处理缺失值的方法包括以下几种： **用样本统计量的值去代替缺失值** 例如，用均值、中位数或众数填充缺失值（适用于数值型或分类数据）。 **用统计模型估计值去代替缺失值** 例如，通过回归模型、机器学习算法（如随机森林、KNN）预测缺失值。 **人工添加方法** 通过专家知识或手动调查补充缺失值（适用于小规模数据或关键变量）。 **将有缺失值的个案整个删除** 直接删除含缺失值的记录（简单但可能丢失信息，适用于缺失比例低的情况）。 **只排除有缺失值的项目问题，但保留个案** 仅忽略缺失的变量，保留其他完整变量（适用于变量间独立性较高的情况）。 **答案：以上全部选项均正确。**

一份完美的问卷在设计上需要达成多个关键目标，以确保收集到高质量、准确且有价值的数据。分析选项： - **将问题清晰地传达给被调查者**：清晰传达问题是问卷设计的基础。只有问题表述清晰，被调查者才能明确知道问卷在询问什么，避免因表述模糊而产生误解，从而保证所收集信息的准确性和有效性。因此该选项正确。 - **使被调查者准确理解问题**：准确理解问题是被调查者提供有效回答的前提。如果被调查者对问题理解有偏差，那么他们给出的答案就无法真实反映实际情况，会导致数据失真。所以，问卷必须具备让被调查者准确理解问题的功能。因此该选项正确。 - **使被调查者乐于回答**：当被调查者对问卷内容感兴趣或者感觉问卷设计友好时，他们会更愿意投入时间和精力去认真回答问题。乐于回答有助于提高问卷的回收率和回答质量，减少敷衍作答的情况。因此该选项正确。 - **将问题准确地传达给被调查者**：准确传达问题强调了问题内容在表达上的精确性，避免出现歧义或误导性的表述。这与清晰传达问题相辅相成，确保被调查者接收到的问题信息是精准无误的，进而能给出符合实际情况的回答。因此该选项正确。 - **使被调查者易于填答**：易于填答的问卷设计可以降低被调查者的填答难度和负担。例如，采用简洁明了的问卷格式、合理的问题顺序和合适的答题方式（如选择题等），能让被调查者更轻松地完成问卷，提高他们的参与度和回答的完整性。因此该选项正确。 综上所述，正确答案是：将问题清晰地传达给被调查者、使被调查者准确理解问题、使被调查者乐于回答、将问题准确地传达给被调查者、使被调查者易于填答。

探索性调查是一种在正式调查之前进行的初步调查，旨在帮助明确问题、发现新的想法和思路、确定调查的重点和方向等。以下是对各选项的分析： - **个案研究**：个案研究是对一个或少数几个典型案例进行深入、全面的研究，以揭示事物的本质和规律。在探索性调查中，通过对具有代表性的个案进行详细分析，可以深入了解特定现象或问题的具体情况，发现新的变量和关系，为后续大规模调查提供方向和假设，所以个案研究是探索性调查的常用方法。 - **预调查**：预调查是在正式调查之前进行的小规模调查，目的是检验调查问卷的设计是否合理、调查方法是否可行、调查对象的反应如何等。通过预调查，可以发现调查过程中可能存在的问题，并及时进行修正和完善，从而提高正式调查的质量和效率，因此预调查属于探索性调查的常用方法。 - **一手数据采集**：一手数据采集是指通过直接观察、实验、访谈、问卷调查等方式获取原始数据。虽然一手数据采集在各种类型的调查中都会用到，但它本身并不是探索性调查特有的或常用的典型方法。探索性调查更侧重于通过灵活、非结构化的方式来探索问题，而一手数据采集只是一种获取数据的手段，不能直接等同于探索性调查的方法。 - **专家咨询**：专家通常在其领域内具有丰富的知识和经验，能够提供独特的见解和观点。在探索性调查中，向专家咨询可以获取有关研究问题的专业意见和建议，了解该领域的研究现状和发展趋势，帮助研究者明确研究方向和重点，所以专家咨询是探索性调查的常用方法之一。 - **定性研究**：定性研究是一种通过深入访谈、观察、案例分析等方式，对研究对象进行深入、细致的描述和分析，以揭示其本质特征和内在规律的研究方法。定性研究注重对现象的理解和解释，能够提供丰富的、详细的信息，适合在探索性调查阶段用于探索问题的性质、原因和影响因素等，因此定性研究是探索性调查的常用方法。 综上，答案是**个案研究、预调查、专家咨询、定性研究**。

