统计学：在经济管理领域的应用_曾五一_朱平辉_答案

1、思考与练习第一章1.1 判断题 ：(1)错 、 (2)错、 (3)错、 (4)对、 (5)错、 (6)错、 (7)错、 (8)对1.2 答： 民族是定类尺度数据；教育程度是定序尺度数据；人口数、信教人数、进出口总额是定距尺度数据；经济增长率是定比尺度数据。1.3 选择题：(1)社会经济统计学的研究对象是：A.(2)属于不变标志的有: ( A )属于数量标志的有： ( B 、 C )(3)A1.4 答：例如考察全国人口的情况，全国所有的人为统计总体，而每个人就是总体单位。每个人都有许多属性和特征，比如民族、性别、文化程度、年龄、身高、体重等，这些就是标志。其中，性别、民族和文化程度是品质标志，年

2、龄、身高、体重等则是数量标志；而指标是说明统计总体数量特征的，用以说明全国人口的规模如人口总数等指标就是数量指标，而用以说明全国人口某一方面相对水平的相对量指标和平均量指标如死亡率、出生率等指标就是质量指标，质量指标通常是在数量指标的派生指标。1.5 (略)第二章2. 1:(略)3. 2: (1) B (2) D (3) C4. 3:按收入分组（元）累计百分数居民户数月收入金融资产500以下4.71.10.7500100014.14.331000150034.417.211.51500250067.248.739.32500350090.682.177.93500以上1001001009910

3、0L% 1计累>产资融金 1入收月020406080100居民户累计（%2. 4 解.:按完成个 人生产定 额（）分 组频数（人）频率（%）下限上限向上累计向下累计频数（人）频率（%）频数（人）频率（%）809025809025401009010037.590100512.5389510011010251001101537.53587.51101201127.511012026652562.5120130820120130345143513014037.51301403792.5615140150251401503997.537.515016012.5501604010012.5合 计4

4、0100一一一一一一8789257100334551102345512034567136781426158叶7788977897964215105率频计累0 5 03 2 212108 数频计累生产定额直方图、折线图与曲线图0901c0 并 20 和 40560809i00 严，祈 £ 祈由上图可以看出，工人完成个人生产定额属于钟形分布。 累计曲线图：率频计累8090100110120130140150160生产定额Oo o o o O1 8 6 4 2o o o O 4 3 2 1 数频计累第三章3. 1 （略）3. 2 （1） B; （2） R C; （3） A C; （4） Q

5、3. 3 13.7 元/件3. 4 解：X甲 一m 1.375（元）X乙 xf 1.325（元）mfx3. 5解：（1）平均利率=10% 12%15% 18% 24%15.8%存款额=1000 1000 5 15.8% 1790（元）（2）平均禾I率=51.1 1.12 1.15 1.18 1.24 1 15.697% 存款额=1000 （1 15.697%）5 2073元） 2 n 2 n XX；3. 6解：2上上磔（空）2 0.5275 n n 1001000.72633. 7:偏度0.0619；峰度0.59933. 8解： 又甲 499.5,甲34.46;又乙 499, 乙 81.35;

6、甲品种更有推广价值。3. 9: (1)平均为24.71厘米；(2)众数24.86厘米，中位数 24.96厘 米；(3)极差24厘米，平均差 4.45厘米，标准差5.42厘米。5. 10 解： 优秀率 p 15%2 0.127535.71%合格率 p 90%2 0.0930%第四章6. 1 (1) C; (2) A; (3) C; (4) C7. 2 (1) A B、C、D2. ) A B、C、E3. ) A B、C、E4. 3(1) pr.=0.3;(2) pr.= 0.4666675. 4 pr.= 0.8726. 5(1) pr.=0.19705;(2)pr.=0.000357. 6设三个

