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统计学复习资料(名词解释、简答)

统计学复习资料(名词解释、简答)
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统计学复习资料(名词解释、简答)

计算题:以老师圈的重点,以及之前布置的作业为主,重点复习11/12章

一、名词解释:

时间序列数据:是在不同时间收集到的数据,这些数据是按时间顺序收集到的,用于所描述现象随时间变化的情况。

总体:是包含所研究的全部个体(数据)的集合

样本:是从总体中抽取的一部分元素的集合样本量:构成样本的元素的数目

统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量

参数:用来描述总体特征的概括性数字度量

概率抽样:即随机抽样,遵循随机原则进行的抽样,总体中每个单位都有一定的机会被选入样本

非概率抽样:抽取样本时不是依据随机原则,而是根据研究目的对数据的要求,采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查

简单随机抽样:指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。

分层抽样:将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本

整群抽样:是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合,称之为群;然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。

系统抽样:根据样本容量要求确定抽选间隔,然后随机确定起点,每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式

抽样误差:由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差

分组数据:根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准化分成不同的组别,分组后的数据称为分组数据。方法有单变量值分组和组距分组两种。

众数:是一组数据中出现次数最多的变量值

中位数:是一组数据排序后处于中间位置上的变量值

平均数:也称均值,是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果

算术平均数:是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数.

几何平均数:是n个变量乘积的n次方根

方差:各变量值与其平均数离差平方的平均数

经验法则:

当一组数据对称分布时,经验法则表明:

约有68%的数据在平均数±1个标准差的范围之内。

约有95%的数据在平均数±2个标准差的范围之内。

约有99%的数据在平均数±3个标准差的范围之内。

离散系数:是一组数据的标准差与其相应的平均数之比

偏态:它是对数据对称性的测度。(不要求计算,但求了解偏什么)

SK<0,左偏

SK=0,分布对称;

SK>0,右偏

参数估计:用样本统计量去估计总体的参数

估计量:用来估计总体参数的统计量

区间估计:在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,该区间通常由样本统

计量加减估计误差得到.

置信水平:将构造置信区间的步骤重复多次,置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例

相关系数:是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

判定系数:回归平方和占总平方和的比例。

估计标准误差:度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量。

残差:是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差

多重判定系数:多元回归中回归平方和占总平方和的比例,度量多元回归方程拟合程度的一个统计量,反映了在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例。

多重共线性:是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

时间序列:是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。

平稳序列:基本上不存在趋势的序列。

季节性:时间序列在一年内重复出现的周期性波动。

周期性:是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动。

线性趋势:指现象随着时间的推移而呈现出稳定增长或下降的线性变化规律。(不掌握计算)

二、简答:

一、概率抽样与非概率抽样比较

答:非概率抽样不是依据随机原则抽选样本,样本统计量的分布是不确切的,无法使用样本的结果对总体相应的参数进行推断。特点是操作简便、时效快、成本低概率抽样是依据随机原则抽选样本,统计量的理论分布是存在的。可根据调查的结果对总体的有关参数进行估计。特点是技术含量高,成本较高

频数:指变量值中代表某种特征的数(标志值)出现的次数。

频率:每个对象出现的次数与总次数的比值

二、众数中位数平均数的比较

1.答:(1)众数是一组数据分布的峰值,是一种位置代表值。其优点是不受极端值影响。其缺点是具有不唯一性。(1分)

(2)中位数是一组数据中间位置上的代表值,也是位置代表值,其特点是不受数据极端值的影响。(1分)

(3)均值是就全部数据计算的,它具有优良的数学性质,是实际中应用最广泛的集中趋势测度值。其主要缺点是易受数据极端值的影响。(1分)

应用场合:当数据呈对称分布或接近对称分布时,三个代表值相等或接近相等,这时应选择均值作为集中趋势的代表值;当数据为偏态分布,特别是当偏斜的程度较大时,应选择众数或中位数等位置代表值,这时它们的代表性要比均值好。此外,均值只适用于定距或定比尺度的数据,而对于定类和定比尺度的数据则无法计算均值,但却可以计算众数和中位数。

三、为什么要使用变异系数

答:标准差是反映数据分散程度的绝对值,其数值的大小一方面取决于原变量值本身水平高低的影响,也就是与变量的均值大小有关。(2分)。

因此,对于平均水平不同或计量单位不同的不同组别的变量值,是不能直接用上述离散

程度的测度值直接进行比较的。为了消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度测度值的影响,而需要计算标准差系数

四、什么是假设检验的P值?如何根据P值作出假设检验的结论?

答:拒绝原假设的最小的显著性水平,被称为观察到的显著性水平(2分)。1、离中趋势的指标有哪些(至少列出三个),它们之间有何区别?

五、影响抽样误差的因素有哪些?

答:总体各单位的差异程度(即标准差的大小),总体各单位的差异程度越大,抽样误差越大;样本单位数的多少,样本单位数越大,抽样误差越小;抽样方法:不重复抽样的抽样误差比重复抽样的抽样误差小;抽样组织方式:简单随机抽样的误差最大。

六、相关分析和回归分析的联系与区别?

