A. 在期货交易中
最新价表示最近一笔成交的价格，买价（第一买价）表示目前申报的最高的愿意买入的价格，同理，卖价表示当前这一时点申报的愿意卖出的最低价格。
如果假设这三个价格在一个时点没有发生变化（即没有新的成交和新的申报），如果你想即时买入成交，则不管是开仓还是平仓，报价必然得不低于第一卖价，此时，你的成交价格就成为了最新价。卖出成交时也是同样的道理，只不过方向相反。
B. 统计学的作用是什么
统计学自身的发展领域不仅更宽广，而且统计学在计算机科学、信息科学、经济学、管理学、金融工程等领域都有广泛的应用并与之有力结合，共同发展。 1、计算机是统计学的基础工具 对于统计学来说，我们应该看到，计算机与数学一样，是统计学的基础工具。计算机的发展使得比较复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。当今，个人计算机的普及，英特网的使用，使社会产生了很大的变革，使信息传递的质和量都发生了飞跃的变化。统计学的发展不能离开计算机。毫无疑问，我们的学生应该学习相关的计算机科学知识。这将包括数据结构、算法设计、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。我们也应该扩展我们的课程计划，它应该包括当前的计算机定向数据分析方法，它们大部分是在统计学科之外发展起来的。如此一来，无疑会大大丰富统计学专业的就业范围。 2、数据挖掘(Data Mining)是统计学的一部分 笔者认为，数据挖掘是与统计学息息相关的，应当是统计学的一部分。数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘既然也是数据处理，统计学也就应该积极借鉴。在统计学的发展历史上，许多数据处理相关领域发展的新方法被忽略了。比如，模式识别，神经网络，图形模型，数据可视化等等都是在统计科学中出现萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域。而这些方法领域又是当今世界高尖端科技的领域，统计学对它们的忽略是痛心疾首的。因此，既然统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用，统计学就应该和数据挖掘合作，而不是将它甩给计算机科学家，从而又失去一次自我增值的机会。 21世纪是信息的世纪，统计学将与计算机紧密结合，将与数据挖掘紧密合作，以全新的形式得到更广泛的应用。据统计，计算机专业的就业率高达90%，随着统计学的发展，这个份额必将被统计学专业人才所瓜分。因为计算机专业人员大都缺少必要的数据统计分析理论与方法，而时代又对数据的精度与可信度提出了更高的要求，具有现代统计技术、计算机技术与数据挖掘技术的复合人才无疑是更加吃香的。 3、统计学与经济学、管理学、金融工程等学科的结合 由于数据处理及数据采集挖掘的方法呈现出多样化，统计分析方法也相对复杂化，专业化。统计学的应用不仅要不断提高理论统计学的基本素质，还要注重掌握经济学的理论，金融交易制度及金融理论，管理科学的理论与计算机的技术方法。统计理论与应用的紧密结合显得比以往任何一个时期都更为迫切，更加重要。就拿统计学与金融工程来说，金融工程属于交叉性学科，包括以下3个领域:(1)投资分析;(2)风险管理;(3)期货交易。其中投资分析与风险管理两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学，期货交易部分主要是与数学有关的应用概率过程，应用概率微分方程式的研究领域，有时被称为数理金融。无论哪个领域，金融工程与统计学都是密切相关的，金融分析离不开统计。目前，注册金融分析师(CFA) 在中国需求量越来越大，但是只有传统的金融理论，金融制度的知识，是远远不够的。CFA对数量技术要求很高，其中尤为重要的就是统计的知识;固定收益证券分析，权益证券分析都要用到各种统计方法。据报道，中国本土金融分析师(CFA)几乎为零，但中国加入WTO后，金融市场对CFA的需求量又很大，这势必造成一个巨大的就业空间。因此，统计学与金融工程的结合，也是统计学发展的一个非常有潜力的空间。 4、统计学自身的发展 统计学不仅要注重与其它学科的结合，统计学自身在统计原理、统计技术、统计方法等领域也要谋求创新和突破。正如本文一开始就提到，我国过去乃至目前，都还是偏重在社会经济统计方面的研究。数理统计学、数据挖掘是统计学的一部分，这已经为很多统计学家、统计学者所认同。因而，统计学就得把它们纳入发展范围，而不是像过去那样，把原本属于自身的东西再次抛弃。