統(tǒng)計學簡答題知識點匯總

1、知識在于積累統(tǒng)計學簡答題 知識點匯總 ( 精華 )2.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括哪些內(nèi)容？數(shù)據(jù)的與處理是在對數(shù)據(jù)分類或分組之前所做的必要處理，包括數(shù)據(jù)的審核、篩選、排序等。2.3 比較概率抽樣和非概率抽樣的特點以及類型？什么情況下分別適合采用？概率抽樣特點： 1. 抽樣時按一定的概率以隨機原則抽取樣本2. 每個單位被抽中的概率是已知的3. 用樣本對總體目標量進行估計時，要考慮到每個樣本單位被抽中的概率，也就是說，估計量不僅與樣本單位的觀測值有關(guān)，也與其入量概率有關(guān)。非概率抽樣特點：操作簡便，時效快，成本低，對抽樣中的統(tǒng)計學專業(yè)技術(shù)要求不是很高。概率抽樣類型：簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣。系統(tǒng)抽樣

2、、多階段抽樣；非概率抽樣特點：方便抽樣、判斷抽樣、自愿樣本、滾雪球抽樣、配額抽樣。非概率抽樣適合探索性的研究，調(diào)查結(jié)果用于發(fā)現(xiàn)問題， 也適合市場調(diào)查中的概念測試；概率抽樣適合調(diào)查目的在于掌握研究對象總體的數(shù)量特征，得到總體參數(shù)的置信區(qū)間。3.1 什么是二手資料？使用二手資料需要注意些什么？與研究內(nèi)容有關(guān)的原信息已經(jīng)存在，我們只是對這些原信息重新加工、整理，使之成為我們進行統(tǒng)計分析可以使用的數(shù)據(jù)，則把他們稱為間接來源的數(shù)據(jù)。注意二手資料也有很大的局限性，如資料的相關(guān)性不夠、口徑可能不一致，數(shù)據(jù)也許不準確等等，在使用二手資料前，對二手資料進行評估是必要的。知識在于積累3.4 直方圖與條形圖有何區(qū)別

3、？直方圖與條形圖不同。首先，條形圖是用條形的長度（橫置時）表示各類別頻數(shù)的多少，其寬度（表示類別）則是固定的；直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少，矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或頻率，寬度則表示各組的組距，因此其高度與寬度均有意義。其次，由于分組數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，直方圖的各矩形通常是在連續(xù)排列，而條形圖則是分開排列。最后，條形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù)，而直方圖則主要用于展示數(shù)值型數(shù)據(jù)。3.6 餅圖和環(huán)形圖有什么區(qū)別？環(huán)形圖中間有一個“空洞” ，每個樣本用一個環(huán)來表示，樣本中的每一部分數(shù)據(jù)用環(huán)中的一段表示。 因此環(huán)形圖可顯示多個樣本各部分所占的相應(yīng)比例，從而有利于構(gòu)成的比較研究。3.7 莖葉圖與直方圖相比

4、有什么優(yōu)點？它們適用的場合是什么？莖葉圖類似于橫置的直方圖，與直方圖相比， 莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況，又能給出每一個原始數(shù)據(jù)， 即保留了原始數(shù)據(jù)的信息。 而直方圖雖然能很好地顯示數(shù)據(jù)的分布，但不能保留原始的數(shù)值。在應(yīng)用方面，直方圖通常適用于大批量數(shù)據(jù)，莖葉圖通常適用于小批量數(shù)據(jù)。3.9 制作統(tǒng)計表應(yīng)該注意哪幾個問題？首先，要合理安排統(tǒng)計表的結(jié)構(gòu)；其次，表頭一般應(yīng)包括表號、總標題和表中數(shù)據(jù)的單位等內(nèi)容；再次，表中的上下兩條橫線一般用粗線，中間的其他線要用細線，這樣使人看起來清楚醒目。 最后在使用統(tǒng)計表時， 必要時可在表的下方加上注釋，特別要注意注明數(shù)據(jù)來源，以表示對他人勞動成果的尊重，以備讀

5、者查閱使用。4.7 標準分數(shù)有哪些用途？給出了一組數(shù)據(jù)中各數(shù)值的相對位置；并可以用它來判斷一組數(shù)據(jù)是否有異常值。知識在于積累在對多個不同量綱的變量進行處理時，常常需要對各變量進行標準化處理。4.8 為什么要計算離散系數(shù)？對于平均數(shù)不同或計量單位不同的不同組別的變量值，是不能用標準差直接比較其離散程度，為消除變量值水平高低和計量單位不同對離散程度測度值的影響，需要計算離散系數(shù)。7.2 簡述評價估計量好壞的標準？無偏性，指估計量抽樣分布的數(shù)學期望等于被估計的總體參數(shù)；有效性，指對同一參數(shù)總體的兩個無偏估計量，有更小標準的估計量更有效；一致性，隨樣本量的增大，點估計量的值越來越接近被估計總體的參數(shù)。

6、7.5 Za/2 / (n) 的含義是什么 ?Za/2 / (n) 是估計總體均值時的估計誤差。A 是事先所確定的一個概率值，也被稱為風險值，它是總體均值不包括在置信區(qū)間的概率，Za/2 是標準正態(tài)分布上側(cè)面積為 a/2 時的 Z 值8.3 什么是假設(shè)檢驗中的兩類錯誤？一類錯誤是原假設(shè)H0 為真卻被我們拒絕了，犯這種錯誤的概率用a 表示，也稱 a錯誤或棄真錯誤； 另一類錯誤是原假設(shè)為偽我們卻沒有拒絕，犯這種錯誤的概率用表示，所以也稱錯誤或取偽錯誤。8.7 假設(shè)檢驗依據(jù)的基本原理是什么？它的基本思想可以用小概率原理來解釋. 所謂小概率原理 , 就是認為小概率事件在一次試驗中是幾乎不可能發(fā)生的.