7、车间分别记为 A1、A2、A3,是次品记为 R 则有：p(A1)=25%p(A2)=35%p(A3)=40%P(B|A1)=5% p(B|A2)=4% p(B|A3)=2%p(A1|B)=0.362319p(A2|B)=0.405797p(A3|B)=0.231884与p(A1|B)、p(A3|B)比，p(A2|B)最大，来自乙车间的可能性最大。第五章5.1 (1)ABCDE ; (2)ABDE;(3)C; (4)B5.2 答：因为类型抽样的样本平均数标准差与组间方差无关，决定于组内方差的平均水平；整群抽样的样本平均数标准差与组内方差无关，决定于组间方差大小。所以类型抽样在分组时应尽量提高组间

8、方差，降低组内方差，具体来说，就是使类型抽样的各部分内部单位差异尽可能地小，不同类型间的差异尽可能地大。而整群抽样在分组时为了降低样本平均数标准差，应该设法降低群间方差，可通过提高群内方差方法达到降低群间方差目的。因此,类型抽样与整群抽样对总体进行分组的要求刚好是相反的。5.3 由于E X,样本均值的期望与总值差异为0 ,样本平均数是总体均值的无偏估计。样本平均数的标准差反映这个无偏估计量本身的波动程度，这个标准差越小，估计量的代表性越强，产生较大偏误的可能性越小；标准差越大，估计量的代表性越差，产生较大偏误的可能性越大。因此，抽样平均数的标准差从整体上反映估计的误差大小，成为该抽样的误差指标

9、。从这个意义上我们建立起平均数与总体均值的内在联系，应用中就是利用样本平均数估计总体平均数的这种内在联系，通过样本平均数去估计总体平均数。5.4 答：1”P(x 610) 0.5 -F(2) 2.275% 2P(560 x 600) F(1.33) 81.65%5.5 设这家灯泡制造商的灯泡的寿命为x,则x N(700,1202)。2、一 一 从而：x N (700,10 ),不再购买意味着样本平均数小于等于680小，“一 一-x 700680 7001010时。所求概率 Pr. = P(x 680) P(-) P(z 2)=0.02275第六章6. 1 D ; (2) A ;(3) B ;

10、(4) B7. 2 (1) A、C、D> E(2) A C、E(3) A B、C6. 3(1) N=1500,n=50 ,样本平均数=560,样本标准差 =32.77629806。由于总体标准差未知，可使用样本标准差替代。则重复抽样标准差32,776298064.635。、, n(2)由题意得 0.0455, z ,=2,月平均工资 X 560。所以 X 2 x,X 2 X =494.45, 625.55 6. 4(1)已知 X =4 小时，n=100, (=1.5 小时，行5%。zz0.025 1.96由于样本容量在地区居民人数中所占的比重太小，重复与不重复抽样效 果相差不大，按重复抽

11、样计算，区间估计是：z2 .n4 1.961.5.1004 0.29因此，95%置信度估计该地区内居民每天看电视的平均时间在3.71到4.29个小时之间。(2)要求极限误差等于 27分钟，即A=0.45小时。这时概率度 ：0.45z 丁1.5 = 3，n 100查表知置信度=99.73%6.5(1)合格品率：P=190/200 100%=95%抽样平均误差：(p) . P(1 P)=0.015Z / 2 Z 0.022752P Z /2 (p) 95%合格品率的置信区间为合格品数量的置信区为(2)2 0.015 100% 95% 3%92%,98%92% 2000,98% 2000 1840,

12、1960(3)Z /2 (P) 2.31%Z /2 0.015 100% 2.31%Z /2 1.54,查表得 10.8764F(z) 87.64%6. 6(1)学生身高的区间估计169, 175.1 (cmj)(2) 学生身高的区间估计169.28 , 175.38 (cm)第七章2.1 (1) B ； (2) B； (3) C; (4) C2.2 (1)A、B D2.3 A、C、D E7. 3Ho： o 800,Hi： o 800 （双侧本金验）。检验统计量t查出 =0.052.947 。和0.01两个水平下的临界值(df=n-1=15) 为 2.131 和t 820 80060/ 161

13、.667。因为 t <2.131<2.947,所以在两个水平下都接受原假设。7.4假设检验为H0 :10000, H1 :10000 （右侧检验）。xn=100可近似米用正态分布的检验统计量z 5。查出 =0.01水平下的反查正态概率表得到临界值 2.34到2.36之间（因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值，因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2,再查到对应的临界值）。计算统计量值z 10150 10000 3。因为500/100z=3>2.36（>2.34）,所以拒绝原假设，认为彩电无故障时间有显著增加。7.5(1) Ho：3200, Hi :3200 (右侧检验)

