体育统计学资料 7页

体育统计学一、名词解释1、回归、回归直线（第九章：回归分析）2、指标、因素、水平（第七章：方差分析）3、相关分析线性相关系数正相关负相关（相关分析）4、随机误差　系统误差　　抽样误差　点估计　区间估计　假设检验第I类错误第二类错误小概率事件原理(第六章统计推断)5、中位数　　众数集中位置量数　离中位置量数　　极差　　四分位间距　　方差　　标准差　　变异系数(第三章样本特征数)6、简单随机抽样分层抽样整群抽样（第二章统计资料的收集与整理）7、描述性统计推断性统计体育统计总体随机样本(第一章绪论)二、简答题1、简述相关分析与回归分析的联系与区别（第九章回归分析）2、简述为什么要进行相关系数的检验（第八章相关分析）3、简述在什么条件下必须对平均数进行多重比较（第七章方差分析）4、简述方差分析应用的前提条件（第七章方差分析）5、简述假设检验中的两类错误（第六章统计推断）6、简述假设检验的基本步骤（第六章统计推断）7、简述假设检验的基本思想（第六章统计推断）8、简述常用的几种统一变量单位的方法（第五章正态分布）9、正态分布曲线有哪些性质（第五章正态分布）10、常用的抽样方法有几种（第二章统计资料的收集与整理）11、体育统计工作的基本过程有哪三个步骤？每步工作的主要任务是什么？（第一章绪论）12、假设检验时，当P比0.05小时，则拒绝H0，理论依据是什么？（第六章统计推断）13、对称分布在“平均值±1.96标准差”的范围内，也包括95%的观察值吗？(第三章样本特征数)14、试述极差、四分间距、标准差及变异系数的适用范围？(第三章样本特征数)15、同一资料的标准差是否一定小于均数？（第三章样本特征数）16、某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班各抽取10人测量其身高，并求其平均身高。如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？（第一章绪论）三、判断题1、两变量间的关系越密切,其相关系数r值越大.（错误）第八章相关分析2、样本均数的标准误越小，则对总体均数的估计越精确（正确）3、对同一参数的估计，99%置信区间比90%置信区间好。（错误）4、若两样本均数比较的假设检验结果P值远远小于0.01，则说明差异非常大。（错误）5、样本量增大时，极差会增大.（错误）6、样本均数大时，标准差也一定大（错误）7、均数总是比标准差大.（错误）8、均数总是大于中位数.（错误）9、计量资料、计数资料和等级资料可根据分析需要相互转化。（正确）10、统计分析包括统计描述和统计推断.（正确）\n四、选择题1、如果对简单线性回归模型进行显著性检验的结果是不能拒绝H0，这就意味着_____。BA.该模型有应用价值B.该模型无应用价值C.该模型求错了D.X与Y之间毫无关系2、对简单线性回归模型进行显著性检验的目的是对____B_____作出统计推断。A.样本斜率B.总体斜率C.样本均数D.总体均数3用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点（B）A　距直线的纵向距离相等B　距直线的纵向距离的平方和最小C　与直线的垂直距离相等D　与直线的横向距离的平方和最小4方程Y＝14＋4X是1－7岁儿童以年龄（岁）估计体重（斤）的回归方程，若体重换成国标单位kg，则此方程（C）A　截距不改变B　回归系数不改变C　两者都改变D　两者都不改变5对相关系数r进行显著性检验，当实际值r>r0.05(自由度)，则B。A.两变量之间关系密切B.两变量之间相关有统计学意义C.两变量之间关系不密切D.两变量之间相关无统计学意义6对两个变量进行直线相关分析，r=0.39，P>0.05，说明两个变量之间DA.有相关关系B.有因果关系C.有数量关系D.无线性相关关系7某人测得20人的身高和体重数据，求出了二者之间的直线相关系数，查相关系数临界值表时，其自由度应为(第八章相关分析)A.20B.19C.18D.178设ρ为总体相关系数，根据实际资料算得样本相关系数r后，需进行显著性检验，其无效假设应为：CA.H0：r=0B.H0：r≠0C.H0：ρ=0D.H0：ρ≠09相关系数检验的备择假设H1是.____D______A.ρ>0B.ρ=0C.ρ=1D.ρ≠010下面哪一个陈述与方差分析的基本假定相违背？（D）A．每个被检验的总体都应该服从正态分布B．每个被检验的总体的方差必须相同C．每个样本观察值都应该是独立的D．每个总体下的样本容量应该是相同的11方差分析是（B）A．对两个总体的方差进行检验的一种统计方法B．检验多个总体的均值是否相等的一种统计方法C．不能用于样本容量不同的总体D．能够用于方差不同的总体12两样本均数的比较，可用（C）。A　方差分析B　t检验C　方差分析和t检验两者均可D　方差齐性检验13以下说法中不正确的是（）。