答:相关分析,就是用一个指标来表明现象相互依存关系的密切程度。回归分析,就是根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,来近似地表达变量间的平均变化关系联系:(1)相关分析是回归分析的基础和前提(2)回归分析是相关分析的继续和深入。

区别:(1)相关分析中两个变量是对等关系,回归分析中则必须确定哪个是自变量,哪个是因变量;(2)相关分析主要用来测试变量之间关系的密切程度,回归分析主要用来研究自变量与因变量之间的一般关系值;(3)两个现象之间的相关系数是唯一的,而回归系数则可能有两个。

七、假设检验一般有哪些步骤?

答: 1.提出原假设和备择假设(2分)

2.确定适当的检验统计量(2分)

3.规定显著性水平α,确定临界值(2分)

4.计算检验统计量的值(2分)

5.作出统计决策(2分)

八、评价估计量的标准

(1)无偏性,估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数

(2)有效性,对同一总体参数的两个无偏估计量,有更小标准差的估计量更有效

(3)一致性,随着样本量的增大,估计量的值越来越接近被估总体的参数

九、影响样本容量的决定的因素

(1)总体各单位标志变异程度;

(2)允许误差的大小;

(3)概率度的大小;

(4)抽样方法不同;

(5)抽样方式不同。

十、假设检验的步骤:

1.提出原假设与备择假设

2.确定适当的检验统计量,并计算其数值

3.根据统计量比较数值大小,作出统计推断

十一、相关关系的主要内容:

0<r≤1,存在正相关关系

-1≤r<0,存在负相关关系

r=1,完全正相关关系

r=-1,完全负相关关系

r=0,不存在线性相关关系

十二、多重共线性的表现

1.变量之间高度相关可能会是回归的结果混乱,甚至会把分析引入歧途

2.可能对参数估计的正负号产生影响

十三、时间序列预测的步骤

1.确定时间序列所包含的成分,也就是确定时间序列的类型

2.找出适合此类时间序列的预测方法

3.对可能的预测方法进行评估,已确定最佳预测方案

4.利用最佳预测方案进行预测

统计学简答题答案资料讲解

1、什么是统计学,有哪些特点? 统计学是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得到结论的学科。 特点:客观性~~相关性~~实用性~~科学性~~严谨性~~逻辑性~~~ 2、何谓标志,按能否用数量表示可以分为哪两种类型,分别举例说明 标志是指说明总体单位属性或特征的名称。可以分为数量标志和质量标志 品质标志:说明总体单位属性特征的名称,用文字描述。Ex:性别,名族,工种,籍贯数量标志:说明总体单位数量特征的名称,用数量表示。数量标志的具体表现称标志值。 Ex:工人的年龄,工资,工龄 3、什么是离散型变量,连续性变量?举例说明 变量:可变的数量标志和指标; 离散型变量:指变量的数值只能以计数的方法取得,(变量值只能取整数); 连续型变量:指变量的取值连续不断,(变量值能取小数)。 4、简述品质标志和数量标志的区别,并举例说明。 区别:数量标志说明的是总体的数量特征,而品质标志说明的是总体的属性特征。 5、什么是数量指标和质量指标?二者有何关系? 统计指标:反映总体数量特征的科学概念和具体数值。 注意:从理论上讲,一个完整的统计指标由两部分构成:指标名称+指标数值 例如:某地区2009年完成利税总额(指标名称)为1500(指标数值)亿元。 数量指标:用来反映现象的总规模、总水平、或工作总量的指标。其数值大小随总体的研究范围的大小而增减。 质量指标:反映客观现象的劳动效果或工作质量等事物内部数量关系的指标,其数值的大小与总体的研究范围大小无直接联系。 6、统计标志和统计指标有和联系与区别? 区别:1、标志是反映总体单位特征;指标反映总体特征。 2、指标都能用数量表示,标志只有数量标志能用数量表示; 3、标志是一个理论概念,实际应用中只有指标。 联系:1、标志与指标可以相互转化,随研究目的的转化而改变; 2、指标值一般是标志值汇总来的; 3、标志的名称常常就是指标名称。 7、制定一份完整的统计调查方案,应包括哪些内容? 1)明确调查的目的和任务 2)确定调查的对象和调查单位、 3)确定带调查项目、设计调查表或问卷 4)确定调查时间、调查地点和调查方式方法 5)制定调查的组织实施计划 8、举例说明重点调查的概念和特点 重点调查:是在调查对象范围内部选择部分重点调查单位进行的调查。 特点:调查单位少、适用于调查对象的标志值比较集中于某些单位的场合、重点调查的调查方式主要采取专门调查的组织形式(一种是专门组织的一次性调查;另一种是利用定期统计报表经常性地对一些重点单位进行调查。);有点在于花费较少的人力物力和时间就可以获得总体的基本情况资料。 9、简述重点调查、典型调查、抽样调查的联系与区别P31 抽样调查是一种非全面调查,它是按照随机的原则,从总体中抽取一部分单位作为样本来进行观测研究,以抽样样本的指标去推算总体指标的一种调查。

