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时间:2018-08-05
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1、第二章1、数据的计量尺度有哪几种?有定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。定类尺度也称类别尺度或列名尺度,它是把事物按属性或类别分组。其计量的结果只是表现为某种类别,而对各类间的其他差别却无法测度。定序尺度也叫顺序尺度,它是对事物之间等级差别或顺序差别的测度。具有定类尺度的所有性能。定距尺度也叫间隔尺度,是对事物间的类别或次序间的间距的测度,其计量结果表现为数值。定比尺度也叫比率尺度,它与定距尺度属于同一层次,其计量结果也表现为数值。2、常用的统计调查方式主要有哪些?⑴统计报表。是按照国家有关法规的规定,自上而下地统一布置,自下而上地逐级提供基本统计数据
2、的一种调查方式。⑵普查。是为特定目的而专门组织的一次性全面调查。⑶抽样调查。是从研究对象的总体中随机抽取一部分个体作为样本进行调查,并根据调查结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。3、分类数据、顺序数据的整理及图示方法各有哪些?⑴用频数分布表展示分类数据和顺序数据⑵用图形展示分类数据和顺序数据①条形图②饼图4、数值型数据的整理及图示方法有哪些?试述组距分组的步骤。⑴用频数分布表(变量数列)展示数值型数据①单变量值分组②组距分组⑵用图示展示数值型数据①直方图②箱线图③线图④茎叶图组距分组的步骤:①确定组数②确定各组的组距③整理成频数分布表5、试描述均值
3、、中位数、众数的特点及应用场合。均值的计算是建立在每个观测值之上的,因此均值受极端值的影响很大。在这种时候,均值歪曲了数据实际传递的信息,因此,当数据集有极端值时,均值并不是集中趋势的最好的描述。众数、中位数和均值各自具有不同的特点,在实际应用中,应选择合理的测度值来描述数据的集中趋势。当数据呈对称分布或接近对称分布时,三个代表值相等或接近相等,选择用均值比较好,因为均值包含了全部数据的信息,易被大多数人所理解和接受;当数据为偏态分布是,特别是当偏斜的程度较大时,应选择众数或中位数;当数据为定类尺度时,如商品(服装、鞋类)等的规格,用众数是较好的选择。6、
4、为何要计算离散系数?第4页方差、标准差等都是测度数据分散程度的绝对值,其大小一方面取决于原变量值本身水平的高低,也就是与变量值的均值大小有关。另一方面,它们受原变量值计量单位的影响,不同计量单位的数据,无法直接通过方差、标准差等比较其离散程度。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。第三章3.1什么是点估计,什么是区间估计,二者之间的区别与联系是什么?点估计就是构造一个统计量,用此统计量作为总体参数的估计量。点估计不足在于,抽样的不同,其估计值不同。区间估计就是构造一个区间,使总体参数落在该区间的概率足够大。区别:(1)
5、点估计也称定值估计,它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。(2)区间估计也是参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。前者得出的是一个具体的值,后者是一个区间。联系:都是统计学中常用的参数估计方法。3.2什么是最大似然估计?如何求得参数的最大似然估计3.3评估估计量优略的三个常用标准是什么,如何理解这三个标准?应考虑估计量的整体性能.主要有以下三个方面:一是有无系统偏差;二是波
6、动性的大小如何;三是随着样本容量的增大估计量是否越来越精确,这就是评价估计量优劣的无偏性,有效性和相合性(一致性)三项标准。3.4如何理解置信区间的置信水平第四章1、假设检验的基本原理是什么?假设检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。它的基本思想可以用小概率原理来解释。所谓小概率原理,就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说,对总体的某个假设是真实的,那么不利于或不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发一的;要是在一次试验中事件A竟然发生了,我们就有理由怀疑这一假设的真实性,拒绝这一假设。2、能否任意交换原假设与备择假
7、设的位置?为什么?不能任意更换原假设(nullhypothesis):研究者想收集证据予以反对的假设。表示为H0=,mH0:>=或<=某一数值例如,H0:=10cm备择假设(alternativehypothesis):研究者想收集证据予以支持的假设。表示为H1第4页≠,mH1:<或>某一数值≠10cm,m例如,H1:<10cm,或>10cm3、什么是假设检验的显著性水平?通常以α表示,是一个临界概率值。它表示在“统计假设检验”中,用样本资料推断总体时,犯拒绝“假设”错误的可能性大小。α越小,犯拒绝“假设”的错误可能性越小。估计总体参数落在某一区间内,可能
8、犯错误的概率为显著性水平,用α表示1-α为置信度或置信水平,其表明
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