一、 对2023年受访者接受教育的程度（er33616）进行如下描述统计分析。
1)作直方图，设定组宽为1。剔除掉无效观测值，然后计算其均值、最小值、最大值、标准差。
2) 对2023年受访者接受教育的程度（er33917）进行如下描述统计分析。
作直方图，设定组宽为1。剔除掉无效观测值，然后计算其均值、最小值、最大值、标准差。
3) 比较2023年、2023年的受访者接受教育的程度（er33616、er33917）的波动是否有明显差异（方差比检验）。
结论：拒绝原假设。
4)计算2023年、2023年的受访者接受教育的均值的差异及其95%置信区间；并检验这种差异是否有显著性。
结论：拒绝原假设，即差异具有显著性。
5）计算2023年受访者中学生所占的比重（er33615==1），并计算其95%的置信区间。
即2023年受访者中学生所占的比重为0.06050136
即95%的置信区间为（0.05766836，0.06333436）
6）检验2023年受访者的出生月份（er33905）是否服从均匀分布。
因为，所以拒绝原假设。
7）2023年的工作职位（er33913）分为0~9不同的等级，婚姻状况（er33907）分为0～4不同的情况。制作两个变量的列联表；并进行相关性检验（给出每个类别的期望频数）。
结论：拒绝原假设 ，既认为工作职位与婚姻状况不存在相关性。
2. 是2023年1季度至2023年4季度某地区gdp的季度数据。完成如下分析。
1） 计算gdp的对数，并做出gdp和对数gdp的趋势图。
2) 计算gdp的同比增长率和环比增长率，并作图。
x1为同比增长率；x2为环比增长率。
3）对gdp环比增长率进行方差分析，检验各季度的环比增长率是否存在显著差异。并进行最小显著性检验。
注：season这个变量是手动输入的。
4）对各个季度的gdp的同比增长率作箱线图。如果出现异常值，在图形中将其明确标出来（即异常值位于哪一年的哪一季度）。
5）计算gdp同比增长率的z得分，并列出所有|z| >3的观测值。
注：在手动输入season这个变量时，不小心多输了7个，不知道怎么删，只好留下了…
6）试着提取gdp的趋势成分和季节成分。
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