统计学课后思考.docx
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统计学课后思考
什么是统计学
统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
解释描述统计和推断统计
描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
统计学的类型和不同类型的特点
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。
解释分类数据，顺序数据和数值型数据
答案同
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。
变量的分类
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。
举例说明离散型变量和连续性变量
离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”
连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题
与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
使用时要进行评估，要考虑到资料的原始收集人，收集目的，收集途径，收集时间使用时要注明数据来源。
比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况
概率抽样：
抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。
每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。
技术含量和成本都比较高。
如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样：
操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。
如何控制调查中的回答误差
对于理解误差，我会去学习一定的心理学知识，对于记忆误差，我会尽量去缩短所涉及的时间范围，对于有意识的误差，我要做好被调查者的心理工作，要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量在问卷中不涉及敏感问题。
怎么减少无误差
对于随机误差，要提高样本容量，对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施。
比如说要一百份的问卷回复，就要做好一百二十到一百三十的问卷准备，进行面访式的时候要尽量的劝服不愿意回答的被访者，以小物品的馈赠提高回复率。
数据预处理内容
数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。
分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些
分类数据：
制作频数分布表，用比例，百分比，比率等进行描述性分析。
可用条形图，帕累托图和饼图进行图示分析。
顺序数据：
制作频数分布表，用比例，百分比，比率。
累计频数和累计频率等进行描述性分析。
可用条形图，帕累托图和饼图，累计频数分布图和环形图进行图示分析。
数据型数据的分组方法和步骤
分组方法：
单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。
分组步骤：
1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表
直方图和条形图的区别
1条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，2直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。
绘制线图应注意问题
时间在横轴，观测值绘在纵轴。
一般是长宽比例10：
7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。
饼图和环形图的不同
饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，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。
茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合
茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。
在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。
鉴别图标优劣的准则
P75明确有答案，我就不写了。
制作统计表应注意的问题
1，合理安排统计表结构2表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容3表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线4在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。
公式：
组中值=（上限+下限）/2
一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度
数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述：
一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度；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，反映数据分布的偏态和峰态。
怎样理解平均数在统计学中的地位
平均数在统计学中具有重要的地位，是集中趋势的最主要的测度，主要适用于数值型数据，而不适用于分类数据和顺序数据。
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，首先对数据进行排序，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。
对于比率数据的平均为什么采用几何平均
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。
简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值，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。
简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合
对于分类数据，主要用异众比率来测量其离散程度；对于顺序数据，虽然也可以计算异众比率，但主要使用四分位差来测量其离散程度；对于数值型数据，虽然可以计算异众比率和四分位差，但主要使用方差或标准差来测量其离散程度。
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行处理时，常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
为什么要计算离散系数
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高低的影响，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相同，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，为消除变量值水平高低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。
测度数据分布形状的统计量有哪些
对分布形状的测度有偏态和峰态，测度偏态的统计量是偏态系数，测度峰态的统计量是峰态系数。
什么是统计量为什么要引进统计量统计量中为什么不含任何未知参数统计量：
设X1,X2…,Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T（X1,X2…,Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T（X1,X2…,Xn）是一个统计量。
原因：
为了使统计推断成为可能。
