人大432历年真题深度解析

在复习过程中的重要心得。可以说，432是得者得天下，只要把研130以上。基本上在总结的八个专题中，每个专题会各考一道题，这是需要关于432复习432专业课的题都是可以根据和论的经验可知这是一个小概率事件，即使真的出现了，只要把主分的题大部那俩本书，毕竟在复试面试的时候有可能会问到。针对432的初试，请大4322011年大学应用统计432专业课试一、(10分)给出若干数据32343239444538……（30个数值型数据参考答案①当这组数值型数据未分组时，可以画出茎，反映原始数据的分布。432都会出一道专题一的题，基本上11年是数值型数据、12年是分类数据统计图表分析、13年也是分类数据统计图表分析、14年也是了数值型数据、15年16年都是这部分知识二、(20分)t分布，卡方分布，F分布在统计学中有哪些应用？三种分布的假设参考答案参照专题整理page18。 时做足功夫，还有一点，学硕在10年过卡方分布，所以，学硕的 是要关注的，很有可能432的题是从学硕那边变形过来的或者直接拿过来考，比如16年的时间序列那题就是学硕一模一样的在11年过的，整理背诵过学硕础，它在统计学中的地位相当于随量在概率论中的地位。三、(20分)给出一些数据和背（1）（2）95%置信区间的含（3）p值的参照专题整理page30原假设与备择假设、page24置信区间的理解、page32P观，12年 P值的真实含义；13年 还有对置信区间的理解和使用；14年了假设检验中两类错误的相关概念；15年了原假设的提法、原假设和不原假设的含义。两类错误的实质，置对于重点知识要很熟悉，同时也不能把一些边边角角的知识落下，像16年了四、 分)对影响试验数据的一个因子进行单因素方差分析，给出简述模型中各参数的含写出原假设和备择假设五、(20分)给出了一个二元回归EXCEL表格简述各个回归系数的含义（2）计 ，并解释其含（3）计算并解释其含义（4）通过给EXCEL结果，对这个回归模型进行他三个小问涉及到Excel输出的回归分析结果，表格如下①回归统判定系数=&&&，说明在&&&的变差中，有&&%可以由&&与&&的线性关估计标准误差Se=&&，表示当用&&来&&时，平均的误差为&&，表明误差&&②方差分析③回归参数估由表的结果可知，&&与&&。回归系数表示，当X2、Xk不变的条件下，X1每变动一个单位，因变量回归系数检验 P-Value=0.000<0.05,表明回归系数显著，即&&是否为影响由方差扩大因子 &&，可知该回归方程是否存在多重共线性反复得在几个知识点，12年回归模型的综合评价、13年多元回归模型的建立步骤与评价、14年多重共线性的影响及处理方法、15年多元线性回归建模的步骤、16 六、(15分)一个含有各种要素时间序列的步骤。1、Winter指数平滑（趋势+季节holt指数平滑模型适用于含有趋势成分但不含季节成分序列的。若进行。平滑项 趋势项：季节项更新：未来第k期的值

是用季节调整因子去除观测值 前一季度数据，结果为t期的季节调整因子。④为模2、引入季节哑变量的多元回归因素作为哑变量引入回归模型，用多元回归方程进行。3、分解

Q3、Q4b2、b3、b4分别表示每绘制时序选择拟合模乘法模型：加法模型：混合模型 ，表示长期趋势波动；表示序列的季节性（周期性）计算季节指移动平均趋势剔除法计算移动平均值（412期均，得到中心化移动平均值（CMA。（Y/CMA 残差检验：差项就可以视为随机波动的影响。。4、 模型（求和自回归移动平均模型定义：学长倾情解析：这是属于《专题七：时间序列分析》的内容，这个专题在都会模型和基本原理；13年了同样的内容；14年比较特殊，了时间序列的差分处理；15年了三个指数模型（简单指数平滑模型、Holt双参数指数平滑模型、Winter指数平滑模型）的构造与适用场合，都在专题整理笔记里面有呈现，的重要性是强调上万次都不为过，大家在复习的时候一定要好好的利用，通过分析会的知识块，来自己来年的考题设置点，可以稍微覆盖的广泛一些，但是一定要学会自己，这样做会事半功倍，今年考试之前学长给自己了10道题，其中第二题各参数的解释、第五题多成分时间序列的模型结构、第六题方差分析的判定系数的解释、第七题回归分析的综合评价都几乎到了原题，在考场上答题就很轻松，所以建议学弟学妹一定自己去。