开放大学电大专科《统计学原理》简答题题库及答案

开放大学电大专科《统计学原理》简答题题库及答案1.简述统计标志与统计指标的区别与联系。区别：-标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的。例如，对于企业员工这个总体单位，员工的性别、年龄等是标志；而对于企业这个总体，企业的员工总数、销售额等是指标。-标志有不能用数值表示的品质标志（如员工的性别）和能用数值表示的数量标志（如员工的年龄），而指标都是用数值表示的，没有不能用数值表示的指标。联系：-许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的。比如企业的员工工资总额是由每个员工的工资（数量标志值）汇总得到的。-指标与标志之间存在着变换关系。当研究目的改变，原来的总体变成总体单位时，相应的指标就变成标志；反之，原来的标志就变成指标。例如，当研究一个地区所有企业的情况时，某企业的销售额是标志；当研究该企业内部情况时，该企业的销售额就成为指标。2.什么是统计分组？统计分组的作用有哪些？统计分组是根据统计研究任务的要求和现象总体的内在特点，把统计总体按照某一标志划分为若干性质不同而又有联系的几个部分。作用：-划分现象的类型。通过分组可以将复杂的社会经济现象划分为不同的类型，从而深入了解各类型的特征和相互关系。例如，将工业企业按所有制形式分为国有企业、集体企业、私营企业等，有助于分析不同所有制企业的经营特点和发展状况。-揭示现象的内部结构。可以分析总体中各部分的比重和分布状况，了解总体的内部构成。如将一个国家的人口按年龄分组，计算各年龄组人口占总人口的比重，能反映出人口的年龄结构。-分析现象之间的依存关系。在分组的基础上，观察不同组之间变量的变化情况，研究现象之间的相互联系和相互制约关系。例如，将商品销售额按价格分组，观察不同价格水平下销售额的变化，分析价格与销售额之间的依存关系。3.简述时期指标和时点指标的特点。时期指标的特点：-可加性。不同时期的时期指标数值可以相加，相加后的结果表示更长时期内该现象的总量。例如，一年的国内生产总值是各季度国内生产总值之和。-时期指标数值的大小与时期长短有直接关系。一般来说，时期越长，指标数值越大；时期越短，指标数值越小。如企业的月销售额通常小于年销售额。-时期指标的数值是通过连续登记取得的。为了准确反映一定时期内现象的总量，需要对该时期内的现象进行连续不断的记录。时点指标的特点：-不可加性。不同时点的时点指标数值不能直接相加，因为相加后的结果没有实际意义。例如，不能将不同日期的企业库存商品数量简单相加。-时点指标数值的大小与时点间隔长短没有直接关系。时点指标反映的是现象在某一时刻的状态，时点间隔的长短不影响指标数值的大小。如企业年末的职工人数与年末和年初的时间间隔无关。-时点指标的数值是通过一次性登记取得的。只需要在特定的时点上进行统计，不需要连续记录。4.什么是抽样推断？抽样推断有哪些特点？抽样推断是按照随机原则从总体中抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本数据对总体的数量特征进行估计和推断的一种统计分析方法。特点：-按照随机原则抽取样本。随机原则是指在抽取样本时，总体中的每个单位都有同等被抽中的机会，排除了主观因素的影响，使样本具有代表性。-由部分推断总体。抽样推断通过对样本的研究来推断总体的数量特征，以达到对总体的认识。例如，通过对部分产品的质量检验来推断整批产品的质量。-抽样推断产生的误差可以事先计算并加以控制。在抽样推断中，由于样本只是总体的一部分，样本指标与总体指标之间必然存在一定的误差。但可以根据概率论的原理，计算出抽样误差的大小，并通过调整样本容量等方法来控制误差范围。5.简述相关分析和回归分析的区别与联系。区别：-相关分析主要研究变量之间相关的方向和程度，它不区分自变量和因变量，变量之间是对等的关系。例如，研究身高和体重的相关关系，不考虑哪个是自变量，哪个是因变量。