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《统计学原理》国开(电大)形成性考核答案参考统计学原理国开(电大)形成性考核答案参考第一题：描述性统计描述性统计是统计学中的一项基本技术，用于对数据进行总结和描述。它主要包括以下几个方面：1.集中趋势测度：通过计算均值、中位数和众数等指标来描述数据的集中程度。2.离散程度测度：通过计算方差、标准差和四分位差等指标来描述数据的离散程度。3.分布形态描述：通过绘制直方图、频率多边形和累积频率曲线等图表来描述数据的分布形态。4.相关性分析：通过计算协方差和相关系数等指标来描述两个变量之间的相关关系。5.统计图表：通过绘制柱状图、折线图和饼图等图表来直观地展示数据。第二题：概率分布概率分布是描述随机变量取值的概率情况的函数或规律。常见的概率分布包括：1.二项分布：描述一系列独立的、只有两个结果的随机试验中成功次数的概率分布。2.正态分布：也称为高斯分布，是一种在自然界和社会科学中广泛出现的连续概率分布。3.泊松分布：描述单位时间或单位空间内随机事件发生的次数的概率分布。4.均匀分布：描述随机变量在一段区间内取值的概率分布，每个取值的概率相等。5.指数分布：描述一件事发生之前所需的时间的概率分布，常用于描述随机事件的时间间隔。第三题：假设检验假设检验是统计学中用于判断统计推断结果是否具有统计显著性的方法。它包括以下几个步骤：1.建立原假设和备择假设：原假设是指对总体参数的某种假设，备择假设是指与原假设相对立的假设。2.选择显著性水平：显著性水平是在假设检验中设置的一个临界值，用于判断是否拒绝原假设。3.计算检验统计量：根据样本数据计算出一个与原假设相关的检验统计量。4.判断拒绝域：根据显著性水平和检验统计量的分布确定拒绝域，如果检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设。5.得出结论：根据计算结果和拒绝域的判断，得出对原假设的结论。第四题：回归分析回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法，主要用于预测和解释变量之间的关联关系。回归分析包括以下几个要点：1.线性回归：通过拟合一条直线或曲线来描述自变量和因变量之间的线性关系。2.多元回归：考虑多个自变量对因变量的影响，建立多元线性回归模型。3.残差分析：通过对回归模型的残差进行分析，检验模型是否符合统计假设。4.模型选择：根据回归系数的显著性、模型拟合优度等指标，选择最合适的回归模型。5.预测和解释：利用回归模型

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