统计学名次解释简答题整理.doc

截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。可分为有限总体和无限总体。样本：从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量。参数（对应总体）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解总体的某种特征值。统计量（对应样本）是用来描述样本特征的概括性数字度量。是根据样本数据计算出来来的一个量，由于抽样时随机的，因此统计量是样本的函数。调查方法：普查，抽样调查，统计报表抽样误差：是有抽样的随机性引起的样本结果与总体真值的误差。非抽样误差：由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。集中趋势：一组数据向某一中心值靠拢的程度，反映了一组数据中心点的位置所在众数（分类数据）：是一组数据中出现次数最多的变量值，用M表示。中位数（顺序数据）：一组数据排序后处于中间位置上的变量值。四分位数（顺序数据）：也称四分位点，是一组数据排序后处于25%（下四分位数）和75%（上四分位数）位置上的值。平均数：是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果。异众比率：非众数组的频数占总频数的比例，用V表示。极差：一组数据的最大值与最小值只差成为极差，也称全距，用R表示。平均差：也称平均绝对利差，是各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，用M表示。标准分数：变量值与其平均数的离差除以标准差后的值成为标准分数，也称标准化值或Z分数。离散系数：也成为变异系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。区间估计：是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间，区间的最小值称为置信下限，最大值称为置信上限。置信水平：如果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数针织的次数所占的比例称为置信水平，为成为置信度或置信系数。t分布：类似正态分布的一种对称分布，通常要比正态分布平摊和分散。匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。错误（弃真错误）：原假设H为真却被我们拒绝了，烦这种错误的概率用表示错误（取伪错误）：原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概率用表示。P值：当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。直方图：用一系列宽度相等，高度不相等的长方形表示数据的图，长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高表示在间隔内的数据数。数据透视表：是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。残差：指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。误差：测量值与真实值之间的差异称为误差。统计学 ：是收集、分析、表述和解释数据的科学。简单随机抽样：从含有N元素的总体中，抽取n个元组作为样本，使得每一个容量为n的样本都有相同的机会被抽中，这样的抽样方式称为简单随机抽样。方差分析：检验多个总体均值是否相等的统计方法，称为方差分析。估计值：指用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值。l 估计总体均值时样本容量的确定与哪些因素有关，并写出相关计算公式？答：因素有：总体方差，总体方差越大，所需n越大； 允许的极限误差 ，越大所需n越小； 可靠性或1的大小，可靠性越高，所需n越大。 计算公式：l 试简单分析P值与之间的含义、区别和使用规则？答：显著性水平是指当原假设为真时却被拒绝的概率； P值为若原假设为真，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率；是可以事先确定，而P值是通过计算得到的；值是衡量小概率的标准，P值可以与小概率标准/2或进行比较来判断是拒绝H0还是接受H0。Pa，不能拒绝H0，pa,拒绝H0。l 什么是参数最小二乘估计？ 最小二乘法是指使因变量的观察值与估计值之间的残差平方和SSE达到最小来求得和的方法（5分），即（2分）然后对该式求相应于和的偏导数并令其等于零，便可求出和（3分）。l 试述“小概率原理”在假设检验中的作用？“小概率原理”是指发生概率很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生的（5分）；它是假设检验的基本原理，根据这一原理，可以做出是否拒绝原假设的决定（5分）。l 简述假设检验的一般步骤。建立假设确定显著性水平计算统计量确定概率值P做出判断结论。l 二手资料与一手资料有何不同？使用二手资料时应注意哪些问题？二手资料是指与研究内容有关的信息，只需重新加工、整理的资料（2分）；而一手资料是指必须通过调查和实验的方法直接获得的资料（2分）。 注意问题： 资料的可信度； 资料的时效性； 资料的产生背景； 数据质量； 要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法； 注明数据来源。（各1分）l 简述描述数据分布离散程度的指标有哪些？写出其计算式。答：异众比率， ； 四分位差，Qd = QU QL； 样本方差和标准差，；总体方差和标准差l 简述什么是标准分数，它有哪些特点？