此外比较重要的知识点七、(15分)总体数量1000，总体均值32，总体方5，从中抽出样本量为100的样本：参考答案 中心极限定理：从均值 μ，方差为（有限）的任意一个总体中抽取样本量学长倾情解析：这道题了《专题二：统计量与抽样分布》的内容，主要是中心八、(20)有人认为人口密度与国民收入有关系，依据的数据给出了一个表，表中随着人口密度的减小，人均国民收入呈现递增趋势，接着题目又给了一个表，表中给出的是高收入国家的人口密度和人均国民收入的数据，可以看到高收入国家中也有几个国家的人口密度也是很大的，比如新加坡、。第一问：从面积的角度去解释。（我表述的貌似有点问题度与国民收入的关参考答案：知识点为回归分析，其2012年大学应用统计432专业课试对于以上的数据可以用什么统计图表分析，并说明这些图表的用途。对于以上的数据可以用什么统计方法分析，并说明这些方法的用途。参考答案统计分析方法因为以上列联表中有两个分类变量，关心这两者是否有关联，可以进行独提出原假设和备择假计算检验统计计算，其中 行的合计，CT为给定单元所在列的合计，n为观察值个数）计算计算计 统计决其中度为(R-1)(C-1)。通过上面的方法，可以判断两个分类变量是否独立，而当原假设后，分类数据分析》的内容，分别了分类数据的图表展示和独立性检验。分类型数的数据，需要采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对分类数据通常计算以用的统计方法进行分析，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。分类二、为检验一厂家生产的产品，提出如下的假设检验：H0：u=500，H1:u=!500，现在抽取了部分的样品进行检验。若检验结果H0，则意味着什么？若检验结果没有H0，则又意味着什么？能否恰好取到一组样本证明H0：u=500成立？为什么？若检验的P=0.03，则意味着什么？P值的真实含义是参考答案原假设：意味着所构造的与原假设相的小概率事件发生了，就有足够的理由原假设，接受备择假设。即认为u≠500.但是可能还有别的与原假设的小概率事件，也无法证明这些小概率事件不会发生，因此，假设检验中接受H0的结果应解释为：在显著性水平为α的条件下，没有发现充足的H0，而不是接受原假设，因为无法证明原假设是真的。味着所构造的与原假设的小概率事件没有发生，但可能还有许多其他的与原假设的小概率事件，无法证实所有的这些小概率事件不会发生，因此我，，P=0.03：P=0.03<0.05，意味着原假设，认为μ≠500,P值的含义：是指当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更结果出现的概P值很小，说明这种情况出现的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有足够的理由原假设，P值越小，原假设的理由就越学长倾情解读：本题主要考查《专题三：参数估计与假设检验》的内容，了拒绝原假设和不原假设的含义，P值的含义。都是相对比较基础的内容，在专查一些P值或者原假设备择假设的内容，大家要引起重视。三、现研究某地区平均GDP与居民消费总额、固定投资、额、年末总1：整体拟合程度：R，R方，调整的可绝系数。表2：整体线性关系的F检验3：系数的显著性t检验，方差扩VIF（存在多重共线性）参考答案回归模型的综合分析①回归统判定系数=&&&，说明在&&&的变差中，有&&%可以由&&与&&的线性关估计标准误差Se=&&，表示当用&&来&&时，平均的误差为&&，表明误差&&②方差分析③回归参数估由表的结果可知，&&与&&。回归系数表示，当X2、Xk不变的条件下，X1每变动一个单位，因变量回归系数检验 P-Value=0.000<0.05,表明回归系数显著，即&&是否为影响由方差扩大因子 &&，可知该回归方程是否存在多重共线性析在2012年的学硕和2011、2016年的专硕中都过，所以只要把搞明白了，然后自己总结一个答题模板就不会有啥问题了。