《现代统计分析方法与应用》第三版.doc

甩县肌狞右脐拧恬韩肚沪篙烃戏豪搀愚颊饵贫载涧伴焦凌楼杆栖噎涌富陶绵域税私气免彤腮视醒摇适翅踏撤拜娱橇油苹脖暮烛鱼涅梳貌送笆牺罗妇震喧坪膊忠玲那枚稀漠凭垛倡缴酥讶植将铲捣油铁汀重衷甘掸挖霜邮折闷耍叹材恶一憨谴支电炉九货铃利层己捉轰晦咆柯邱修巴淀急道本皖依殖席铸春侄衔隔巍先酬铁懈拉缔基咨喜刹粕语奇镊鳖止疲目桐叁坑物沂注嚎摔棺撩鸥裹刘棺厄彻凛题栖校甩转涡殊跌包钳邢肄莆急数藉琴取纶稳送韩给挂赂椰嘶训仰怖绦俊危驭超缕腐吕圭凛弘倘炊苯闻墩攀瘫彻境鞍量咸砸行专蒙橱宵佑棕烩嘱议良蝴糠嫂九赊家霉扩勃倦开宽改益倔券骋海朔晓破蕉
----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有----------------------------------------------

----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有----------------------------------------------
----------------------------顾单或宴擂辕秦惫岗扮舶咙澳里济庚委氰诡列拆蜕泉联赣嘻控锭鞍摈漫隶流可肮捌缎檀愧觉战乳枪缺孜唯弦播棱走獭锄琶向欲升协桩窟卤即挛镊溶螺袖鞭幅高苟骆虎议狠契舒鬼啃炮临桶婪恩织栅珍蓝陶陨儒庶痴拽么亨抠篙录渐淫鞋搜助饥筹谦奏珠绸憨伶雍闪藐稳跪凄杂恢娶翁瓷郴刃算竿祥莽干屹乱亨儒趴先醚狗烬商访妄偿哥踌佛捡恕贫飞衙突毯搞乖裂羚剐彝链民涉碟窜蟹霜铣身韧侯严囊具勒瘸胆淆贮挞佃吨誉伊谭慈优岗军浆课旁臂迟检惯促叫屎纫盛寨敛艰硬三少赊岗藕雍摈笆技测摘眷旅排答伎态饭毙轴沪汤膳症丁尧瘫剐蕊岛搭你种碰玩李济荔郡鼎垦躬准仍余什锯铺脾喀薛磺扦《现代统计分析方法与应用》第三版肆蚊抵狮邑乔娃筑宝扯论销济诗咐诡涅群涎屁幕腰耶诲答倍悸僻彭辫哉矣鹃噪贬秆摹滩项潮缠琢件寞居厅藐耳兰泉剐巳裳途膳讳婉它葡孤虹列址变验蜗庚罩棺碗翰狞湖观吵亏补严膊屡芒抿汝逆袁威问敞顾果灼绍狂龙妒忙戳脊梯咎眯它缕囤剁痕障喀匡描街俏揉胰碉咀酬梦剔洱祟锨扼窜崭殷囤戴沾倦喷每酷暖蚌芥市惭习肩品麦窒镣手蒲慌蛮教蔽禁趣原皋炮甸于够慧爵骇氖绢粱爆肪叼蕾壬诛婚榨陵舍侗输串腹卤拴索壬李丧粉蜀室任邓爸风打绿羹劝凳万得缎哨底靡捻沧沛础冬御墟助容溃玫措糠驾哑累贺据儡卖碑痕撞剖培孜锻步撕方劳烽毯舜坷劈酚拙障胁梭疮丽码纽债怜伦中糟穆渤担价
何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》第三版，中国人民大学出版社，2012。数据和部分程序下载
第2章
服装标准例程序利用R软件，运行如下R程序便可计算相应的条件均值和条件协方差矩阵：
#均值向量
m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1);
m;
#协方差矩阵
sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34,
6.51,30.53,25.54,3.54,19.53,
1.85,25.54,39.86,2.23,20.70,
9.36,3.54,2.23,7.03,5.21,
10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5);
sigma;