判断下列样本函数中哪些是统计量T1和T2是
次序统计量：
设简单随机样本（X1,X2,…,Xn）来自总体，从小到大排序为x
（1）,x
（2）,…,x（n）,则称X
（1）,X
（2）,…,X（n）,为次序统计量。
充分统计量：
统计量加工过程中一点信息都不损失的统计量为充分统计量
自由度：
独立变量的个数
简述2分布、t分布、F分布及正态分布之间的关系：
设
F分布：
设若U为服从自由度为n1的2分布，即U~2（n1），V为服从自由度为n2的2分布，即V~2（n2）,且U和V相互独立，则
称F为服从自由度n1和n2的F分布，记为
抽样分布：
样本统计量的概率分布是一种理论概率分布随机变量是样本统计量
中心极限定理的意义：
设从均值为，方差为2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。
中心极限定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
估计量：
用于估计总体参数的随机变量
估计值：
估计参数时计算出来的统计量的具体值
评价估计量好坏的标准：
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
有效性：
对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效
一致性：
随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数
置信区间：
由样本统计量所构造的总体参数的估计区间
解释95%的置信区间：
95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
含义：
Za/2是标准正态分布上侧面积为a/2的z值,公式是统计总体均值时的边际误差。
独立样本：
如果两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。
匹配样本：
一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
在对两个总体均值之差的小样本估计中，对两个总体和样本都有哪些假定
（1）、两个总体都服从正态分布
（2）、两个随即样本独立地分别抽自两个总体
简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
样本量越大置信水平越高，总体方差和边际误差越小
假设检验和参数估计有什么相同点和不同点
答：
参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。
参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。
而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
什么是假设检验中的显着性水平统计显着是什么意思
答：
显着性水平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和风险。
统计显着等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在或比更小的显着水平上。
什么是假设检验中的两类错误
答：
假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。
两类错误之间存在什么样的数量关系
答：
在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。
如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。
解释假设检验中的P值
答：
P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。
）
显着性水平与P值有何区别
答：
显着性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为。
而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为观察到的（或实测的）显着性水平
假设检验依据的基本原理是什么
答：
假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。
你认为单侧检验中原假设与备择假设的方向如何确定
答：
将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1，将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0，先确立备择假设H1，备择假设的方向与想要证明其正确性的方向一致，原假设与备择假设是互斥的，等号总在原假设上。
（举例说明，如下：
“一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。
检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“>”（寿命延长），建立的原假设与备择假设应为H0：
μ≤1500，H1：
μ＞1500.又例，“一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。
检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“<”（废品率降低），建立的原假设与备择假设应为H0:
μ≥2%，H1:
μ<2%.）
第10章思考题
什么是方差分析它研究的是什么
答：
方差分析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着影响。
它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响。
要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法
答：
做两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，会使得犯第I类错误的概率相应增加，而且随着增加个体显着性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加。
而方差分析方法是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免一个真实的原假设。
方差分析包括哪些类型它们有何区别
答：
方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。
区别：
单因素方差分析研究的是一个分类自变量对一个数值型因变量的影响，而双因素涉及两个分类型自变量。
方差分析中有哪些基本假定
答：
（1）每个总体都应服从正态分布
（2）各个总体的方差
必须相同
（3）观测值是独立的
简述方差分析的基本思想
答：
它是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等，进而分析自变量对因变量是否有显着影响。
解释因子和处理的含义
答：
在方差分析中，所要检验的对象称为因素或因子，因素的不同表现称为水平或处理。
解释组内误差和组间误差的含义
答：
组内平均值误差的误差（SSE）是指每个水平或组的各个样本数据与其组平均值误差平方和，反映了每个样本个观测值的离散状况；组间误差（SSA）是指各组平均值与总平均值的误差平方和，反映了各样本均值之间的差异程度。
解释组内方差和组间方差的含义
答：
组内方差指因素的同一个水平下样本数据的方差；组间方差指因素的不同水平下各个样本之间的方差。
简述方差分析的基本步骤
答：
（1）提出假设
（2）构造检验统计量
（3）统计决策
方差分析中多重比较的作用是什么
答：
通过对总体均值之间的配对比较来进一步检验哪些均值之间存在差异。
11．1．变量之间存在的互相依存的不确定的数量关系，称为相关关系。
相关关系的特点：
⑴变量之间确实存在着数量上的依存关系；⑵变量之间数量上的关系是不确定、不严格的依存关系。
11．2．相关分析通过对两个变量之间的线性关系的描述与度量，主要解决的问题包括：
⑴变量之间是否存在关系⑵如果存在关系，它们之间是什么样的关系⑶变量之间的关系强度如何⑷样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系
11．3．在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：
