统计学.docx
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简答题
1、什么叫统计分组？
简述等距式组距分组的步骤及应注意的问题。
答：
是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
步骤为：
第一步，从小到大排序；第二步：
确定组数，组数K=1+（lgN）/（lg2），其中N为数据的个数；第三步：
确定各组的组距。
组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：
根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。
2、简述测定季节变动的“趋势-循环剔除法”的基本步骤和原理。
答：
在具有明显的长期趋势变动的数列中，为了测定季节变动，必须先将趋势变动因素在数列中加以剔除，然后用平均的方法消除不规则变动，而后计算季节比率的，就称为趋势剔除法。
数列的长期趋势可用移动平均或趋势方程拟合法测定。
假定包含趋势变动的时间序列的各影响因素以乘法模型形式组合，其结构为Y=T·C·S·I，以移动平均法测定趋势值，则确定季节变动的步骤如下：
（1）对原序列进行12个月（或4个季度）移动平均数，消除季节变动S和不规则变动I，结果只包含趋势变动T和循环变动C；
（2）为剔除原数列中的趋势变动T和循环变动C，将原数列各项除以移动平均数的对应时间数据（3）将消除趋势变动后的数列各年同月（或同季）的数据平均，消除不规则变动I，再分别除以总平均数，得季节指数S。
（4）对季节指数再调整。
答：
3、什么叫标准差系数？
计算它有何意义？
答：
又称离散系数，是用来对两组数据的差异程度进行相对比较的。
因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时直接比较方差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数。
计算公式为：
V=（反6）/X或V=s/X。
4、平均指标指数是总指数还是一般相对数？
可变构成指数、固定构成指数和结构变动影响指数三者在分析意义上有何区别，在数量上又有何联系？
答：
是一般的相对数，可变构成指数=固定构成指数×结构变动影响指数即：
a、（求和标志Ex1f1/Ef1）/（Ex0f0/Ef0）=（Ex0f1/Ef1/Ex0f0/Ef0）*（Ex1f1/Ef1/Ex0f1/Ef1）
b、Ex1f1/Ef1-Ex0f0/Ef0=（Ex0f1/Ef1-Ex0f0/Ef0）+（Ex1f1/Ef1-Ex0f1/Ef1）
5、什么叫相关分析、回归分析？
简述相关分析与回归分析的关系。
答：
二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：
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表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。
在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。
6、描述次数分配表的编制过程？
答：
是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
步骤为：
第一步，从小到大排序；第二步：
确定组数，组数k=1+lgN/lg2，其中N为数据的个数；第三步：
确定各组的组距。
组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：
根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。
7、简述测定季节变动的原始资料平均法的基本步骤和原理。
答：
又称按月（或季）平均法，这种方法不考虑长期趋势影响，根据原始数据直接计算季节指数，测定季节变动。
（1）计算各年同月（季）的平均数Yi拔（i=1~12月或i=1~4季），目的消除各年同一季度（月份）数据上的不规则变动；
（2）计算全部数据的总平均数Y拔，找出整个数列的水平趋势；
（3）计算季节指数Si=Yi拔/Yi，即
（i=1~12月或i=1~4季）
3、什么叫估计量？
评价估计量的标准有哪些？
答：
（1）无偏性，指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，指对同一总体参数的两个无偏估计量，标准差越小的越有效。
（3）一致性（相合型），指随着样本容量的增大，点估计量的值越接近被估计总体参数的真实值。
3、简述移动平均法的基本思想。
答：
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