14、X 3300 , s=450, n=50>30,作大样本处理，检验统计量c c, ，口 33003200= 0.05, z =1.65。计算统计重值 z _ =1.571348。因为 z< z ,450 / . 50所以样本没有显示新生儿体重有显著增加。(2) p 值=1-P (z< 1.571348) =1-0.941949=0.05805 > =0.05.接受原假设，样本证据显示新生儿体重没有显著增加。7. 6H0:12, H1 :12N(0,1)U当H0为真时，选择检验统计量查表,uu0975 1.961 -213.5 123.2/ ',1004.69 1

15、.96因此，在0.05的显著性水平下，可以拒绝原假设， 认为平均加油量并 非12加仑。(2)计算(1)的p-值。解答：检验的p值为0.0000Pu 4.69 21(4.69) 2(1 0.999998699) 2 0.0000013由于 p ,所以拒绝原假设。(3)以0.05的显著性水平来说，是否有证据说明少于20%勺驾车者购买无铅汽油？解答：H0:p 02 H1:p 0.2p=0.19 p P当Ho为真时，选择U-为统计量趋近于标准正态；p查表，在显著性水平为0.05的情况下，u1u0.951.64P(1 P)0.19 0.81 0.0391000.19 0.20.0390.2561.64因

16、此，在显著性水平为0.05的情况下,不能拒绝原假设,没有证据说2.34 1.96101明少于20%勺驾车者购买无铅汽油。(4)计算(3)的p-值。解答：检验的p值为Pu0.256( 0.256) 0.4由于 p ,所以不能拒绝原假设。(5)在加油量服从正态分布假设下，若样本容量为25,计算(1)和(2)。解答：H0:12, H1 :12当H0为真时,U选择检验统计量-A0 : N(0,1)查表，u U0 9751.961 一213.5 123.2/ 25因此，在0.05的显著性水平下，可以拒绝原假设， 认为平均加油量并非12加仑。并且，检验的p值为Pu 2.34 21(2.34) 2(1 0.

17、9904) 2 0.0096 0.0192由于 p ,所以拒绝原假设。7.7P p . t z。查出- p 1 p / n解：假设检验为H。： p 40%, Hi ： p 40%。采用成数检验统计量= 0.05水平下的临界值为1.64和1.65之间。计算统计量值 z -0.577, z =-0.577>-1.64 ，所以接,0.41 0.4 /200受原假设。单侧检验的p值为0.48和0.476之间。显然p值>0.05 ,所以接受原假设。7.876解：0 40%,n 200,P38%,0.050200H0 :40%, H1 :40%z 1 P 00.580(10)nz 1.645,

18、 z z，接受 H07.9 解：南段28204328121648820北段2011131045151113258差值 符号+-+-+-+n+个数=6n-个数=4n个数=10临界值=9 因为6<9,所以认为南段和北段含铁量无显著差异。7.10解：将样本混合排序，有:A歌A秩B311712813024225426527.5527.57290310.50310.533121234313531463157316831793180419142024214422642374248425052635274528由Excel得:H0:无显著差异；H1:有显著差异取A为总体I, B为总体II , n1=n

19、2=14总体I的秩和T=246alpha =0.05n=n1+n2=28T平均刃1*m+1)/2=203标准差=21.76388Z统计量=1.97575临界值=1.96p值=0.048183由表可知，Z=1.97575>1.96 ,且p值=0.048<0.05,所以可以拒绝原假设。 7.11解： 因为 A （8 个）,AA（4 个）,AAA（2 个），AAAAA（1 个）,B（7 个）,BB（6 个），BBBB（1个）。n1=27, n2=23。假设检验 H:样本为随机样本，H:样本为 非随机样本。求出游程总和。 R=15, R2=14, R=29。因为 E R2n1n21 2 2