此外提一句，统计学的课后思考题和练习题都不能忽略，很多的都是从这些原题变形过来的，搞定了就都是套路。而且第四版和第六版的每章节末尾的问答题也会是的，在中会以一小部分或者一个小点的形式出现，所以，总结这些题目的432的认识提炼出来的经典的论述题，大家可以依据专题自行99年1月到2004年3月某地区各月的销售额的一个时间序列图，该序列图中包含哪些成分？可以用什么方法来分析此模型，并参考答案1、Winter指数平滑（趋势+季节holt指数平滑模型适用于含有趋势成分但不含季节成分序列的。若进行。平滑项：趋势项：季节项更新：未来第k期 值：

是用季节调整因子去除观测值 前一季度数据，结果为t期的季节调整因子④为模2、引入季节哑变量的多元回因素作为哑变量引入回归模型，用多元回归方程进行。3、分解

Q3、Q4b2、b3、b4分别表示每绘制时序选择拟合模乘法模型：加法模型：混合模型 ，表示长期趋势波动；表示序列的季节性（周期性）计算季节指移动平均趋势剔除法计算移动平均值（412期均，得到中心化移动平均值（CMA。（Y/CMA 残差检验：差项就可以视为随机波动的影响。。4、 模型（求和自回归移动平均模型定义：的从2008年的学硕中搬过来的，所以也要重视学硕的 五、说明距离判别法与贝叶斯判别法的区别参考答案k这k，当x落入个ECM联系：学长倾情解读:贝就我在201别分、2013、20（216207说的六、说明大数定律与中心极限定理的内容和应用参考答大数定理的应用：学中经过大量的观察，根据大数定理可以进行统计，提高的几率。把每期号码出现的次数累加起来一一进行统计，累积到一，可大大提高几率量为n的样本当n充分大时样本均值的抽样分布近似服从均值为μ方差为保险业具有指导性的意义，一个保险公司的亏盈，是否，可通过中心极限定理的知识可做到估算和。承保的单位越多，损失概率的偏差越大。布的随量，只要其他条件符合，都满足这个定理。而且他比大数定理揭示的p的人回答敏感性问题（1）你A吗？回答结果为是或不另外1-p的比例人回答问题（2）：比如你机号尾数是奇数吗？回答是t。假设总体具有特征A的人数q，样本中回答是的比例为R。试提出q的一个估计证明该估计是q的一个无偏估计。求出q的方差的表达式。参考答案来，这种类型的题已经落寞，几乎不会在中出现，所以大家可以跳过。如果真应付432的计算题和证明题了。2013年大学应用统计432专业课试一、给了一个列联参考答案图形展示数据分析方法因为以上列联表中有两个分类变量，关心这两者是否有关联，可以进行独提出原假设和备择假计算检验统计计算，其中 （RT为给定单元所在行的合计，CT为给定单元所在列的合计，n为观察值个数）计算计算计 统计决若>， 若则不原假设说明地区和原料等级之间不存在依赖关系。通过上面的方法，可以判断两个分类变量是否独立，而当原假设后，分类数据分析》的内容，分别了分类数据的图表展示和独立性检验。分类型数的数据，需要采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对分类数据通常计算以用的统计方法进行分析，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。分类数据分析在12/13/15年都到了，都是大分值，大家要引起注意，拟合优度检验828个黑球，2个红球，做如下：从两个盒子里随机挑一个，再随机摸一个球，如果摸到红球，就认为是从第一个盒子里摸的球，如果是黑球，就认为是从第二个盒子摸的球。用假设检的术语。（原假设、被择假设、域、非拒绝域等）说明这个规则的合理性。参考答案原假设：盒子里有8个红球，2个黑球第一类错误：8个红球，2个黑球，摸出来的是一个黑球，落入域（即原假设为真，却把它了）认为盒子里有8个黑球。设为伪却没有，认为盒子里有8个红球。