統計學基礎知識要點

2022-09-14 15:06:04 字數 4402 閱讀 8778

第一章:導論

1、什麼是統計學?統計方法可以分為哪兩大類?

統計學是收集、分析、表述和解釋資料的科學。統計方法可分為描述統計方法和推斷統計方法。

2、統計資料可分為哪幾種型別?不同型別的資料各有什麼特點?

按照所採用的計量尺度不同,分為分類資料、順序資料和數值型資料;按照統計資料的收集方法,分為觀測的資料和實驗的資料;按照被描述的物件與時間的關係,分為截面資料和時間序列資料。

按計量尺度分時:分數資料中各類別之間是平等的並列關係,各類別之間的順序是可以任意改變的;順序資料的類別之間是可以比較順序的;數值型資料其結果表現為具體的數值。按收集方法分時:

觀測資料是在沒有對事物進行人為控制的條件下等到的;實驗資料的在實驗中控制實驗物件而收集到的資料。按被描述的物件與時間關係分時:截面資料所描述的是現象在某一時刻的變化情況;時間序列資料所描述的是現象隨時間而變化的情況。

3、舉例說明總體、樣本、引數、統計量、變數這幾個概念。

總體是包含研究的全部個體的集合。比如要檢驗一批燈泡的使用壽命,這一批燈泡構成的集合就是總體。樣本是從總體中抽取的一部分元素的集合。

比如從一批燈泡中隨機抽取100個,這100個燈泡就構成了乙個樣本。引數是用來描述總體特徵的概括性數字度量。比如要調查乙個地區所有人口的平均年齡,「平均年齡」即為乙個引數。

統計量是用來描述樣本特徵的概括性數字度量。比如要抽樣調查乙個地區所有人口的平均年齡,樣本中的「平均年齡」即為乙個統計量。變數是說明現象某種特徵的概念。

比如商品的銷售額是不確定的,這銷售額就是變數。

第二章:資料的收集

1、調查方案包括哪幾個方面的內容?

調查目的,是調查所要達到的具體目標。調查物件和調查單位,是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查範圍。調查專案和調查表,要解決的是調查的內容。

2、資料的間接**(二手資料)主要是公開出版或公開報道的資料;資料的直接**一是調查或觀察,二是實驗。

3、統計調查方式:抽樣調查、普查、統計報表等。

抽樣調查是從調查物件的總體中隨機抽取一部分單位作為樣本進行調查,並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種資料收集方法。特點:經濟性,時效性強,適應面廣,準確性高。

普查是為某一特定目的而專門組織一次性全面調查。我國進行的普查主要有人中普查、工業普查、農業普查等。統計報表是按照國家有關法規的規定,自上而下地統一布置、自下而上地逐級提供基本統計資料的一種調查方式。

除此之外,還有重點調查和典型調查。

4、統計資料的誤差通常是指統計資料與客觀現實之間的差距,誤差的主要型別有抽樣誤差和非抽樣誤差兩類。

抽樣誤差主要是指在樣本資料進行推斷時所產生的隨機誤差(無法消除);非抽樣誤差是人為因素造成的(理論上可以消除)

5、統計資料的質量評價標準:精度,即最低的抽樣誤差或隨機誤差;準確性,即最小的非抽樣誤差或偏差;關聯性,即滿足使用者決策、管理和研究的需要;及時性,即在最短的時間裡取得並公布資料;一致性,即保持時間序列的可比性;最低成本,即在滿足以上標準的前提下,以最經濟的方式取得資料。

6、資料的收集方法分為詢問調查與觀察實驗。

7、統計調查方案包括哪些內容?

調查目的即調查所要達到的具體目標;調查物件和調查單位,調查物件是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查範圍,調查單位是構成調查物件中的每乙個單位;調查專案和調查表,就是調查的具體內容;其它問題,即明確調查所採用的方式和方法、調查時間及調查組織和實施細則。

第三章:資料整理與展示

1、對於通過調查取得的原始資料,應主要從完整性和準確性兩個方面去審核。

2、對分類資料和順序資料主要是做分類整理,對數值型資料則主要是做分組整理。

3、資料分組的步驟:確定組數、組距,最後製成頻數分布表

統計分組時「上組限不在內」,相鄰兩組組限間斷,上限值採用小數點。

組中值=(下限值+上限值)/2

4、頻數:落在各類別中的資料個數;頻數分布指把各個類別及落在其中的相應頻數全部列出,並用**形式表現出來;比例:某一類別資料佔全部資料的比值;百分比:

將對比的基數作為100而計算的比值;比率:不同類別數值的比值;分類資料的圖示包括條形圖和餅圖。

5、直方圖與條形圖的差別:條形圖是用條形的長度表示各類別頻數的多少,寬度則是固定的,直方圖是用面積表示各組頻數的多少,矩形的高度表示每一組的頻數或頻率,寬度則表示各組的組距,因此其高度與寬度均有意義。其次,直方圖的各矩形通常是連續排列,而條形圖則是分開排列。

最後,條形圖主要用於展示分類資料,而直方圖則主要用於展示數值型資料。

第四章:資料分布特徵的測度

1、一組資料的分布特徵可以從哪幾個方面進行測度?