它是选择一定的用于平均的序时项数N，采用对序列逐项递移的方式，对原数列递移的N项计算一系列序时平均数，由这些序时平均数所形成的新数列，一定程度上消除或削弱了原序列中的由于短期偶然因素引起的不规则变动和其他成分，对原序列的波动起到一定的修匀作用，从而呈现出现象在较长时间的发展趋势。
4、标志与指标的区别与联系？
答：
区别：
标志说明总体单位的特征，指标是说明总体的特征；指标都能用数值表示，而标志中的品质标志不能；指标数值是经过一定汇总得来的，而标志中的数量标志不一定经过汇总；标志一般不具备时间、地点等条件，但作为一个完整的指标，一定要受到时间、地点、范围等条件的限制。
联系：
许多统计指标的数值都是由总体各单位的数量标志汇总得来的；指标与数量标志在一定条件下可以转化。
3、概率抽样与非概率抽样有何关系？
答：
联系：
二者都属抽样调查、非全面调查。
区别：
概率抽样是按照随机原则抽取样本，能有效避免主观选样带来的倾向性误差，使得样本资料能够用于估计和推断总体的数量特征，可以计算和控制抽样误差，能说明估计结果的可靠程度。
非概率抽样是从研究目的出发，根据调查者的经验和判断，从总体中有意识地抽取若干单位构成样本。
在及时了解总体大致情况、总结经验教训、进行大规模调查前的试点等方面，非概率抽样具有概率抽样无法取代的优越性。
2、水平法计算平均发展速度原因、特点及实质是什么？
答：
水平法又称几何平均法，因为各期发展速度之和不是总速度，而是各期发展速度之乘积是总速度，因此用几何平均法计算。
其特点是着眼于期末水平，不论中间水平如何，只要期末水平确定，对平均发展速度的计算结果没有影响。
隐含假定：
从时间序列的最初水平出发，以计算的平均发展速度代替各期的发展速度，计算出的期末水平与实际水平相一致。
2、什么是均值、众数、中位数？
三者的关系是什么？
答：
均值即算术平均数；众数是一组数据中出现次数最多的变量值；中位数是一组数据按从小到大排列后，处于正中间位置上的变量值。
三者的关系是：
对于同一组数据资料计算众数、中位数和均值，如果数据具有单一众数，且分布是对称的，则三者相等。
若数据为左偏分布，则有X拔M反3>M0。
从数值关系上看，三者的关系可表述为M0=3M反3-2X拔。
1、水平法计算平均发展速度原因、特点及实质是什么？
答：
水平法又称几何平均法，因为各期发展速度之和不是总速度，而是各期发展速度之乘积是总速度，因此用几何平均法计算。
其特点是着眼于期末水平，不论中间水平如何，只要期末水平确定，对平均发展速度的计算结果没有影响。
隐含假定：
从时间序列的最初水平出发，以计算的平均发展速度代替各期的发展速度，计算出的期末水平与实际水平相一致。
3、总指数有哪两种基本编制方式？
两种方法间的区别与联系？
答：
有加权综合指数法和加权平均法。
前者先综合后对比，当编制质量指数时，选择与之有密切关系的数量指标作为同度量因素，为在综合对比过程单纯反映指数化指标的变动或差异程度，需将同度量因素固定在基期或报告期。
后者先对比后平均，首先计算个别现象的个体指数，再选择与编制指数密切关系的价值总量pq作为同度量因素，并将其固定，当选择加权算术平均时同度量因素固定在基期，当选择加权调和平均时同度量因素固定在报告期。
1、描述次数分配表的编制过程。
答：
是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
步骤为：
第一步，从小到大排序；第二步：
确定组数，组数K=1+（lgN）/（lg2），其中N为数据的个数；第三步：
确定各组的组距。
组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：
根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。
。
2、简述测定长期趋势的移动平均法的基本思想。
答：
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
它是选择一定的用于平均的序时项数N，采用对序列逐项递移的方式，对原数列递移的N项计算一系列序时平均数，由这些序时平均数所形成的新数列，一定程度上消除或削弱了原序列中的由于短期偶然因素引起的不规则变动和其他成分，对原序列的波动起到一定的修匀作用，从而呈现出现象在较长时间的发展趋势。
3、简述样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系。
在其他条件不变的情况下，样本容量与置信水平成正比，与总体方差成正比；与允许误差成反比。
1、简述众数、中位数、均值的各自特点及应用场合。
均值即算术平均数；众数是一组数据中出现次数最多的变量值；中位数是一组数据按从小到大排列后，处于正中间位置上的变量值。
三者的关系是：
对于同一组数据资料计算众数、中位数和均值，如果数据具有单一众数，且分布是对称的，则三者相等。
若数据为左偏分布，则有X拔M反3>M0。
从数值关系上看，三者的关系可表述为M0=3M反3-2X拔。
2、简述测定长期趋势的移动平均法的基本思想。
答：