学长倾情解读误和显著性水平，只要你在复习的时候把这几个概念整理理解背诵，对照着思建议大家对于一个概念原理性的问题，如果有不懂的地方，可以询问谷歌、参三、有甲乙两人说了自己对置信度、置信区间的看法，谈谈你对置信区间的理解，以及置信区间的使用。置信区间的理解置信水平为95%用某种方法构造的所有区间中有：一个具体的置信区间以95%的概率包含总体参数真值的说法错误：总955次不包含真值。它不学长倾情解读：本题是属于《专题三：参数估计与假设检验》的内容，了置信置信区间的理解很多年份都到了，每年考的都会不一样，但是知识都在这里，四个理解对应不同的问题，大家要在把哪些问题用哪个理解来回答，不可四、给出中国某几年的社会零售消费品总额时间序列曲线图，问其中存在哪几种成分趋势、季节性、随机性），可以对其用何种方法分析和？参考答案Winter指数平滑（趋势+季节holt指数平滑模型适用于含有趋势成分但不含季节成分序列的。若进行。平滑项：趋势项：季节项更新：未来第k期 值：

是用季节调整因子去除观测值 前一季度数据，结果为t期的季节调整因子。④为模引入季节哑变量的多元回归因素作为哑变量引入回归模型，用多元回归方程进行。Q3、Q4b2、b3、b4分别表示每分解模绘制时序选择拟合模乘法模型：加法模型：混合模型：，表示长期趋势波动；表示序列的季节性（周期性）计算季节指移动平均趋势剔除法计算移动平均值（412期均，得到中心化移动平均值（CMA。（Y/CMA分离季节成分:根据拟合模型假定，原始序列值除以拟合长期趋势变动：残差检验：差项就可以视为随机波动的影响。。 模型（求和自回归移动平均模型定义：ARMA(p,q)模型的自回归系数多项ARMA(p,q)模型的移动平滑系数多项样的从2008年的学硕中搬过来的，所以也要重视学硕的，但是一些明显不属于专硕考试范围的内容就不需要看了，我在的专题整理中识，几乎所有比较重要的时间序列模型都到了，大家要有清楚脉络。此外，我相信很多小伙伴对这几个模型都很熟悉，但是细节的地方还是不能到位，因为没有反复的默写，导致考场上，这就是你基础是否扎实了，所以，做五、将中国31个省市按所属区域分为东部、西部、中部等，如下以额为因变量，所属区域和地区生产总值为自变量，如何对以上数据进行分析？以及分析中每种方法的假定。方差分析由题可知，研究分析不同省份区域对额是否有影响，省份区域为自变量，是一个分类型变量，东部、东北、西部、中部等是自变量的具体取值，额情况响，即研究区域对额是否有影响。基本思想组间误差与组内误差的均方应该很接近，比值趋近于1。1，当比值大到某些程度，就基本假定每个总体的方差2必须相同，也即各组观察数据是从具有相同方差的正态提出假设 H1：1，2，k 构造检验统计SST（总平方和、SSA（组间平方和、SSE（组内平方和（总平方和）=SSA（组间平方和）+SSE（组内平方和以他们所对应的度，组间均方组内均方当H0为真时，二者的比值服从分子度为k-1、分母度n-k的F分布， 统计决策若F>Fa(k-1,n-k)， 原假设H0，表明区域对额有显著影响若F<Fa(k-1,n-k)，则不 回归分析在此题中自变量为地区生产总值，因变量为额。第二步：收集整理数据：这是一个重要环节，他直接影响模型的质：用SPSS对原始数据作回归分析。第五步：回归：（1）基本假定是否成立（2）相关分析：由复相关系数或决分析、和控制三个方面。基本假在重复抽样中，自变量xx是非随机的。它是普个给定的x值，y的取值都对应着一个分布，因此，代表对误差 的假定即高斯马尔科夫条（G-M条件使得到的零均值：E=0误差 是一个期望值为0的 则，因此对于一个给定的x值，y的期望值为方差齐性：对于自变量所有值，定的x值，y的方差也都等于应的不相关。正态假定：误差项是一个服从正态分布的随 对于任何一个给定的x值，y都服从期望值为 、方差为的正态分布，且对于不同的x都具有相同方差。归分析》的内容，是两个专题的综合，知识点为单因素方差分析的步骤和假设、六、因子载荷的含义？因子旋转对因子载荷参考答案因子载荷的含义：矩阵A成为因子载荷矩阵，是和的协方差，，又与都是均值为0，方差为1的变量，因此，同时的相依程度，即公共因子对的载荷量。