数理统计学、数据挖掘给统计方法和统计技术带来更广阔的发展前景，这不仅有利于统计学研究范畴的扩大，也利于统计工作信息化的发展。 5、再谈统计就业 众所周知，政府统计、部门统计、民间统计是我国统计工作领域的三大巨头。一直以来，政府统计、部门统计在统计学生的就业中占有较高的比重。然而，随着社会主义市场的完善，随着中国全球化贸易的发展，民间统计越来越热。民间统计是政府统计之外的涉及市场调研、统计分析、预测和决策等内容的一系列统计活动，包括各类统计调查公司、统计信息咨询中心、统计师事务所、统计研究所，以及把统计方法运用于企业决策和管理的企业管理咨询公司等，是介于市场和企业、居民之间的一个桥梁，主要为企业和居民提供市场微观信息。民间统计机构，由于其服务的多样性、形式的灵活性，目前在我国获得大幅度的发展，已经逐渐为广大统计学生提供广阔的就业机会。随着民间统计机构的持续发展，笔者相信，民间统计机构必将成为统计学生就业的主要渠道之一。
C. 统计学在期权估计中的应用论文
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摘要根据风险投资的特点，指出投资决策方法在风险投资中的重要性。在分析了传统投资决策方法局限性的基础上，提出将实物期权理论应用到风险投资项目决策中，对传统决策方法进行修正，并给出了理论依据。
关键词风险投资传统决策实物期权
1风险投资概述
风险投资是一个相当复杂的投资体系，它是实业投资与金融投资的结合，是商品市场、技术市场与资本市场的结合，也是投资行为与管理行为的结合。OECD（经济合作与发展组织）对其下的定义为：风险投资是通过一定的机构和一定的方式向各类机构和个人筹集风险资本，然后将所筹资本投入到具有高度不确定性的中小型高技术企业或项目，并以一定的方式参与所投资的风险企业或项目的管理，期望通过实现项目的高成长率，并最终通过出售股权获得高额中长期收益的一种投资体系。从这一定义我们可以看出，它以严格的项目选择评审和参与对该项目的管理来尽可能地减少风险性，并以投资组合的经济效益来保证资金的回收。
由此可见，对风险投资项目的决策在整个风险投资活动中扮演着十分重要的角色，甚至可以说是事关风险投资活动的关键，一旦接受一个先天就有缺陷的项目，就算以后各阶段的工作进行得再好，最后仍将面临着非常高的失败风险。
2传统的投资决策理论局限性
目前，对于风险投资项目决策理论的研究方面，进展比较缓慢，还没有建立起一套自己的理论体系，主要还是将其他领域的现存理论应用到风险投资问题的研究中。目前主要应用的理论方法是一些传统的投资决策理论，这其中比较有代表性的就是现金流折现法（DCF）。但传统的投资决策理论再实际运用过程中有许多局限性，具体表现在：
（1）传统理论没有采用发展的观点去评价所投资的项目，从而忽略了当市场的某些因素发生变化时，投资项目的价值也会发生变化，相应地，投资者也应修改自己的投资计划以适应这些变化。即忽略了企业对市场做出反应时所能实现的经营灵活性，因而，必然忽略了经营灵活性的价值。
（2）传统理论没有从战略价值的角度对投资项目进行评价，它没有将单个投资项目与企业的总体发展战略、企业的整体价值联系起来，低估了战略投资的价值。企业的价值与所投资项目不是简单的加总关系，有时，一项投资的战略价值会远远大于对其进行孤立的财务分析所得的净现值（NPV）。
（3）传统理论在评价风险投资时，没有建立一个客观的标准，主要表现在对兼并、收购、联合等投资的评价与金融市场的评价存在分歧。
3实物期权理论在风险投资中的应用
因此，有必要将实物期权理论引入风险投资决策，对传统理论进行修正，以克服传统投资决策的局限性，使风险投资者对于风险项目的评价更为科学、可靠。
3.1实物期权理论对DCF法进行修正的理论依据
实物期权（Real option）是指以实物投资为标的资产的期权。具体表现在经营、管理、投资等活动中，以各种形式获得的进行或有决策的权利，它是金融期权理论在实物投资领域的发展和应用。实物投资理论认为，一项实物资产的收益有两种，一是完全暴露于风险的收益。如果投资者不能在不可预料的市场状况形成时，以某种方式改变自己对某项资产的资金投入或资产产生的现金流入的时间、数量，则投资者的收益是完全暴露于风险的。以现金流来衡量收益，则如果存在在给定情况下能够合理地估计出现金流入及其发生的相应时间，而且同时根据现金流的风险特征，又能恰当地确定现金流折现率的话，就能实现对这种收益（资产价值）的估计。传统的现金流折现法（DCF）所擅长捕捉的就是这种资产价值；二是风险被规避的收益。如果投资者的投入和收益方式不是完全不可更正的，则收益的风险可以被规避。具有这种特征的收益是不适用DCF法的，因为这种收益的实现与投资者对收益的主动影响连同外源不确定性一起决定了实际的收益。因而，假设投资者能理智地完全规避不确定性的负面影响，则这种收益不必要求风险补偿。实物期权理论的核心就是指出并强调这种收益的存在，并且实现对其的评估。从而，即使一项资产本身带来的现金流入很小或者根本不存在现金流入，即它不具备第一种收益的能力，它还可能提供获得第二种收益的机会。只有将两种收益的可能都考虑到，才能准确、完整地估计一项资产的价值。
