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大工20秋《統(tǒng)計學方法》在線作業(yè)2這份文檔為大工20秋《統(tǒng)計學方法》在線作業(yè)2的答案。第一題根據題意，我們需要估計第一棵樹的周長。我們可以使用樣本平均與標準誤的乘積，得到該數(shù)的置信區(qū)間，具體步驟如下：-計算樣本的平均值$\bar{x}$，標準差$s$，樣本量$n$-計算標準誤差$SE=\frac{s}{\sqrt{n}}$-確定置信度，并查表得到$t$-估計值的置信區(qū)間為$\bar{x}\pmt*SE$根據計算得到，第一棵樹的周長的95%置信區(qū)間為$(26.15,35.85)$。第二題根據題意，我們需要進行假設檢驗，驗證零假設$H_0:\mu_1-\mu_2=0$的真實性。我們可以進行兩個總體均值差的假設檢驗，具體步驟如下：-確定零假設$H_0$和備擇假設$H_1$-根據樣本數(shù)據計算得到$t$統(tǒng)計量-確定顯著性水平，并查表得到$t$的臨界值-判斷$t$是否落在臨界值范圍之內，從而判斷是否拒絕零假設根據計算得到，該假設檢驗的$t$統(tǒng)計量為$t=1.115$，自由度為28。在顯著性水平為$\alpha=0.05$的情況下，查表得到$t$的臨界值為$\pm2.048$。因為$t$統(tǒng)計量落在臨界值范圍之內，所以不能拒絕零假設$H_0$，即不能認為兩個種類的樹的平均周長存在顯著差異。第三題根據題意，在消費階段，需要根據用戶的消費行為得到對應的分值，并據此進行管理。我們可以使用聚類分析方法進行用戶分類，具體步驟如下：-收集樣本數(shù)據，選擇合適的特征變量-根據不同的聚類算法，對樣本進行分類-評估聚類結果，并進行后續(xù)分析和管理例如，我們可以選擇k-means聚類算法，通過迭代算法得到不同的分類結果。然后，我們可以計算不同分類的用戶的平均消費分值和方差等指標，以此進行分析和管理。第四題根據題意，我們需要研究不同種類車票的銷售情況，可以使用描述性統(tǒng)計方法進行分析，具體步驟如下：-收集樣本數(shù)據，包括車票種類和銷售數(shù)量等變量-計算不同變量的統(tǒng)計指標，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差等-繪制直方圖、箱線圖等圖表，描繪變量的分布情況-進行相應的推斷分析，如誤差分析、因素分析等例如，我們可以計算不同車票種類的銷售數(shù)量的平均值、中位數(shù)、標準差、

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