社会统计学期末复习题

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1、社会统计学课程期末复习题一、名词解释1、社会统计学：社会统计学就是运用统计的一般原理，对社会各种静态结构与动态趋势进行定量描述或推断的一种专门方法与技术。也就是对社会现象的资料进行收集、整理和分析，以便对社会学的假设、理论进行求证的一门方法论学科。4、点估计：所谓点估计，就是根据样本数据算出一个单一的估计值，用它来估计总体的参数值。5、区间估计：所谓区间估计，就是计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间。6、置信区间：置信区间就是我们为了增加参数被估计到的信心而在点估计两边设置的估计区间。7、消减误差比例：变量间的

2、相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的误差，减去知道Y与X有关系时预测Y的误差，再将其化为比例来度量。将削减误差比例记为PRE。8、因果关系：变量之间的关系满足三个条件，才能断定是因果关系。1）连个变量有共变关系，即一个变量的变化会伴随着另一个变量的变化；2）两个变量之间的关系不是由其他因素形成的，即因变量的变化是由自变量的变化引起的；3）两个变量的产生和变化有明确的时间顺序，即一个在前，另一个在后，前者称为自变量，后者称为因变量。9、正相关与负相关：正相关是指一个变量的值增加时，另一变量的值也增加；负相关是指一个变量的值增加时，另一变量的值却减少。13、大

3、数定理：当我们的观察次数n趋向无限时，随机事件可能转换为不可能事件或必然事件。即，在大量观察的前提下，观察结果具有稳定性。多次重复试验，随机变量的平均值接近数学期望（即总体均值）。7．描述性统计就是讨论范围仅以搜索的资料本身为限，而不予以扩大。早期的统计都是描述统计。8．推论性统计，主要是依据概率论，研究如何依据有限资料对总体性质作推断，从而使统计的功能大为扩充。是在树立统计学派之后发展起来的，属于比较现代的统计分析方法。9．样本或样本总体，是通过抽样得到的用以推断总体特征的那个“部分”。10．标志是说名总体单位属性或数量特征的名称。11．虚拟变量——当品质标志

4、的变异性用离散变量来表达时，这个变量可称虚拟变量。12．指标体系就是一系列有内在联系得统计指标集合体。13．总体，就是作为统计研究对象的、由许多具有共性的单位构成的整体。也有人称之为母体。构成总体的每一个个体称为总体单位，简称单位，也称为个体。14．中位数　把总体单位某一数量标志的各个数值，按大小顺序排列，位于正中处的变量值即为中位数。15．众数　在一组资料中，出现次数（或频数）呈现“峰”值的那些变量值。16．调和平均数　N个变量值倒数算术平均数的倒数，也称倒数平均数。17．几何平均数：　N个变量值连乘积的N次方根。18．平均指标：就是表明同质总体在一定条件下某

5、一数量标志所达到的一般水平。19.显著水平　能允许犯第一类错误的概率叫做检验的显著性水平，它决定了否定域的大小。20.总体参数　已知一总体分布，可求得它的特征值。根据总体分布计算的特征值，即根据总体各个单位标志值计算的统计指标，在推论统计中称为总体参数。总体均值和总体标准差(或方差)是反映总体分布特征最重要的两个总体参数，习惯上分别记作μ和σ(或σ2)。21.检验统计量是关于样本的一个综合指标，但与参数估计中讨论的统计量有所不同，它不用作估测，而只用作检验。22.中心极限定理　如果从一个具有均值和方差的总体（可以具有任何形式）中重复抽取容量为n的随机样本，那么当

6、n变得很大时，样本均值的抽样分布接近正态，并具有均值和方差/n。23．超几何分布　超几何分布以样本内的成功事件的个数x为随机变量。若总体单位数为N，其中成功类共有K个，设从中抽取n个为一样本，则样本中成功类个数x的超几何概率分布为P（x）＝H（x：N，n，K）＝式中：x≤K，0≤x≤n,0≤K≤N。超几何分布的数学期望μ＝，方差σ2＝24．泊松分布泊松分布为离散型随机变量的概率分布，随机变量为样本内成功事件的次数。若μ为成功次数的期望值，假定它为已知。而且在某一时空中成功的次数很少，超过5次的成功概率可忽不计，那么稀有事件出现的次数x的泊松概率分布为P（x）＝P

7、（x；λ）＝泊松分布的期望值和方差均等于它的唯一参数λ。25．卡方分布设随机变量X1，X2，…Xk，相互独立，且都服从同一的正态分布N(μ，σ2)。那么，我们可以先把它们变为标准正态变量Z1，Z2，…Zk，k个独立标准正态变量的平方和被定义为卡方分布（分布）的随机变量（）＝（）2（）2…（）2＝＝其中k为卡方分布的自由度，它表示定义式中独立变量的个数。分布的期望值是自由度k，方差值为自由度的2倍。26．F分布F分布是连续型随机变量的另一种重要的小样本分布。设（）和（）相互独立，那么随机变量F（，）＝服从自由度为(，)的F分布。其中，分子上的自由度叫做第一自由度，

8、分母上的自由度叫做第二自