7、也就是說 , 對總體的某個假設(shè)是真實的, 那么不利于或不能支持這一假設(shè)的事件A 在一次試驗中是幾乎不可能發(fā)一的；要是在一次試驗中事件A 竟然發(fā)生了 , 我們就有理由懷疑這一假設(shè)的真實性, 拒絕這一假設(shè) .知識在于積累11.8 一元線性回歸模型中有哪些基本的假定？因變量 y 與自變量 x 之間具有線性關(guān)系；在重復抽樣中，自變量 x 的取值是固定的，即假定 x 是非隨機的；誤差項是一個期望值為0 的隨機變量，即E（） =0；對于所有的 x 值，的方差 &2 都相同；誤差項是一個服從正態(tài)分布的隨機變量。11.10 解釋總平方和、回歸平方合、殘差平方和的含義，并說明它們之間的關(guān)系。對一個具體的

8、觀測值來說，變差的大小可以用實際觀測值y 與其均差來表示，而n次觀察值的總變差可由這些離差的平方和來表示，稱為總平方和（SST）。由于自變量 x的變化引起的 y 的變化，而其平方和反映了Y 的總變差中由于x 與 y 之間的線性關(guān)系因其的 y 的變化部分，它是可以由回歸直線來解釋的變差部分，稱為回歸平方和(SSR)。除了 x 對 y 眼的線性影響之外的其他因素對y 變差的作用，是不能由回歸直線來解釋的變差部分，稱為殘差平方和（SSE） . 關(guān)系： SST=SSR+SSE.11.11 簡述判定系數(shù)的含義和作用？判定系數(shù)是對估計的歸回方程擬合優(yōu)度的度量。判定系數(shù) R2 測度了回歸直線對觀測數(shù)據(jù)的擬合

9、優(yōu)度。取值范圍【1,1 】。越接近 1，表明回歸平方和占總平方和的比例越大，擬合程度越好，反之。11.14 怎樣評價回歸分析的結(jié)果？所估計的回歸系數(shù) 1 的符號是否與理論或事先預(yù)期相一致；如果理論上認為y與 x 之間的關(guān)系不僅是正的， 而且是統(tǒng)計上顯著的，那么所建立的回歸方程也應(yīng)該如此；回歸方程多大程度上解釋了因變量 y 取值的差異？考慮關(guān)于誤差項的正態(tài)性假定是否成立。12.2 多元回歸模型中有哪些基本的假定？知識在于積累誤差項是一個期望值為0 的隨機變量，即E（） =0；對自變量x1,x2, ， xk的所有值，的方差 &2 都相同；誤差項是一個服從正態(tài)分布的隨機變量，且相互獨立，即

10、N（0，&2）12.3 解釋多重判定系數(shù)和調(diào)整的多重判定系數(shù)的含義和作用？是多元回歸中的歸回平方和占總平方和的比例，它是多元回歸方程擬合優(yōu)度的一個統(tǒng)計量，反映了在因變量y 的變差中被估計的回歸方程所解釋的比例。為避免增加自變量而高估 R2，統(tǒng)計學家提出用樣本量n 和自變量的個數(shù)k 去調(diào)整 R2，即調(diào)整的多重判定系數(shù)（ Ra2）。13.1 簡述時間序列的構(gòu)成要素。成分分為四種，即趨勢 - 是時間序列在長時期內(nèi)呈現(xiàn)出來的某種持續(xù)向上或持續(xù)向下的變動（ T）、季節(jié)性或者季節(jié)變動 - 是時間序列一年內(nèi)重復出現(xiàn)的周期性波動（ S），周期性或循環(huán)波動 - 時間序列中呈現(xiàn)出來的圍繞長期趨勢的一種波浪形或者振蕩式變動（ C），隨機性或不規(guī)則變動（I ）。13.3 簡述平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列的含義。平穩(wěn)序列是基本上不存在趨勢的序列，這類序列中各觀察值基本上在某個固定的水平上波動，雖然在不同的時間段波動的程度不同，但并不存在某種規(guī)律， 波動可以看成是隨機的。非平穩(wěn)序列是包含趨勢、 季節(jié)性或周期性的序列， 它可能只含有其中的一種成分，也可能是幾種成分的組合。14.3 拉氏指數(shù)與帕氏指數(shù)各有什么特點？拉氏指數(shù)：計算綜合指數(shù)時將作為權(quán)數(shù)的同度量因素