解题步骤如下： 1. 明确区间估计的核心概念：在给定概率保证程度（如95%置信水平）下，区间估计的精度由允许误差（也称为误差界限或置信区间宽度）决定。 2. 理解允许误差的定义：允许误差表示估计值与真实值之间允许的最大偏差范围。例如，若估计总体均值为100±5，则允许误差为5。 3. 分析允许误差与精度的关系： - 允许误差越大，意味着估计区间越宽（如100±10），此时真实值落在区间内的概率虽高，但区间范围过广，导致估计的精确度降低。 - 允许误差越小，意味着估计区间越窄（如100±2），此时区间范围更精确，能更准确地定位真实值，因此估计的精确度更高。 4. 排除干扰选项： - 选项A错误，因为允许误差的大小直接影响估计值的精度。 - 选项B正确，符合允许误差与精度成反比的逻辑。 - 选项C正确，与选项B互为逆命题，同样符合逻辑。 - 选项D错误，与允许误差的实际影响相反。 5. 根据题目要求选择最直接表述：由于题目为单选题，需选择最直接描述允许误差与精度关系的选项。选项B和C均正确，但通常考试会设置唯一答案，需结合选项设计判断。若题目明确要求单选，优先选择更直观的表述（如选项C“允许误差越小，估计值的精度越高”）。 最终答案： 允许误差越大，估计值的精度越低；允许误差越小，估计值的精度越高。正确选项为“允许误差越小，估计值的精度越高”。

首先，理解题目中的关键信息： 题目描述的是为了获得某批日光灯产品的平均寿命数据，随机抽取了100件产品进行测试。 测得这100件产品的平均寿命为2000小时。 接下来，明确样本平均数的定义： 样本平均数是指从总体中随机抽取的一部分数据（即样本）的平均值。 在这个问题中，样本就是随机抽取的100件日光灯产品，而样本平均数就是这100件产品的平均寿命。 根据题目描述，已经测得这100件产品的平均寿命为2000小时。 因此，可以直接得出样本平均数为2000小时。 所以，样本平均数为2000小时。

本题可根据传统出租车和加入滴滴等租车平台的私家车的经营收益情况，来分析仅从传统出租车中抽样调查对推断出租车平均每天收益情况的影响。 ### 步骤一：分析传统出租车和加入滴滴等租车平台的私家车的经营收益差异 通常情况下，加入滴滴等租车平台的私家车，其运营模式更加灵活，除了可以在传统出租车运营的固定区域和时段接单外，还能利用平台的优势，在更广泛的区域和更多的时段获取订单。而且私家车车主可能更注重成本控制和服务质量以吸引更多乘客，同时平台可能也会提供一些补贴和奖励机制。 相比之下，传统出租车的运营相对固定，受限于固定的运营区域、运营时间和固定的计价方式等，其经营收益可能相对较低。 ### 步骤二：分析仅从传统出租车中抽样调查对推断结果的影响 由于传统出租车的平均每天收益相对加入滴滴等租车平台的私家车较低，如果仅从传统的出租车中开展抽样调查，那么所抽取的样本只能代表传统出租车的收益情况，而不能代表整个出租车行业（包括传统出租车和加入平台的私家车）的收益情况。 用这样具有局限性的样本去推断出租车平均每天的收益情况，会使得推断结果偏向于传统出租车的较低收益水平，但实际上整个出租车行业的平均收益应该是包含了传统出租车和收益相对较高的加入平台的私家车的综合情况，所以这样推断出的出租车平均每天收益会被低估。 综上，答案是被低估，选择选项D。

首先，我们来理解题目中的关键信息： * 从总体中抽取一个样本 * 用该样本对某一未知参数进行估计 * 估计的形式是一个数值点 接下来，我们逐一分析各个选项（虽然用户题目以选择题形式呈现，但我们将通过逻辑分析来推导答案，而非直接对照选项）： 1. **普查**：普查是对总体中的全部个体进行调查，不涉及从总体中抽取样本进行估计，因此与题目描述不符。 2. **点估计**：点估计是用样本统计量来估计总体参数的一个具体数值。这与题目中“用该样本对某一未知参数所作的一个数值点的估计”完全吻合。 3. **区间估计**：区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数的一个可能范围，而不是一个具体的数值点。因此，这与题目描述不符。 4. **抽样**：抽样是从总体中选取一部分个体作为样本的过程，它本身并不涉及对未知参数的估计。因此，这与题目描述不符。 综上所述，用从总体中抽取的样本对某一未知参数所作的一个数值点的估计，称为点估计。 因此，答案是点估计。