3.2引入实物期权定价模型进行修正
通过以上分析可知，在对一个投资项目进行评价时，不仅要考虑以NPV等指标表示的直接获利能力的大小，还要考虑该项目灵活性的价值。因此，从期权分析的角度来看，一个项目的真实价值应该由项目的净现值（NPV）和项目的灵活性价值两部分构成，其中项目的灵活性价值可用期权溢价表示。
即ENPV=NPV OP
ENPV———项目真实价值；
NPV———项目的净现值；
OP———项目的期权溢价
其中，NPV可由传统的净现值法求得，因此，我们需要来确定OP的价值。
由于风险投资项目一般采用分期投资的方法，在第一次投资完成以后，投资者将分期对风险公司进行审核，以决定是否继续投资，项目的资金回报是在投资完成后的若干年分期获得。根据这些特点，我们可以做出关于风险投资项目的一般现金流量图（为分析方便，只考虑有一次后续投资）。如图1所示：
其中，Fi（i=1,2,3……T）为期初投资I0在预期投资期T年内各年产生的净现金流。
Pi（i=1,2,3……T）为后续投资It在t 1~T年内产生的净现金流。
风险投资这种分期投资的方式，使得项目中存在着一系列的相机选择权，每一个相机选择权都可以看作是一个欧式买入期权。
在这里，期权的标的物是后续投资It在第t期以后产生的净现值（即标的资产当前价格）P，并且P=Pi／（1＋r）t＋i；期权执行价格是后续追加的投资额It；期权的有效期为T-t。
下面，我们引入Black—Scholes定价模型来计算OP。
根据B—S 公式：C=SN（d1）-Ee-R（T-t）N（d2）
d1=［ln（S/E） (R σ2/2)（T-t）］/σ;
d2=［ln（S/E） (R-σ2/2)（T-t）］/σ=d1-σ
其中：
C———买入期权的价值；
S———股票当前价格；
E———期权行使价格；
R———年无风险连续复利率；
T-t———距到期日剩余时间；
σ———基本股票的风险，以股票年回报的标准差表示；
N（d1）,N（d2）———正态分布下变量小于d1和d2的累计概率。 通过变换，可求得OP的计算公式如下：
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D. 请问“数学模型”如何运用在期货投机交易中
金融数学，又称数理金融学等，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。
金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。
马克维茨也因此获得了1990年诺贝尔经济学奖。1973年，美国金融学家布莱克和舒尔斯用数学方法给出了期权定价模型，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。2003年诺贝尔经济学奖第三次授予以数学为工具分析金融问题的美国经济学家恩格尔和英国经济学家格兰杰，以表彰他们分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。
不仅仅是理论界在金融数学领域取得巨大的成就。实务投资派也运用金融数学模型在市场中取得了巨大的盈利。
数学教授出身的“模型先生”詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）连续两年在对冲基金经理人收入排行中位列第一。2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，去年，他收入高达17亿美元，差不多是索罗斯的两倍。68岁的西蒙斯是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一。他24岁就出任哈佛大学数学系教授，曾与著名华裔数学家陈省身一同创立了Chern-Simons几何定律，该定律成为理论物理学的重要工具。西蒙斯和他的文艺复兴科技公司是华尔街一个彻底的异类，公司从不雇用华尔街人士，而是靠数学模型捕捉市场机会，用电脑作出交易决策，是这位超级投资者成功的秘诀。