⑴两个变量之间是线性关系；⑵两个变量都是随机变量。
11．4．相关系数的性质：
⑴r的取值范围是[-1，1]，r为正表示正相关，r为负表示负相关，r绝对值的大小表示相关程度的高低；⑵对称性：
X与Y的相关系数
和Y与X之间的相关系数
相等；⑶相关系数与原点和尺度无关；⑷相关系数是线性关联或线性相依的一个度量，它不能用于描述非线性关系；⑸相关系数只是两个变量之间线性关联的一个度量，却不一定意味两个变量之间有因果关系；⑹若X与Y统计上独立，则它们之间的相关系数为零；但r=0不等于说两个变量是独立的。
即零相关并不一定意味着独立性。
11．5为什么要对相关系数进行显着性检验在实际的客观现象分析研究中，相关系数一般都是利用样本数据计算的，因而带有一定的随机性。
样本容量越小，其可信程度就越差，抽取的样本不同，r的取值也会不同，因此r是一个随机变量。
能否用样本相关系数来反映总体的相关程度，需要考察样本相关系数的可靠性，因此要进行显着性检验。
11．6相关系数显着性检验的步骤：
⑴提出假设；⑵计算检验统计量t值；⑶在给定的显着性水平
和自由度，查t分布表中相应的临界值，作出决策。
11．7回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型，例如：
对于具有线性关系的两个变量，可以有一元线性方程来描述它们之间的关系，描述因变量y如何依赖自变量x和误差项
的方程称为回归模型。
回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。
指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。
当总体回归系数未知时，必须用样本数据去估计，用样本统计量代替回归方程中的未知参数，就得到了估计的回归方程。
11．8．一元线性回归模型通常有以下几条基本的假定：
⑴变量之间存在线性关系；⑵在重复抽样中，自变量x的取值是固定的；⑶误差项ε是一个期望为零的随机变量；⑷）对于所有的x值，误差项
的方差
都相同；⑸误差项
是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。
即
。
11．9参数最小二乘法的基本原理是：
因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小。
11．10总平方和指n次观测值的的离差平方和，衡量的是被解释变量y波动的程度或不确定性的程度。
回归平方和反映y的总变差中由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分，这是可以由回归直线来解释的部分，衡量的是被解释变量y不确定性程度中能被解释变量x解释的部分。
残差平方和是除了x对y的线性影响之外的其他因素引起的y的变化部分，是不能由回归直线来解释的部分。
它们之间的关系是：
总平方和=回归平方和+残差平方和。
11．11回归平方和占总平方和的比例称为判定系数。
判定系数测量了回归直线对观测数据的拟合程度。
11．12F检验和t检验作用：
在回归分析中，F检验是为检验自变量和因变量之间的线性关系是否显着，通过均方回归与均方残差之比，构造F检验统计量，提出假设，根据显着性水平，作出判断。
t检验是回归系数的显着性检验，要检验自变量对因变量的影响是否显着，通过构造t检验统计量，提出假设，根据显着性水平，作出判断。
11．13线性关系检验的步骤：
⑴提出假设；
；⑵构造F检验统计量；
；⑶根据显着性水平，作出判断。
回归系数检验的步骤：
⑴提出假设；
；⑵构造t检验统计量；
；⑶根据显着性水平，作出判断。
11．14回归分析结果的评价可以从以下几个方面：
⑴回归系数的符号是否与理论或事先预期相一致；⑵自变量与因变量之间的线性关系，在统计上是否显着；⑶根据判定系数的大小，判断回归模型解释因变量取值差异的程度；⑷误差项的正态假定是否成立。
11．15．置信区间估计是对x的一个给定值
，求出y的平均值的区间估计。
预测区间估计是对x的一个给定值
，求出y的一个个别值的区间估计。
二者的区别是：
置信区间估计的区间长度通常较短，而预测区间估计的区间长度要长，也就是说，估计y的平均值比预测y的一个特定值或个别值更精确。
11．16残差分析在回归分析中的作用：
回归分析是确定两种或两种以上变量间的定量关系的一种统计分析方法．判断回归模型的拟合效果是回归分析的重要内容，在回归分析中，通常用残差分析来判断回归模型的拟合效果，并判定关于误差项的正态假设是否成立。
简述时间序列的构成要素。
时间序列的构成要素：
趋势，季节性，周期性，随机性
利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题。
（1）当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率；
（2）不能单纯就增长率论增长率，要注意增长率与绝对水平的综合分析；大的增长率背后，其隐含的绝对值可能很小，小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大。
简述平稳序列和非平稳序列的含义。
1.平稳序列（stationaryseries）
基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的
2.非平稳序列（non-stationaryseries）
是包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分，也可能是几种成分的组合。
因此，非平稳序列又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列。
解释指数的含义。
答：
指数最早起源于测量物价的变动。
广义上，是指任何两个数值对比形成的相对数；
狭义上，是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。
实际应用中使用的主要是狭义的指数。
加权综合指数和加权平均指数有何区别与联系
加权综合指数:
通过加权来测定一组项目的综合变动，有加权数量指数和加权质量指数。
使用条件：
必须掌握全面数据（数量指数，测定一组项目的数量变动，如产品产量指数，商品销售量指数等）（质量指数,测定一组项目的质量变动,如价格指数、产品成本指数等）
拉式公式：
将权数的各变量值固定在基期。
帕式公式：
把作为权数的变量值固定在报告期。
加权平均指数:
以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均。
使用条件：
可以是全面数据、不完全数据。
因权数所属时期的不同，有不同的计算形式。
有：
算术平均形式、调和平均形
解释零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数。
答：
零售价格指数：
反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数。
消费价格指数：
反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。
生产价格指数:
测量在初级市场上出售的货物（即在非零售市场上首次购买某种商品时）的价格变动的一种价格指数。
股票价格指数：
反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数，简称股价指数。
其单位一般用“点”（point）表示，即将基期指数作为100，每上升或下降一个单位称为“1点”。
消费价格指数有哪些作用
答：
消费价格指数除了能反映城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度外，还具有以下几个方面的作用：
（1）用于反映通货膨胀状况
（2）用于反映货币购买力变动
（3）用于反映对职工实际工资的影响
（4）用于缩减经济序列
在构建多指标综合评价指数时，指标的转换方法有哪几种形式
答：
有以下3种形式：
（1）统计标准化。
（2）极值标准化。
（3）定基与环比转换。
具体公式见书上P440.
补充：
1.什么是指数体系
答：
指数体系是指由总量指数及其若干个因素指数构成的数量关系式。
总量指数等于各因素指数的乘积
总量的变动差额等于各因素指数变动差额之和
两个因素指数中通常一个为数量指数，另一个为质量指数
各因素指数的权数必须是不同时期的
2.什么是加权综合指数体系
答：
由加权综合指数及其各因素指数构成的等式。
比较常用的是基期权数加权的数量指数和报告期权数加权的质量指数形成的指数体系。
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