统计学名词解释简答

名词解释 统计总体:指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。统计总体的特征:同质性、差异性、大量性。 总体单位:个体,指构成总体的各个单位。 统计指标:简称指标,用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。任一概念都包含指标名称和指标数值。特征有总体性、数量性、综合性、具体性。 统计标志:在统计中,总体单位所具有的属性或特征的名称。标志是统计研究的起点,总体单位是标志的载体,是标志的承担者,统计研究是从登记标志开始的,并通过对标志的综合来反映总体的数 量特征。可分为品质标志和数量标志,或不变标志和变异标志。 统计调查:就是根据统计研究的预定目的、要求和任务,运用各种科学的调查方法,有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料,对客观事实进行登记,取得真实可靠的原始资料的工作过程。 统计调查是整个统计工作的基础环节。统计调查的好坏,将影响统计资料的正确与否,从而影 响统计质量。统计调查的要求:准确性、及时性、全面性、系统性。 普查:是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。调查范围:1.属于一定时点的社会经济现象的总量(如人口普查)。2.反映一定时期现象的总量(如出生人口总数)。优点:所获资料 更详细,有较高的准确性和时效性。缺点:工作量大,花费时间长,耗费大量的人力、物力和 财力。主要作用:在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据,获得比较准确的信息。 抽样调查:指从所要研究的总体中,按照随机原则,抽取部分单位进行调查,并将调查整理得出的数量特征,用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。特点:随机性、推断性。优点: 经济性、时效性、准确性、灵活性。应用范围:①对总体不可能或不必要进行全面调查,但要 掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。作用:①承担全面调查无 法或很难承担的调查任务。如气象调查。②与全面调查结合,可以发挥相互补充、校对的作用。 ③进行生产过程的质量控制。④用来检验总体特征的某些假设,为行动决策提供依据。抽样调 查的组织形式:纯随机抽样、机械抽样、类型抽样、整群抽样、阶段抽样。 典型调查:根据调查目的和要求,在对研究总体作全面分析后,有意识地从中选取少数具有代表性的单位进行深入调查研究的一种非全面调查。优点:节省人力、物力,既可搜集统计资料,又可分析 研究问题。缺点:资料不齐全,缺乏代表性。主要作用:1.弥补全面调查不足(获取其它统计调 查方法不能得到的统计资料;补充完善统计报表;验证全面调查数据的真实性。2.进行估算某些 指标数值。 重点调查:是一种非全面调查,是在调查对象中选择重点单位进行的调查,但这部分重点单位占总体的绝大比重。优点:省事、省力,能用较少的代价及时搜集到总体的基本情况和基本趋势。缺点: 资料受重点单位影响大,资料一般不齐全。 统计整理:就是根据统计研究的预定目的,对所搜集到的资料进行科学加工,使之条理化、系统化,建立统计数据库,以满足多方面、多层次的反复需要的工作过程。作用:统计整理是统计工作过程 的重要阶段,它是实现从个体单位标志值过渡到总体数量特征值的必经阶段,是统计分析的前 提。其质量的好坏会直接影响统计分析的效果。 绝对指标:又称总量指标,有时也称绝对数。是用来说明一定社会经济现象的规模、水平的总量。它包括总体总量和标志总量。 相对指标:又称相对数,是两个相联系指标的比值。作分母的指标为基数,分子为表数。通过相对指标可反映现象间的相互关系和对比关系。一般分为有名数和无名数。种类有:计划完成相对指标、 结构相对指标、比较相对指标、动态相对指标、强度相对数。 平均指标:又称统计平均数,它是度量频率分布集中趋势或中心位置的指标。也是社会经济统计中最常用的综合指标。它是在同质总体内各总体单位某一数量标志的一般水平。一般有两种分类:静态 平均数、动态平均数。

统计学名词解释

统计学名词解释 第一章绪论 1.随机变量:在统计学上,把取值之间不能预料到什么值的变量。 2.总体:又称母全体、全域,指具有某种特征的一类事物的全体。 3.个体:构成总体的每个基本单元称为个体。 4.样本:从总体中抽取的一部分个体,称为总体的一个样本。 5.次数:指某一事件在某一类别中出现的数目,又称为频数。 6.频率:又称相对次数,即某一事件发生的次数被总的事件数目除,亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。 7.概率:某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。 8.观测值:一旦确定了某个值。就称这个值为某一变量的观测值。 9.参数:又称为总体参数,是描述一个总体情况的统计指标。 10.统计量:样本的那些特征值叫做统计量,又称特征值。 第二章统计图表 1.统计表:是由纵横交叉的线条绘制,并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。 2.统计图:一般采用直角坐标系,通常横轴表示事物的组别或自变量x,称为分类轴。纵轴表示事物出现的次数或因变量,称为数值轴。一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。 3.简单次数分布表:依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表,适合数据个数和分布范围比较小的时候用。 4.分组次数分布表:数据量很大时,应该把所有的数据先划分在若干区间,然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内,分别统计各个组别中包括的数据个数,再用列表的形式呈现出来,适合数据个数和分布范围比较大的时候用。 5.分组次数分布表的编制步骤: (1)求全距 (2)定组距和组数 (3)列出分组组距 (4)登记次数 (5)计算次数 6.分组次数分布的意义: (1)优点:A.可将杂乱无章数据排列成序,以发现各数据的出现次数及分布状况。B.可显示一组数据的集中情况和差异情况等。 (2)缺点:原始数据不见了,从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入,出现误差,即归组效应。 7.相对次数分布表:用频数比率或百分数来表示次数 8.累加次数分布表:把各组的次数由下而上,或由上而下加在一起。最后一组的累加次数等于总次数。 9.双列次数分布表:对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。