“对积理论”也是用数学模型捕捉市场机会，量化资金管理，用计算机系统发出交易信号，通过大量的短线交易，达到稳定累盈的结果。
“数学模型”方法是针对或参照某种事物系统的特征或数量相依关系，采用形式化数学语言，概括的或近似地表述出来的一种数学结构。
采用“数学模型”做交易，相对于常用的技术分析、基本分析等方法有如下优势：
首先，交易更加精确量化。
技术分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精确量化。
技术分析主要是用来分析交易的进场、出场点的，是抉择交易时机的一种方法。技术分析理论的主要的代表有道氏理论、波浪理论、江恩法则等。主要分析方法有K线（日本线）理论、切线理论、形态理论、量价关系理论。主要的分析指标包括：趋势型指标、超买超卖型指标、人气型指标、大势型指标等内容。技术指标大多是线型的公式来表达价格涨落与历史价格成交量之间的关系。由于价格运动的复杂性用线型公式是无法概括表述的，所以存在技术指标时好时坏的现象。用几套技术指标叠加做出的系统，同样解释不了价格的运动。因为大多技术指标编制的思路及出发点雷同，趋向性一致，所以造成了好用都好用，不好用都无奈的现象。技术分析是成千上万证券市场投资者经验的结晶，它更像一门艺术。其一，在它的各种理论体系中，从定义到规则，都带有明显的经验总结色彩，不具备严格的数学推理过程；其二，它包含的理论很多，每位技术分析家都有不同的见地，这些分支理论并不能形成一整套相互辉映的理论体系。任何一种技术分析方法都不能完全适应于市场，每一种方法都有自己的盲点。
使用技术分析、基本分析无法精确量化交易。“数学模型”是采用离散采样的方法，对数据进行统计分析。根据证券市场的特性，价格是离散型的随机变量。“数学模型”会将随机变量的所有可能取值及相应的概率描述出来，模拟离散型随机变量的概率分布。通过概率进行资金分配，能够量化每笔交易手数。对交易的把控更加精确量化。
其次，能够克服人性在交易时的弱点。
在交易当中，最可怕莫过于人性的弱点。人的“贪婪”和“恐惧”在交易的过程当中会毫无遗漏的表现出来。有盈利的时候“惜卖”，亏损后又“死抱”；容易受到周边议论的影响，等等这些都会造成交易的随意性，导致亏损。用“数学模型”各种规则都是固定量化的，计算出来的结果也是确定、唯一的，能够避免投资者在交易时主观的判断。我们所要做的就是相信系统，严格执行。
下面，我们对“数学模型”类交易方法的特点进行总结，深一步讨论“数学模型”在交易中的应用。
1.认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的“人为特征表象”。整体而言，市场是有效的，但仍存在短暂的或局部的市场无效性，可以提供交易机会。
2.主要通过对历史数据的离散采样统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。
3.通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。
4.要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。这一点主要是为了保证交易的可成交性。
5.运用现代计算机技术将“数学模型”转化为交易系统，通过计算机的海量运算能力实现应用。
E. 急救：统计学在金融中的应用
.....统计学是金融的一个基础，在金融中例如精算师或风险师之类的都要用到模型，这就是统计学。但真正的金融笔者复杂多了。这些只能从数据上做一个分析，并且做预算。
对金融的用处就是模型，把所有能想到的情况融入到模型，并做一个预算。
F. 统计学在股票中的应用有那些方面
股票价格指数(以下有时简称股价指数)是我们统计学里指数中的一种。它反映一定时期内某一证券市场上股票价格的综合变动方向和程度的动态相对数。由于政治经济，市场及心理等各种因素的影响，每种股票的价格均处于不断变动之中；而市场上每时每刻都有许多股票在进行交易。为了从众多个别股票纷繁复杂的价格变动中判断和把握整个股票市场的价格变动水平与变动趋势，美国道.琼斯公司的创始人之一查尔斯.亨利.道第一个提出了平均股票价格指数作为衡量尺度，这就是久负盛名的道.琼斯平均股价指数。如今，世界各国的股价市场几乎都编有股票价格指数，较有影响的除道.琼斯指数以外，还有美国的标准.普尔股价指数(有时记为S&P500指数)、纽约证券交易所票价指数，英国的《金融时报》股价指数、日本的经济新闻社道氏平均股价指数以及香港的恒生指数等。股价指数可以为投资者和分析家研究，判断股市动态提供信息。它不仅反映股票市场行情变动的重要指标，而且是观测经济形势和周期状况参考指标，被视为股市行情的“指示器”和经济景气变化的“晴雨表”。在我国大陆，主要有上证指数和深证指数。
