商务与经济统计作业仅供参考.docx
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商务与经济统计作业仅供参考
第一章数据与统计资料
P18
25.表1-8是一个由25只影子股票组成的数据集，（表略）
a数据集中有几个变量？
答：
数据集中有5个变量。
b哪些变量是数量变量？
哪些变量是品质变量？
答：
市场价值、市盈率和毛利率属于数量变量；交易所和股票代码是品质变量。
c对交易所变量，计算AMEX、NYSE和OTC频数或百分数频数。
绘制类似于图1-5的交易所变量的条形图。
交易所
频数
交易所
百分数（%）
AMEX
5
AMEX
20
NYSE
3
NYSE
12
OTC
17
OTC
68
总计
25
e平均市盈率是多少？
答：
利用EXCEL的求平均值功能得出平均市盈率是20.2
第二章表格法和图形法
P23
5按字母顺序，美国最常见的6个姓氏为：
布朗、戴维斯、约翰逊、琼斯、史密斯和威廉姆斯。
假设根据一个由50个人组成的样本，得到如下的姓氏数据（图略）
a相对频数分布和百分数频数分布。
name
frequency
Percentage?
（?
%?
）
Brown
7
14
Davis
6
12
Johnson
10
20
Jones
7
14
Smith
12
24
Williams
8
16
total
50
b构建条形图
c构建饼形图
d根据这些数据，最常见的3个姓氏是哪些？
答：
最常见的3个姓氏分别是史密斯、约翰逊和威廉姆斯。
P50
51表2-17给出了50家《财富》500强公司的所有者权益、市场价值和利润数据。
（图略）
a．构建所有者权益和利润变量的交叉分组表。
对利润数据以0-200,200-400，…，1000-1200分组，对所有者权益数据以0-1200,1200-2400，…，4800-6000分组。
计数项:
Company
Profit
Stockholders'Equity
0-200
200-400
400-600
600-800
800-1000
1000-1200
总计
0-1200
10
1
11
1200-2400
4
10
2
16
2400-3600
4
3
3
1
1
12
3600-4800
1
2
2
5
4800-6000
2
3
1
6
总计
18
17
6
2
5
2
50
b.计算（a）中交叉分组表的行百分数。
计数项:
Company
Profit
Stockholders'?
Equity
0-200
200-400
400-600
600-800
800-1000
1000-1200
0-1200
90.90%
9.10%
1200-2400
25%
62.50%
12.50%
2400-3600
33.30%
25%
25%
8.30%
8.30%
3600-4800
20%
40%
40%
4800-6000
33.30%
50%
16.70%
P51
53.参考表2-17中的数据集
a.绘出显示利润和所有者权益变量之间关系的散点图。
b.评价这两个变量之间的关系。
答：
二者呈正相关的关系，即所有者权益增加，利润也增加。
但因为所有点并不在一条直线上，所以这种关系不是完全的。
案例2-1Pelican商店
1.主要变量的百分数频数分布
顾客类型
频数（%）
项目
频数（%）
支付方法
频数（%）
Promotional
70
1
29
Discover
4
Regular
30
2
27
ProprietaryCard
70
3
10
MasterCard
14
4
10
Visa
10
5
9
AmericanExpress
2
6
7
7
1
8
1
9
3
10
1
13
1
17
1
性别
频数（%）
婚姻
频数（%）
Male
7
Married
84
Female
93
Single
16
净销售额
组宽
最大值
频数
0-50
50
39
51-100
100
35
101-150
150
16
151-200
200
6
201-250
250
1
251-300
300
3
年龄
组宽
最大值
频数
0-20
20
2
21-40
40
42
41-60
60
47
61-80
80
9
2.条形图或饼形图，以显示因促销活动而使顾客购买的百分数。
3.顾客类型（常规性或奖励性）与销售额的交叉分组表，并评价其相似性与差异性。
计数项:
Customer
NetSales
TypeofCustomer
0-50
50-100
100-150
150-200
200-250
250-300
总计
Promotional
24
25
12
5
1
3
70
Regular
15
10
4
1
30
总计
39
35
16
6
1
3
100
答：
根据该交叉分组表，说明Pelican商店所推出的促销活动取得了显着成效。
使用折扣赠券购买的奖励性顾客占全体顾客总数的70%，分布于各个销售额区域，尤其在销售额100内的范围里做出了突出贡献，尽管未使用折扣赠券的常规性顾客也主要集中在该销售额区域，但比重明显低于奖励性顾客，且在200以上的销售额区域则无常规性顾客，奖励性顾客的消费金额也扩大到300。
4.考察净销售额与顾客年龄关系的散点图
根据上图，净销售额与顾客年龄之间没有明显的相关关系。
总之，Pelican商店所推出的促销活动取得了成效，净销售额明显增加，客户群有所扩大。
第二次作业
第三章描述统计学II：
数值方法
P87
63人们每天去上班时，可以乘坐公交车或开私家车。
下面是这两种方式所花费时间的样本数据，时间以分钟计。
a.计算每种方式所花费时间的样本平均数。
乘坐公交车所花费时间的样本平均数：
32
乘坐私家车所花费时间的样本平均数：
32
b.计算每种方法的样本标准差
乘坐公交车的样本标准差：
4.643
乘坐私家车的样本标准差：