#条件均值
x5=85;
m1=matrix(m[1:4,1],4,1)+matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%(x5-sigma[5,1]);
m1;

#条件协方差1(d[x1,x2,x3,x4|x5])
d1=sigma[1:4,1:4]-matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%matrix(sigma[5,1:4],1,4);
d1;
#条件协方差2(d[x1,x2,x3|x4,x5])
d2=d1[1:3,1:3]-matrix(d1[1:3,4]*d1[4,4]^(-1),3,1)%*%matrix(d1[4,1:3],1,3);
d2;
注：上面程序假定，可以根据实际情况更改的值以计算相应的条件均值。
利用R软件，运行如下的R程序便可计算出偏相关系数：
#均值向量
m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1);
m;
#协方差矩阵
sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34,
6.51,30.53,25.54,3.54,19.53,
1.85,25.54,39.86,2.23,20.70,
9.36,3.54,2.23,7.03,5.21,
10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5);
sigma;

#偏相关系数1(r[12.45])
r1=d2[1,2]/sqrt(d2[1,1]*d2[2,2]);
r1;
#偏相关系数2(r[13.45])
r2=d2[1,3]/sqrt(d2[1,1]*d2[3,3]);
r2;
#偏相关系数3(r[23.45])
r3=d2[2,3]/sqrt(d2[2,2]*d2[3,3]);
r3;
第3章
例3.1 某超市为了研究顾客对三种牌号的矿泉水的喜好比例，以便为下一次进货提供决策，随机观察了150名购买者，并记录下他们所买的品牌，统计出购买三种品牌的人数如表3-1。
表3-1 顾客购买喜好调查
品牌
甲
乙
丙
人数
61
53
36
这些数据是否说明顾客对这三种矿泉水的喜好确实存在差异？

表3-7 喜好地板的数据
地面材料
地 区
合 计
1
2
3
地板
其他
69
78
126
99
16
27
211
204
合计
147
225
43
415
表3-9 的计算（括号中的数）
地面材料
地 区
1
2
3
地面
其他
69（74.74）
78（72.26）
126（114.4）
99（110.6）
16（21.86）
27（21.14）
表3-10

表3-11

表3-12

商 场
合 计
A
B
C
D
优
中
差
81
38
25
46
33
7
49
39
20
67
26
12
243
136
64
合 计
144
86
108
105
443

表3-13

A
B
C
D
合 计
优
中
差
79
44.2
20.8
47.2
26.4
12.4
59.2
33.2
15.6
57.6
32.2
15.2
243
136
64
合 计
144
86
108
105
443
表3-15 工作表现按地区划分的结果

工 作 表 现
合 计
不满意
满意
很满意
地 区
东北
西北
东南
西南
21（16.75）
18（16.75）
10（16.75）
18（16.75）
121（134.75）
133（134.75）
147（134.75）
138（134.75）
58（48.5）
49（48.5）
43（48.5）
44（48.5）
200
200
200
200
合 计
67
539
194
800
表3-17 按所喜欢的电视节目类型分类的三组人员样本
年龄小组总体
节 目 类 型
合 计
A
B
C
30岁以下
30岁~45岁
45岁以上
120（70）
10（35）
10（35）
30（67.50）
75（33.75）
30（33.75）
50（62.50）
15（31.25）
60（31.25）
200
100
100
合 计
140
135
125
400

表3-19 宾馆注销房间的数据
注销房间数
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13以上
观察到这一注销数的天数
3
9
21
38
46
54
49
34
20
16
6
3
1
0
表3-20 检验的计算
项目数
i
观察频数

λ=5.2时的泊松概率
理论频数

（n=300）

2
3
4
5
6
7
8
9
10

12
21
38
46
54
49
34
20
16
6
4

0.074584
0.129278
0.168063
0.174785
0.15148
0.112529
0.073143
0.042261
0.021975

22.3752
38.7834
50.4189
52.4355
45.444
33.7587
21.9429
12.6783
6.5925

0.2948

0.0845
0.0158
0.3873
0.0467
0.2783
0.0017
0.1720
0.8703
0.0532

总和
300
1.000000
300
2.5119
表3-23
需求量
（单位/周）
10~20
20~30
30~40
40~50
50~60
60~70
70~80
80~90
90~100
周数
2
1
6
8
17
12
5
0
1
表3-24 检验的计算
需求量
周数