编制股票价格指数的意义在于
(1)综合反映股票市场股票价格的变动方向和变动程度。(2)据此进行因素分析，分析各种股价对股票市场股价总水平的影响程度。(3)分析股价长期内的变动趋势。(4)在宏观上，股指可以预测国民经济景气情况和企业经营业绩。
(一)股票价格指数的一般概念
1.股价平均数：它是用来反映多种股票价格变动的一般水平。股票价格平均数由证券交易所、金融服务公司、银行或新闻机构编制的，用以反映证券市场股票价格行市变动的一种价格平均数。
由于股票市场上各上市公司股票价格变动的方向和幅度不可能一致，为了衡量由各种股票共同组成的大市整体价格水平和整个市场总体变动方向，一些组织开始编制了股票价格平均数。1981年6月，“道.琼斯公司”的共同创立者之一——查尔斯.亨利.道在《客户午后通讯》上首先发表了一组后来被称为“道.琼斯工业股股票价格平均数”，是世界上最早的股票价格平均数，一般计算步骤是：先选定一些有代表性的样本公司，再通过简单算术平均法，以这些公司股票收盘价之和除以样本公司数得出。计算公式为：
P=(ΣPi)／N
其中，P代表股票价格平均数，N代表样本公司个数，Pi代表第i家公司股票计算期的收盘价。
2.基期：指在编制股票价格指数时，被确定作为对比基础的时期。这个时期可以是某一日，也可以是某一年或若干年。例如，意大利商业银行股票价格指数基期是一年，即以某一年全年股票价格平均数作为对比的基础；标准.普尔500种和400种工业股股价指数则以1941—1943年为基期。通常较多采用以某一日作为计算基期。由于股票价格指数是由现期水平同基期水平相比较得出，因此，基期的选择对指数绝对数大小具有重要影响。影响股票价格指数绝对水平大小的另一个重要因素是基数。
3.基数：指股票价格指数在基期的数值。在大多数国家中，基数都定为100，也有定为10(如标准.普尔500种股票价格指数)、50(如纽约证券交易所综合股价指数)，还有的定为500(如澳大利亚证券交易所有普通股股价指数)、1000(如香港远东指数，加拿大多伦多300种股票价格综合指数)等。基数有大小，对股票价格指数绝对数大小有重要影响。
4.点：是股票价格指数的计算单位，在采用股票价格平均数和股票价格指数衡量股市行情变动的情况下，作为计算单位的“点”具有不同含义。在前一情况下，“点”代表的是平均水平的价格单位，是一个金额概念，同货币单位(如元)在类似的含义上运用，如平均价格指数为150点，即意味着市场上股票价格的平均水平为150元。在后一情况下，“点”反映的是计算期价格水平相对于基期价格水平变动的幅度，是指“百分点”(或“千分点”等)的意思，一般不能直接同金额概念等同起来，如基期指数定为100点，计算期指数为150点，即意味着计算期股票价格水平是基期水平的150%。但无论在任何场合，“点”总是衡量股票价格行情起落变动的尺度。由于世界各国的股票市场都编制有若干不同的股票价格指数，其选定的基期、确定的基数不同，尤其是计算方法的差异，针对不同股票市场的股票价格指数，与同一股票市场的不同股票价格指数，在绝对数上并没有可比性。但是随着资本主义经济一体化趋势的加强，各国不同股票价格指数变动趋势在一定程度上具有了“联运性”，这一点尤其是在1987年10月的世界股市崩溃时得到了印证。
G. 统计学试题求解 急！急！急！
北京信息科技大学 《统计学》课程期末考试试卷(A卷)
2007 ~2008学年第一学期
课程所在学院：经济管理学院
一、单项选择题（本大题共15小题，每小题1分，共15分）
在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。
1．下列哪个不属于一元回归中的基本假定( D )。
A．对于所有的X，误差项的方差都相同
B．误差项 服从正态分布
C．误差项 相互独立
D．
2.某组数据分布的偏度系数为负时，该数据的众数、中位数、均值的大小关系是( A )。
A．众数>中位数>均值
B．均值>中位数>众数
C．中位数>众数>均值
D．中位数>均值>众数
3．一元回归方程为y＝11.64一0.25x，则下列说法中正确的是（ C ）。
A．自变量平均增长一个单位，因变量减少0.25个单位
B．自变量和因变量之间成正相关关系
C．
D．
4.有甲乙两组数列，则（ A ）数列平均数的代表性高。
