我國城市居民消費水平差距很大，雖然普遍高于農(nóng)村，但是絕大多數(shù)人的消費水平是遠遠低于高消費人群?！?〕通過計算可以得到全國居民消費水平的山下截斷點分別為-1841.5和3898。5，所以全國居民消費水平無異常值。全國居民消費水平的山下截斷點分別為-1062和2488，所以全國農(nóng)村居民消費水平無異常值。全國居民消費水平的山下截斷點分別為-4329和8823，所以全國城市居民消費水平無異常值。四、習(xí)題1.4〔1〕11月預(yù)收入的均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度：1-11月預(yù)收入的均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度：〔2〕11月預(yù)收入的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、四分位極差、三均值：1-11月預(yù)收入的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、四分位極差、三均值：〔3〕11月預(yù)收入x1的的直方圖：1-11月預(yù)收入x2的直方圖：11月預(yù)收入x1的經(jīng)驗分布函數(shù)曲線：通過畫ＱＱ圖和經(jīng)驗分布曲線和理論分布函數(shù)曲線，從圖中可以看出ＱＱ圖近似的在直線右下方，所以偏度<0,經(jīng)驗分布曲線的擬合程度也不好，所以不能說明此樣本來自正態(tài)總體分布。1-11月預(yù)收入x2的經(jīng)驗分布函數(shù)曲線：通過畫ＱＱ圖和經(jīng)驗分布曲線和理論分布函數(shù)曲線，從圖中可以看出ＱＱ圖近似的在直線右下方，所以偏度<0,經(jīng)驗分布曲線的擬合程度也不好，所以不能說明此樣本來自正態(tài)總體分布。〔5〕利用proccorr過程計算數(shù)據(jù)的Pearson相關(guān)系數(shù)：檢驗p值小于0.0001，故X1，X2的相關(guān)性是顯著的。利用proccorr過程計算數(shù)據(jù)的Spearman相關(guān)系數(shù)：檢驗p值小于0.0001，故X1，X2的相關(guān)性是顯著的。五、習(xí)題1.5〔1〕總體均值的估計〔2〕總體協(xié)方差矩陣的估計〔只寫出了上三角的部分〕：六、習(xí)題1.6〔1〕由proccorr過程求得的中位數(shù)向量M：〔2〕由proccorr得到的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣R:(3)由proccorr得到的Spearman相關(guān)系數(shù)矩陣Q:(4)由Pearson相關(guān)矩陣的輸出結(jié)果看，顯著性水平取，則的p值皆小于，故認為各相應(yīng)隨機變量的顯著相關(guān)。由Spearman相