统计学简答题期末复习题

1. 什么是统计学?为什么统计学可以通过对数据的分析达到对事物性质的认识? 统计学是一门关于统计设计、搜集、整理、分析统计数据的方法科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。统计学可以通过对数据的分析达到对事务性质的认识是有客观事物本身的特点和统计方法的特性共同决定的。(1)从客观事物方面来说,根据辩证法的基本原理,任何客观事物都是必然性与偶然性的对立统一。同样,任何一个数据也都是必然性与偶然性共同作用的结果,是二者作用的对立统一。(2)从统计方法来看,统计学提供了一系列的方法,专门用来收集数据、整理数据、显示数据的特征,进而分析和探索(或推断)出事物总体的数量规律性。 2.解释总体与样本、参数和统计量的含义。 (1)总体:是我们所要研究的所有基本单位(通常是人、物体、交易或者事件)的总和,是在至少一种共性的基础上由许多独立的个别事物所组成的整体。(2)样本:是总体的一部分单位,是从总体中抽出的一部分被实际调查的子集合体。(3)参数:是对总体特征的数量描述,是研究者想要了解的总体的某种特征值,参数通常是一个未知的常数。(4)统计量:根据样本数据计算出来的一个量,是对样本数据特征值的数量描述。 3.解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义。 (1)总体分布:整体取值的概率分布规律,通常称为总体分布。(2)样本分布:从总体中抽取容量为n的样本,得到n个样本观测值的概率分布,则为样本分布。(3)抽样分布:就是由样本n个观察值计算的统计量的概率分布。 4.简述描述统计学和推断统计学的概念及其联系。 (1)描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法;推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。(2)两者间联系:一方面反映了统计发展的前后两个阶段,另一方面也反映了统计方法研究和探索客观事物内在数量规律性的先后两个过程。 5. 简述中心极限定理。 中心极限定理就是对于一个抽自任意总体(均值为μ,方差为σ2),样本容量为n的随机样本。当n 充分大时(通常要求n≥30),样本均值的抽样分布将近似于一个具有μ、方差为σ2/n的正态分布。 6.解释置信水平、置信区间、显著性水平的含义,它们有什么联系。 (1)置信水平:置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比率,也称置信系数。(2)置信区间:在区间估计中,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。(3)显著性水平:是指当原假设实际上正确时,检验统计量落在拒绝域的概率。联系:置信区间越宽,置信水平越高,显著性水平越低。 7. 几何平均数的适用条件分别是什么? 几何平均数的使用条件:总指标等于各个变量连乘积的值,一般用来计算社会经济问题的平均发展速度。 8. 抽样推断时为什么必须遵循随机原则抽取样本? 只有遵循随机原则从总体中抽取样本,才能排除主观因素等非随机因素对抽样调查的影响,从而使样本单位的分布接近总体单位的分布,样本对总体才具有较大的代表性。这样,根据样本的调查资料来估计和推断总体的数量特征才能较为科学和准确。 9. 简述假设检验的一般步骤。 (1)陈述原假设H0和备择假设H1;(2)从所研究的总体中抽了不起一个随机样本;(3)确定一个适当的检验统计量,并利用样本数据算出来具体数值;(4)确定一个适当的显著性水平a,并计算出其临界值,指定拒绝域;(5)将统计量的值与临界值进行比较,并做出决策:若统计量的值落在拒绝域内,拒绝原假设H0,否则不拒绝原假设H0。也可以直接利用P值作出决策,P值小于显著性水平的拒绝H0,否则不拒绝H0。

统计学名词解释

1、统计学 统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学,是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 2、指标和标志 标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。 3、总体、样本和单位 统计总体是统计所要研究的对象的全体,它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位,简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。 4、统计调查 统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法,有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。 5、统计绝对数和统计相对数 反映总体规模的绝对数量值,在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比,用以反映现象间的联系和对比关系。 6、时期指标和时点指标 时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料,是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料,是存量。 7、抽样估计和假设检验 抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设,然后抽取样本,运用样本数据来检验假设成立与否。 8、变量和变异 标志的具体表现和指标的具体数值会有差别,这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。 9、参数和统计量 参数是反映总体特征的一些变量,包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量,包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。 10、抽样平均误差 样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差,简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。 11、抽样极限误差 抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围,称为极限误差或允许误差。 12、重复抽样和不重复抽样 重复抽样也称为回置抽样,是从总体中随机抽取一个样本时,每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样,它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计 点估计也叫定值估计,就是直接用抽样平均数代替总体平均数,用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下,用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数 广义上来说,它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说,它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数 凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时,将其中一个或一个以上的因素指

