统计学简答题答案 12页

.-统计学根底〔贾俊平〕课后简答题第一章1．什么是统计学？统计方法可以分为哪两大类？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。统计方法可以分为描述统计和分类统计。2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。按计量尺度分时：分类数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比拟顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进展人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。3．举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。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局部元素的集合参数是用来描述总体特征的概括性数字度量统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量变量是说明现象某种特征的概念。对一千灯泡进展寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进展检测，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，比方说灯泡的寿命。4．什么是有限总体和无限总体？举例说明。.可修编.\n.-根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。比方，由假设干个企业构成的总体就是有限总体，一批待检验的灯泡也是有限总体。无限总体是指总体所包括的元素是无限的，不可数的。例如，在科学试验中，每一个试验数据可以看作是一个总体的一个元素，而试验可以无限地进展下去，因此由试验数据构成的总体就是一个无限总体。5．变量可分为哪几类？分类变量：说明事物类别的一个名称。顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。离散型变量：只能取可数值的变量。连续型变量：可以在直线上或区间中去任何值的变量。6．举例说明离散型变量和连续型变量。离散型变量：只能取有限个值，取值以整数位断开。如企业数、产量数量连续型变量：取值连续不断，不能一一列举，如年龄、温度第三章1．数据的预处理包括哪些容？数据审核〔完整性和准确性；适用性和实效性〕，数据筛选，数据排序等。2．直方图与条形图有什么区别？条形图中每一矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度那么表示各组的组距。其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图是分开排列的。最后，条形图主要用于展示定性数据，而直方图那么主要用于展示定量数据。3．饼图与环形图有什么不同？饼图是用圆形及圆扇形的面积来表示数值大小的图形，它主要用于表示总体中各组成局部所占的比例，对于研究构造性问题十分有用。环形图与饼图类似，但它们之间也有区别。饼图只能显示一个样本或总体各局部所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞〞，每个样本或总体的数据系类为一个环。因此环形图可显示多个总体或样本各局部所占的相应比例，从而有利于我们进展比拟研究。.可修编.\n.-4．茎叶图与直方图相比有什么优点？直方图看数据的分布很方便，但原始数据看不至到了茎叶图那么不同，它不仅可以看出数据的分布，又能给出每一个原始数值，即保存了原始数据的信息。制作茎叶图不需要对数据进展分组，特别是当数据量较少时，用茎叶图更容易观察数据的分布。〞5．使用图表应注意哪些问题？〔1〕显示数据。〔2〕让读者把注意力集中在图形的容上，而不是在制作图形的程序上〔3〕防止歪曲！〔4〕强调数据之间的比拟。〔5〕效劳于一个明确的目的。〔6〕有对图形的统计描述和文字说明。第四章1．一组数据的分布特征可以从哪几个方面进展测度？数据分布的特征主要从三个方面进展测度和描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢E或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布偏斜程度和峰度。2．简述四分位数的计算方法。四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进展排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。3．对于比率数据为什么采用几何平均？答：比率数据往往表现出连乘积为总比率的特征，不同于一般数据的和为总量的性质，由此需采用几何平均。在实际应用中，对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。从公式中也可看出，G就是平均增长率。4．简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。.可修编.\n.-答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。众数是一组数据中出现次数最多的数，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性。众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。 中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值的影响。当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。 平均数对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，在实际应用中最广泛。当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。但平均数易受极端值的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。5．简述四分位差、方差或标准差的适用场合。对于顺序数据主要使用四分位差来测量其离散程度；对于数值型数据，主要使用方差或标准差来测量其离散程度。6．标准分数有哪些用途？标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。在对多个具有不同量纲的变量进展处理时，常需要对各变量进展标准化处理。它还可以用来判断一组数据是否有离群数据7．为什么要计算离散系数？