簡述標準差與標準誤的聯絡與區別?
標準差和標準誤都是變異指標，但它們之間有區別，也有聯絡。區別: ①概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；②用途不同；標準差常用於表示變數值對均數波動的大小，與均數結合估計參考值範圍，計算變異係數，計算標準誤等。
標準誤常用於表示樣本統計量(樣本均數，樣本率)對總體引數(總體均數，總體率)的波動情況，用於估計引數的可信區間，進行假設檢驗等。③它們與樣本含量的關係不同: 當樣本含量 n 足夠大時，標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小，甚至趨於0 。
聯絡: 標準差，標準誤均為變異指標，如果把樣本均數看作乙個變數值，則樣本均數的標準誤可稱為樣本均數的標準差；當樣本含量不變時，標準誤與標準差成正比；兩者均可與均數結合運用，但描述的內容各不相同。
試述正態分佈的特徵?
服從正態分佈的變數的頻數分布由υ 、σ 完全決定。
(1) υ 是正態分佈的位置引數，描述正態分佈的集中趨勢位置。正態分佈以 x =υ為對
稱軸，左右完全對稱。正態分佈的均數、中位數、眾數相同，均等於υ 。
(2) σ描述正態分佈資料資料分布的離散程度，σ越大，資料分布越分散，σ越小，數
據分布越集中。σ也稱為是正態分佈的形狀引數，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲
線越瘦高。
簡述直線相關與直線回歸的聯絡與區別?
答: 1、區別: ①在資料要求上，回歸要求因變數y 服從正態分佈，自變數x是可以精確測量和嚴格控制的變數，一般稱為ⅰ型回歸；相關要求兩個變數x、y服從雙變數正態分佈。
這種資料若進行回歸分析稱為ⅱ型回歸。②在應用上，說明兩變數間依存變化的數量關係用回歸，說明變數間的相關關係用相關。2、聯絡:
①對一組資料若同時計算r與b，則它們的正負號是一致的；②r與b的假設檢驗是等價的，即對同一樣本，二者的t值相等。③可用回歸解釋相關。
.簡述假設檢驗的基本步驟及其兩類錯誤
① 建立假設：包括: h0，稱無效假設；h1:
稱備擇假設；② 確定檢驗水準：檢驗水準用α表示，α一般取0.05；③ 計算檢驗統計量：
根據不同的檢驗方法，使用特定的公式計算；④確定p值：通過統計量及相應的界值表來確定p值；⑤推斷結論：如p＞α，則接受h0，差別無統計學意義；如p≤α，則拒絕h0， 差別有統計學意義。
ⅰ型錯誤又稱第一類錯誤（type ⅰ error）：拒絕了實際上成立的，為「棄真」的錯誤，其概率通常用表示。ⅱ型錯誤又稱第二類錯誤（type ⅱ error）：
不拒絕實際上不成立的，為「存偽」的錯誤，其概率通常用表示。
3.簡述標準差的意義和用途?
標準差是描述變數值離散程度常用的指標，主要用途如下: ①描述變數值的離散程度。兩組同類資料(總體或樣本)均數相近，標準差大，說明變數值的變異度較大，即各變數值較分散，因而均數代表性較差；反之，標準差較小，說明變數異度較小，各變數值較集中在均數周圍，因而均數的代表性較好。
②結合均數描述正態分佈特徵；③結合均數計算變異係數cv；④結合樣本含量計算標準誤。
抽樣誤差:由於總體中存在個體變異，隨機抽樣所得樣本僅僅是總體的一部分，從而造成樣本統計量與總體引數之間的差異，稱抽樣誤差。
第一類錯誤:拒絕了實際上是成立的h0所產生的錯誤，即"棄真"， 其概率大小為α。
第二類錯誤:接受了實際上不成立的h0所產生的錯誤，即"存偽"，其概率大小用β表示，一般β是未知的，其大小與α有關。
構成比: 又稱構成指標。它說明一事物內部各組成部分所佔的比重或分布。
構成比=（某一組成部分的觀察單位數／同一事物各組成的觀察單位總數）×100%。
率:又稱頻率指標。它說明某現象發生的頻率或強度。
率=（發生某現象的觀察單位數／可能發生該現象的觀察單位總數）×k。
率的標準化法: 採用乙個共同的內部構成標準,把兩個或多個樣本的不同內部構成調整為共同的內部構成標準, 以消除因內部構成不同對總率產生的影響，使算得的標準化率具有可比性
計量資料: 用定量方法對每個觀察物件測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料。
計數資料: 先將觀察單位按某種屬性或類別分組，然後清點各組的觀察單位數所得資料，稱為計數資料。
等級資料: 將觀察單位按某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料。
小概率事件：我們把概率很接近於0（即在大量重複試驗**現的頻率非常低）的事件稱為小概率事件。
p值：p 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值反應結果真實程度，一般以p ≤ 0.
05 認為有統計學意義， p ≤0.01 認為有高度統計學意義，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率等於或小於0.05 或0.
01。描述資料分布集中趨勢的指標算術均數、幾何均數、中位數。
描述資料分布離散程度的指標極差、四分位數間距、方差、標準差、變異係數。
同質：影響研究指標的主要因素易控制的因素基本上相同。
可信區間:在引數估計時，按一定可信度估計所得的總體引數所在的範圍。
率:又稱頻率指標。它說明某現象發生的頻率或強度。
非引數檢驗:在統計推斷中,不依賴於總體的分布形式, 直接對總體分布位置是否相同進行檢驗的方法相關係數: 說明兩變數間相關關係的密切程度與相關方向的指標，用r表示。
回歸係數b: 即回歸直線的斜率,它表示當x變動乙個單位時,y平均改變b個單位。
偏回歸係數bi: 在其它自變數保持恆定時,xi每增(減)乙個單位時y平均改變bi個單位。
決定係數: 相關係數或復相關係數的平方,即r2或r2。它表明由於引入有顯著性相關的自變數,使總平方和減少的部分,r2或r2越接近1, 說明引入相關變數的效果越好
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第一章總體 總體 population 是根據研究目的確定的同質觀察單位 研究物件 的全體，實際上是某一變數值的集合。可分為有限總體和無限總體。總體中的所有單位都能夠標識者為有限總體，反之為無限總體。樣本 從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果的集合稱為樣本 sample 樣本應具有代表性。所謂有...
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