大学统计学简答题复习及答案

习题一总论 1?简述统计总体和总体单位的含义及其关系。 统计总体(简称总体)是指统计所研究的事物的全体,它是由客观存在的具有某种共同性质的许多个别事物组成的集合体。总体单位是指构成统计总体的个别事物,是组成总体的基本单位,简称个体。统计总体和总体单位所指的具体内容不是固定不变的,而是随着研究的目的不同而变化的。总体可以变为总体单位,总体单位可以变为总体。 2 ?什么是指标和标志?指标与标志的关系如何? 指标即统计指标,指反映统计总体综合数量特征的概念和数值。标志指说明总体单位特征的名称。指标与标志的区别:①指标是说明总体特征的,而标志是说明总体单位特征的;②所有指标都能用数值表示,而标志中的数量标志能用数值表示,品质标志却通常不能用数值表示。指标与标志的联系:①指标是对总体中各单位标志表现进行综合的结果,有许多统计指标其数值是由数量标志值汇总而来的,品质标志本身虽无数值,但许多指标却是按品质标志分组计算出来的。②指标和数量标志之间存在着变换关系,由于研究目的的变化,原来的总体变成总体单位,则相对应的统计指标就变成数量标志;反之,则相对应的数量标志就变成了统计指标。 习题二统计调查 1.完整的统计调查方案应包括哪些主要内容? 应包括:①确定调查目的;②确定调查对象和调查单位;③确定调查内容,拟订调查表;④ 确定调查时间和调查期限;⑤确定调查的组织和实施计划。 2.调查对象、调查单位和填报单位有何区别? 调查对象是指根据调查目的确定的需要进行调查研究的现象总体,它是由性质相同的许多个别单位组成的。调查单位是指调查对象中所要调查的具体单位,它是进行登记的标志的承担者;报告单位也叫填报单位,它是提交调查资料的单位,它与调查单位有时一致,有时不一致。 3?重点调查与典型调查的区别是什么? 主要区别表现在两个方面: ①典型单位和重点单位性质不同。典型调查强调被选单位在同类社会经济现象中所具有的代表性、典型性,是有 意识地选取的;而重点调查则强调被选单位某标志值在总体标志值总和中所占的比重较大,是客观存在的。 ②侧重点不同。典型调查的主要目的是认识事物本质特征及其发展规律,调查深入细致,同时也注重定性调查; 而重点调查的目的主要是掌握总体的数量状况,着眼于普遍情况,注重量的调查。

【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题

统计学(Statistics):运用概率论、数理统计的原理与方法,研究数据的搜集;分析;解释;表达的科学。 总体(population):大同小异的研究对象全体。更确切的说,总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本(sample):来自总体的部分个体,更确切的说,应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性,能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。 抽样误差(sampling error)在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异,以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。 标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差,反映样本统计量的离散程度,也间接反映了抽样误差的大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比,与样本例数的平方根呈反比,故欲降低抽样误差,可增加样本例数 区间估计(interval estimation):将样本统计量与标准误结合起来,确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围,该范围称为置信区间(confidence interval,CI),又称可信区间。 参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围;正态分布法(标准差)、百分位数法,参考值范围用于判断某项指标是否正常 置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法(标准误)、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围 可信区间:按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范围称为总体参数的可信区间(confidence interval,CI)。它的确切含义是:可信区间包含总体参数的可 能性是1- α ,而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。 参数统计(parametric statistics) 非参数统计(nonparametric statistics)是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。 变异(variation):对于同质的各观察单位,其某变量值之间的差异 同质(homogeneity):研究对象具有的相同的状况或属性等共性。 回归系数有单位,而相关系数无单位 β为回归直线的斜率(slope)参数,又称回归系数(regression coefficient)。 线性相关系数(linear correlation coefficient):又称Pearson积差相关系数(Pearson product moment coefficient),是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。 参数(parameter):描述总体特征的统计指标。 统计量(statistic):描述样本特征的统计指标。实验设计的基本原则 对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时,要同时设立对照组 重复 (replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重复;观察多个受试对象(样本量);同一受试对象重复观察。作用是估计变异大小和降低变异 随机化(randomization) 采用随机的方式,使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。 I类错误(假阳性错误)真实情况为H0是成立的,但检验结果为H0不成立,这样的错误称为I类错误。其发生的概率用α表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。 II类错误(假阴性错误)真实情况为H1是成立的,但检验结果为H1不成立,这样的错误称为II类错误。其发生的概率用β表示。由于其取值取决于H1 ,因此在假设检验中无法确定。 变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围,即描述离散趋势的统计指标。数值越大,说明数据越离散,反之越集中。极差 (range);四分位数间距(quartile range);方差(variance);标准差(standard deviation);变异系数(coefficient of variation 平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势,反映一组观察值的平均水平。算术均数(arithmetic mean);几何均数(geometric mean);中位数(median);众数(mode) 单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号,从而形成抽样框架,在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号,然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体,其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最常用的方法是等距抽样 分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”,再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差,要求层内误差最小,层间误 差最大。 整群抽样先将总体分成若干“群”,从中随机抽取 几个群,抽取群内的所有观察单位组成调查样本。 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差, 需多抽几个“群”。 方差分析:又称变异数分析或 F检验,适用于对多 个平均值进行总体的假设检验,以检验实验所得的 多个平均值是否来自相同总体。 析因设计(factorial design)实验:凡同时配置两个 或两个以上处理因素,这些因素的各水平又具有完 全组合的实验,统称为析因设计(factorial design) 实验。 随机区组设计(randomized block design)是事先 将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征 分为若干个区组(block),使每一区组内的受试对 象例数与处理因素的分组数相等,使每个实验组从 每一区组得到一例受试对象。 单向方差分析(one way analysis of variance)是指 处理因素只有一个。这个处理因素包含有多个离散 的水平,分析在不同处理水平上应变量的平均值是 否来自相同总体。 (2)计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组, 所得的观察单位数称为计数资料 (count data)。计数资料亦称定性资料或分类资料。 其观察值是定性的,表现为互不相容的类别或属性。 如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者, 其治疗效果为有效、无效的人数;调查一批少数民 族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 (3)等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性 的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等 级资料(ordinal data)。等级资料又称有序变量。如 患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或 死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差 别,但这种差别却不能准确测量;一批肾病患者尿 蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。 随机变量(random variable)是指取指不能事先确 定的观察结果。随机变量的具体内容虽然是各式各 样的,但共同的特点是不能用一个常数来表示,而 且,理论上讲,每个变量的取值服从特定的概率分 布。 变异系数(coefficient of variation)用于观察指标单 位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比 较。用CV 表示。计算:标准差/均数*100% 直线回归(linear regression)建立一个描述应变量 依自变量变化而变化的直线方程, 并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直 线回归是回归分析中最基本、最简单的一种,故又 称简单回归(simple regression)。 回归系数(regression coefficient )即直线的斜率 (slope),在直线回归方程中用b 表示,b 的统计意 义为X每增(减)一个单位时,Y平均改变b 个单 位。 相关系数r:用以描述两个随机变量之间线性相关 关系的密切程度与相关方向的统计指标。 秩次:变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为 秩次(rank)。 秩和:各组秩次的合计称为秩和(rank sum),是非 参数检验的基本统计量。 方差(variance):方差表示一组数据的平均离散情 况,由离均差的平方和除以样本个数得到。 检验效能:1- β称为检验效能(power of test),它是 指当两总体确有差别,按规定的检验水准a 所能发 现该差异的能力。 百分位数(percentile)是将n 个观察值从小到大依 次排列,再把它们的位次 依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是 确定医学参考值范围 随机误差(random error)又称偶然误差,是指排 除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响, 使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差 变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处 理来估计。 一、统计表有哪些要素构成的?制表的注意事项有 哪些? 一般来说,统计表由标题、标目、线条和数字、备 注五部分组成。但备注并不是必需的内容,可以根 据需要出现。 1简明扼要,重点突出:最好一张表突出一个中心, 不易太多中心,如果需要说明多个中心,可分成多 张统计表。 2合理安排主语和谓语的位置:对于表中任意一行, 从左至右,通过简短的连接词,可连成成一句通顺 的句子。 3表中数据要认真核对,保证准确可靠 二、为什么不宜用t 检验对多组均数进行比较? 如果用t检验进行多个样本均数的两两比较,则会 增加犯I 类错误的概率。 经检验得到拒绝H0 ,认为两组之间有差别的结论 可能犯I类错误的概率为α,不犯I类错误的概率为 1- α.每次判断均不犯I类错误的概率为(1- α)k, k为比较的次数,上例α=0.05, k=3,则均不犯错误 的概率为( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一次判断犯I 类错误的概率为1-(1- α)k 三、方差分析的基本思想是什么? 按实验设计的类型,将全部观察值间的变异分解成 两个或多个组成部分,然后将各部分的变异与随机 误差进行比较(每个部分的变异可由某因素的作用 来解释),以判断各部分的变异是否具有统计学意 义,从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同。 五、简述直线相关与回归的区别与联系 区别:1.回归说明依存关系,直线回归用于说明两 变量间数量依存变化的关系,描述y如何依赖于x 而变化;相关说明相关关系,直线相关用于说明两 变量间的直线相关关系,此时两变量的关系是平等 的 2.r与b有区别:r说明具有直线关系的两个 变量间相关的密切程度与相关方向; b表示x每改 变一个单位,y平均增(减)多少个单位; 3.资料要求不同:直线回归要求应变量 y是来自正态总体的随机变量,而x可以是来自正 态总体的随机变量,也可以是严密控制、精确测量 的变量,相关分析则要求x,y是来自双变量正态分 布总体的随机变量。 4.取值范围:-∞