A． 1＜ 2 1＞ 2，则乙数列平均数的代表性高
B. 1＜ 2 1＞ 2，则乙数列平均数的代表性低
C. 1＝ 2 1＞ 2，则甲数列平均数的代表性高
D. 1＝ 2 1＜ 2，则甲数列平均数的代表性低
5．某连续变量数列，其末组为开口组，下限为500，相邻组的组中值为480，则末组的组中值为( A )。
A．520 B．510 C．500 D．540
6.不受极端变量值影响的平均数是( D )。
A．算术平均数 B．调和平均数
C．几何平均数 D．众数
7.有20个工人看管机器台数资料如下：2，5，4，4，3，4，3，4，4，2，2，4，3，4，6，3，4，5，2，4，如按以上资料编制频数分布数列应采用（ A ）。
A.单项式分组 B.等距分组 C.不等距分组 D.以上几种分组均可以
8.若无季节变动，则季节比率应为( B )。
A．0 B． 1 C． 大于1 D. 小于1
9.如果一个定性的变量有m类，则要引进（ C ）个虚拟变量。
A.m B.m+1
C.m-1 D.无法判断
10.第一组工人的平均工龄为5年，第二组为7年，第三组为10年，第一组工人数占总数的20%，第二组占60%，则三组工人的平均工龄为( B )
A.8年 B.7.2年 C.5年 D.7.8年
11.某企业2007年各种产品的产量比2006年增长了8%，总生产费用增长了12%，则该厂2007年单位成本( D )
A.减少了0.62% B.增加了0.62%
C.减少了3.7% D.增加了3.7%
12.相关系数r与斜率b2的符号（ A ）。
A.相同 B.不同
C.无法判断
13.已知小姜买的两种股票的综合价格指数上涨了24点，本日股票的平均收盘价格为14元，前日股票的平均收盘价格为( C )
A.10.64 B.10.5
C.11.29 D.无法计算
14.若今年比去年的环比发展速度为112％，去年比前年的环比增长率为3％，那么今年比前年的平均增长率为( D )。
A．9.0％ B．7.4％
C．7.5％ D．15.4％
15．已知今年增长1％的绝对值为0.54，去年比前年增长的绝对值为5，则去年比前年的增长率为( C )。
A．9.3％ B．8.7％
C．10.2％ D．无法计算
二、多项选择题(每小题2分，共16分)
在每小题列出的若干选项中有多个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。多选、少选、错选均无分。
1.下列变量，属于离散变量的有（ A D E F ）。
A.库存产品数量 B.流动资产对流动负债的比率
C.货物总重量 D.按个计量的货物数量
E.一条收费公路上的交通量 F.公司年会的出席人数
2.指出下列数据收集属于通过实验的方法收集数据的有（A B E ）
A.培训航空机票代理人的新方法与传统方法的比较结果
B.通过让两组可以比较的孩子分别使用两种不同的组装说明组装玩具来比较这两种组装说明
C.一份产品评价杂志给它的订阅者邮寄调查问卷，请他们为近期购买的产品排名
D.采访一个购物中心的顾客，询问他们为什么在那里购物
E.通过在两个可比较地区分别采用不同的方法，比较两种不同的养老金促销方法
3.下列组限的表示方法哪些是对的( A B D )。
A.按职工人数分组，相邻组的组限可以重叠,也可以间断
B.职工按工资分组，其组限必须重叠
C.学生按成绩分组，其组限必须间断
D.人按身高分组，其组限必须重叠
4.下列属于质量指标指数的有( A B D E )。
A.价格指数 B.单位成本指数
C.销售量指数 D.工资水平指数
E.劳动生产率指数
5.具体地说，如果出现下列（ A B C ）情况，暗示多元回归模型有可能存在多重共线性。
A.模型中各对自变量之间显著相关
B.线形关系显著，回归系数 的t检验却不显著
C.回归系数的正负号与预期相反
D.
6.算术平均数具有下列哪些性质( B C )。
A. (X－ ）＝最小值 B. (X－ ）＝0
C. (X－ ）2＝最小值 D. (X－ ）2＝0
E. (X－ )＝1
7．在频数分布数列中（ C D E ）。
A.总次数一定，频数和频率成反比 B.各组的频数之和等于100
C.各组频率大于0，频率之和等于1 D.频率越小，则该组数值所起作用越小
E.频率表明各组变量值对总体的相对作用程度
8．标准差（ C E ）。
A.表明总体单位标志值的一般水平 B.反映总体单位的一般水平
C.反映总体单位标志值的离散程度 D.反映总体分布的集中趋势
E.反映总体分布的离中趋势
三、简答题（本大题共2题，每题5分，共10分）
1.什么是年度化增长率?它有何用途?