而回归分析则要确定一个自变量和一个或多个因变量，研究它们之间的具体数量变动关系，是一种因果关系的分析。-相关分析计算的相关系数只能反映变量之间相关的紧密程度，不能用于预测。回归分析建立的回归方程可以根据自变量的取值预测因变量的数值。联系：-相关分析是回归分析的基础。只有当变量之间存在一定的相关关系时，进行回归分析才有意义。如果变量之间没有相关关系，建立回归方程就没有实际价值。-回归分析是相关分析的深入和继续。通过回归分析可以进一步确定变量之间的具体数量关系，对相关分析的结果进行更深入的研究。6.简述编制时间数列应遵循的原则。-时间长短应该可比。对于时期数列，各指标数值所属的时期长短应一致，这样才能保证各时期指标数值具有可比性。对于时点数列，各指标数值的时点间隔最好相等，以便更准确地反映现象的发展变化趋势。-总体范围应该一致。在编制时间数列时，总体范围前后要保持一致。如果总体范围发生了变化，指标数值就不能直接进行对比。例如，在研究某地区的人口数量时，该地区的行政区划发生了变化，就需要对数据进行调整，使总体范围统一。-经济内容应该相同。时间数列中的各个指标所反映的经济内容必须一致。如果经济内容不同，指标数值之间就缺乏可比性。例如，不能将不同性质的销售额数据编制在同一个时间数列中。-计算方法和计量单位应该统一。计算方法和计量单位的不一致会导致指标数值的差异，影响时间数列的可比性。例如，在计算工业总产值时，前后各期应采用相同的计算方法和统一的计量单位。7.简述统计指数的作用。-综合反映复杂现象总体的变动方向和程度。许多社会经济现象是由多个因素构成的复杂总体，不能直接加总进行对比。统计指数可以将这些不能直接相加的因素综合起来，反映总体的变动情况。例如，通过编制物价指数可以反映市场物价的总体变动情况。-分析现象总体变动中各个因素的影响方向和程度。利用指数体系可以分析现象总体的变动是由哪些因素引起的，以及各因素的影响程度。如分析销售额的变动是由销售量和价格的变动共同影响的，通过指数体系可以分别计算出销售量和价格变动对销售额的影响。-研究现象的长期变动趋势。通过编制一系列不同时期的指数，可以观察现象在较长时间内的发展变化趋势，为预测和决策提供依据。例如，编制历年的工业生产指数，分析工业生产的长期发展趋势。-对经济现象进行综合评价和测定。统计指数可以用于对不同地区、不同单位的经济现象进行综合评价和比较。例如，通过编制综合评价指数对不同企业的经济效益进行评价和排序。8.简述平均指标的作用。-反映总体各单位变量分布的集中趋势。总体各单位的变量值存在差异，但通过计算平均指标，可以将这些差异抽象化，用一个代表性的数值来反映总体的一般水平，说明变量分布的集中趋势。例如，用平均工资反映企业员工工资的一般水平。-比较同类现象在不同单位或不同地区的发展水平。由于不同单位或地区的总体规模、条件等可能不同，直接比较总量指标往往不能说明问题。而平均指标消除了总体规模的影响，更便于进行比较。如比较不同企业的劳动生产率，用平均每个员工的产量进行比较更合理。-分析现象之间的依存关系。在分组的基础上，计算各分组的平均指标，可以观察现象之间的相互依存关系。例如，分析农作物的平均产量与施肥量之间的关系。-作为评价事物和决策的数量标准或参考。在实际工作中，平均指标可以作为制定计划、评价工作质量等的参考依据。例如，企业可以根据行业平均成本来制定自己的成本控制目标。9.简述抽样误差的影响因素。-样本容量的大小。在其他条件不变的情况下，样本容量越大，抽样误差越小；样本容量越小，抽样误差越大。因为样本容量越大，样本对总体的代表性就越强，样本指标与总体指标之间的差异就越小。-总体各单位标志值的差异程度。总体各单位标志值的差异程度越大，抽样误差越大；差异程度越小，抽样误差越小。如果总体各单位的标志值比较接近，那么样本指标就更能反映总体的特征，抽样误差就会较小。-抽样方法。不同的抽样方法会产生不同的抽样误差。一般来说，不重复抽样的抽样误差小于重复抽样的抽样误差。因为不重复抽样避免了同一单位被多次抽取的情况，使样本更具代表性。-抽样组织方式。不同的抽样组织方式对抽样误差也有影响。