1.826
c.根据（a）和（b）的计算结果，哪一种方式上班去更好？
请解释。
答:
乘坐公交车所花费时间的样本平均数：
32。
以及乘坐私家车所花费时间的样本平均数：
32。
二者数据相同，无法直观比较二者的差别。
而从样本标准差相比，拥有较大标准的变量显示变异程度也较大，即每个观察值X远离平均值μ，离散程度大，稳定性差，风险高。
乘坐公交车的样本标准差：
4.643，而乘坐私家车的样本标准差：
1.826，说明乘坐公交车的各个样本花费时间的差距比乘坐私家车的大，前者不稳定，所以乘坐私家车去上班更好。
d.绘出每种方法的箱型图。
对箱型图的比较是否也支持你在（c）中的结论。
答：
支持。
P89
案例3-1Pelican商店
1.净销售额的描述统计量和各类顾客净销售额的描述统计量。
描述统计量
NetSales
N
极小值
极大值
均值
标准差
方差
13.2
NetSales
1
13.2
13.2
13.230
.
.
有效的N（列表状态）
1
14.8
NetSales
1
14.8
14.8
14.820
.
.
有效的N（列表状态）
1
18.0
NetSales
1
18.0
18.0
18.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
19.5
NetSales
1
19.5
19.5
19.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
20.8
NetSales
1
20.8
20.8
20.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
22.4
NetSales
1
22.4
22.4
22.420
.
.
有效的N（列表状态）
1
22.5
NetSales
2
22.5
22.5
22.500
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
23.8
NetSales
1
23.8
23.8
23.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
25.0
NetSales
1
25.0
25.0
25.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
28.4
NetSales
1
28.4
28.4
28.440
.
.
有效的N（列表状态）
1
29.5
NetSales
2
29.5
29.5
29.500
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
30.0
NetSales
1
30.0
30.0
30.020
.
.
有效的N（列表状态）
1
31.6
NetSales
4
31.6
31.6
31.600
.0000
.000
有效的N（列表状态）
4
37.5
NetSales
1
37.5
37.5
37.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
38.5
NetSales
1
38.5
38.5
38.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
39.0
NetSales
1
39.0
39.0
39.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
39.5
NetSales
3
39.5
39.5
39.500
.0000
.000
有效的N（列表状态）
3
39.6
NetSales
2
39.6
39.6
39.600
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
40.0
NetSales
1
40.0
40.0
40.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
44.5
NetSales
3
44.5
44.5
44.500
.0000
.000
有效的N（列表状态）
3
44.8
NetSales
1
44.8
44.8
44.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
45.2
NetSales
1
45.2
45.2
45.220
.
.
有效的N（列表状态）
1
46.0
NetSales
1
46.0
46.0
46.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
46.5
NetSales
1
46.5
46.5
46.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
47.2
NetSales
1
47.2
47.2
47.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
47.6
NetSales
1
47.6
47.6
47.600
.
.
有效的N（列表状态）
1
49.5
NetSales
3
49.5
49.5
49.500
.0000
.000
有效的N（列表状态）
3
52.5
NetSales
1
52.5
52.5
52.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
53.2
NetSales
1
53.2
53.2
53.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
53.6
NetSales
1
53.6
53.6
53.600
.