旋转后，公共因子对的贡献并不改变，但由于载荷矩阵发生变化，学长倾情解读：本题属于《专题八：多元统计分析》的内容，主要了因子分析分析和因子分析的联系与区别的时候，不要一字不差的背下来，自己总结出，七、如何对因变量yk个自变x1,x2……xk建立多元回归线性模型？请参考答案第四步： 第五步：回归：（1）基本假定是否成立（2）相关分析：由复相关系数或决第六步：若未通过回归，返回第一步，否则可进入回归应用 年和2015年都到了，验证了会反复考的倾向。在专题笔记的《六：相的批卷分数。这些细节之处虽然只能多得到个几分，对300多分的总分可能微不足道，但是你要想到每年比分数线低一两分的有人在，可能就是因为这一分，错失一所理想的院，你会遗憾终生的。所以，能提分的咱们不要疏忽，能多得2014年大学应用统计432专业课试1、题目中测试某个产品的重量，一共有25袋，要求对这25个数据进行分析，对于以上的数据可以用什么统计方法分析，并说明这些方法的用参考答案①当这组数值型数据未分组时，可以画出茎，反映原始数据的分布。学长倾情解读可以看到，1411年的第一题异曲同工，换汤不换药，虽然数据一遍，熟记于心，多找类似的例题练习，依照16年第一题的出题风格来看，杂数据串的分析，还会存在缺失数据，这样答题的时候也就了学生的综合分析2个的净损益为10，输一次的净损益为5，累积胜两局的选手赢得比赛。求出甲乙的收益期望分参考答败，其净损益为-100，概率为1/2×1/2=1/4.如果甲失败，其净损益为0，概率为2×1/2×1/2×1/2=1/4.X0P432一定要把重心放到原理论述性的题上来，不要像学硕那样死抠证明，虽然可以增强你对原理的理解，但考研是应试考试，咱们针对他的要求来应对，要是你真的感，考完研之后有大把的时间给你研究，到3、主要提问是假设检验的第一类错误及第二类错误的相关概念（比较简单参考答案；置信水平的概念、置信区间及其理解（这个在专硕和学硕的中总是出现，大家性；有一年的复试到了无偏性的文字表述，大家也要注意其他两个性质的文字（16初试到了，这种基本的概念一定要很清楚、“参数估计与假设检验的异P值的局限，复试的时候也被问到了，考之前看过统计之都统计学会对P4、简述样本平均数和总体参数的的关系，代表性，并举例分析参考答案①当总体分布为正态分布时，（样本均值）的抽样分布仍然为正态 ，即。布也将取决于总体分布的情况，由中心极限定理可知，当从均值为μ，方差为（有样分布近似服从均值为μ、方差为的正态分布可以去参考。要注意，432特别喜欢考查应用，像这里出现一个中心极限定理，5、多重共线性的影响以及处理参考答案处理方共线性，也可以得到较好的结果。VIF最大的不显著VIF最大的对应自变量，直到VIF检验不存在多重共线性。济问题中，许多变量是不可控制的，或无法得到样本的。T1U1T1与立YT1，T2，T3的回归方程，最后还原为X。学长倾情解读是已经在专题中系统整理过的内容，而且那边还整理了如何的方法。所以说，这些其实都是来源于书本，只要你悉心的去整理背诵，一定可以拿到大部分的6、题目给出一组1997—2013年的GDP数据走势图（指数分布的曲线图，提问应该对数据采取何种处理方法参考答案含着曲线趋势，此时通常低阶（23阶）差分就可以提取出曲线趋势的影响。，差分后的序列可呈现出平稳的随机波动。的影响

实不然，纵观，13年和15年考了多元线性回归建模的步骤、14年考了差分方式的选择，还考了三个指数平滑模型的构造；12年考了距离判别和贝叶斯判别的联系、13年考了因子分析的相关概念、14年考了典型相关关系的七、某小组要分析经济发展和生活水平的关系，分别统150个国家的指标（包括基尼系数、饮用水使用率等）种统计方法进行分析（应该是多元参考答案要分析经济发展和生活水平整体之间的关系，可使型相关分析yxy变量组间的相关矩阵。初步观测原始变量之间第四步（（对外基础设施，对内基础设施，百人数，技术设施数在反映城市竞争力的主；但是事半功倍，对432应试会起到很大的作用。2015大学应用统计专硕432一、抽样了60名大学生月花费（元）的数据，根据下列表格和，对【一张图、一张直方图，都大致正态分布参考答案图、饼图、环形图、顺序数据（累积频数表、数值型数据（直方图、茎、箱二、某产品满意度问：能用哪些统计方法分析？