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

1什么是统计学?统计方法可分为哪两大类?统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类2统计数据可分为哪几种类型?不同类型数据各有什么特点?按采取计量尺度,分类、顺序、数值型数据;按统计数据收集方法,观测、实验数据;按被描述对象与时间关系,截面、时间序列数据 统计数据;按所采用的计量尺度不同分; (定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述; (定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的,但这些类别是有序的。 (定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。 统计数据;按统计数据都收集方法分; 观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;

截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念:对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体?举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的,如若干个企业构成的总体,一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的,如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素,而试验可无限进行下去,因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类? 变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 6举例说明离散型变量和连续型变量

统计学名词解释

一、名词解释 总体:指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合;或者说是某一变数的全部可能值的集合;或性质相同的个体组成的整个集团. 样本:从总体中取出来用作分析、研究的个体称样本。 随机样本:总体中的每个总体单位都有同等的机会被抽取为样本单位,由这种方法抽得的样本叫随机样本.(用随机抽样的方法,从总体中抽出一个部分;等概率抽取的样本。)随机抽样:保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。 复置抽样:保证总体中的每个个体在每次抽样中都有同等的概率被取为样本。 样本容量:样本中包含的单位数称为样本容量。(样本中变量的个数.) 观察值:每一个体的某一性状测定值叫做观察值。 变数:若干有变异的观察值叫随机变数,简称变数。 连续性变数:指在任意两个变量之间都有可能存在只有微量差异的第三个变量存在,这样一类变数称为连续性变数. 间断性变数:只能取整数的一类变数。 参数:由总体获得的代表总体的特征数.(描述总体的特征数,如μσ .)统计数:由样本获得的代表样本的特征数。(描述样本的特征数。) 数量资料(数量性状资料):以测量或称重的方式获取的试验资料称为数量资料。 计量资料、质量性状资料 次数资料:凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。 算术平均数、众数 几何平均数:变量对数的算术平均数的反对数, (lg) lg Y G n = ∑ 调和平均数:变量倒数的算术平均数的反倒数, 1 () n H Y = ∑ 中位数:将变量顺序排列,处在中间的变量称中位数,计作M d。极差:一组资料中最大值与最小值的差值为极差. 方差:变数变异程度的度量,对于总体 ()2 2i Y N μ σ - = ∑ ,对于样本 2 2 () 1 Y y s n - = - ∑ 。 (描述变量平均变异程度的统计量.定义为 2 1 2 () 1 n j j Y y s n = - = - ∑ 。) EMS:期望均方,是对均方MS的期望值。 标准差:变数变异程度的度量,总体标准差: () N Y ∑- = 2 μ σ ,样本标准 差: () 1 2 - - = ∑ n y Y s .(变数的平均变异量.) 标准误:统计数变异度的度量,12 y y y s s - == 。(统计数的标准差。)

