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文档简介

统计学总复习考试题型:单项选择题(20个小题共20分) 填空题(10个小题共10分)判断题(10个小题共10分)(注:两套卷交叉选题) 问答题(每套卷四题共八题),四题20分) 计算分析题(4个题共50分)第一章、导论(要点)1、什么是统计学?2、怎样理解统计学与统计数据的关系?3、统计数据的类型?(分类数据、顺序数据、数值型数据)4、什么是描述统计?什么是推断统计?5、什么是截面数据、什么是时间序列数据?6、什么是总体、样本、变量(分类变量、顺序变量、数值型变量)?第二章、数据的搜集(要点)1、统计调查实践中经常采用的概率抽样方式有几种?(简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样)第三章、数据的图表展示(要点)1、什么是数据分组?什么是上限、下限?什么是组中值?组中值的计算?(缺上限和下限)2、直方图和条形图的区别3、频数、频率、比率、比例、百分比的概念第四章、数据的概括性度量(要点)1、众数、中位数的概念?2、什么是均值(平均数)?均值的计算方法(简单平均与加权平均)?3、众数、中位数和均值的特点及应用场合4、怎样理解均值在统计学中的地位?5、几何平均数的计算公式?6、众数、中位数和平均数的关系(对称分布、左偏分布、右偏分布)7、方差、标准差、离散系数(变异系数)的计算及其意义?第六章 统计量及其抽样分布(要点)1、什么是抽样分布(样本均值的抽样分布和样本比例的抽样分布)?第七章 参数估计(要点)1、什么是点估计?什么是区间估计?什么是估计量?什么是估计值?参数与统计量的概念?2、什么是置信水平(置信度、置信系数)?什么是置信区间?3、什么是估计误差(含义)?4、简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系?5、估计总体均值时样本量的确定(公式的意义)第六章 假设检验(要点)1、假设检验的概念与表达形式? 双侧检验、单侧检验(左侧、右侧)2、原假设与备择假设的建立方法?3、检验统计量的计算?4、假设检验的步骤?第八章 相关与回归分析(要点)1、什么是相关分析?相关分析主要解决哪几方面的问题?相关关系的性质?(正相关、负相关)相关系数的取值范围。2、散点图的概念?3、相关系数的计算及其检验步骤?4、什么是回归分析(自变量、因变量)?回归分析主要解决哪些问题?一元回归方程的建立及其求解?回归模型()中每一个字母的意义?回归系数意义?回归系数与相关系数的联系?判定系数的意义。第十三章 时间序列分析和预测(要点)1、什么是时间序列?时间序列的分类(平稳时间序列和非平稳时间序列),2、时间序列的速度分析中的计算(发展速度,定基发展速度,环比发展速度,两者的关系)(增长速度的计算)2、平均发展速度和平均增长速度的计算方法并注意相关问题(比如:开方、两者的关系)3、增长1%的绝对值4、利用时间序列进行预测的方法(平稳时间序列简单平均法、移动平均法、指数平滑法,非平稳时间序列数学模型法)第十四章 指数(要点)1、什么是拉氏指数?什么是帕氏指数?2、拉氏指数、帕氏指数的计算方法?3、综合指数的编制、平均指数的编制方法?4、指数体系概念与计算(相对数与绝对数)计算部分1、 平均数、方差和标准差、离散系数的计算?并会对计算的结果进行分析说明。(注意分组时的各种组中值计算)2、 计算相关系数、对相关系数进行检验、建立回归方程并解释回归系数的意义。3、 根据给定的条件对参数进行区间估计(均值和比例)。根据给定的条件对参数进行假设检验(均值和比例、重点是双侧检验)。4、 指数的计算。拉氏价格指数、帕氏价格指数的计算?指数体系的意义与计算,(注意拉氏、帕氏在计算时不同时期的选择)问答部分一、什么是统计学?怎样理解统计学与数据的关系?答:统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。(或者说统计学是研究数据的科学),统计学它是一套处理数据的方法和技术,因此,统计学与数据有着密不可分的关系。统计学研究的每一个环节都离不开数据,具体包括:收集数据、整理数据、分析数据、解释数据四个方面。离开了数据统计学就失去了用武之地,收集数据是统计分析的基础,整理数据是对统计数据的加工处理过程,目的是使统计数据系统化、条理化,符合统计分析的需要。分析数据是统计学的核心内容,是统计学研究的目的所在,解释数据是对分析的结果进行说明,从数据中得出了哪些规律性的结论。二、怎样理解均值在统计学中的地位?答:均值在统计学中具有重要的地位,它是进行统计分析和统计推断的基础。首先,从统计思想上看,均值是一组数据的重心所在,是数据误差相互抵消后的必然结果。其次,均值具有一些重要的数学性质,比如各变量值与其均值的离差之和等于零,各变量值与其均值的离差平方和最小。这些数学性质在实际中有着广泛的应用,许多统计分析方法都来源于这些性质,同时也体现了均值的统计思想。三、简述样本容量与置信水平、总体方差、估计误差的关系答:从样本容量的计算公式可以看出,样本容量与置信概率成正比,在其他条件不变的情况下,置信概率越大,所需要的样本容量也就越大,样本容量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本容量也越大,样本容量与估计误差的平方成反比,我们可以接受的估计误差越大,所需的样本容量就越小。四、解释拉氏价格指数和帕氏价格指数?答:拉氏指数是1864年德国学者拉斯贝尔斯提出的一种指数计算方法,拉氏价格指数是指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。帕氏指数是由德国的另一位统计学家帕舍于1874年提出的一种指数计算方法,帕氏价格指数是指在计算商品价格综合指数时,把作为权数的销售量固定在报告期。五、回归分析主要解决哪些方面的问题?(一)从一组样本数据出发,确定出变量之间的数学关系式;(二)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是显著的,哪些是不显著的;(三)利用所求的关系式,根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值,并给出这种估计或预测的可靠程度。六、直方图与条形图有何区别?(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。七、众数、中位数和均值的特点及应用场合。众数是一组数据中出现最多的变量值,是位置代表值,不受极端值的影响,适合于作为分类数据的集中趋势测度值;中位数是一组数据经过排序后,处于中间位置的变量值,是位置代表值,不

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