例如，分层抽样和整群抽样的抽样误差计算方法不同，在相同的样本容量下，合理的抽样组织方式可以降低抽样误差。10.简述动态数列的构成要素和种类。构成要素：-现象所属的时间。它可以是时期，也可以是时点，反映了动态数列中指标数值所对应的时间范围。-反映现象在不同时间上的统计指标数值。这些数值是对现象在各个时间点或时间段上的数量表现的记录。种类：-绝对数动态数列。它是由一系列绝对数指标数值按时间先后顺序排列所形成的动态数列。又可分为时期数列和时点数列。时期数列如各年的国内生产总值数列；时点数列如各年末的人口数数列。-相对数动态数列。是由一系列相对数指标数值按时间先后顺序排列所形成的动态数列。例如，各年的人口自然增长率数列。-平均数动态数列。由一系列平均数指标数值按时间先后顺序排列所形成的动态数列。如各年的职工平均工资数列。11.简述统计调查方案的主要内容。-确定调查目的。明确为什么要进行调查，通过调查要解决什么问题。调查目的是统计调查的出发点，它决定了调查的对象、内容和方法。例如，为了了解某地区居民的消费结构，就需要围绕居民的消费情况进行调查。-确定调查对象和调查单位。调查对象是根据调查目的确定的需要进行调查研究的现象总体。调查单位是构成调查对象的每一个单位，是调查项目的承担者。例如，在进行工业企业生产情况调查时，调查对象是所有工业企业，调查单位是每一个工业企业。-确定调查项目和调查表。调查项目是调查中需要向调查单位了解的具体内容。调查表是将调查项目按照一定的格式和顺序排列所形成的表格，用于登记调查单位的资料。-确定调查时间和调查期限。调查时间是指调查资料所属的时间。对于时期现象，要明确规定调查资料所反映的起止时间；对于时点现象，要规定统一的调查时点。调查期限是指进行调查工作的起止时间，包括调查登记、数据整理和报送等工作所需要的时间。-确定调查的组织实施计划。包括调查人员的组织、调查经费的安排、调查资料的报送方式等内容，以保证调查工作的顺利进行。12.简述加权算术平均数受哪些因素的影响。加权算术平均数受两个因素的影响：-各组变量值的大小。各组变量值是计算加权算术平均数的基础，在权数不变的情况下，变量值越大，加权算术平均数就越大；变量值越小，加权算术平均数就越小。例如，在计算学生的平均成绩时，如果某科成绩普遍较高，那么平均成绩也会相应提高。-各组次数（权数）的大小。权数反映了各组变量值在总体中所占的比重，对加权算术平均数起着权衡轻重的作用。当某一组的次数较大时，该组变量值对加权算术平均数的影响就较大；反之，影响就较小。例如，在计算企业员工的平均工资时，人数较多的工资组对平均工资的影响更大。13.简述统计报表的特点。-统一性。统计报表的指标体系、表格形式、报送时间和报送程序等都是由国家统一规定的，保证了统计资料的一致性和可比性。-全面性。统计报表可以涵盖国民经济的各个部门和各个领域，能够全面反映社会经济现象的总体情况。通过统计报表可以获得大量的宏观经济数据。-定期性。统计报表按照规定的时间周期定期报送，如月报、季报、年报等，便于及时掌握现象的发展变化情况，进行动态分析。-可靠性。统计报表是由基层单位按照一定的制度和程序填报的，经过层层审核和汇总，数据来源可靠，能够为政府和企业的决策提供准确的依据。14.简述相关系数的取值范围及其意义。相关系数的取值范围是-1≤r≤1。-当r=+1时，表示两个变量完全正相关。即一个变量的增加（或减少）会引起另一个变量以相同的比例增加（或减少），两个变量的变化方向完全一致。-当r=-1时，表示两个变量完全负相关。一个变量的增加（或减少）会引起另一个变量以相同的比例减少（或增加），两个变量的变化方向完全相反。-当r=0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。但这并不意味着两个变量之间没有任何关系，可能存在非线性相关关系。-当0<r<1时，表示两个变量之间存在正相关关系。r的值越接近1，正相关程度越强；r的值越接近0，正相关程度越弱。-当-1<r<0时，表示两个变量之间存在负相关关系。r的值越接近-1，负相关程度越强；r