《统计学》复习题(专升本)

《统计学》复习题(专升本) 一、单项选择题 1、在进行组距式分组时,凡遇到某单位的标志值正好等于相邻两组的上下限的数值时,一般将此值()。 A. 归于上限组 B. 归于下限组 C.归于上限组或下限组均可 D. 重新分组 2、把两个地区的粮食产量相对比,所得到的相对指标是()。 A. 比例相对指标 B. 结构相对指标 C. 比较相对指标 D. 强度相对指标 3、加权算术平均数的大小()。 A. 只受变量值大小的影响 B. 只受权数大小的影响 C. 受权数和变量值的双重影响 D. 都无影响 4、某企业计划规定产品单位成本降低6%,实际降低10%,则计划完成程度()。 A.97.94% B. 166.67 % C. 100.5% D. 95.74% 5、某企业2010年A产品销售收入比上一年增长8%,其中由于价格上涨增加销售收入为3%。那么,产量比上年增长()。 A. 5% B. 4.85% C. 11.24% D. 24% 6、一个统计总体()。 A. 只能有一个标志 B. 只能有一个指标 C. 可以有多个标志 D. 可以有多个指标 7、下列属于品质标志的是()。 A. 工人年龄 B. 工人性别 C. 工人体重 D. 工人工资 =270-0.5x,8、每吨铸件的成本(元)与每一个工人劳动生产率(吨)之间的回归方程为y c 这意味着劳动生产率每提高一个单位(吨),成本就会()。 A. 提高270元 B. 提高269.5元 C. 降低 0.5元 D. 提高0.5元

9、 判断现象之间相关关系密切程度的主要方法( )。 A. 编制相关表 B. 进行定性分析 C. 绘制相关图 D. 计算相关系数 10、对某地区工业企业职工状况进行了解,统计总体是( )。 A .该地区全部工业企业 B .某个工业企业 C .该地区工业企业的全部职工 D .每个工业企业的全部职工 11、按数量标志分组的关键是确定( )。 A .变量值的大小 B .组数 C .组中值 D .各组界限 12、拉氏的数量指标综合指数编制公式是( )。 A . ∑∑0 001p q p q B . ∑∑0 10 p q p q C . ∑∑0 1 11p q p q D . ∑∑1 11p q p q 13、构成总体的每个单位所有方面的特征是( )。 A .必须完全相同 B .不完全相同但至少有一个方面相同 C .完全不相同 D .既可以相同,也可以不相同 14、从纯理论出发,在直观上最符合随机原则的抽样方式是( )。 A. 简单随机抽样 B. 类型抽样 C. 等距抽样 D. 整群抽样 15、 如果零售物价上涨8%,销售量下降8%,则销售额( )。 A .没有变化 B .有所增长 C .有所下降 D .无法判断 16、连续变量分组,若第一组为200以下,第二组为200-300,第三组为300-400,第四组为400以上,则数据( )。 A. 200在第一组 B. 200在第二组 C. 200在第三组 D. 200在第四组 17、某种产品产量2014年比2013年增长了10%,2015年比2013年增长了12%,则2015年比2014年增长了( )。 A. 12%÷10% B.(112%÷110%)—1

统计学名词解释超级大全

统计学名词解释超级大全第一章导论 统计学:一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学,是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 教育统计学:专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料,如何根据这些资料所传递的信息,进行数学推论,找出客观规律的一门科学。 描述统计:对实验或调查所获得的数据加以整理(如制表、绘图),并计算其各种代表量数(如集中量数、差异量数、相关量数等),其基本思想是平均,如在集中量数中将原始数据进行平均,在差异量数中将离均差进行平均,在相关量数中将积差进行平均等等。 推断统计:又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息,通过概括性的分析、论证,在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之,就是根据已知的情况推测未知情况。 实验设计:研究如何更加合理、有效地获得观测资料,如何更正确、更经济、更有效地达到实验目的,以揭示试验中各种变量关系的实验计划。 统计常态法则:从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本,差不多可以保持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。 小数永存法则:第一个样本中所表现出的特性,在其他样本中也会存在,这就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。 大量惰性原则:某一事物的某一性质或状态,在反复观察或试验中是保持不变的。