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
它是选择一定的用于平均的序时项数N，采用对序列逐项递移的方式，对原数列递移的N项计算一系列序时平均数，由这些序时平均数所形成的新数列，一定程度上消除或削弱了原序列中的由于短期偶然因素引起的不规则变动和其他成分，对原序列的波动起到一定的修匀作用，从而呈现出现象在较长时间的发展趋势。
4、总指数有哪两种基本编制方式？
它们各自有何特点？
二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：
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表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。
在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。
1、一个完整的统计调查方案应该包括哪些？
答：
（1）调查目的：
调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。
（2）调查对象和调查单位：
调查对象即总体，调查单位即总体中的个体。
（3）调查项目：
即指对调查单位所要登记的内容。
（4）调查表：
就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。
调查表一般有两种形式：
单一表和一览表。
一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。
（5）调查方式和方法：
调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。
具体收集统计资料的调查方法有：
访问法、观察法、报告法等。
（6）调查地点和调查时间：
调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：
涉及调查标准时间和调查期限。
（7）组织计划：
是指确保实施调查的具体工作计划。
2、什么是抽样调查？
有什么特点？
有哪些优势？
答：
（1）抽样调查是，一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法
（2）特点优势：
从经济上说，抽样调查节约人力、物力和财力；抽样调查更节省时间，具有较强的时效性；抽样调查具有较强的准确性；通过抽样调查，可使资料搜集的深度和广度都大大提高；
3、简述编制变量数列的一般步骤？
答：
第一步：
对资料进行分析，a、计算全距；b、变量的性质；c、变量值变动是否均匀。
通过全距的计算以及变量是离散型还是连续型确定编制单项数列还是组距数列，根据变量值的变动是否均匀确定编制等距还是异距数列。
第二步：
在编制组距数列时还需要确定组距和组数，其原则是能真正反映总体的分布特征。
第三步：
确定各组的组限。
离散型变量的组限可不重复，连续型变量的组限必须重复。
第四步：
将总体各单位分不到各组、计算次数、频率、变量数列即可。
4、什么是上限不在内原则？
答：
“上组限不在内”原则是为了解决分组时的“不重”问题而规定的，即，当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而计算在下一组内。
5、加权算术平均数与加权调和平均数有何区别与联系？
答：
加权算术平均数是将各组标志值乘以相应的各组单位数或权数求出各组标志总量，然后将其加总求得总体标志总量，同时把各组单位数或权数相加求出总体单位总量，最后用总体标志量除以总体单位总量。
在计算算术平均数时，如果资料已经分组，则不能简单地将各组标志值相加作为总体总量，而应用此法计算其平均数。
加权调和平均数是在各变量值对平均数起同等作用条件下应用的，在资料经过分组编成变量数列以后，应用加权调和平均法计算。
加权调和平均法是先计算总体单位标志值倒数的加权算术平均数，然后求其倒数。
6、什么是标准差系数？
标准差系数应用的条件是什么？
又称均方差系数。
反映标志变动程度的相对指标。
总体标准差系数的计算公式为：
标准差比平均值。
条件：
当所对比的两个数列的水平高低不同时，就不能采用全距、平均差或标准差百行对比分析，因为它们都是绝对指标，其数值的大小不仅受各单位标志值差异程度的影响；为了对比分析不同水平的变量数列之间标志值的变异程度，就必须消除水平高低的影响。
7、序时平均数与静态平均数有何异同？
答：
1,相同点:
两者都是将各个变量值差异抽象化.2,区别:
1）序时平均数是现象总体在不同时期上数量表现,从动态上说明其在某一时期内发展的一般水平,故称动态平均数;而静态平均数是将总体各个单位同一时间的变量值抽象化,用以说明总体在具体历史条件下的一般水平,不体现时间的变动,又称一般平均数.2）序时平均数是根据动态数列计算的;静态平均数是根据变量数列计算的.