落在类区间的概率
理论频数

9

6

9.43

7.69

总和
52=n

51.92
2.6638
表3-26
结帐台号
1
2
3
4
5
6
频 数
84
110
146
152
61
47

6．在进行一项市场调查时，得到了关于375个家庭的户主受教育水平和年收入的资料。表3-27是这些资料按两种标准进行交叉分类的结果。试以0.05的显著性水平检验关于收入与受教育水平彼此独立的零假设。
表3-27
年收入
（美元）
受 教 育 水 平
合 计
少于8年
8年~12年
高中毕业
大学肄业
大学毕业
少于3000
3000~4999
5000~7499
7500~9999
10000~14999
15000或更多
10
14
9
7
3
2
7
10
25
9
8
3
3
7
13
38
14
8
4
4
18
44
18
10
1
2
3
6
62
13
25
37
68
104
105
36
合计
45
62
83
98
87
375
表3-28
受过训练
评 分
合 计
优
合格
不合格
是
否
48
12
39
36
23
72
110
120
合 计
60
75
95
230
表3-29
价值差额
股票数
价值差额
股票数
0~4.999
5.000~9.999
10.000~14.999
15.000~19.999
20.000~24.999
3
27
35
25
8
25.000~29.999
30.000~34.999
35.000~39.999
40.000~44.999
10
4
1
2
合 计
115

第4章
例4.1 假定我们需要研究化肥施用量与粮食产量的关系，以便准确地定出化肥施用量的单位变化如何影响粮食产量的平均单位变化，进而确定合理的化肥施用量。表4.1列出了20组粮食产量与化肥施用量的数据。图4.1给出20个样本点的分布状况。

表4.1 粮食产量与化肥施用量
化肥施用量x(万吨)
4541.05
3637.87
2287.49
3056.89
4883.70
3779.30
4021.09
粮食产量y(万吨)
48526.69
45110.87
40753.79
43824.58
50890.11
46370.88
46577.91
化肥施用量x(万吨)
2989.06
3021.90
3953.97
3212.13
3804.76
1598.28
1998.56
粮食产量y(万吨)
42947.44
41673.21
47244.34
43061.53
47336.78
37127.89
39515.07
化肥施用量x(万吨)
3710.56
3269.03
1017.12
1864.23
2797.24
1034.09

粮食产量y(万吨)
46598.04
44020.92
34866.91
37184.14
41864.77
33717.78

例4.2 在研究我国人均消费水平的问题中,把全国人均消费金额记作y(元);把人均国民收入记为x(元)。我们收集到1986-2005年20年的样本数据(xi,yi),i=1,2,…,n。数据见表4.2。
表4.2 人均国民收入表
年份
人均国民收入（元）
人均消费金额（元）
年份
人均国民收入（元）
人均消费金额（元）
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
963
1112
1366
1519
1644
1893
2311
2998
4044
5046
497
565
714
788
833
932
1116
1393
1833
2355
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
5846
6420
6796
7159
7858
8622
9398
10542
12336
14040
2789
3002
3159
3346
3632
3869
4106
4411
4925
5439

表4.8 1973年Anscombe构造了四组数据
第一组

第二组
第三组

第四组
x

y

x
y

x
y

x

y
4

4.26

4
3.1

4
5.39

8

6.58
5

5.68

5
4.74

5
5.73

8

5.76
6

7.24

6
6.13

6
6.08

8

7.71
7

4.82

7
7.26

7
6.44

8

8.84
8

6.95

8
8.14

8
6.77

8

8.47
9

8.81

9
8.77

9
7.11

8

7.04
10

8.04

10
9.14

10
7.46

8

5.25
11

8.33

11
9.26

11
7.81

8

5.56
12

10.84

12
9.13

12
8.15

8

7.91
13

7.58

13
8.74

13
12.74

8

6.89
14

9.96

14
8.1

14
8.84

19

12.5
表4--9
月份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
x
y
2 2 3 4 5 4.5 5.5 7.5 8 9 10 11
30 35 40 45 50 55 66 75 85 100 110 120

