统计注意区分的概念

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1、1、分类变量:表现为不同的类别。如“性别”、“企业所屈的行业”学生所在的学院等顺序变量：类别有一定的顺序。如一个人对事物的态度、药物的疗效、考试成绩按等级等2、概率抽样（按一定的概率以随机原则抽取样本）的方法有简单随机抽样、系统抽样（等距抽样）、分层抽样、整群抽样非概率抽样：（非随机原则确定调查单位）。如方便抽样（随意抽样）：调查员在街头、公园、商店等公共场所进行拦截调查二、适用于定性数据的图形：条形图、帕雷托图、饼图等直方图、茎叶图、箱线图、散点图（展示两个变量Z间的关系）只适于定量数据三、集屮趋势说明数据集屮的位置，代表数据的一般水平。一般用算术平均数（均值）表示。数据偏态分布时，考虑选择

2、中位数或众数。均值是最常用的统计量，中位数（顺序、定量数据），众数适用面广，适合所有类型数据描述离散程度：极茅、方茅、标准茅、离散系数能够反映数据“位置”且比较稳健的有中位数、分位数、标准弟离散系数：标准茅与其相应的均值Z比。用于对不同组别数据离散程度的比较。如果原始数据的绝对值相差较大或计量单位不同时，不能用标准差比较离散程度，要用离散系数。（离散系数小，说明数据离散程度小）标准分数：Z,二口；s标准差是方差的平方根四、中心极限定理：从均值为“，方差为b2的一个任意总体中抽取容量为斤的样本，当刃充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为〃、方差为以巾的正态分布。样本均值的标准误差：旷=2参数

3、：研究者想耍了解的总体的某种特征值。统计量：根据样本数据计算出来的一个量，描述样本特征。五、评价估计量的标准：无偏性、有效性与一致性无偏性：样本估计量的均值等丁被估总体参数的真值；有效性:好的点估计量应具有较小的方差；一致性:当样本容量增大时，估计量依概率收敛于总体参数的真值。置信区间与置信水平：置信区间的宽度表明佔计误差的大小，说明估计的精确性。区间的长度愈大,估计区间包含真值0的可能性也就愈大，但是估计也愈不精确。置信水平是一个概率值，是所有可能的随机置信区间屮覆盖总体参数真值的比例。说明估计结果的可靠性。在其他条件如抽样方法、方式、样木容量等不变吋，置信区间与置信水平是•对矛盾,即耍提高

4、精确性（缩小置信区间），就得降低可靠性（置信水平降低）,若要提高可靠性（加大置信水平），就得容忍较大的误差。六、双侧检验与单-侧检验：当我们只关心差异大小，而不关心差异的方向吋，应进行双侧检验；当我们只关心某一方向的差异大小吋，应进行单侧检验。备择假设含“V咗侧；“右侧。备择假设是研究者搜集证据要支持的假设。显著性水平血原假设为真吋，拒绝原假设的概率原假设为真而被拒绝，也称为第一类错误。拒绝原假设意味着：有充足的理由否定原假设；犯错误的概率不大于显著性水平g在HO为真的假设下发生了小概率事件。总体均值检验：总体服从止态分布，总休方差已知或大样本时Z检验总体服从正态分布，总体方差未知，小样本吋/

5、检验七、方差分析分析对象：定性变量对定量变量影响分析方差分析对数据有3个基本假定：正态性；方差齐性；独立性八、最小二乘法具有如下特征：为（尹_刃=0工O-歼最小回归分析中，因变量是随机变量，自变量一般是非随机变量。评价回归模型的统计量：判定系数、估计标准谋茅估计标准误差=0,各观测点全都落在直线上，相关系数的绝对值等于I判定系数：回归平方和占总谋茅平方和的比例；反映回归直线的拟合程度；“T1,说明回归方程拟合的越好；R2*说明回归方程拟合的越差，二0,变量不存在线性相关关系一元线性回归模型误差项£是随机变量，反映了除兀和卩之间的线性关系之外的随机因素对尹的影响。回归系数说明自变量每变动一个单位

6、，因变量平均变动的程度。I•、时间数列的组成要素、含义区分指数平滑关键是确定合理的平滑系数4,时间数列随机波动较大时，选择较大的否则选择较小的4。移动平均法：使用最近K期的数据，将每个观察值都给予相同的权数，十一、主成分、因子分析作用：降维，压缩数据十二、聚类分析作用：分类种类：方法——分层聚类、快速聚类（K—均值聚类）对象——R型聚类、Q型聚类聚类分析的基木原则是：类内差异小，类间差异大。9.根据我国2003年国内生产总值y、社会消费品零售额知、固定資产投资也的数据用SPSS建立二元回归模型，得到以下输岀结果：(亿元)ModelSummarybModelRRSquareAdjustedRSq

7、uareSta.ErroroftheFlsdmate1.931*.963.961611.QS410a.Predictor*:(ConsUnt)9X2tX1b.Drjx-ndrniVnriJiblr:YAN()VAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSis1Rr^miion273217039.5Q9136603519.755・000・Res»dual28Total28367