1.S：采样和数据（解决方案）
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- 所有参加滑雪或单板滑雪课程的孩子
- 一群这样的孩子
- 上第一堂单板滑雪课的孩子的人口平均年龄
- 上第一堂单板滑雪课的孩子的样本平均年龄
- \(X\)= 上第一堂滑雪或单板滑雪课的孩子的年龄
- 的值\(X\)，例如 3、7 等
4。
- 保险公司的客户
- 一群客户
- 客户的平均健康成本
- 样本的平均健康成本
- \(X\)= 一位客户的健康成本
- 的值\(X\)，例如 34、9、82 等
6。
- 这位辅导员的所有客户
- 这个婚姻顾问的一群客户
- 她所有保持婚姻状态的客户的比例
- 顾问的客户样本中保持婚姻状态的比例
- \(X\)= 保持婚姻状态的夫妻数量
- 是的，不是
8。
- 所有人（可能在某个地理区域，例如美国）
- 一群人
- 将购买该产品的所有人的比例
- 样本中将购买产品的比例
- \(X\)= 会购买它的人数
- 买，不买
10。
一个
12。
定量离散，150
14。
定性，奥克兰 A
16。
定量离散，11,234 名学生
18。
定性，Crest
20。
定量连续，47.3 年
22。
b
24。
- 该调查是使用六次类似的航班进行的。
该调查无法真实代表所有航空旅客群体。
在假日周末进行调查不会产生代表性的结果。 - 在一年中的不同时间进行调查。
使用往返不同地点的航班进行调查。
在一周的不同日子进行调查。
26。
答案会有所不同。 示例答案：您可以使用系统抽样方法。 当第十个人在早上 9:50 离开校园里的一栋建筑物时，拦住他们。 然后在下午 1:50 让第十个人离开校园里的另一栋大楼时拦住他们。
28。
答案会有所不同。 示例答案：许多人不会回复邮件调查。 如果他们确实回复了调查，你就无法确定谁在回应。 此外，邮件列表可能不完整。
30。
b
32。
便利集群分层系统简单随机
34。
- 定性（分类）
- 定量离散
- 定量离散
- 定性（分类）
36。
因果性：两个变量相关的事实并不能保证一个变量会影响另一个变量。 我们不能假设犯罪率会影响教育水平，也不能假设教育水平会影响犯罪率。
令人困惑：除了教育水平和犯罪率之外，定义社区的因素还有很多。 犯罪率高、教育水平高的社区可能还有其他潜伏变量，将其与犯罪率较低、教育水平较低的社区区分开来。 因为我们无法分离这些感兴趣的变量，所以我们无法就教育与犯罪之间的联系得出有效的结论。 可能的潜伏变量包括警察开支、失业水平、地区、平均年龄和规模。
38。
- 可能的原因：来电显示的使用增加，固定电话的使用减少，私人号码、语音信箱的使用增加，隐私管理员，个人日程安排繁忙，接受采访的意愿降低
- 当大量人拒绝参与时，样本可能不具有与人口相同的特征。 也许大多数愿意参与的人之所以这样做，是因为他们对调查的主题有强烈的感觉。
40。
-
# 每周使用牙线 频率 相对频率 累积相对频率 0 27 0.4500 0.4500 1 18 0.3000 0.7500 3 11 0.1833 0.9333 6 3 0.0500 0.9833 7 1 0.0167 1 表 1.19 - 5.00%
- 93.33%
42。
行程时间的总和为 1,173.1。 将总和除以 50 得出平均值：23.462。 由于每个州的行程时间均测量到最接近的十分之一，因此将此计算四舍五入到最接近的百分位数：23.46。
44。
b