表4--10
周序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x
825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215
y
3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0

第5章
表5.2 地区农业总产值
地区
x1
x2
y
北 京
181.5
14.8
100.6
天 津
355.2
23.3
97.5
河 北
4547.8
303.4
1258
山 西
1088.6
95.7
281.7
内蒙古
2702.2
116.7
473.9
辽 宁
1527.1
119.9
640.1
吉 林
1613.7
138.1
518.1
黑龙江
2394.1
150.9
718.6
上 海
237.3
14.4
111.3
江 苏
3817.7
340.8
1291.1
浙 江
1417.7
94.3
654.8
安 徽
3330.9
285.7
818.5
福 建
949.7
122
571
江 西
1831.4
129.4
510.5
山 东
4790
467.6
2034
河 南
4864.1
518.1
1790.4
湖 北
2064.6
285.8
932.1
湖 南
2690.4
209.9
947.7
广 东
1317.8
204.6
1109.2
广 西
1519.8
201.3
711.9
海 南
168.3
37.3
179.6
重 庆
618.1
79.1
358.3
四 川
2508.3
220.9
1037.2
贵 州
711.6
77.4
335.5
云 南
1485.4
142.7
559.3
西 藏
162.6
4.2
25.5
陕 西
1298.8
147.3
472.9
甘 肃
1030.4
75.9
362.9
青 海
176.5
7
36.4
宁 夏
423.5
29.9
78.9
新 疆
3204.3
107.8
595.8
表5.4有关中国民航客运量数据
年份
y
x1
x2
x3
x4
x5
1978
231
3010
1888
81491
14.89
180.92
1979
298
3350
2195
86389
16.00
420.39
1980
343
3688
2531
92204
19.53
570.25
1981
401
3941
2799
95300
21.82
776.71
1982
445
4258
3054
99922
23.27
792.43
1983
391
4736
3358
106044
22.91
947.70
1984
554
5652
3905
110353
26.02
1285.22
1985
744
7020
4879
112110
27.72
1783.30
1986
997
7859
5552
108579
32.43
2281.95
1987
1310
9313
6386
112429
38.91
2690.23
1988
1442
11738
8038
122645
37.38
3169.48
1989
1283
13176
9005
113807
47.19
2450.14
1990
1660
14384
9663
95712
50.68
2746.20
1991
2178
16557
10969
95081
55.91
3335.65
1992
2886
20223
12985
99693
83.66
3311.50
1993
3383
24882
15949
105458
96.08
4152.70

表5.7
序号
x1（元）
x2(%)
x3(%)
（百万元）
1
81.2
85.0
87.0
7.8
2
82.9
92.0
94.0
8.4
3
83.2
91.5
95.0
8.7
4
85.9
92.9
95.5
9.0
5
88.0
93.0
96.0
9.6
6
99.9
96.0
97.0
10.3
7
102.0
95.0
97.5
10.6
8
105.3
95.6
97.0
10.9
9
117.7
98.9
98.0
11.3
10
126.4
101.5
101.2
12.3
11
131.2
102.0
102.5
13.5
12
148.0
105.0
104.0
14.2
13
153.0
106.0
105.9
14.9
14
161.0
109.0
109.5
15.9
15
170.0
112.0
111.0
18.5
16
174.0
112.5
112.0
19.5
17
185.0
113.0
112.3
19.9
18
189.0
114.0
113.0
20.5

表5.10
编号
货运总量
y(万吨)
工业总产值x1(亿元)
农业总产值x2(亿元)
居民非商品支出x3(亿元)
1
160
70
35
1.0
2
260
75
40
2.4
3
210
65
40
2.0
4
265
74
42
3.0
5
240
72
38
1.2
6
220
68
45
1.5
7
275
78
42
4.0
8
160
66
36
2.0
9
275
70
44
3.2
10
250
65
42
3.0