8、为什么又称计算平均发展速度的几何平均法为水平法？
其基本假定条件是什么？
答：
a、平均发展速度的几何平均法隐含着一个假设：
即从时间序列的最初水平出发，以序列的平均发展速度代替各期环比发展速度，计算出的期末理论值水平应与期末实际水平相一致。
b、
（1）变数数列中任何一个变数值不能为0，一个为0，则几何平均数为0。
（2）用环比指数计算的几何平均易受最初水平和最末水平的影响。
（3）几何平均法主要用于动态平均数的计算。
9、为什么要注意速度指标与水平指标的结合运用？
10、用移动平均法确定移动项数时应注意哪些问题？
答：
现象发展的水平分析是现象发展速度分析的基础,速度分析是水平分析的深入和继续,把它们结合起来运用,就能够对现象发展变化规律作出更加深刻的分析.
首先,要把发展速度和增长速度同隐藏在其后的发展水平结合起来.在进行动态分析时,既要看速度,又要看水平,有一个很有代表性的指标,即增长1%的绝对值.第二,要把平均速度指标与动态数列水平指标结合起来.平均速度时一个较长时期总速度的平均,它时那些上升、下降的环比速度代表值.如果动态数列中中间时期标志值出现了特殊的高低变化,或者最初最末水平受特殊因素的影响,使指标值偏离常态,不管几何平均法或者用方程式法来计算平均速度,都将降低或失去说明问题的意义.所以,仅仅计算机一个平均速度指标是不够的,应该联系各期水平,计算各期的环比速度结合起来分析.在分析较长历史时期的动态资料时,这种结合可依据各个局部时期的发展水平,计算分段平均速度来补充说明总平均速度.
2、品质标志和数量标志有什么区别？
统计标志通常分为品质标志和数量标志两种。
品质标志表明个体属性方面的特征，其标志表现只能用文字来表现，如经济类型是品质标志，标志表现则用文字具体表现为全民所有制、集体所有制和其他所有制；数量标志表明个体数量方面的特征，其标志表现可以用数值表示，即标志值，如工人的工龄是数量标志，标志表现也就是标志值为3年、5年、8年，15年等。
它们从不同方面体现个体在具体时间、地点条件运作的结果。
3、统计指标和标志有何区别和联系？
3、统计指标是反映社会经济现象总体数量特征的概念及其数值。
也可以说统计指标是指反映实际存在的总体现象数量的概念和具体数值。
我们按一定统计方法对总体各单位的标志表现进行登记、核算、汇总、综合，就形成各种说明总体数量特征的统计指标。
例如，对某地区工业企业（总体）的每一工厂（个体）的总产值（标志）的不同数量（标志值）进行登记核算，最后汇总为全地区的工业总产值（指标）。
统计指标和标志和区别表现为：
首先，指标和标志的概念明显不同，标志是说明个体特征的，一般不具有综合的特征；指标是说明总体特征的，具有综合的性质。
其次，统计指标分为数量指标和质量指标，它们都是可以用数量来表示的；标志分为数量标志和品质标志，它们不是都可以用数量来表示，品质标志只能用文字表示。
统计指标和标志的联系表现为：
统计指标数值是由各个体的标志表现结果综合概括而来的。
数量标志可以根据定距尺度或定比尺度综合为数量指标和质量指标，品质标志可以根据定类尺度或定序尺度计算出各类个体数和各类所占比重等指标。
随研究目的不同，指标与标志之间可以互相转化。
两者体现这样的关系：
指标在标志的基础上形成，指标又是确定标志的依据。
4、统计学有哪些基本作用？
4、统计学是一门应用性很强的方法论学科，在实践中发挥着重要的作用。
具体来讲有以下四个方面：
（一）统计学为我们认识自然、认识社会提供了必需的方法和途径；
（二）统计学在指导生产活动过程中发挥着重要作用，最佳生产方案设计和最优质量控制是统计学的一大应用领域；（三）统计学在社会经济管理活动中具有搜集信息、提供咨询、实施监督和支持决策的重要职能；（四）统计学为科学研究提供了有力手段。
5、如何理解具体总体与抽象总体的关系？
具体总体与抽象总体是按其存在的形态不同而区分的。
具体总体是由现实存在的各个具体事物所组成的，如客观存在的全国人口总体、某批产品总体等。
抽象总体是由想象中存在的多个假定事物所组成的，如某条件下生产的产品总体、某特殊类型的消费总体等。
