统计学

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1统计学是整理分析系统资料的理论和方法的科学。



1统计学是整理分析系统资料的理论和方法的科学。

统计工作是指人们收集，整理，分析研究资料的工作过程。 2总体就是统计学调查研究的对象，又称统计总体，全及，是根据一定的目的确定的所要研究的事物全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。 3参数是用来描述总体特征的概括性数字度量

4统计量是用来描述样本特征的概括性的数字度量

5样本是从总体中抽取的部分总体单位组成的集合也称为子样。

6时间序列又称时间数列是把反映社会经济现象的同一指标在不同的时间上的指标数值，按时间先后顺序排列起来形成的数列。

7发展速度是指社会经济现象的报告期水平除以基期水平求得的相对指标，反映社会经济现象数量特征的发展变化的方向和程度。

8指数是表明社会经济现象总体数量综合变动的相对数。 9抽样的平均误差是指所有抽样随机误差的平均水平，即所有可能出现的样本均值与总体均值的标准差。

10抽样的极限误差是指样本统计量与总体参数之间抽样误差的允许范围。

11假设检验是指利用样本的统计量以一定的概率来检验事先对总体参数或分布形态所做的假设是否可信的一种统计分析方法。 二简答题

1必要样本容量的影响因素有一总体被研究标志的变异程度。二抽样的极限误差。三抽样推断的可靠程度。四抽样的方式和方法。 2偏态峰态的区别。

偏态是反映变量分布偏斜程度的指标。峰态是反映变量分布陡峭程度的指标。偏态可以告诉我们变量分布是左偏还是右偏，即受低端变量值影响大还是受高端变量值影响大。峰态可以反映分布是陡峭的还是扁平的，即频数分布绝大部分集中于众数周围还是各变量的频数相差不大。

3假设检验的步骤：提出假设、给定显著性水平、计算统计量、查找临界值、做出决策。

4回归与相关分析的区别与联系：一联系：1相关分析与回归分析都是研究和处理变量之间相关关系的数理统计方法。2相关分析和回归分析是互相补充、密切联系的。回归分析是建立在相关分析的基础之上，对与相关程度较高的两个变量进行深入的分析，建立他们之间的数学关系式，并进行统计推断，是相关分析的拓展。而相关分析是回归分析的前提，对于相关程度很低的两个变量进行回归分析是没有实际意义的。二区别：1相关分析主要通过相关系数来判断两个变量之间是否存在着相互关系及其关系的密切程度，两个变量不一定都是随机变量，且变量之间不必区分自变量和因变量。而回归分析研究一个随机变量与另一个非随机变量之间的相互关系，且变量之间必须区别自变量和因变量。2相关分析只能确定变量间相关关系的密切程度和方向，不能估计和推算具体数值。而回归分析可以根据回归方程，用自变量数值推算因变量的估计值。3互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程。且互相独立、不能替换。而相关系数只有一个，自变量与因变量互换，不会影响相关系数的数值。 5点估计的优缺点：

点估计指用样本统计量额某个取值直接作为总体参数的估计值。

优点，能明确的估计总体参数

缺点，无法给出某个估计值的某个取值接近总体参数的信息。

抽取一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体值 一个具体的点估计无法给出估计的可靠性的度量。 6区间估计的构造： 待估计量是总体参数θ

构造一个依赖样本X=（x1，x2，。。。。。。。xn）的适当区间（A（x），B（x））一旦得到样本x的观测值就把区间（A,B）作为θ的估计

至于怎样的区间适当，则与依据的原理和准则有关。 如何理解假设性检验的基本原则

基本原则是，小概率事件在一次试验中是不可能事件 若原假设H0成立，则样本统计量与总体参数假设值很大的使劲是一个小概率事件。若在一次抽样中样本统计量与总体参数假设相差很大，那么在原假设条件下，就出现了小概率事件，我们就否定元假设的真实性。反之，小概率事件没有出现，我们接受元假设。



统计工作是指人们收集，整理，分析研究资料的工作过程。 2总体就是统计学调查研究的对象，又称统计总体，全及，是根据一定的目的确定的所要研究的事物全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。 3参数是用来描述总体特征的概括性数字度量

4统计量是用来描述样本特征的概括性的数字度量

5样本是从总体中抽取的部分总体单位组成的集合也称为子样。

6时间序列又称时间数列是把反映社会经济现象的同一指标在不同的时间上的指标数值，按时间先后顺序排列起来形成的数列。

7发展速度是指社会经济现象的报告期水平除以基期水平求得的相对指标，反映社会经济现象数量特征的发展变化的方向和程度。

8指数是表明社会经济现象总体数量综合变动的相对数。 9抽样的平均误差是指所有抽样随机误差的平均水平，即所有可能出现的样本均值与总体均值的标准差。

10抽样的极限误差是指样本统计量与总体参数之间抽样误差的允许范围。

11假设检验是指利用样本的统计量以一定的概率来检验事先对总体参数或分布形态所做的假设是否可信的一种统计分析方法。 二简答题

1必要样本容量的影响因素有一总体被研究标志的变异程度。二抽样的极限误差。三抽样推断的可靠程度。四抽样的方式和方法。 2偏态峰态的区别。

偏态是反映变量分布偏斜程度的指标。峰态是反映变量分布陡峭程度的指标。偏态可以告诉我们变量分布是左偏还是右偏，即受低端变量值影响大还是受高端变量值影响大。峰态可以反映分布是陡峭的还是扁平的，即频数分布绝大部分集中于众数周围还是各变量的频数相差不大。