答：在比拟两组数据的差异程度时，由于方差和标准差受变量值水平和计量单位的影响不能直接比拟，由此需计算离散系数作为比拟的指标。方差和标准差是反映数据分散程度的绝对值，一方面其数值大小受原变量值本身水平上下的影响，也就是与变量的平均数大小有关；另一方面，它们与原变量的计量单位一样，采用不同计量单位的变量值，其离散程度的测度值也就不同。因此，为消除变量值水平上下和计量单位不同对离散程度测度值的影响，需要计算离散系数。第五章.可修编.\n.-1、解释抽样推断的含义。如果我们掌握了所研究的总体的全部数据，那么只需要做一些简单的统计描述就可以得到有关总体的数量特征，比方，总体的均值、方差、比例等。但现实的情况那么比拟复杂，有些现象的围比拟广，不可能对总体中的每个单位都进展测定。或者有些总体的单位数很多，不可能也没有必要进展一一测定。这就需要从总体中抽取一局部单位进展调查，进而利用样本本提供的信息来推断总体的数量特征。2、3.解释简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样的含义。简单随机抽样：从含有N个元素得总体中，抽取n个元素作为样本，使得每一个容量为n得样本都有一样得时机〔概率〕被抽中，这样的抽样方式称为简单随机抽样，也称纯随机抽样。分层抽样：在抽样之前先将总体的元素划分为假设干层〔类〕，然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本，这样的抽样方式称为分层抽样，也称分类抽样。特点：〔1〕除了可以对总体进展估计外，还可以对各层的子总体进展估计。〔2〕分层抽样可以按自然区域或行政区域进展分层，使抽样的组织和实施都比拟方便〔3〕分层抽样的样本分布在各个层，从而使样本在总体中的分布比拟均匀。〔4〕分层抽样可以提高估计的精度。系统抽样：先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规那么确定一个随机起点，然后，每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素形成一个样本。这样的抽样方式称为系统抽样。也称等距抽样或机械抽样。特点：〔1〕简便易行。〔2〕系统抽样的样本在总体中的分布一般也比拟均匀，由此估计的误差通常要小于简单随机抽样。整群抽样：.可修编.\n.-先将总体划分成假设干群，然后以群作为抽样单位从中抽取局部群，再对抽中的各个群中所包含的所有元素进展观察，这样的抽样方式称为整群抽样。特点：不需要有总体元素的具体而只要有群的就可以进展抽样而群的比拟容易得到。此外，整群抽样时群各元素比拟集中对样本进展调查比拟方便，节约费用。当群的各元素存在差异时，整群抽样可以提供较好的结果，理想的情况是每一群都是整个总体的一个缩影。在这种情况下，抽取很少的群就可以提供有关总体特征的信息。如果实际情况不是这样，整群抽样的误差会很大，效果也就很差。4．什么是重复抽样和不重复抽样？从总体中抽取一个元素后，把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素，直至抽取n个元素为止。这样的抽样方法称为重复抽样。一个元素被抽中后不再放回总体，然后再从所剩下的元素中抽取第二个元素，直到抽取n个元素为止，这样的抽样方法称为不重复抽样。5．什么是抽样分布？ 重复选取容量为n的样本时，由每一个样本算出的统计量数值的相对频数分布或概率分布．称为样本统计量的抽样分布6．样本统计量的分布与总体分布的关系是什么？答：样本统计量包括样本均值、样本比率、样本方差。〔1〕样本均值总体分布的关系：①无论是重复还是不重复抽样，样本均值的数学期望始终等于总体均值；②在重复抽样条件下，样本均值的方差为总体方差的1/n；在不重复抽样条件下，样本均值的方差为1/n〔2〕样本比率与总体分布的关系：①样本比率p的数学期望等于总体比率π；②在重复条件下；在不重复条件下，用修正系数加以修正〔3〕样本方差与总体分布的关系：对于来自正态总体的简单随机样本，那么比值的抽样分布服从自由度为〔n-1〕的x²分布。7．样本均值抽样分布的两个主要特征值是什么？它们与总体参数有什么关系？答：样本均值的期望值和样本均值的方差是两个主要特征。〔1〕样本均值的数学期望，它等于总体均值。〔2〕样本均值的方差在重复抽样条件下，样本均值的方差为总体方差的1/n，在不重复抽样条件下，样本均值的方差需要用修正系数去修正8、Zα/2的含义是什么？答：估计误差。.可修编.\n.-第六章1．理解原假设与备择假设的含义。原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。2．什么是检验统计量？什么是标准化检验统计量？根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量，称为检验统计量。3．第1类错误和第Ⅱ类错误分别是指什么？它们发生的概率大小之间存在怎样的关系？答：第I类错误指当原假设为真时拒绝原假设，所犯的错误，又称弃真错误，其概率为α。第II类错误指当原假设为假时没有拒绝原假设所犯的错误，又称取伪错误，其概率为α。在样本量不变的情况下，要减小α就会使β增大，而要增大α就会使β减小。4．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率，但犯第二类错误的概率却是不确定的，因此作出“拒绝原假设〞的结论，其可靠性是确定的，但作出“不拒绝原假设〞的结论，其可靠性是难以控制的。5．什么是P值？利用P值决策的准那么是什么？答：p值是在原假设为真的条件下，检验统计量的观察值大于或等于其计算值的概率。准那么是：如果P值＜α，拒绝H0〔原假设〕，如果P值＞α，不拒绝H06．比拟单侧检验和双侧检验的区别。.可修编.\n.-7、分别列出大样本情形下总体均值左侧检验、右侧检验及双侧检验的拒绝域。〔课本上有表格〕9、分别列出小样本情形下总体均值左侧检验、右侧检验及双侧检验的拒绝域。〔课本上有表格〕8、小样本情形下的总体均值检验应该构造什么检验统计量？应用前提是什么？⑴在小样本情形下，检验统计量的选择与总体是否服从正态分布、总体方差是否有密切联系。其应用前提是总体服从正态分布；⑵当总体方差时，选择Z统计量进展检验；⑶当总体方差未知时，选择t统计量进展检验。10、总结假设检验的一般步骤。①述原假设H0和备择假设H1；②从所研究的总体中抽了一个随机样本；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展比拟，并做出决策：假设统计量的值落在拒绝域，拒绝原假设H0，否那么不拒绝原假设H0。第七章1、解释相关关系的含义，说明相关关系的特点。答：变量间存在的不确定的数量关系，称为相关关系。特点是：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个。2、简述相关系数的取值及其意义。相关系数是对变量之间关系密切程度的度量。对两个变量之间线性相关关系的度量称为简单相关系数。它的取值围在-1与1之间。假设0