答：也称标准化值，对某一个值在一组数据中相对位置的度量。可用于判断一组数据是否有离群点(outlier)。用于对变量的标准化处理。计算公式为l 简述样本容量与置信水平、总体方差、估计误差的关系答：，其中：l 写出判定系数的计算公式，并说明判定系数的意义？回归平方和占总平方和的比例反映回归直线的拟合程度；取值范围在 0 , 1 之间 R21，说明回归方程拟合的越好；R20，说明回归方程拟合的越差l 回归分析主要解决哪些方面的问题？A、从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式；B、对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著；C、利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。l 简述直方图和条形图的区别。（1）条形图是用条形的长度或高度表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。（2）直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。（3）条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数值型数据。l 简述中心极限定理。从均值为、方差为的总体中，抽取容量为的随机样本，当充分大时（通常要求），样本均值的抽样分布近似服从均值为、方差为的正态分布。l 解释拉氏价格指数和帕氏价格指数。在计算一组商品价格的综合指数时，把作为权数的销售量固定在基期计算的指数称为拉氏价格指数。在计算一组商品价格的综合指数时，把作为权数的销售量固定在报告期计算的指数称为帕氏价格指数。l 简述直方图和茎叶图的区别。（1）直方图虽然能很好地显示数据的分布，但不能保留原始的数值；茎叶图类似于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。（2）在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。l 简述假设检验中值的含义。如果原假设是正确的，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率，称为值。值是假设检验中的另一个决策工具，对于给定的显著性水平，若，则拒绝原假设。l 简述方差分析中的基本假定：每个个体都服从正态分布；每个样本的观测值都是独立的；各总体方差相等、l 简述众数、中位数和均值的特点及应用场合。众数最容易计算,但不是永远存在,它不受极端值影响、具有不惟一性、作为集中趋势代表值应用的场合较少。数据分布偏斜程度较大时应用。中位数很容易理解、很直观,它不受极端值的影响,这既是它有价值的方面,也是它数据信息利用不够充分的地方。均值是对所有数据平均后计算的一般水平代表值,数据信息提取的最充分,数据对称分布或接近对称分布时应用,它在整个统计方法中应用最广,对经济管理和工程等实际工作也是最重要的代表值和统计量.l 简述用excel进行回归的具体步骤，并写出excel输出的回归结果包括几个部分（不须具体展开）。、选择【工具】下拉菜单，加载宏，选择【数据分析】B、在分析工具中选【回归】，然后点击确定；、当对话框出现时，在【值输入域】方框内输入数据，在【X值输入域】方框内输入数据，在【置信度】中选择所需要的数值，在【输入选项】中选择输出区域，在【残差】中选择所需选项，最后单击【确定】。l 回归分析中误差项与残差项的区别与联系？1.误差项 e 是随机变量，反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响，是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性。 2、.残差定义为 ； 3.联系为可以用残差的代数式来估计误差项；l 统计学的确对我们的生活的各个方面起着重要的作用，但如果有意或者无意地误用统计学方法，其结论则会带来更大的欺骗性。为了避免这种情况的发生，请根据你的了解，写出1个误用统计学方法的例子，并说明应该如何正确应用方法？比如用平均工资代表某一地区的典型收入，平均房价代表某一地区的典型房价。 l 写出用excel进行方差分析的操作步骤。A.选择【工具】下拉菜单，并选择【数据分析】选项。B.在分析工具中选择【单因素方差分析】，然后单击【确定】。C.当对话框出现时：在【输入区域】输入数据，在【a】方框内输入0.05，在【输出区域】选择输出区域。l 简述样本容量与置信水平、总体方差、估计误差的关系，由公式可知，样本容量与置信水平成正比关系，与总体方差成正比关系，与估计误差成反比关系。l 什么是统计量？举例说明。统计量是一个样本的函数，用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数据计算出来的一个量，例如样本均值、样本方差等。l 写出教材中估计的多元回归方程的通式。写出多元回归的线性关系检验的假设，写出多元回归的系数检验的假设。答： ；线性关系的检验的假设：H0：b1=b2=bk=0 线性关系不显著。H1：b1，b2， bk至少有一个不等于0；系数检验的假设：H0： bi = 0 (自变量 xi 与 因变量 y 没有线性关系) H1： bi 0 (自变量 xi 与 因变量 y有线性关系) l 什么是方差分析？简述方差分析的基本思想和原理。平方和除以相应的自由度。若原假设成立，组间均方与组内均方的数值就应该很接近，它们的比值就会接近1。若原假设不成立，组间均方会大于组内均方，它们之间的比值就会大于1。当这个比值大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，即自变量对因变量有影响l 什么是经验法则？当一组数据对称分布时，经验法则表明：约有68%的数据在平均数1个标准差的范围之内；