给出分析过参考答案：因为以上列联表中有两个分类变量，关心这两者是否有关联，可以提出原假设和备择假计算检验统计计算，其中 行的合计，CT为给定单元所在列的合计，n为观察值个数）计算计算计 统计决若>，则原假设，说明地区与满意度之间存在依赖关系，其中若，则不原假设，说明地区与满意度之间不存在依赖关系通过上面的方法，可以判断两个分类变量是否独立，而当原假设后，学长倾情解读：这题属于《专题四：分类数据分析》的内容，它了分类数据分那样的题，又是怎样的答法，所以记住一定要自己给自己出题，基本上可以押中一道或者几道，当然要根据432题特征来出题，这些东西大家会在做的过程中体会到，会很清楚432出题的套路，这样做会事半功倍的。三、为了分析职业对收入的影响，了金融业、IT业、旅游业、制造业各500人的收入情况。问能用哪种统计方法分析？给出步骤和方法原理参考答案类型变量，金融业、IT业、旅游业、制造业是自变量的具体取值，收入情况为因变组间误差与组内误差的均方应该很接近，比值趋近于1。1，当比值大到某些程度，就基本假定每个总体的方差2必须相同，也即各组观察数据是从具有相同方差的正态提出假设 H1：1，2，k 构造检验统计SST（总平方和、SSA（组间平方和、SSE（组内平方和（总平方和）=SSA（组间平方和）+SSE（组内平方和以他们所对应的度，组间均方组内均方当H0为真时，二者的比值服从分子度为k-1、分母度n-k的F分布， 统计决策若F>Fa(k-1,n-k)，则原假设H0，表明职业对收入有显著影响若F<Fa(k-1,n-k)，则不原假设H0，没有表明职业对收入有方法：最小显著差异提出假设 计算 根据显著性水平a若，则H0若，则不H0四、现有1家上市银行今年前三个季度14个指标（每股公积金、每股未分配利润、每股经营现金流、以及公司主营业务收入、净利润、净资产收益率、不良等）的数据，为了评价各银行的业绩，你选择用什么样的统计方法？给出方法步骤，并评价这种方法参考答案1、可以选择使用主成分根据研究问题选择初始分析变量：一共14个指标，作为原始变量，分别可以选择使用因子分析根据研究目的，选取原始变量（成分分析时，还应该考虑有信息的情况，在相关矩阵可以看出两变量 出发。求解因子载荷矩阵。（主成分分析时，还应该考虑有信息的情五、下面是农夫山550ml装的营养成分（单位：μg/100ml）【主要是钙≥400，PH值（25℃）7.3±0.5为了检验钙是否≥40，你应该怎么提原假设？厂家应该怎么提？为什么？当你不原假设时，你能得出什么结论？第一类错误的实质是什么？当你原假设时，你能得出什么结论？第二类错误的实质是什么？“PH值（2℃）：7±0.”这样的叙述有什么问题？参考答案我（消费者）怎么提原假设：站在消费者的角度，比较关心μ≤400，若要让我们相信μ＞400，厂家就得拿出充分的来证明，故μ＞400放在不利的不能轻易H0：μ≤400被保护的、没有足够的不能轻易的特性，而备择假设往往是不能轻易肯定H0：μ≥400PH值（25℃）7.3±0.5：这样的表述是不完整的，在实际问题中，进行估计时学长倾情解读：本题属于《专题三：参数估计与假设检验》的内容，了原假设与备择假设的提法、原假设和不原假设的含义、置信区间的理解这三个问P值的且还可以加上自己势的演示，就可以得到比较好的分数了。所以，把握住初试六、简述多元线性回归建模的参考答案：用SPSS对原始数据作回归分析。第五步：回归：（1）基本假定是否成立（2）相关分析：由复相关系数或决分析、和控制三个方面。 年和2015年都到了，验证了会反复考的倾向。在专题笔记的《六：相的批卷分数。这些细节之处虽然只能多得到个几分，对300多分的总分可能微不足道，但是你要想到每年比分数线低一两分的有人在，可能就是因为这一分，错失一所理想的院，你会遗憾终生的。所以，能提分的咱们不要疏忽，能多得七、简单指数平滑模型、Holt模型、Winter模型的构造，以及它们分别适用什参考答案1、简单指数平滑法（适合于平稳时序 单一指数平滑法：就一次指数平滑而言，t+1期的值是t其实际关键是确定一个合适的平滑系数，不同的会对结果产生不同的点是值往往滞后实际值，且无法考虑趋势和季节成分。 