一是分布的集中趨勢反映各資料向其中心值靠攏或聚集的程度;二是分布的離散程度,反映各資料據遠離其中心值的趨勢;三是分布的形狀,反映資料分布偏斜程度和峰度。

2、簡述眾數、中位數和均值的特點和應用場合及關係。

眾數是一組資料分布的峰值,不受極端值的影響,缺點是具有不唯一性。眾數主要作為分類資料的集中趨勢測度值。

中位數是一組資料中間位置上的代表值,不受資料極端值的影響。中位數以及其他分位數主要適合於作為順序資料的集中趨勢測度值。

均值是就數值型資料計算的,具有優良的數學性質,缺點是易受資料極端值的影響。均值主要適合於作為數值型資料的集中趨勢測度值。

關係:如果資料的分布是對稱的,眾數、中位數和均值必定相等,即mo=me=xbar;如果資料是左偏分布,說明資料存在極小值,三者之間的關係表現為:xbar<me<mo;如果資料是右偏公布,說明資料存在極大值,必然拉動均值向極大值一方靠,則mo<me<xbar(圖)

3、為什麼要計算離散係數?

第一,極差、平均差、方差和標準差等都是反映資料分散程度的絕對值,其數值的大小取決於原變數值本身水平高低的影響。第二,它們與原變數值的計量單位相同,採用不同計量單位計量的變數值,其離散程度的測度值也就不同。因此,為消除變數值水平高低和計量單位不同對離散程度的測度值的影響,需要計算離散係數。

4、均值是集中趨勢的最主要測度值,它主要適用於數值型資料,而不適用於分類資料和順序資料。

5、四分位差主要用於測度順序資料的離散程度,數值型資料也可以計算四分位差,但不適合於分類資料。

6、方差是各變數值與其均值離差平方的平均數。方差的平方根是標準差。

方差、標準差計算公式(分組資料、未分組資料兩種,自己寫)

樣本方差和標準差計算公式(同上)

7、對於分類資料,主要用異眾比率來測度其離散程度;對於順序資料,主要用四分位差來測度其離散程度;對於數值型資料,主要用方差或標準差來測度其離散程度。

8、經驗法則:68%-1;95%-2;99%-3

第五章:抽樣與引數估計

1、常用的概率抽樣方法主要有:簡單隨機抽樣,分層抽樣,系統抽樣,整群抽樣

2、置信水平(p115)

第七章:相關與回歸分析

1、解釋相關關係的含義,並說明其特點。

相關關係是變數與變數之間存在的不確定的數量關係。特點是:乙個變數的取值不能由另乙個變數唯一確定,當變數x取某個值時,變數y的取值可能有幾個。

2、簡述相關係數的取值及其意義,並說明相關程度的幾種情況。

相關係數-1≤r≤1 。若0≤r≤1 ,表明x與y之間存在正線性相關關係;若-1≤r<0 ,表明x與y之間存在負線性相關關係;若r=1,表明x與y之間為完全正線性相關關係;若r=-1 ,表明x與y之間為完全負線性相關關係。

|r|≥0.8時,可視為高度相關;0.5≤|r|<0.

8時,可視為中度相關;0.3≤|r|<0.5時,視為低度相關;當|r|<0.

3時,說明兩個變數之間的相關程度極弱。

3、解釋回歸模型、回歸方程、估計的回歸方程的含義

回歸模型是描述因變數y如何依賴於自變數x和誤差項的方程。回歸方程是描述因變數y的期望值如何依賴於自變數x的方程。估計的回歸方程是利用最小二乘法,根據樣本資料求出的回歸方程的估計。

4、簡述引數最小二乘估計的基本原理。

這一公式的x和y的n對觀察值,用於描述其關係的直線有多條,用距離觀測點最近的一條直線,用它來表示x與y之間的關係與實際資料的誤差比其它任何直線都小。根據這一思想確定直線中未知常數和的方法稱為最小二乘法,即:

5、簡述判定係數的含義和作用

回歸平方和佔總平方和的比例,稱為判定係數。它測度了回歸直線對觀測資料的擬合程度,它反映了在因變數y的總變數差中由於x與y之間的線性關係所解釋的比例。

第八章:時間序列分析和**

1、利用增長率分析時間序列時應注意哪些問題?

首先,當時間序列中的觀察值出現0或負數時,不宜計算增長率;其次,在有些情況下,不能單純就增長率論增長率,要注意增長率與絕對水平的結合分析。

第九章:指數

1、什麼是指數?它有哪些性質?

反映複雜現象在不同場合下綜合變動的一種特殊相對數,稱為指數。

性質:相對性;綜合性;平均性;動態和靜態兼有的特性。

2、指數有哪些型別?

根據對比場合不同,分為動態指數和靜態指數;根據指數研究物件的範圍不同,分為個體指數和總指數。;根據編制方法的不同,總指數分為綜合指數和平均指數;根據指數反映的性質不同,分為質量指數、數量指數;根據比較時所採用的基期不同,分為定基指數和環比指數;根據計算採用權數與否,分為簡單指數和加權指數。

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