本题可根据平均数、众数、中位数的特点和应用场景，对每个选项进行逐一分析。 ### 选项A 平均数是一组数据的总和除以数据个数所得的结果。它适用于数值型数据，对于分类数据（如性别、职业类别等）和顺序数据（如产品等级：优、良、中、差），由于数据本身不具有数值上的可加性，无法计算平均数，所以平均数并不适用于测度所有数据类型的集中度。因此，该选项**说法不正确**。 ### 选项B 众数是一组数据中出现次数最多的数值。在描述流行的服装颜色时，因为流行的颜色就是被大多数人选择的颜色，也就是在服装颜色数据中出现次数最多的颜色，用众数来描述是非常合适的。所以，该选项**说法正确**。 ### 选项C 平均数可以反映一组数据的平均水平。某地收入水平的数据属于数值型数据，通过计算该地居民收入的平均数，能够从整体上了解该地居民收入的大致状况，虽然平均数可能会受到极端值的影响，但在分析收入水平状况时，平均数仍然是一个常用的指标。所以，该选项**说法正确**。 ### 选项D 中位数是将一组数据按照从小到大（或从大到小）的顺序排列后，位于中间位置的数值。当数据呈高度偏态分布时，数据中可能存在一些极端值，这些极端值会对平均数产生较大的影响，导致平均数不能很好地代表数据的集中趋势。而中位数不受极端值的影响，能够更准确地反映数据的中间水平，所以用中位数作为集中趋势的测量指标较为合适。因此，该选项**说法正确**。 综上，答案是平均数适用于测度所有数据类型的集中度。

**受极端数值影响最大的变异指标是极差**。以下是具体分析： 1. **极差**：定义为数据集中最大值与最小值的差值，仅由两个极端值决定。任何极端大值或小值都会直接改变极差的大小，例如在数据集[2, 3, 5, 7, 9]中加入极端值100后，极差从7（9-2）骤增至98（100-2），增幅显著。这种完全依赖两个极端值的特性使其对极端数值最为敏感。 2. **方差与标准差**：虽然计算时涉及全体数据且平方运算会放大极端值的偏差（如极端值比均值大10单位时，其平方差贡献为100），但极端值的影响通过均值计算被部分分散。例如，在上述数据中加入100后，标准差从2.56增至37.34，增幅虽大，但极差的变化幅度更直接反映极端值的影响。 3. **平均差**：基于各数据与均值离差绝对值的平均，极端值的影响因绝对值运算被部分削弱，其敏感性介于极差与方差之间。 4. **四分位距**：基于中间50%的数据（Q3-Q1），完全排除极端值的干扰，抗干扰性最强，但题目中未涉及该指标。 **结论**：极差因仅依赖两个极端值且计算简单，成为受极端数值影响最大的变异指标。方差、标准差虽受极端值影响，但计算逻辑导致其敏感性低于极差；平均差则因绝对值运算进一步削弱极端效应。

首先，我们需要明确分类数据整理与展示的基本步骤和常用方法。 1. **分类**： 这是处理分类数据的第一步，即将数据按照其属性或特征进行分类。例如，如果数据是关于产品的，那么产品类型、品牌等都可以作为分类的依据。 2. **计算频数与频率**： 频数是指某一类别在数据集中出现的次数，而频率则是该类别的频数与数据集总数的比值。这两个指标有助于我们了解各类别在数据集中的分布情况。 3. **绘制图形**： 为了更直观地展示分类数据的分布情况，我们通常会使用图形来表示。常见的图形包括条形图、Pareto图和饼图。 - 条形图：用条形的长度表示各类别的频数或频率，便于比较各类别之间的差异。 - Pareto图：是一种特殊的条形图，它按照频数或频率从高到低排列条形，有助于识别主要问题和次要问题。 - 饼图：用扇形的面积表示各类别的频率，适用于展示整体与部分的关系。 接下来，我们根据这些步骤和方法来分析选项： - A选项提到了“分组”，但分组通常不是分类数据整理的第一步，且“计算累积频数与频率”在分类数据的初步整理中不是必需的。 - B选项同样提到了“计算累积频数与频率”，这也不是分类数据初步整理的核心步骤。 - C选项包含了“分类”、“计算频数与频率”以及“绘制条形图、Pareto图或饼图”，这完全符合分类数据整理与展示的基本步骤和常用方法。 - D选项中的“绘制环形图”不是分类数据整理与展示的常用方法，且“分组”不是第一步。 综上所述，分类数据的整理与展示包括分类、计算频数与频率、绘制条形图、Pareto图或饼图。 因此，答案是C选项（分类、计算频数与频率、绘制条形图、Pareto图或饼图）。