-
1
、一项调查表明，消费者每月在网上购物的
平均花费是
200
元，他们选择在网上购物的主
要原因是“价格便宜”。
（
1
）
这一研究的总体是什么？
（
2
）
“消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值型变量？研究者
所关心的参数是什么？
（
3
）
“消费者每月在网上购物的平均花费是
200
元”是参数还是统计量？
（
4
）
研究者所使用的主要是描述统计方法还是推断统计方法？
答：（
1
）
总体是
“
所有网上购物的消费者
”
；
（
2
）分类变量；所有网上购物的消费者的月平均花费和网上购物的主要原因；
（
3
）统计量；
< br>
（
4
）推断统计方法。
3
、案例：分析运动员发挥的稳定性
亚历山
大
（乌克
兰）
1
10.1
8.4
10.3
10.2
10.4
9.6
10.1
10
9.9
决赛成绩
（环）
10.2
10.8
10
10.3
10.5
9.6
9.8
10.4
10.3
9.1
10.2
（
1
）
用箱线图
Excel
：
叶基莫夫
拉尔夫
克里斯蒂
（俄罗
（德国）
安
（德国）
斯）
2
8.4
9.6
10.2
10.8
10.5
10.3
9.8
10.9
10.3
9.5
10.2
10.7
10.1
10.3
9.7
10.3
10
9.6
10
9.3
3
9.9
10.7
9
10.5
10.3
10.6
10
7.9
10.7
10.4
9.5
9.9
10.1
9.9
10.3
9
9.8
10.8
10.3
10.7
4
8.8
10.7
9.7
9.6
10
10.2
10.1
10.2
9.4
10.3
10.4
9.8
8.9
10
10
9.1
9.5
9.8
10.7
10
姓名
名次
基思（美
国）
5
9.7
10.5
9
9.6
9
9.9
9.2
9.7
9.9
8.1
9.3
10.1
10.5
10.2
10
9.9
9.5
9.7
9.9
9.9
罗蔓（乌
克兰）
6
9.8
9.2
10.3
7.2
9.9
10.5
10.4
10.9
10.5
10.3
10.2
10
9.8
9.2
8.3
9
9.4
9.8
10.4
9.6
12
10
8
6
4
2
0
）
）
）
）
）
兰
国
国
斯
国
克
德
< br>德
罗
美
克
罗
10.015
0.16129
乌
（
（
俄
（
（
安
夫
（
思
大
蒂
尔
夫
基
山
< br>斯
历
拉
里
亚
克
Spss
：
（
2
）
Excel
：
亚历山大（乌克兰）
拉尔夫（德国）
克里斯蒂安（德国）
平均
10.01
平均
10.025
平均
标准误差
0.118743
标准误差
0.129549
标准误差
叶
基
莫
蔓
（<
/p>
乌
兰
）
中位数
众数
标准差
方差
峰度
偏度
区域
最小值
最大值
求和
观测数
10.15
10.3
0.531037
0.282
3.711629
-1.65996
2.4
8.4
10.8
200.2
20
中位数
众数
标准差
方差
峰度
偏度
区域
最小值
最大值
求和
观测数
10.15
10.3
0.57936
0.335658
1.996957
-1.01391
2.5
8.4
10.9
200.5
20
中位数
众数
标准差
方差
峰度
偏度
区域
最小值
最大值
求和
观测数
平均
标准误差
中位数
众数
标准差
方差
峰度
偏度
区域
最小值
最大值
求和
观测数
10.2
9.9
0.721311
0.520289
2.721327
-1.52925
2.9
7.9
10.8
200.3
20
罗蔓（乌克兰）
9.735
0.192665
9.85
9.8
0.861623
0.742395
2.906804
-1.50288
3.7
7.2
10.9
194.7
20
叶基莫夫（俄罗斯）
基思（美国）
平均
9.86
平均
9.68
标准误差
0.118411
标准误差
0.125363
中位数
10
中位数
9.8
众数
10
众数
9.9
标准差
0.529548
标准差
0.560639
方差
0.280421
方差
0.314316
峰度
-0.175
峰度
2.138877
偏度
-0.45263
偏度
-1.10892
区域
1.9
区域
2.4
最小值
8.8