2、Holt双参数指数平滑（适合于含义线性趋势的时间序列当时序存在趋势时，简单指数平滑的结果往往滞后于实际值。Holt双参数指数模型假定序列有一个比较固定的线性趋势，每期都rt期的估计值等于第t-1期的观察值加上每期平滑项：未来第k期的 值：3、Winter指数平滑（适合于含义趋势和季节成分的时间序列holt指数平滑模型适用于含有趋势成分但不含季节成分序列的。若进行。平滑项：趋势项：季节项更新：未来第k期 值：

是用季节调整因子去除观测值③中是根据季节变动来调整实际值，用δ，而1-δ前一季度数据，结果为t期的季节调整因子④为模学长倾情解读：本题属于《专题七：时间序列分析》的内容，了简单指数平滑的《统计学》中是没有的，而在第四版的《统计学》有详尽的介绍。而且第四版的课后题中有与此类似的题，第四版《统计学》内容更全面，更适合432的（winter指数平滑法、引入季节哑变量的多元回归、分解模型、X-的内容就在这几个知识块之中，细节的地方大家再抠一下就OK了。2016大学应用统计专硕432一非农出身非农出身农业出身农业出身城市户口城市户农村户口农村户表格中记录的是1978年以来高校入学的城市、农村学生所占当年全部新生的比例，分类依据是和户口类型，由于数据缺失，一些年份的数据没有出现在，200年以后采用户口记录学生比例，2000年以前采用出身类别记录学生比例，试给出以上数据可用什么图表分析，并对以上数据做出解释（考虑数据质量（0分）注：这个题的数据具体的我记不清了，主要随时间呈现一个上下波动吧，反正不是单调上升或下降，而且其中一些年份的数据是未给出的，表格参考。参考答案图表分析：条形图、饼图、复试饼图、环形图、线图（时间序列图二、（20分解释Z2

中各个字符的含义，说明这个公式在实际操作中都有n应用参考答案 是标准正态分布右侧面积为的Z值是估计总体均值的估计误差。实E为使用者在给定的置信水平下可以接受的估计误差，则，可以推导得到。只是一个式子，但其实考查的点是很多的，比显著性水平、置信水平、置信区果知识呈现碎片化，就容易导致解答不全面或者条理不清晰。大家在一定可以达到这样的水准，就是可以自己合，然后从第一章的重点开始，自己给自己讲三周周周周研究不同机器类型和班组对于次品率的影响，试问以上用的是哪种实验设计方法，以上分析中研究的主要因子是什么？以上数据可用什么统计方法分析，给（20分）参考答案统计分析方法：有交互作用的双因素方差分教训就是复习的时候一定要面面俱到，切不可自己随意淘汰一些知识点，你以bootstrap四、检验一个药物是否有疗效，选取两组，一组服用此药物并记录（记录什么我忘了感觉这个不重要，另一组服用安定剂并记录(同不记得这是匹配样本还是独立样本？给出原假设和备择假设，若p=0.5意味着什么？此时容易犯的错误的实际含义是什么？（20分）P值是指当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更结果出现的概率，若果P值很小，说明这种情况出现的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，意味着当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更结果出现的概率为0.05，而这种情况真的出现了，就有足够的理由原假设，认为这个药物有疗效。易犯错误的实际含义：容易犯弃真错误，即原假设为真，却把它了。学长倾情解读：本题属于《专题三：参数估计与假设检验》的内容。关于独立P值和两类错误的知识点面的和专题整理中已有详细解读，就不赘述了。再一次验证，432的论述题都是基础知识点的堆叠，关键是把基础知识给搞扎五、一个时间序列数据中含有趋势、季节、随机成分，请写出用于分析这个序（20分）参考答案Winter指数平滑（趋势+季节holt指数平滑模型适用于含有趋势成分但不含季节成分序列的。若进行。平滑项：趋势项：