第七章方差分析A　方差除以其自由度就是均方\nB　方差分析时要求各样本来自相互独立的正态总体C　方差分析时要求各样本所在总体的方差相等D　完全随机设计的方差分析时，组内均方就是误差均方14单因素方差分析中，当P＜0.05时，可认为（B）。A　各样本均数都不相等B　各总体均数不等或不全相等C　各总体均数都不相等D　各总体均数相等15统计推断的内容是（D）。A　用样本统计量推断总体参数B　检验统计上的“假设”C　A、B均不是D　A、B均是16关于假设检验，下列哪一项说法是正确的（B）。A　单侧检验优于双侧检验B　采用配对t检验还是成组t检验是由实验设计决定的C　检验结果若P值大于0.05，则接受H0犯错误的可能性很小D　双侧检验优于单侧检验17以下关于参数估计的说法正确的是（D）。A　点估计优于区间估计B　样本含量越大，可信区间范围越大C　样本含量越小，参数估计越精确D　对于一个参数可以有几个估计值18配对设计的目的是（D）。A　提高测量精度B　操作方便C　为了可以使用t检验D　提高组间可比性19通常可采用以下哪种方法来减小抽样误差（C）。A　增大样本标准差B　减小样本含量C　扩大样本含量D　以上都不对20标准正态分布曲线下中间90%的面积对应的横轴尺度μ的范围是（A）。A　-1.64～1.64B　-∞～1.64C　-∞～1.28　D　-1.28～1.2821正态曲线下、横轴上，从均数－1.96倍标准差到均数的面积为（D）。A　95%B　45%C　97.5%D　47.5%22正态分布有两个参数μ与σ，（C）相应的正态曲线的形状越扁平。A　μ越大B　μ越小C　σ越大D　σ越小23标准正态分布的均数与标准差分别为（A）。A　0与1B　1与0C　0与0D　1与124若X服从以μ,σ为均数和标准差的正态分布，则X的第95百分位数等于（B）。A　μ-1.64σB　μ+1.64σC　μ+1.96σ　　D　μ-1.96σ25正态曲线下、横轴上，从均数到正无穷大的面积为（B）。A　95%B　50%C　97.5%D　不能确定（与标准差的大小有关）26某地调查20岁男大学生100名，身高标准为4.09cm，体重标准差为4.10kg，比较两者的变异程度，结果（D）A　体重变异度大B　身高变异度较大C　两者变异度相同D　由于单位不同，两者标准差不能直接比27一组数据中20%为3，60%为2，10%为1，10%为0，则平均数为（B）。A　1.5B　1.9C　2.1D　不知道数据的总个数，不能计算平均数28用中位数描述集中位置时，下面哪项是错误的（C）。A　适合于偏态分布资料B　适合于分布不明的资料\nC　不适合等比资料D　分布末端无确定值时，只能用中位数29关于标准差，哪项是错误的（D）。A　反映全部观察值的离散程度B　度量了一组数据偏离平均数的大小C　反映了均数代表性的好坏D　不会小于算术均数30数列8、－3、5、0、1、4、－1的中位数是（B）。A　2B　1C　2.5D　0.531变异系数的数值（C）。A　一定大于1B　一定小于1C　可大于1，也可小于1　D　一定比标准差小32（A）分布的资料，均数等于中位数.A　对称B　左偏态C　右偏态D　偏态33偏态分布宜用（C）描述其分布的集中趋势。A　算术平均数B　标准差C　中位数D　四分位间距34以下指标中（D）可用来描述计量资料的离散程度。A　算术平均数B　几何平均数C　中位数D　标准差35比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用AA　变异系数B　算术平均数C　极差D　标准差36各观察值均加（或减）同一不为0的数后BA　均数不变，标准差改变B　均数改变，标准差不变C　两者均不D　两者均改变37用均数和标准差可以全面描述（C）资料的特征。A　正偏态分布B　负偏态分布C　正态分布和近似正态分布D　对称分布38描述一组偏态分布资料的离散程度，以（D）指标较好。A　全距B　标准差C　变异系数D　四分位间距39关于随机抽样，下列哪一项说法是正确的AA　抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取B　研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体C　随机抽样即随意抽取个体D　为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好40进行随机抽样的目的是BA　研究样本统计量B　由样本统计量推断总体参数C　研究典型案例研究误差D　研究总体统计量41总体是由CA　个体组成B　研究对象组成C　同质个体组成D　研究指标组成42统计学中所说的样本是指D随意抽取的总体中的任意部分有意识的选择总体中的典型部分依照研究者要求选取总体中的有意义的一部分依照随机原则抽取总体中有代表性的一部分体育统计学\n一、名词解释总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体称为总体。