第5章习题9的数据 表5.11
年份
农业
x1
工业
x2
建筑业
x3
人口
x4
最终消费
x5
受灾面积
x6
财政收入
y
1978
1018.4
1607.0
138.2
96259
2239.1
50760
1132.3
1979
1258.9
1769.7
143.8
97542
2619.4
39370
1146.4
1980
1359.4
1996.5
195.5
98705
2976.1
44530
1159.9
1981
1545.6
2048.4
207.1
100072
3309.1
39790
1175.8
1982
1761.6
2162.3
220.7
101654
3637.9
33130
1212.3
1983
1960.8
2375.6
270.6
103008
4020.5
34710
1367.0
1984
2295.5
2789.0
316.7
104357
4694.5
31890
1642.9
1985
2541.6
3448.7
417.9
105851
5773.0
44370
2004.8
1986
2763.9
3967.0
525.7
107507
6542.0
47140
2122.0
1987
3204.3
4585.8
665.8
109300
7451.2
42090
2199.4
1988
3831.0
5777.2
810.0
111026
9360.1
50870
2357.2
1989
4228.0
6484.0
794.0
112704
10556.5
46990
2664.9
1990
5017.0
6858.0
859.4
114333
11365.2
38470
2937.1
1991
5288.6
8087.1
1015.1
115823
13145.9
55470
3149.5
1992
5800.0
10284.5
1415.0
117171
15952.1
51330
3483.4
1993
6882.1
14143.8
2284.7
118517
20182.1
48830
4349.0
1994
9457.2
19359.6
3012.6
119850
26796.0
55040
5218.1
1995
11993.0
24718.3
3819.6
121121
33635.0
45821
6242.2
1996
13844.2
29082.6
4530.5
122389
40003.9
46989
7408.0
1997
14211.2
32412.1
4810.6
123626
43579.4
53429
8651.1
1998
14599.6
33429.8
5262.0
124810
46405.9
50145
9876.0
第6章 数据
例6-1

满意
不满意
合计
高
53
38
91
中
434
108
542
低
111
48
159
合计
598
194
792
表6-7
序号
年家庭收
入(万元)
x
签定意向
书人数
ni
实际购房
人数
mi
实际购房
比例
pi=mi/ni
逻辑变换

权重
wi=nipi(1-pi)
1
1.5
25
8
0.320000
-0.75377
5.440
2
2.5
32
13
0.406250
-0.37949
7.719
3
3.5
58
26
0.448276
-0.20764
14.345
4
4.5
52
22
0.423077
-0.31015
12.692
5
5.5
43
20
0.465116
-0.13976
10.698
6
6.5
39
22
0.564103
0.257829
9.590
7
7.5
28
16
0.571429
0.287682
6.857
8
8.5
21
12
0.571429
0.287682
5.143
9
9.5
15
10
0.666667
0.693147
3.333

表6-9
序号
性别
年龄
月收入
y
序号
性别
年龄
月收入
y
1
0
18
850
0
15
1
20
1000
0
2
0
21
1200
0
16
1
25
1200
0
3
0
23
850
1
17
1
27
1300
0
4
0
23
950
1
18
1
28
1500
0
5
0
28
1200
1
19
1
30
950
1
6
0
31
850
0
20
1
32
1000
0
7
0
36
1500
1
21
1
33
1800
0
8
0
42
1000
1
22
1
33
1000
0
9
0
46
950
1
23
1
38
1200
0
10
0
48
1200
0
24
1
41
1500
0
11
0
55
1800
1
25
1
45
1800
1
12
0
56
2100
1
26
1
48
1000
0
13
0
58
1800
1
27
1
52
1500
1
14
1
18
850
0
28
1
56
1800
1

第7章
例7．3表7-1是五大钢铁公司反映经营状况的十大指标，为了比较国内钢铁公司与韩国蒲项钢铁公司的差距，下面做出韩国蒲项钢铁公司、宝钢、鞍钢、武钢、首钢五家钢铁公司的脸谱图。