20、7 23 1 25.84,n1 n2502n1n22n1n2 n1n22 27 23 2 27 23 50.2' .J3476n1n2 nl n2 150 50 50 1构造统计量z29 25.843.4760.909。由于 =0.05的临界值为1.96, z=0.909<1.96，所以接受原假设。7.12解：H。：检验统计量是：S12F W F (25,24)S2F= 5.285714,相应F /2.257412。拒名H。，认为两总体方差差异显著。2资深人员的作用相对稳定，管理人员存在较大差别(结合所了解资料进一步 阐述)。7.13解：Ho：性别与偏好不相关；Hi：性别与偏好相

21、关。2=6.12, p-彳1= 0.04683<0.05。拒绝原假设，认为性别与偏好相关。第八章8.1(1)D、(2)B、(3)A8 . 2(1)A、B、C、D、E(2)A、B、C、D8.3 离差平方和分解是：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE。相对应于 SST、 SSA、 SSB、 SSAB和SSE的自由度分另是 rnm-1、 r-1、 n-1、(r-1)(n-1)和 rn(m-1)。8.4解：方差分析表：差异源SSdfMSFP-valueF crit组间2678.253892.756.1728610.0088193.4903组内1735.512144.625总计4413.751

22、5由于P值=0.008819<0.05,所以肥料对农作物的收获量有显著的作用。8.5方差分析表:SSdfMSFP-valueF crit组间127.1022263.551113.090840.119495.143249组内123.3667620.56111总计250.46898由于p值=0.11949>0.05，所以品种检验对产量没有显著影响。8.6方差分析表：差异源SSdfMSFP-valueF crit行（地区）191.0667447.766671.70190.2418683.837854列（包装）74.13333237.066671.3206650.319434.458968

23、误差224.5333828.06667489.733314由于行（地区）因素的p值=0.241868>0.05,所以地区对销售量也没有显 著影响。同理，歹U（包装）因素的p值=0.31943>0.05 ,所以，包装对销售量没 有显著影响。8.7方差分析差异源SSdfMSFP-value F crit行列洱至 庆10.5333325.2666670.0923710.9127254.45897161.0667440.266670.7062260.6096963.837853456.1333857.01667总计627.733314上表中列是工人，行是设备。从 P-value可知，无论是

24、工人还是设备对 产量都没有显著影响。第九章9.1(1 ) BCD;(2)C;(3)C;(4)ABD9.2 证明：教材中已经证明?2是现行无偏估计量。此处只要证明它在线性无偏估计量中具有最小方差。设 2atYt为2的任意线性无偏估计量。E ( 2 )atE(12 X t u t )1at2at X tatE(UJ 2也即，作为2的任意线性无偏估计量，必须满足下列约束条件：at 0 ；且 atXt 1又因为varYt2,所以：，222var( 2) varatYtat var Ytat2 at -XtXXt(XtXX)22(XtX)22XtX 22(XtX)2at(Xt2 X)(XtX)222Xt

25、XXtX2 2 at(XtX)2(XtX)22 at -Xt2 X)221(Xt(Xt-2X)一.- 一分析此式：由于第二项 21 _ 是常数.所以var( 2)只能通(Xt X)2过第一项2atXt X 2的处理使之最小化。明显，只有当(Xt X)2at 、一Xj_X_ 时，var( 2)才可以取最小值，即:(Xt X)2一 一min var( 2)(Xt X)2var( ？2)所以，4是总体回归系数2的最优线性无偏估计量9.3 解:?2(Y Y)% X)(Xt X)2334229.09425053.730.7863Z Y %X 549.8 0.7863* 647.88 40.3720因此，

26、Y 40.3720 0.7863X ,其中，0.7863为边际成本，表示销售 收入每增加一个单位，销售成本平均增加0.7863单位。40.3720为固定销售成本，表示当没有销售收入的情况下仍要花费的销售成本。2(2) r2(Yt Y)(Xt X)2- 2(Xt X)(Yt Y)20.999834334229.09425053.73*262855.2522 2一et(1 r2)(Y Y)2 43.6340,可得S?2t ?2回归误差标准差Se2.0889Se(Xt X)20.78630.0032042.0889425053.730.003204245.4120查t分布表可知：显著水平为5 %,自