抽象总体是对具体总体作某种抽象的结果，是具体总体的抽象化和延伸，而具体总体是抽象总体的组成部分。
在现实中，对研究总体抽象化既有利于各种数据的处理和使用，又能在许多场合更深入地提示出事物的本质。
6、什么是定类尺度？
试举例说明。
6、定类尺度也称列名尺度或名义尺度，它是只表明个体所属类别而不能体现个体数量大小或先后顺序的尺度，也即只能对个体起到一个分类的作用。
如人的性别分为男、女两类。
这种尺度除了用文字表述外，也常用数码符号（即数字）来表示，如人的性别标志可用“1”或“0”来表示男或女，但这样的数码符号只起到计数的作用，没有量的定义。
定类尺度是包含信息量最少的最低层次的尺度，但必须符合两个原则：
互斥原则和穷尽原则。
定类尺度主要用以测定品质标志。
7、什么是定距尺度？
试举例说明。
定距尺度也称间距尺度或差距尺度，它是以数值来表示个体特征并能测定个体之间数值差距的尺度。
例如2位学生的考试成绩分别为56分和85分，这不仅说明前者不及格、后者良好、前者低于后者，而且还说明前者比后者低29分。
但定距尺度只适用于描述能进行加减运算但不能进行乘除运算的数量标志，因为这类数量标志不存在绝对零点，譬如气温0℃不代表没有温度，20℃也不代表比10℃暖和1倍。
8、什么是确定性变量和随机性变量？
试举例说明。
8、变量按其所受影响因素不同可以分为确定性变量和随机性变量。
确定性变量是指受确定性因素影响的变量，其影响因素是明确的、可解释的和可人为控制的，从而变量值的变化方向和程度是可确定的。
例如企业职工工资总额受职工人数和平均工资两个确定性因素的影响。
随机性变量是指受随机因素影响的变量，其影响因素是不确定的、偶然的，变量值的变化方向和程度是不确定的。
例如农作物产量的高低受水分、气温、光照等多种不确定因素的影响，因而其结果也是不确定的。
9、什么是描述统计学和推断统计学？
描述统计学是指能提供各种真实描述所研究现象数量特征和数量关系的理论和方法，其主要功能是对观察到的数据进行汇总、分类和计算，并用表格、图形和综合指标的方式来加以显示。
推断统计学是能提供以样本的观测结果来估计总体参数或作出各种假设检验的理论和方法，其主要功能是在随机性和概率论基础上对事物的不确定性作出推断。
描述统计学与推断统计学合在一起就构成完整的统计学，前者是基础，后者是其深入和发展，相辅相成，相互联系。
1、调查对象与调查单位的关系是什么？
试举例说明。
调查单位和填报单位有何区别与联系？
试举例说明。
1、调查对象与调查单位的关系：
（1）它们是总体与个体的关系。
调查对象是由调查目的决定的，是应搜集其资料的许多单位的总体；调查单位也就是总体单位，是调查对象所包含的具体单位；
（2）调查对象和调查单位的概念不是固定不变的，随着调查目的的不同两者可以互相变换。
调查单位和填报单位既有区别又有联系，两者的区别表现在：
调查单位是调查项目的承担者，是调查对象所包含的具体单位；填报单位是负责向上提交调查资料的单位，两者在一般情况下是不一致的。
例如，对工业企业生产设备进行调查，调查单位是每台生产设备，而填报单位应是每一个工业企业。
两者的联系表现在：
调查单位和填报单位有时是一致的。
例如，对工业企业进行普查，每个工业企业既是调查单位，又是填报单位，两者是一致的。
3、什么是统计分组？
它可以分为哪几种形式？
3、根据统计研究任务的要求和现象总体的内在特点，把统计总体按照某一标志或某些标志，划分为若干性质不同而有联系的几个部分的统计方法叫统计分组。
统计分组按标志的性质可分为品质标志分组、数量标志分组，统计分组按标志的多少可分为简单分组和复合分组。
统计分组按其任务和作用不同可分为类型分组、结构分组和分析分组。
4、简述编制变量数列的一般步骤。
4、第一步：
对资料进行分析：
A、计算全距（R）；B、变量的性质；C、变量值变动是否均匀。
通过全距的计算以及变量是离散型还是连续型来确定编制单
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