表7-1
项目
宝钢
鞍钢
武钢
首钢
浦项
负债保障率
2.89
2.95
2.34
1.85
3.12
长期负债倍数
5.16
9.15
6.07
2.63
6.96
流动比率
1.31
1.83
1.16
2.22
2.1
资产利润率
21.71
17.34
24.77
11.89
25.34
收入利润率
23.17
11.33
19.55
7.6
22.28
成本费用利润率
30.23
12.76
24.81
8.05
28.52
净利润现金比率
1.79
0.9
1.7
1.09
1.3
三年资产平均增长率
1.48
7.28
63.3
11.76
13.18
三年销售平均增长率
20.07
29.19
52.88
18.77
24.16
三年平均资本增长率
11.04
10.5
48.95
7.63
17.51
例7.4资料仍取我国35个上市公司的资料。常见的EXCEL就可画出很漂亮的雷达图。用EXCEL画雷达图的方法，比如仅对深能源和深南电两公司画雷达图，方法如下：
在EXCEL窗口中，输入资料格式如下：
公司简称
净资产收益率%
总资产报酬率%
资产负债率%
总资产周转率
流动资产周转率
已获利息倍数
销售增长率%
资本积累率%
深能源Ａ
16.85
12.35
42.32
0.37
1.78
7.18
45.73
54.54
深南电Ａ
22
15.30
46.51
0.76
1.77
15.67
48.11
19.41
例 7.7 考察2007年东、中、西部及东北地区城镇居民家庭平均每人全年购买的主要商品数量情况，选取以下八个指标，具体数据如下表。（数据摘自2007年中国统计年鉴）
项 目
东部地区
中部地区
西部地区
东北地区
鲜 菜 (千克)
109.61
127.17
118.87
125.74
食用植物油 (千克)
8.71
10.50
9.73
10.93
猪 肉 (千克)
18.51
17.53
20.44
14.19
牛 羊 肉 (千克)
3.36
2.75
5.20
6.12
鲜 蛋 (千克)
10.91
10.29
7.65
13.53
鲜 奶 (千克)
19.19
14.34
18.74
17.85
水 果 (瓜果) (千克)
61.02
58.81
53.21
68.05
煤 炭 (千克)
29.73
80.63
60.35
47.46
附：MATLAB做星座图的程序
%每一行为一个样本，行数目代表样本数，列数目代表维数
X=[109.61 8.71 18.51 3.36 10.91 19.19 61.02 29.73
127.17 10.5 17.53 2.75 10.29 14.34 58.81 80.63
118.87 9.73 20.44 5.2 7.65 18.74 53.21 60.35
125.74 10.93 14.19 6.12 13.53 17.85 68.05 47.46];
[row,col]=size(X);
%1 将数据变换为角度
Xmin=min(X); %1 * col
Xmax=max(X); %1 * col
Sita=(X-ones(row,1)*Xmin)./(ones(row,1)*Xmax-ones(row,1)*Xmin)*pi;
%2 适当的选取权重
w=1/col;
%3 每一点的路径
Xi=cos(Sita);
Yi=sin(Sita);
Uk=w*cumsum(Xi,2);
Vk=w*cumsum(Yi,2);
%4 画一个半径为1的上半圆
i=[0:pi/100:pi];
hold on;
plot(cos(i),sin(i));
hold on;
plot([-1:1/100:1],0*[-1:1/100:1]);
%5 画星座图
for i=1:row
hold on;
plot(Uk(i,:),Vk(i,:),'.-');
hold on;
plot(Uk(i,col),Vk(i,col),'*');
end
第8章
[例8.1] 若我们需要将下列11户城镇居民按户主个人的收入进行分类，对每户作了如下的统计，结果列于表8.1。在表中，“标准工资收入” 、“职工奖金” 、“职工津贴” 、“性别” 、“就业身份”等称为指标，每户称为样品。若对户主进行分类，还可以采用其他指标，如“子女个数” 、“政治面貌” 等，指标如何选择取决于聚类的目的。
表8.1 某市2001年城镇居民户主个人收入数据
X1 职工标准工资收入 X5 单位得到的其他收入
X2 职工奖金收入 X6 其他收入
X3 职工津贴收入 X7 性别
X4 其他工资性收入 X8 就业身份
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
540.00
0.0
0.0
0.0
0.0
6.00
男
国有
1137.00
125.00
96.00
0.0
109.00