统计学名词解释

PAGEPAGE7名词解释：分类数据：是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，是用文字来表示的。(P5)四分位数：也称四分位点，它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。(P89)方差分析：是通过检验个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著影响。(P264)相关系数：是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。(P304)居民消费价格指数：是度量居民消费品和服务项目价格随时间变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品和服务价格水平的变动情况。(420)顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。(P6)抽样误差：是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。(P33)离散系数：也称变异系数，它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。计算公式为：(P103)vs=s／x置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。(P177)点估计：用样本统计量＾θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值。(P176)系统抽样：将总体中的所有单位（抽样单位）按一定的顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按后按事先规定好的规则确定其他样本单位。(P19)中心极限定理：设从均值为、方差为2（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值X的抽样分布近似服从均值为、方差为2／n的正态分布。(P165)回归模型：描述因变量ｙ如何依赖于自变量ｘ和误差项的方程。对于只涉及一个自变量的一元线性回归模型可表示为ｙ=β0+β1ｘ+ε。(P308)指数平滑法：是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法是t+1期的预测值等于t期的实际观察值与t期的预测值的加权平均值。(P378)非概率抽样：是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。(P20)时间序列：是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。（P364）指数：或称统计指数，是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。（P406）显著性水平：在原假设正确的情况下，错误地拒绝原假设的概率。显著性水平用α表示。（P440）泊松分布：是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。（P136）标准差：方差的平均根。（P99）股票价格指数：反应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”表示。（P436）独立性检验：对两个分类型变量是否存在相依关系的检验。如果存在相依关系，有必要对这种相关性进行进一步测定。（P434）参数：是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。（P9）截面数据：是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。（P6）数值型数据：是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。（P6）β错误：是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这类错误的概率用β表示。或叫做取伪错误。（P210）简答题：简述直方图和茎叶图的区别；（习题集P192）直方图虽然能很好地显示数据的分布，但不能保留原始的数值；茎叶图类似于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。回归分析主要解决那几个方面的问题；（习题集P192）从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式。对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值，并给出这种估计或预测的可靠程度。简述概率抽样的定义及特点；（P17）定义：也称随机抽样，是遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。特点：（1）抽样时是按一定的概率以随机原则抽取样本。（2）每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。（3）当用样本对总体目标进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率。简述评价估计量好坏的标准；（P180）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。有效性：指对同一总体参数的无偏估计量，有更小标准差的估计量更有效。一致性：指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。简述直方图与条形图的不同点；（习题集P198）条形图是用条形的长度或高度表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。条形图主要用于展示分类数据，而直方图主要用于展示数值型数据。简述一张好的图形应具有的特征；（P75）显示数据。让读者把注意力集中在图形的内容上，而不是制作图形的程序上。避免歪曲。强调数据之间的比较。服务于一个明确的目的。有对图形的统计描述和文字说明。简述众数、中位数、平均数的关系；（P95）从分布的角度看，众数始终是一组数据分布的最高峰值，中位数是处于一组数据中间位置上的值，而平均数则是全部数据的算术平均。对于具有单峰分布的大多数数据而言，众数、中位数和平均数之间具有一下关系：如果数据的分布式对称的，众数（Mo）、中位数（Me）和平均数（x）必定相等，即Mo=Me=x；如果数据是左偏分布，说明数据存在极小值，必然拉动平均数向极小值一方靠，而众数和中位数由于是位置代表值，不受极值的影响，因此三者之间的关系表现为：x﹤Me﹤Mo;如果数据是右偏分布，说明数据存在极大值，必然拉动平均数向极大值一方靠，则Mo﹤Me﹤x。在多元线性回归中，选择自变量的方法有哪些；（P353）向前选择；向后剔除；逐步回归；最优子集。简述制作统计表应注意的几个问题；（P77）要合理安排统计表的的结构，比如行标题、列标题、数字资料的位置应合理安排。表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容。表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线要用细线，这样使人看起来清楚、醒目。在使用统计表时，必要时可在表的下方加上注释，特别要注意注明数据来源，以表明对他人劳动成果的尊重，以备读者查阅使用。什么是假设检验中的两类错误；（P210）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，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，犯这种错误的概率用β表示，称β错误或取伪错误。方差分析包括哪些类型，它们有何区别；（P270）根据所分析的分类型自变量多少，方差分析可分为：单因素方差分析和双因素方差分析；区别：单因素方差分析只考虑一个分类型自变量对数值型因变量的影响，而双因素方差分析中涉及两个分类型自变量。简述构建综合评价指数的步骤；（P428）建立综合评价指标体系。评价指标的无量纲化处理。确定各项评价指标的权重。计算综合评价指数。简述一组数据的分布特征可以从哪几方面进行测设；（P86）分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；分布的离散程度；反映各数据远离其中心值的趋势；分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。简述古典概型的特征；（P116）结果有限。各个结果出现的可能性被认为是相同的。解释R2的含义和作用；（P287）含义：联合效应与总平方和的比值；作用：反映了行平方和度量了品牌对因变量（销售量）的影响效应与列平方和度量了地区对因变量（销售量）的影响效应这两个自变量合起来与因变量之间的关系强度。简述方差分析的基本步骤；（P271）提出假设；构造检验的统计量；统计决策。简述假设检验的流程；（P212）提出原假设和备择假设；需要确定适当的检验统计量，并计算其数值。说明计算χ2统计量的步骤；（P249）用观察值fo减去期望值fe；将（fo－fe）之差平方；将（fo－fe）2的结果除以fe；将步骤（3）的结果加总。简述时间序列的构成要素；（P365）趋势：是时间序列在长期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动，也称长期趋势。季节性：也称季节变动，是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。周期性也称循环波动，是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形式或振荡式变动。随机性：除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动，也称不规则波动。简述假设检验中的P值的含义；（习题集P192）如果原假设H0是正确的，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率，称为P值。P值是假设检验中的另一个决策工具，对于给定的显著性水平α，若P﹤α，则拒绝原假设。简述判定系数的含义及作用；（P316）。含义：回归平方和占总平方和的比例，用R2表示，它是对估计的回归方程拟合优度的度量。作用：简述时间序列的预测程序；（P370）确定时间序列所包含的成分，也就是确定时间序列的类型。找出适合此类时间序列的预测方法。对可能的预测方法进行评估，以确定最佳的预测方案。利用最佳预测方案进行预测。解释拉式价格指数和帕式价格指数；（习题集198）在计算一组商品价格的综合指数时，把作为权数的销售量固定在基期计算的指数称为拉氏价格指数。在计算一组价格商品价格的综合指数时，把作为权数的销售量固定在报告期计算的指数称为帕式价格指数。解释指数平滑法；（习题集P192）指数平滑法是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法使得第t+1期的预测值等于t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值