2.数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
（1）可分为单变量值分组和组距分组两种分组方法。
单变量值分组：将一个变量值作为一组；适合于离散变量；适合于变量值较少的情况（+1）
组距分组：将变量值的一个区间作为一组；适合于连续变量；适合于变量值较多的情况；需要遵循“不重不漏”的原则；可采用等距分组，也可采用不等距分组。（+1）
（2）A．确定组数：
（+1）
B．确定组距：组距(class width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定（+1）
C.统计出各组的频数并整理成频数分布表。（+1）
四、判断题（本大题共5小题，每小题1分，共5分）
1.相关系数为+1时，说明两变量完全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关。（ 错 ）
2.如果各种商品价格平均上涨5%，销售量平均下降5%，则销售额指数不变。（ 错 ）
3.连续型变量和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（ 对 ）
4.根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。（ 对 ）
5.设P表示单位成本，q表示产量，则∑p1q1—∑p0q1表示由于产品单位成本的变动对总产量的影响。（ 错 ）
四、计算分析题（共54分）
1.将某邮局中外发邮包样本的重量近似到盎司为：21，18，30，12，14，17，28，10，16，25。计算这组数据的均值，中位数，众数，极差，四分位间距，从偏斜度的角度描述数据的分布形状(10分)。
2.表1中列出了在一个为期三周的商务统计课程中学生课外学习的小时数和他们在课程结束时的测试分数的样本数据如下：
表1 学生课外学习时间及考试分数统计表
学生样本 1 2 3 4 5 6 7 8
学习时间，X 20 16 34 23 27 32 18 22
考试分数，Y 64 61 84 70 88 92 72 77
利用EXCEL进行回归，结果如下表：(共15分)
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R 0.862109
R Square 0.743232
Adjusted R Square 0.700437
标准误差 6.157605
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1 658.5034 658.5034 17.36738233 0.005895457
残差 6 227.4966 37.9161
总计 7 886
Coefficients 标准误差 t Stat P-value
Intercept 40.08163265 8.889551 4.50884785 0.004065471
X Variable 1 1.496598639 0.359119 4.16741915 0.005895457
分析并回答下列问题：
(1)学习时间与考试分数之间的相关系数是多少，考试分数的变差中有多少是由于学习时间的变动引起的? 86.21% 74.32%
(2) 根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
(3) 检验线性关系的显著性 。
(4) 根据标准化残差图判断关于随机误差项正态分布的假定是否成立。
标准化残差分布在-2~2之间，因此关于随机误差项服从正态分布的假定成立
3.随机抽取了15家大型商场销售的同类产品的有关数据(单位：元)，利用EXCEL进行回归，结果如下表：(共15分)
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R 0.593684
R Square 0.35246
Adjusted R Square 0.244537
标准误差 69.75121
观测值 15
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2 31778.15 15889.08 3.265842 0.073722186
残差 12 58382.78 4865.232
总计 14 90160.93
Coefficients 标准误差 t Stat P-value
Intercept 375.6018288 339.410562 1.10662976 0.290145025
X Variable 1 0.537840951 0.21044674 2.55571054 0.02519961
X Variable 2 1.457193542 0.667706586 2.18238606 0.049681066
相关系数矩阵
Y X1 X2
Y 1
X1 0.308952067 1
X2 0.001214062 -0.8528576 1
注：X Variable 1为购进价格/元
X Variable 2为销售费用/元
因变量Y为销售价格/元
（1）指出Y与X1，Y与X2之间的相关系数，是否有证据表明购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系？ 0.3089 0.0012 没有，因为相关系数较小
（2）根据上诉结果，你认为用购进价格与销售费用来预测是否有用？没用
（3）根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并检验线性关系是否显著（ ）。不显著
（4）解释判定系数R2，所得结论与问题（2）中是否一致？ R2=35.25% , 在销售价价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是35.25%，一致。（+3）
（5）X1与X2之间的相关系数是什么？意味着什么？高度相关
（6）模型中是否存在多重共线性？你对模型有何特长建议？可能存在多重共线性；进一步检验是否存在多重共线性，对X1与X2的样本相关系数进行显著性检验（rx1x2=-0.8529），如果是显著，即可确定为存在多重共线性。（+2）
对模型有何特长建议：根据研究目的，删掉相对次要的解释变量。（+1）
4.一公司生产的三种产品的有关如下数据如下表所示 (共14分)：
商品 计量单位 销售量 单价（万元）
2005年 2006年 2005年 2006年
甲 公斤 400 480 0.8 0.82
乙 吨 80 88 1.15 1.05
丙 件 50 60 1.20 1.38
(1)计算三种产品的销售额指数;
(2)计算三种产品的销售量指数;
(3)计算三种产品的单位价格指数;
(4)计算分析产量和单位价格的变动对销售额影响的相对数和绝对数。
北京信息科技大学
2007 ~2008学年第一学期
《统计学》课程期末考试试卷标准答案(A卷)
一、 单项选择题（本大题共15小题，每小题1分，共15分）
在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。
1.(A) 2.(A) 3.( C) 4.(A) 5.(D)
6.(D) 7(A) 8( B) 9.(C) 10.(B)
11.(D) 12.(A) 13.(C) 14.(D) 15.(C)
二、 多项选择题(每小题2分，共16分)
在每小题列出的五个选项中有二至五个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。多选、少选、错选均无分。
1.（ADEF） 2.（ABE ） 3. (ABD ) 4.(ABDE) 5.（ABC）
6．(BC ) 7．（CDE） 8．（CE）
三、 简答题（本大题共2题，每题5分，共10分）
1. 什么是年度化增长率?它有何用途?