最小值
8.1
最大值
10.7
最大值
10.5
求和
197.2
求和
193.6
观测数
20
观测数
20
Spss
：
统计量
N
均值
中值
众数
标准差
方差
偏度
偏度的标准误
峰度
峰度的标准误
全距
极小值
克里斯蒂
亚历山大
拉尔夫
20
0
20
0
安
20
0
10.0150
9.90
.72131
.520
-1.529
.512
2.721
.992
2.90
7.90
a
叶基莫夫
20
0
9.8600
10.00
.52955
.280
-.453
.512
-.175
.992
1.90
8.80
基思
20
0
9.6800
9.8000
9.90
.56064
.314
-1.109
.512
2.139
.992
2.40
8.10
罗蔓
20
0
9.7350
9.8500
9.80
.86162
.742
-1.503
.512
2.907
.992
3.70
7.20
有效
缺失
10.0100
10.0250
10.1500
10.1500
10.20
.53104
.282
-1.660
.512
3.712
.992
2.40
8.40
a
10.2000
10.0000
10.30
.57936
.336
-1.014
.512
1.997
.992
2.50
8.40
极大值
和
百分位数
25
50
75
10.80
200.20
9.8250
10.90
200.50
9.6250
10.80
200.30
9.8250
10.70
197.20
9.5250
10.50
193.60
9.3500
9.8000
10.90
194.70
9.2500
9.8500
10.1500
10.1500
10.3000
10.3000
10.2000
10.0000
10.5750
10.2000
9.9750
10.3750
a.
存在多个众数。显示最小值
结论：
叶基莫夫
（俄罗斯）
标准差最低，
说明他发挥最稳定，
其次是亚历山大
（乌克兰）
，
罗蔓
（乌
克兰）发挥最不稳定；
基思（美国）平均分最低，拉尔夫（德国）平均分最高；
拉尔夫（德国）和罗蔓（乌克兰）都有最大值
10.9
环；
亚历山大（乌克兰）和拉尔夫（德国）都有最小值
8.40.
（３）由箱线图可以看出，除了叶基莫夫（俄罗斯）以外都有
离群点。
4
、
2008
年
8
月
8
日至
24
日在北京举办的第
29
届奥运会取得了巨大成功。国际奥委
会主席
罗格的评价是“一届真正的无与伦比的奥运会”。
在本届
奥运会上，中国体育代表团取得的
金牌第一、
奖牌总数
100
枚的历史最好成绩。
在本届奥运会上，共
设有奖牌
958
枚，
其中金
牌
302
枚，
银牌
303
枚，
铜牌
35
3
枚。
下表是取得金牌总数前三名的国家所获得的奖牌分布
情况：
需要分析的问题：
（
1
）描述上述数据可使用的统计量主要有哪些？并计算这些统计量进行分析。<
/p>
（
2
）要描述
中国男女代表队获得的奖牌数分布，你认为应该使用哪种图形？请画出这一图
形。
（
3
）要描述中国
体育代表团的奖牌总数的构成，你认为应该使用哪种图形？请画出这一图
形。
（
4
）要比较中国、美
国和俄罗斯三个国家的奖牌构成，你认为应该使用哪种图形？请画出
这一图形。
（
1
）三个国家获得的奖牌总数：中国
100
美国
110
俄罗斯
72
三个国家奖牌的构成：中国
金
51
银
21
铜
28
美国
金
36
银
38
铜
36
俄罗斯
金
23
银
21
铜
28
各国男女金银铜奖牌的构成：中国
男子
金
24
银
10
铜
8
女子
金
27
银
11
铜
19
美国
男子
金
20
银
13
铜
20
女子
金
15
银
23
铜
15
俄罗斯
男子
金
12
银
8
铜
20
女子
金
11
银
13
铜
8
分析
得：中国的奖牌构成中，金牌比重最高，超过
50%
。
中国女子获得的奖牌总数超过男子获得的奖牌总数，美国女子
获得的奖牌总
数等于男子获得的奖牌总数，俄罗斯男子获得的奖牌总数超过女子获得的奖
牌总数。
（
2
）对比条形图
Excel
：
Spss
：
60
50
40
30
20
10
0
金
银
铜
总
男子
女子
-
-
-
-
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