3假设检验的步骤：提出假设、给定显著性水平、计算统计量、查找临界值、做出决策。

4回归与相关分析的区别与联系：一联系：1相关分析与回归分析都是研究和处理变量之间相关关系的数理统计方法。2相关分析和回归分析是互相补充、密切联系的。回归分析是建立在相关分析的基础之上，对与相关程度较高的两个变量进行深入的分析，建立他们之间的数学关系式，并进行统计推断，是相关分析的拓展。而相关分析是回归分析的前提，对于相关程度很低的两个变量进行回归分析是没有实际意义的。二区别：1相关分析主要通过相关系数来判断两个变量之间是否存在着相互关系及其关系的密切程度，两个变量不一定都是随机变量，且变量之间不必区分自变量和因变量。而回归分析研究一个随机变量与另一个非随机变量之间的相互关系，且变量之间必须区别自变量和因变量。2相关分析只能确定变量间相关关系的密切程度和方向，不能估计和推算具体数值。而回归分析可以根据回归方程，用自变量数值推算因变量的估计值。3互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程。且互相独立、不能替换。而相关系数只有一个，自变量与因变量互换，不会影响相关系数的数值。 5点估计的优缺点：

点估计指用样本统计量额某个取值直接作为总体参数的估计值。

优点，能明确的估计总体参数

缺点，无法给出某个估计值的某个取值接近总体参数的信息。

抽取一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体值 一个具体的点估计无法给出估计的可靠性的度量。 6区间估计的构造： 待估计量是总体参数θ

构造一个依赖样本X=（x1，x2，。。。。。。。xn）的适当区间（A（x），B（x））一旦得到样本x的观测值就把区间（A,B）作为θ的估计

至于怎样的区间适当，则与依据的原理和准则有关。 如何理解假设性检验的基本原则

基本原则是，小概率事件在一次试验中是不可能事件 若原假设H0成立，则样本统计量与总体参数假设值很大的使劲是一个小概率事件。若在一次抽样中样本统计量与总体参数假设相差很大，那么在原假设条件下，就出现了小概率事件，我们就否定元假设的真实性。反之，小概率事件没有出现，我们接受元假设。

1统计学是整理分析系统资料的理论和方法的科学。

统计工作是指人们收集，整理，分析研究资料的工作过程。 2总体就是统计学调查研究的对象，又称统计总体，全及，是根据一定的目的确定的所要研究的事物全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。 3参数是用来描述总体特征的概括性数字度量

4统计量是用来描述样本特征的概括性的数字度量

5样本是从总体中抽取的部分总体单位组成的集合也称为子样。

6时间序列又称时间数列是把反映社会经济现象的同一指标在不同的时间上的指标数值，按时间先后顺序排列起来形成的数列。

7发展速度是指社会经济现象的报告期水平除以基期水平求得的相对指标，反映社会经济现象数量特征的发展变化的方向和程度。

8指数是表明社会经济现象总体数量综合变动的相对数。 9抽样的平均误差是指所有抽样随机误差的平均水平，即所有可能出现的样本均值与总体均值的标准差。

10抽样的极限误差是指样本统计量与总体参数之间抽样误差的允许范围。

11假设检验是指利用样本的统计量以一定的概率来检验事先对总体参数或分布形态所做的假设是否可信的一种统计分析方法。 二简答题

1必要样本容量的影响因素有一总体被研究标志的变异程度。二抽样的极限误差。三抽样推断的可靠程度。四抽样的方式和方法。 2偏态峰态的区别。

偏态是反映变量分布偏斜程度的指标。峰态是反映变量分布陡峭程度的指标。偏态可以告诉我们变量分布是左偏还是右偏，即受低端变量值影响大还是受高端变量值影响大。峰态可以反映分布是陡峭的还是扁平的，即频数分布绝大部分集中于众数周围还是各变量的频数相差不大。

3假设检验的步骤：提出假设、给定显著性水平、计算统计量、查找临界值、做出决策。

4回归与相关分析的区别与联系：一联系：1相关分析与回归分析都是研究和处理变量之间相关关系的数理统计方法。2相关分析和回归分析是互相补充、密切联系的。回归分析是建立在相关分析的基础之上，对与相关程度较高的两个变量进行深入的分析，建立他们之间的数学关系式，并进行统计推断，是相关分析的拓展。而相关分析是回归分析的前提，对于相关程度很低的两个变量进行回归分析是没有实际意义的。二区别：1相关分析主要通过相关系数来判断两个变量之间是否存在着相互关系及其关系的密切程度，两个变量不一定都是随机变量，且变量之间不必区分自变量和因变量。而回归分析研究一个随机变量与另一个非随机变量之间的相互关系，且变量之间必须区别自变量和因变量。2相关分析只能确定变量间相关关系的密切程度和方向，不能估计和推算具体数值。而回归分析可以根据回归方程，用自变量数值推算因变量的估计值。3互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程。且互相独立、不能替换。而相关系数只有一个，自变量与因变量互换，不会影响相关系数的数值。 5点估计的优缺点：

点估计指用样本统计量额某个取值直接作为总体参数的估计值。

优点，能明确的估计总体参数

缺点，无法给出某个估计值的某个取值接近总体参数的信息。

抽取一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体值 一个具体的点估计无法给出估计的可靠性的度量。 6区间估计的构造： 待估计量是总体参数θ

构造一个依赖样本X=（x1，x2，。。。。。。。xn）的适当区间（A（x），B（x））一旦得到样本x的观测值就把区间（A,B）作为θ的估计

至于怎样的区间适当，则与依据的原理和准则有关。 如何理解假设性检验的基本原则

基本原则是，小概率事件在一次试验中是不可能事件 若原假设H0成立，则样本统计量与总体参数假设值很大的使劲是一个小概率事件。若在一次抽样中样本统计量与总体参数假设相差很大，那么在原假设条件下，就出现了小概率事件，我们就否定元假设的真实性。反之，小概率事件没有出现，我们接受元假设。

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