27、由度为 10的双侧t检验的临界值是2.228。以上计算的t值远远大于此临界值，所以拒绝原假设，接受备择假设，即认为销售收入对销售成本的影响是非常显著的。(4)把X =800代入模型，得Y 42.1212 0.7863 800 699.41 (万元)2(Xf X)2(Xt X)22.088911122(800 647.88)2425053.73=2.2282查t分布表可知：显著水平为5 % ,自由度为10的双侧t检验的临界值 是2.228。因此，当销售收入为 800万元时，置信度为95 %的销售成本的预 测区间如下：669.41-2.228 2.2282< Y Y 669.41+2.228

28、 X 2.2282即 664.45 (万元)WY Y 674.37 (万元)9.4 解:(1)?2n xy2n xx? y(xy9 803.02 472 13.54 、 20.0273 ,9 28158 (472)2y 2x13.540.027394720.0727xy22.97880.072713.54 0.0273803.02 0.0719962e(y-y)29 0.0719962 0.97249 22.9788-(13.54)(3)相关系数r , 0.97240.98610.9861, 1 0.9724r . n 215.7044 >2.365所以，拒绝原假设。可以得出身高与体重存

29、在显著相关关系的结论。2(4) S22e0.0719960.010285n-27S?2S一 2(Xt X)1 9 0.0102859 9 28158 (472)20.001738Y=0.0727+0.0273x(2),0.0273 即t 15.71 >2.36520.001738所以，拒绝原假设。根据样本，可判断体重与身高有显著关系。第十章10.1（ 1 ） C;（2）A;（3）C;（4）ABD10.2 解（ 1） 20，30人均销售额越大，企业利润越高，故此商业利润率越高，从而商业利润率与人均销售额呈正相关关系；而流通费用率越高，反映商业企业的经营成本越高，其商业利润率就越低。（ 2）

30、 20 ，30人口数量越多，对粮食的消费量就越大；人均收入越多，对粮食的购买力就越强，故此这两个变量皆与粮食销售量呈正相关关系。（ 3） 20 ，30固定资产和职工人数是两大生产要素， 数量越多， 说明生产要素越密集， 工业总产值就越高，所以它们与工业总产值的关系为正相关。（ 4） 1 0 ，20 ，30因为国内生产总值包括三次产业，所以工业总产值、农业总产值和全部的国内生产总值为正相关关系，同时即便某些特殊地区没有工业和农业，仍然有国内生产总值，所以， 1 0 。10.3 解步骤一：构建 excel 工作表田 -XT二之片与注培、：L*州Hl Micro,ch ：K：-一 日 iiJ 尹蛇画

31、A.询F仅有 1sw m生：序E.辱_1k'=勒. 也二LI # T M.，力 p r u 坨七一一国。三三三士一M"* 南t广ti母,立舟孑历，Q*A"鳖，正朝也惚蜀一学三如哲0字体4对齐石式0®l-r单元格心"A1市ABCD人均消费支出人均可支配收人均储蓄X2W卬Y （元，人）人工1（元/人）兀，人）2 沈阳7213892422470. 933 大连86721037826185. 594 哈尔滨6696894013401 765 南京835。1160224994. 586 武汉7793956419175, 467 侪南847110798152

32、98, 778 青岛90021108915495.779 杭州112131456529083.99 10 宁波112831688223257. 8311 广州131211688459786.5212 西安742S854420646. 9713 屋门107391444338261.19步骤二：回归分析选择“工具” 一 “数据分析”，再在“数据分析”菜单中选中“回归”察提分析平荻豉y8胃方Ei分析工具面在“回归”窗口中确定因变量 Y值和自变量X值的区域后，点击“确定”。回旧坦建回归结果:5UM3 由 YOUTPUTMultiple 0934475R Squai5 Q96 印印Atjustec HS

