历年考研真题-自考统计学原理真题

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1、精品文档历年考研真题-自考统计学原理真题统计学考研真题2016年统计学考研真题统计学考研题目去年的真题有两道题朝纲了后来老师说他都不知道有考纲这一回事,所以今年应该是要严格按照大纲来出五道问答题1.两地区的什么比例,运用t检验得出p值为,据此能否得出这两个地区的均值相等的结论?【分析】首先从前提假设来看,题目中没有给出假设条件,如果用t检验的话,需要的假设条件有1、两个总体正态分布2、总体方差未知3、两个总体的样本独立抽取4、小样本5、每一个总体样本内部也相互独立题目中除了假设条件没有以外,还缺少为判断标准的显著水平a,如果a

2、>则还是要拒绝原假设的。如果还要写可以加上原假设未写明。2.在参数统计中,卡方分布有哪些应用,并举例说明【分析】在参数统计中,卡方分布有时序:检验白噪声的lb统计量、q统计量检验异方差相关性的Q统计量、lm统计量2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创262/262精品文档GARCH模型六部最后一步检验正态性的偏度峰度服从自由度为2的开放分布;多元:wills统计量当不满足n、p的情况时就为卡方分布。典型相关分析中检验典型相关系数的卡方分布。多元中两个总体均值的假设检验,只要两个总体中最小的总体的数目趋于无穷

3、则也服从卡方分布。统计学:单个总体的方差假设检验或者是参数估计也服从卡方分布。3.贝叶斯统计与经典统计的区别【分析】贝叶斯统计的思想是假如对某一个总体有一定的了解,那么用先验分布来描述这种认识,然后从总体中抽取样本,用样本来修正这种认识得到后验分布,以后的推断通过都通过后验分布进行。经典统计分描述统计和推断统计,其中描述统计是将数据通过图表进行分析,而推断统计则是直接通过样本来描述总体,并未涉及先验分布。4.时间序列的弱平稳的含义【分析】这个题目书上有,就不写了。5.对于多元回归中的多重共线性的解决方法加以评价【分析】这个题目

4、书上也有明确的答案,但是要注意多重共线性解决方法中——2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创262/262精品文档剔除不重要的变量,要注意使用VIF而不要用特征根因为在特征值都很小的情况下,即使特征根不大也包含多重共线性,而且在使用这个方法的时候要注明,要和分析数据专业上的意义相结合共同决定一个变量是否剔除。还有在有偏估计中主成分法对多重共线性的解决无能为力。给出三个运动员10次射击的数据,问哪些统计图图可以表示这些数据,及这些图的适用场合和特点。用哪些统计量综合分析三个运动员的表现,这些统计量各有什么特点

5、。(15分)【分析】这个题还是写一下思路吧,因为这个数据时定量数据,所以一些定性和定序数据的分析方法可以应用其中,比如条形图,帕累托图,对比条形图、环形图。由于数据不是分组数据,所以可以用茎叶图和箱线图进行分析。统计量方面,应该有众数、中位数、方差、标准差、极差等等自考:统计学原理《统计学原理》练习册习题复习重点及参考答案一、填空题第一章:总论1.统计科学3.集合4.总体单位6.总体单位名称8.总体单位总体12.品质数量14.定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度第二章:统计资料的搜集与整理1.全面调查非全面调查2.一次性调查

6、经常性调查4.选择分组标志6.专门组织一次性全面10.现象2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创262/262精品文档一定标志11.分组名称次数15.普查22.品质标志数量标志23.各组界限最小最大26.重叠间断27U型J型第三章:统计数据的描述与显示1.总量指标2.时期指标时点指标6.结构相对数9.变量值次数14分散集中17综合性18集中趋势22零28全距标准差离散系数30.95%%31最小第四章:抽样调查2正比反比4无偏性一致性有效性9重置抽样不重置抽样10随机原则总体数量特征11样本21抽样极限误差2

7、2抽样平均误差第五章:相关分析与回归分析1相关关系3单相关9回归系数11函数r=114相关16确定的随机的20正相关负相关第六章:时间数列6环比定基定基环比8时间9总规模或总水平16定基发展速度17环比发展速度第七章:统计指数法3综合指数平均指数12加权算术平均指数加权调和平均指数21基期质量指标报告期数量指标27%二、单项选择题第一章:总论1④3③4④5.④6.②7②8.②9.①11.③13④172016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创262/262精品文档②18①20②22①24①第二章:统计资料的搜集与

8、整理1①5③7③11②13③17④20①21②23②24④27②31②32③36②第三章:统计数据的描述与显示1③2①3④5③7②8②10④18③24①25①31②34①35②38②41②45③48①52③54①67③76④第四章:抽样调查2④4②7①12③15①17①20①

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