10Р210142.07=1.478Р0.245946Р组内Р3836Р30-3=27Р383627=142.07Р—Р—Р总计Р420+3836=4256Р29Р—Р—Р—Р(2)Р从P值来看,组装方法与组装产品数量之间的关系强度较弱。Р(3)Р原假设:三种方法每小时组装的产品数量没有差异Р若显著性水平为0.05,则P>0.05,因此不能拒绝原假设,即不能证明三种方法组装的产品数量之间有显著差异。Р(20分)简要说明分解预测的基本步骤。Р第1步,确定并分离季节成分。计算季节指数,然后将季节成分从时间序列中分离出去,即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数以消除季节性。Р第2步,建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型,并根据这一模型进行预测。Р第3步,计算出最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数,得到最终的预测值。Р3中国人民大学接受同等学历人员申请硕士学位考试试题Р招生专业:统计学Р考试科目:统计思想综述Р课程代码:123201 考题卷号:3Р(20分)在2008年8月10日举行的第29届北京奥运会女子10米气手枪决赛中,进入决赛的8名运动员的预赛成绩和最后10枪的决赛成绩如下表:Р要对各名运动员进行综合评价,使用的统计量有哪些?简要说明这些统计量的用途。Р(1)集中趋势:指一组数据向某一中心值靠拢的程度,它可以反映选手射击成绩中心点的位置Р平均数:一组数据相加后除以数据的个数得到的结果。若各组数据在组内是平均分布的,则计算的结果还是比较准确的,否则误差会比较大。(如中国选手发挥很稳定,适合使用平均数判断其成绩)Р中位数:一组数据排序后处于中间位置上的变量值,但不受极端值的影响。(如波兰选手大多数成绩比较平均,但有一枪打到8.1,会严重影响其平均值,但不会影响中位数)Р(2)离散程度:各变量值远离其中心值的程度,它可以反映选手发挥的稳定性
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