云南财大统计学简答题汇总.doc

第二章1、数据的计量尺度有哪几种？有定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。定类尺度也称类别尺度或列名尺度，它是把事物按属性或类别分组。其计量的结果只是表现为某种类别，而对各类间的其他差别却无法测度。定序尺度也叫顺序尺度，它是对事物之间等级差别或顺序差别的测度。具有定类尺度的所有性能。定距尺度也叫间隔尺度，是对事物间的类别或次序间的间距的测度，其计量结果表现为数值。定比尺度也叫比率尺度，它与定距尺度属于同一层次，其计量结果也表现为数值。2、常用的统计调查方式主要有哪些？统计报表。是按照国家有关法规的规定，自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式。普查。是为特定目的而专门组织的一次性全面调查。抽样调查。是从研究对象的总体中随机抽取一部分个体作为样本进行调查，并根据调查结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。3、分类数据、顺序数据的整理及图示方法各有哪些？用频数分布表展示分类数据和顺序数据用图形展示分类数据和顺序数据 条形图 饼图4、数值型数据的整理及图示方法有哪些？试述组距分组的步骤。用频数分布表（变量数列）展示数值型数据单变量值分组 组距分组用图示展示数值型数据直方图 箱线图 线图 茎叶图组距分组的步骤： 确定组数 确定各组的组距 整理成频数分布表5、试描述均值、中位数、众数的特点及应用场合。均值的计算是建立在每个观测值之上的，因此均值受极端值的影响很大。在这种时候，均值歪曲了数据实际传递的信息，因此，当数据集有极端值时，均值并不是集中趋势的最好的描述。众数、中位数和均值各自具有不同的特点，在实际应用中，应选择合理的测度值来描述数据的集中趋势。当数据呈对称分布或接近对称分布时，三个代表值相等或接近相等，选择用均值比较好，因为均值包含了全部数据的信息，易被大多数人所理解和接受；当数据为偏态分布是，特别是当偏斜的程度较大时，应选择众数或中位数；当数据为定类尺度时，如商品（服装、鞋类）等的规格，用众数是较好的选择。6、为何要计算离散系数？方差、标准差等都是测度数据分散程度的绝对值，其大小一方面取决于原变量值本身水平的高低，也就是与变量值的均值大小有关。另一方面，它们受原变量值计量单位的影响，不同计量单位的数据，无法直接通过方差、标准差等比较其离散程度。为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度测度值的影响，需要计算离散系数。第三章3.1什么是点估计，什么是区间估计，二者之间的区别与联系是什么? 点估计就是构造一个统计量，用此统计量作为总体参数的估计量。点估计不足在于，抽样的不同，其估计值不同。区间估计就是构造一个区间，使总体参数落在该区间的概率足够大。 区别：（1）点估计也称定值估计，它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量，并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。（2）区间估计也是参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。前者得出的是一个具体的值，后者是一个区间。联系：都是统计学中常用的参数估计方法。3.2什么是最大似然估计？如何求得参数的最大似然估计3.3评估估计量优略的三个常用标准是什么，如何理解这三个标准?应考虑估计量的整体性能.主要有以下三个方面：一是有无系统偏差；二是波动性的大小如何；三是随着样本容量的增大估计量是否越来越精确，这就是评价估计量优劣的无偏性，有效性和相合性(一致性)三项标准。3.4如何理解置信区间的置信水平第四章1、假设检验的基本原理是什么？假设检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。它的基本思想可以用小概率原理来解释。所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说，对总体的某个假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发一的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。2、能否任意交换原假设与备择假设的位置？为什么？不能任意更换原假设(null hypothesis) ：研究者想收集证据予以反对的假设。表示为H0 = ，mH0 ： = 或 = 某一数值 例如, H0 ： = 10cm备择假设(alternative hypothesis)：研究者想收集证据予以支持的假设。表示为H1 ,mH1： 某一数值10cm,m例如, H1 ： 10cm3、什么是假设检验的显著性水平？通常以表示，是一个临界概率值。它表示在“统计假设检验”中，用样本资料推断总体时，犯拒绝“假设”错误的可能性大小。越小，犯拒绝“假设”的错误可能性越小。估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率为显著性水平，用表示1- 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。显著性水平的理解显著性水平是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间，原假设成立而无显著性差异；事件属于拒绝区间，拒绝原假设而认为有显著性差异。对显著水平的理解必须把握以下二点：1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。4、什么是假设检验的功效？假设检验亦称“显著性检验（Test of statistical significance）”，是 假设检验用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。 假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。 用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。 5、什么是假设检验的P值？假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P 0.05 为显著， P0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。P 0.01 时样本间的差异比P F，也可写成Pr( F)，P = P F0.05 F或P = P F0.01 F。第八章1、 简述下面四者之间的关系： 根据调查是否针对总体的所有单元进行，调查有全面调查和非全面调查之分 全面调查：针对总体中的每一个单元都进行信息搜集的调查，又称为普查。 非全面调查：仅仅针对总体中一部分单元进行信息搜集的调查。 狭义的抽样调查是非全面调查中最常用、最重要的一类。而狭义的抽样一般仅指概率抽样调查，广义的抽样调查指的即是非全面调查，分为概率抽样调查和非概率抽样调查 概率抽样：按照一定概率从总体的所有单元中随机选择一部分单元进入样本的抽样方法 非概率抽样：样本不是按照一定概率抽出，而是由抽样者主观抽出或者是任由受访者自愿进入样本的抽样方法。 2、非概率抽样的主要形式有哪些？非概率抽样的缺点是什么？ 主要有判断抽样，便利抽样，自愿抽样，滚雪球抽样，配额抽样 判断抽样也称为立意抽样，是指由抽样者根据自己的主观经验抽取样本。 便利抽样是指调查人员根据自己的方便，自行确定入样的单元 自愿抽样是指样本由自愿参加的受访者所构成的抽样。 滚雪球抽样是利用样本点（构成样本的单元）寻找样本点，即由目前的受访者去寻找新的具有某一特征的受访者。当调查的客体为某一特殊群体时，调查的客体往往不容易取得，只能先取得个别客体。再由他们去联络其他人。 配额抽样是指先将总体中所有单元按一定分类标志分为若干类，然后在每类中采用便利抽样或判断抽样的方式选取样本，样本的类别结构与总体大致成比例，在各类的配额内，调查员则根据自身的经验或方便进行选举。 缺点：难以评价样本的代表性； 无法估计抽样误差； 偏倚往往较大.4、误差主要包括哪两类？引起误差的原因分别是什么？主要包括抽样误差和非抽样误差 抽样误差：是指由样本数据对总体特征进行估计时所引起的代表性误差，原因是由于每次抽取一个样本，而样本中包含的哪些单元是随机的，不同的样本由于包含的单元不同，得到的估计值自然不同，各个估计值与总体特征之间不可避免的出现差距，由此产生了抽样误差。 非抽样误差：其来源比较复杂，主要有抽样框未能不重不漏包含所有抽样单元导致的抽样框误差，调查测量不准确引致的测量误差，还有无回答误差和粗大误差。6、在抽样调查中，影响样本容量的因素主要包括：（1）总体各单位标志变异程度；（2）允许误差的大小；（3）概率度的大小；（4）抽样方法不同；（5）抽样方式不同。6、从理论上讲，在不考虑费用的前提下，影响样本容量大小的因素主要有：总体的标志变异程度，即总体方差或标志变异程度大，应抽取的单位