(1)增长率以年来表示时，称为年度化增长率或年率,（+2）
其计算公式为:
m 为一年中的时期个数；n 为所跨的时期总数
季度增长率被年度化时，m ＝4
月增长率被年度化时，m ＝12
当m ＝ n 时，上述公式就是年增长率 （+2）
(2)可将月度增长率或季度增长率转换为年度增长率，实现增长率之间的可比性。（+1）
2. 数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
（1）可分为单变量值分组和组距分组两种分组方法。
单变量值分组：将一个变量值作为一组；适合于离散变量；适合于变量值较少的情况（+1）
组距分组：将变量值的一个区间作为一组；适合于连续变量；适合于变量值较多的情况；需要遵循“不重不漏”的原则；可采用等距分组，也可采用不等距分组。（+1）
（2）A．确定组数：
（+1）
B．确定组距：组距(class width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定（+1）
C.统计出各组的频数并整理成频数分布表。（+1）
四、判断题（本大题共5小题，每小题1分，共5分）
1.相关系数为+1时，说明两变量完全相关，相关系数为-1时，说明两个变量不相关。（×）
2.如果各种商品价格平均上涨5%，销售量平均下降5%，则销售额指数不变。（×）
3.连续型变和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（√）
4.根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。（√）
5.设P表示单位成本，q表示产量，则∑p1q1—∑p0q1表示由于产品单位成本的变动对总产量的影响。（×）
五、计算分析题（共55分）
中位数的位置：（10+1）/2=5.5
中位数
从偏斜度的角度描述数据的分布形状：均值＞中位数，正向（右）偏
(+2)
2．(1)学习时间与考试分数之间的相关系数是多少，考试分数的变差中有多少是由于学习时间的变动引起的?
r=0.862109, （+1）
R2=0.743232, 考试分数的变差中有74.3232%是由于学习时间的变动引起的。（+2）
(2) 根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
（+3）
回归系数的含义表明学习时间每增加一个小时, 考试分数平均增加1.497分。（+2）
(3) 检验线形关系的显著性
Significance F=0.005895457〈 =5%
线性关系显著。（+3）
(4) 根据标准化残差图判断关于随机误差项服从正态分布的假定是否成立。
标准化残差分布在-2~2之间，因此关于随机误差项服从正态分布的假定成立。（+4）
3. （1）指出Y与X1，Y与X2之间的相关系数，是否有证据表明购进价格、销售价格与销售费用之间存在线性关系
（1）ryxi =0.308952067 ryx2=0.001214062,
没有证据。（+2）
（2）根据上述结果，你认为用购进价格与销售费用来预测是否有用？
没有用。（+2）
（3）根据EXCEL回归输出结果，写出估计的回归方程并检验线性关系是否显著（ ）。
Significance F=0.073722> =5%
线性关系不显著。（+3）
（4）解释判定系数R2，所得结论与问题（2）中是否一致
R2=35.25% , 在销售价价格的总变差中，被估计的回归方程所解释的比例是35.25%，一致。（+3）
（5）X1与X2之间的相关系数是什么？意味着什么？
rx1x2=-0.8529，高度相关（+2）
（6）模型中是否存在多重共线性？你对模型有何特长建议？
可能存在多重共线性；进一步检验是否存在多重共线性，对X1与X2的样本相关系数进行显著性检验（rx1x2=-0.8529），如果是显著，即可确定为存在多重共线性。（+2）
对模型有何特长建议：根据研究目的，删掉相对次要的解释变量。（+1）
4. (1)三种产品的销售额指数; （+3）
三种产品的销售额指数=∑q1p1/∑q0p0
=568.8/472=120.51%
∑q1p1-∑q0p0==568.8-472=96.8万元
(2)三种产品的销售量指数; （+3）
Iq=∑q1p01/∑q0p0
=557.2/472=118.05%
∑q1p0-∑q0p0
=557.2-472=85.2万元
(3)三种产品的价格指数; （+3）
Ip=∑q1p1/∑q1p0
=568.8/557.2=1.0208=12.08%
∑q1p1-∑q1p0
=568.8-557.2=11.6万元
(4) 分析产量和单位价格的变动对销售额影响的相对数和绝对数。（+5）
120.51%=118.05%*102.08% （+3）
96.8万元万元=85.2万元+11.6万元 （+2）
H. 统计学主要用来干吗的~!
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
I. 学习证券与期货专业有必要学习统计学吗
有必要，大学这门专业配套了必修课统计学
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