有效数字:指能影响测量准确性的数字。 变量:又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性,离散型,变异性,规律性。 数据:某个数值一旦被取定了,则称这个数值为随机变量的一个观察值。即数据。 总体:性质相同的一类事物的全体。 个体:构成总体的每一基本单位或单元。 样本:总体抽出的部分个体。 参数:表示总体特征的量数。 统计量:直接从样本计算出的量数,代表样本的特征。 名称变量:指一事物与其他事物在属性、类别上不同。 顺序变量:事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。既无相等的单位又无绝对的零点的变量。 等距变量:只具有相等的单位,而没有绝对的零点的变量。 比率变量:既有相等的单位,又有绝对的零点的变量。 连续变量:指取值可以是某区间内任一数值的随机变量,它是指测量单位之间可以划分成无限多个细小单位,其数字形式多取小数。 离散变量:指测量单位之间不能再细分的数字资料,其数字形式常取整数。 计数数据:计算人或物的个数所获得的数据。 度量数据:用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。 指标:表明总体数量特征的概念和具体数值,又称统计指标,它是把各个个体的特征加总起来的综合结果。

统计学复习题1要点

第一章绪论 一、填空 1、统计数据按测定层次分,可以分为分类数据、顺序数据和数值型数据;如果按时间状况分,可以分为截面数据和时间序列数据。 2、由一组频数2,5,6,7得到的一组频率依次是0.1 、0.25 、0.3 和0.35 ,如果这组频数各增加20%,则所得到的频率不变。 3、已知一个闭口等距分组数列最后一组的下限为600,其相邻组的组中值为580,则最后一组的上限可以确定为640,其组中值为620 。 4、如果各组相应的累积频率依次为0.2,0.25,0.6,0.75,1,观察样本总数为100,则各组相应的观察频数为___20 5 35 15 25___。 5、中位数e M可反映总体的集中趋势,四分位差D Q.可反映总体的离散程度,数据组1,2,5,5,6,7,8,9中位数是 5.5,众数为 5 。 6、假如各组变量值都扩大2 倍,而频数都减少为原来的1/3 ,那么算术平均数扩大为原来的2倍。 四、计算题 1、某班的经济学成绩如下表所示: 43 55 56 56 59 60 67 69 73 75 77 77 78 79 80 81 82 83 83 83 84 86 87 88 88 89 90 90 95 97 (1)计算该班经济学成绩的平均数、中位数、第一四分位数、第三四分位数(2)计算该班经济学成绩的众数、四分位差和离散系数。 (3)该班经济学成绩用哪个指标描述它的集中趋势比较好,为什么? (4)该班经济学的成绩从分布上看,它属于左偏分布还是右偏分布? (3)上四分位数和下四分位数所在区间? 4、对成年组和青少年组共500人身高资料分组,分组资料列表如下: 成年组青少年组按身高分组(cm) 人数(人) 按身高分组(cm) 人数(人) 150~155 155~160 160~165 165~170 22 108 95 43 70~75 75~80 80~85 85~90 26 83 39 28

统计学名词解释及简答题 .

名词解释 一、分类数据(categorical data )是只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,使用文字来表述的。 二、顺序数据(ran k data )是只能归于某一有序类别的非数字型数据。 三、数值型数据(metric data )是按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。 四、系统抽样(systematic sampling )将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列,在规定的范围内随机的抽取一个单位作为初始单位,然后按事先规定好的规则确定其他样本单位,这种抽样方法被称为系统抽样。 五、非概率抽样(non-probability sampling )是相对于概率抽样而言的,指抽取样本时不是依据随机原则,而是根据研究目的对数据的要求,采取某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。 六、抽样误差(sampling error )是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。 七、四分位数(quartile)也称四分位点,他是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分,其中每部分包括25%的数据。 八、离散系数也成为变异系数(coefficient of variation ),它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。其计算公式为: s s v x = 离散系数是测度数据离散程度的相对统计量,主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大,说明数据的离散程度也大;离散系数小,说明数据的离散程度也小。 九、泊松分布(Poisson distribution )是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。 十、中心极限定理(central limit theorem ):设从均值μ、2σ(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n 的样本,当n 充分大时,样本均值X 的抽样分布近似服从均值为μ、方差2σ/n 的正态分布。 十一、置信区间(confidence interval )在区间估计中,有样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间,其中区间的最小值称为置信上限。 十二、显著性水平(significant level)是一个统计专有名词,在假设检验中,它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险,其实这就是前面所说假设检验中犯弃真错误的概率,它是由人们根据检验的要求确定的,通常取0.05α=或0.01α=,这表明,当做出接受原假设的决定时,其正确的概率为95%或99%。 十三、方差分析(analysis of variance, ANOV A )就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。 十四、相关系数(correlation coefficient )是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。 十五、回归模型(regression model )对于具有线性关系的两个变量,可以用一个线性方程来表示他们之间的关系。描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项ε的方程称为回归模型。 十六、点估计 利用估计的回归方程,对于x 的一个特定值0x ,求出y 的一个估计值就是点估计。点估计可分为两种:一是平均值的点估计;二是个别值的点估计。 十七、时间序列(time series )是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。 十八、指数平滑法(exponential smoothing )是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法,该方法使t+1期的预测值等于t 期的实际观察值与t 期的预测值的加权平均值。 十九、指数,或称统计指数,是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。指数是测定多项内容数量综合变动的相对数。这个概念中包含两个重点:第一个要点是指数的实质是测定多项内容;指数概念的第二个要点是其表现形式为动态相对数,既然是动态相对

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