简单随机抽样：就是在总体中不加任何分组、分类、排队等，完全随机地抽取研究个体。分层抽样：是一种先将总体中的个体按某种属性特征分成若干类型、部分或层，然后在各类型、部分或层中按比例进行简单随机抽样组成研究样本的方法。整群抽样：在总体中先划分群，然后以集体（统计上称为群）为抽样单位，在按简单随机抽样取出若干群所组成样本的一种抽样方法。集中位置量数：反应一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标。离中位置量数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标。变异系数：是反应变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的，没有单位，记作CV。相关分析：指用适当的统计量来描述两个变量或多个变量之间的相互关系，也就是定量显示变量之间的相关程度的方法。相关情况是多种的，故描述形式也是多种的，常用的是相关系数。相关系数：就是两个变量之间相互关系的定量化描述，用符号r表示。（-140时，则需采用如下校正后的χ²公式：χ²=∑（|A-T|-0.5）²/T第二，当理论数T<5且总观察数n<40时，或理论数T<1时，χ²检验需采用以下公式计算：χ²=（ad-bc）²n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)13.方差分析中，我们通常把试验所要的考察的结果称为指标；把影响指标的条件称为因素或因子；把因素在试验时所分的等级（或因素的各种状态）称为水平。14.回归分析法的功能：预测功能和控制功能。三、简答1.简述假设检验的步骤①根据实际情况建立“原假设”Ho;②在检验假设的前提下，选择和计算统计量；③根据实际情况确定显著水平α，一般取α=0.05或α=0.01，并根据α查出相应的临界值；④判断结果，将计算的统计量与相应的临界值比较，如果前者≥后者，概率P≤α，则差异显著，否定原假设；如果前者<后者，概率P>α，则差异不显著，接受原假设。2.方差分析的前提条件：①来自每个总体的样本都是随机样本；②不同总体的样本是相互独立的；③每个样本都取自正态总体；④每个总体的方差都相等3.简述假设检验中的两类错误第Ⅰ类错误，错否定，即“原假设”实际上是正确的饿，而检验结论是否定Ho，此时犯下“弃真”错误，统计上称为第Ⅰ类错误。第Ⅱ类错误，错接受，即“原假设”实际上是不正确的，而结论却接受了Ho，此时犯了“取伪”错误，统计上称为第Ⅱ类错误。4.常用的抽样方法有几种简单随机抽样、分层抽样、整群抽样\n5.小概率事件的原理P88进行检验的基本思想是带有概率性质的反证法思想，其依据是小概率事件的原理，即在一定的实际条件下，若某事件出现的概率很小（P≤0.05），则可以认为在一次试验中，该事件是不会发生的。基于此，我们就可以得到一种推理方法，即在假设A事件是一个小概率事件成立的条件下，只做一次试验，A事件却发生了，则我们自然有理由认为原来的假设不成立。6.简述在什么条件下必须对平均数进行多重比较F检验是一种整体性的检验，当经方差分析鉴别多个正态总体的平均数有差异显著时，并不能说明各组水平之间都存在显著差异，只是说至少有一对差异显著，究竟哪些均数差异显著，哪些差异不显著，则还需进行均数的多重比较。当然，若F检验部显著时，则表明被检验的所有样本均数没有一对差异是显著地，此时无需进行均数的多重比较。7.简述为什么要做相关系数的检验？（理解这段话，简述就行，不用这么多）P135根据样本资料计算得到的相关系数与其他统计量一样，也存在着抽样误差的问题。如果在总体相关系数ρ=0(即,总体中不存在相关关系)的总体中随机抽样的话,由于存在抽样误差,也可能抽到r≠0的样本资料。因此，当以样本资料计算出相关系数r时，不能简单的根据r的大小对随机变量X、Y间关系密切程度作出判断。r≠0有两种可能：一种情况确实在ρ=0的总体中抽取，此时r与ρ=0的偏差仅仅是由抽样误差所致；另一种情况确实不是在ρ=0总体中抽取的，而是在ρ≠0的总体中抽取出来的，此时r与ρ=0有着统计学中的显著差异。前者表明X与变量间没有线性相关关系，后者则表示X与Y变量有线性关系。由于这两种情况都可能存在，所以，当用样本资料所得到的相关系数r去推断总体是否相关时，必须对样本的相关系数进行显著性检验。8．正态分布的特点①曲线呈单峰型，在横轴上方，x=μ有最大值，称峰值。②曲线关于直线x=μ左右对称，在区间（-∞，μ）上，f（x）单调上升，而在（μ，∞）区间上，f（x）单调下降，当x→±∞时，曲线以x轴为渐进线。③变量x可在全横轴上（-∞F临→拒绝假设②P-value<0.05→拒绝假设