33、G2345R Dquais标淮差差379.5272厥帽 K方差芬斯dl SS MS F Sgnhcan ce F 回归分而T40751602 2(350301 141 5t26 1.5BE-07鹿9 1 葭 63sB 144MQ8总计11 42国界口CQefNa*t 标淮吴裁t S»at P-value L。府Uepci下限HRs95第9利至俄950Intercept1731.0745045754三契2339QO074S15Tl.4452671303590 44573.303XVaatie0L573532QM3293SS：97374.09E«0 441723口一7幅4610

34、.44172317054611XVaiatle102E43600133911.375S31C.07919肛003£34C.057O74皿兜340.05S7D72从计算结果可知，拟合的样本回归方程为:Y? 1731.8740.5736义 0.0264沼(2)由上表可知，回归估计的标准误差为379.5272,修正自由度的决定系数为0.9623,另外，回归方程的 5%显著性检验，如下：首先，假设总体回归方程不显著，即有h °： 31= 3 2= 3 3= 0接着，求F统计量，SSR/(k-1)40781602/(3 1)F= SSR/(k 1) =141.5626SSE/(n-k

35、) 1296368 /(12 3)最后查F分布表，可知自由度为(2, 8)和显著水平0.05的理论临界值Fa为4.46,因此F>Fa,拒绝原假设，即认为总体回归函数中各自变量的线性 回归关系显著。(3)预测点估计：X= 12000元，X2=40000元代入回归方程， 得至ij Y = 9672.4315利用多元线性回归模型预测误差的矩阵公式和区间预测公式可求得：预 测方差SefS,1 X'f（X'X）1Xf =379.5272 X1.1820=448.6187置信度为95%的预测区间（已知to.025=2.262 ）:9672.4315-to.025（9） X 448.6

36、187 三 yf三 9672.4315+to.o25（9） X 448.6187即8657.656 三 yf 三 10687.207本题通过SPSS也可实现同样的计算。10.4 解（1）拟合成本函数步骤一：创建 EXCEL工作表AcoEr 1年份总成本Y产量XX“2乂飞"n2132900400* 6400000032524006003600002160000004342400500260000r 12500000054629007004900003430000006574100800'640000r 512000000761000001000，1000000wooooocoo

37、S786300900.810000F 7290000009g1390001200. 1440000r17280000001091157001100'1210000331000000111013001690000 219700000012111787001400，1960000 r274400000013122031001500'2250000 3375000000步骤二：回归分析: 回归结果：SUMMARYOUTPUT回归统计Multiple R0.939716Fi Squorc0.993435有式阔。d R SquareQ3&9224标准误差1544 3观刎值12方差

38、公析df5SF $ignifign8 F回归分析33 37E+101 12E+104720 253 2.5E-13残差6190647952383099总计113.38E+10Coefficient标堆误差tSMP-value Longer雌Upper 95%下限95小Bg95醛Irttetcepl490.652510052.95U.047E32口一时期 -227m.2922GG2.99-22701.2923GB2 99Variable 1KV日Mb旧 2S3L729SS-0,01773636.E997ft041OS72 2S1437-0.431551Q.051951 0B997S20£

39、;77462 -0,112506168.35950.077035-Q 0997820J12506168.36950,077035XVafiable 3羽旺Q51 43E05Q041582 1.S9E-06&73E051.G9E-0CG.73E-05从计算结果可知，拟合的样本回归方程为:Y? 480.85252383.7299)? 0.0177 父 0.00003父t= (0.0478)(2.2815)(-0.4316)(2.4241)F=4720.253R2=0.9994(2)根据总成本函数可以推导出平均成本函数为:Q480.85252c 83.7299- 0.0177)? 0.000

40、03 X%X平均成本函数图形如下:(3)当总产量为1550时，单位产品的平均成本 =140.0867第十一章11.1 (1) A、B、D;(2) A、 B、 C、 E(3) A、 B、 C、 D 、(4) B、 C、 D(5) B、D、E11 . 2解：填写表中空格，结果用斜体表示。月份1234月初职工人数（人）250无资料280270月总产值（万元）27.82526.50029.150一月平均人数（人）265265275一月劳动生产率（元/人）105010001060一-265 265 275第一季度平均职工人数=268. 33 （人）3第一季度工业总产值=27.825 + 26.500 +