.
有效的N（列表状态）
1
54.0
NetSales
1
54.0
54.0
54.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
54.5
NetSales
1
54.5
54.5
54.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
56.5
NetSales
1
56.5
56.5
56.520
.
.
有效的N（列表状态）
1
57.6
NetSales
1
57.6
57.6
57.600
.
.
有效的N（列表状态）
1
58.0
NetSales
2
58.0
58.0
58.000
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
58.5
NetSales
1
58.5
58.5
58.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
59.5
NetSales
1
59.5
59.5
59.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
59.9
NetSales
1
59.9
59.9
59.910
.
.
有效的N（列表状态）
1
62.4
NetSales
1
62.4
62.4
62.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
63.2
NetSales
2
63.2
63.2
63.200
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
63.6
NetSales
1
63.6
63.6
63.640
.
.
有效的N（列表状态）
1
64.5
NetSales
1
64.5
64.5
64.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
65.2
NetSales
1
65.2
65.2
65.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
66.0
NetSales
1
66.0
66.0
66.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
69.0
NetSales
1
69.0
69.0
69.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
70.8
NetSales
1
70.8
70.8
70.820
.
.
有效的N（列表状态）
1
71.2
NetSales
1
71.2
71.2
71.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
71.4
NetSales
1
71.4
71.4
71.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
74.0
NetSales
2
74.0
74.0
74.000
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
75.0
NetSales
1
75.0
75.0
75.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
78.0
NetSales
2
78.0
78.0
78.000
.0000
.000
有效的N（列表状态）
2
80.4
NetSales
1
80.4
80.4
80.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
84.7
NetSales
1
84.7
84.7
84.740
.
.
有效的N（列表状态）
1
86.8
NetSales
1
86.8
86.8
86.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
89.0
NetSales
1
89.0
89.0
89.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
94.0
NetSales
1
94.0
94.0
94.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
95.1
NetSales
1
95.1
95.1
95.050
.
.
有效的N（列表状态）
1
95.2
NetSales
1
95.2
95.2
95.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
100.4
NetSales
1
100.4
100.4
100.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
102.4
NetSales
1
102.4
102.4
102.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
102.5
NetSales
1
102.5
102.5
102.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
105.5
NetSales
1
105.5
105.5
105.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
107.0
NetSales
1
107.0
107.0
107.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
108.8
NetSales
1
108.8
108.8
108.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
111.1
NetSales
1
111.1
111.1
111.140
.
.
有效的N（列表状态）
1
113.0
NetSales
1
113.0
113.0
113.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
117.5
NetSales
1
117.5
117.5
117.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
118.8
NetSales
1
118.8
118.8
118.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
123.1
NetSales
1
123.1
123.1
123.100
.
.
有效的N（列表状态）
1
123.5
NetSales
1
123.5
123.5
123.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
141.6
NetSales
1
141.6
141.6
141.600
.
.
有效的N（列表状态）
1
144.0
NetSales
1
144.0
144.0
144.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
145.2
NetSales
1
145.2
145.2
145.200
.
.
有效的N（列表状态）
1
146.8
NetSales
1
146.8
146.8
146.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
155.3
NetSales
1
155.3
155.3
155.320
.
.
有效的N（列表状态）
1
159.8
NetSales
1
159.8
159.8
159.750
.
.
有效的N（列表状态）
1
160.4
NetSales
1
160.4
160.4
160.400
.
.
有效的N（列表状态）
1
176.6
NetSales
1
176.6
176.6
176.620
.
.
有效的N（列表状态）
1
192.8
NetSales
1
192.8
192.8
192.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
198.8
NetSales
1
198.8
198.8
198.800
.
.
有效的N（列表状态）
1
229.5
NetSales
1
229.5
229.5
229.500
.
.
有效的N（列表状态）
1
253.0
NetSales
1
253.0
253.0
253.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
266.0
NetSales
1
266.0
266.0
266.000
.
.
有效的N（列表状态）
1
287.6
NetSales
1
287.6
287.6
287.590
.
.
有效的N（列表状态）
1
描述统计量
TypeofCu
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