41、 29.150 = 83.475（万元）83 475第一季度平均每月工业总产值=83475 =27.825 （万元）3第一季度劳动生产率=834750=3110.91 （元/人）268.33第一季度平均月劳动生产率=278250 =1036.97 （元/人）268.3311 . 3解：每年应递增：5 2.35 =118.64% I以后3年中平均每年应递增： 心篝 =114.88%11 . 4解：第一步：计算十二个月的移动平均修匀值，由于移动项数为偶数项,需进行二次移动平均，结果见下表。十二个移动平均的结果消除了季节变动 和随机变动的影响，所得各月的二次移动平均值为趋势变动和循环变动综合作用的结

42、果，即T C。第二步：剔除趋势变动与循环变动的影响。用各月的实际值分别除以各月的移动平均修匀值，则得到季节变动与随机变动共同作用的结果，即丫 T S C IS I OT C T C二次移动平均值结果表月份T C200020012002200320041一72.92114.42145.46165.632一73.42116.09146.00164.173一74.38118.38146.88162.754一76.46122.54147.00163.675一83.33128.59148.67164.506一92.92137.34152.00164.50763.75100.83144.42155.96一

43、867.92107.08145.67161.59一970.00110.42146.09164.92一1071.46111.88146.50165.96一1172.25112.92145.75166.50一1272.59113.46145.34166.42一第三步，对第二步的计算结果进行各年同月平均，则消除随机变动的影响，所得结果为各月的季节指数So第二步、第三步的相应计算结果见下表。如 1 月份的季节指数：S= (205.7%+209.75%+192.49%+208.3%)/4=204.24%;7 月份的季节指数：S= ( 12.55%+11.9%+22.16%+23.72%)/4=17.59

44、% 。月份S I (%)季节指数 S(%)199019911992199319941一205.70209.75192.49208.30204.242一122.58129.2195.89127.92119.003一53.7850.6854.4755.3053.604一32.7032.6420.4127.4928.335一12.0015.558.076.0810.446一8.618.015.925.477.00712.5511.9022.1623.72一17.59817.6718.6827.4629.70一23.40928.5731.7047.9250.33一39.661069.9775.9710

45、2.3984.36一83.2411290.66301.10288.16282.28一290.8112344.40308.48330.26306.45一322.69通过各月季节指数的比较可以看出，1、2、11、12四个寒冷月份的季节指数远高于其它月份，其毛线销量是正常水平的2-3倍，而春、夏季的季节指数非常低，这说明毛线这种产品的需求量季节性非常明显，符合该产品的特性。11 . 5解：由于数据的波动幅度较大，因而先分别采用三项加权移动平均和平滑系数 为0.9的指数平滑法对各期数据进行预测。取N=3 , W0 3, W12, W2 1 ,根据公式（1）woytwyt 1 wn 1yt?t 1 M

46、wtWoW1Wn 1n 1 3 yt 2 yt 1 1 yt 264栏斜体部分。则2002年的加权移动平均预测值为33 y20012 ya。1 y1999?20026用指数平滑法计算各期的预测值，取3 105155 2 105073 10016410429560.9,则可计算各期的加权移动平均预测值见表中第?t1St0yt(1a)St(110.9yt0.1St(1)取平滑初始值S01） y1 106044 ,则可计算各期的平滑预测值, 1984年的预测值:y?2S0.9 y10.1 S01)0.9 106044 0.1 106044 1060441985年的预测值：y?3 S21)0.9 y2

47、 0.1 S1(1) 0.9 113353 0.1 106044 112622.1同理可得1986-2001年各年的指数平滑预测值，见表中最后一栏斜体部分。则2002年的指数平滑预测值：%。 S9)0.9 y19 0.1 S(8)0.9 105155 0.1 104529.8 105092.48实际上2002年全社会铁路客运量为105606万人，用指数平滑法预测的相对误差仅为0.49% ,预测效果优于加权移动平均预测法.第十二章12.1 :(1) C; (2) B; (3) A; (4) C12.2 .：(1 I nP°q112 22006.2 6000 636000,d d G 0/10/)LqP°q012 2000115.