统计学_简答题考点汇总打印

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1、统计学简答题汇总指标和标志的区别和联系:区别: ①说明对象不同：指标是说明总体数量特征的概念，而标志是说明总体单位特征的概念。 ②划分指标的性质不同：指标都是用数值表示的,而标志有的是用数字表示,有的是用文字表示。联系: 统计指标与数量标志都是数量化的概念；①总关系：许多统计指标的数值是由各单位的数量标志值汇总而来的;而标志值不一定通过汇总；②转换关系：指标和数量标志之间存在转换关系.统计调查方案:1确定调查目的和任务 2确定调查对象和调查单位 3确定调查项目和设计调查表 4确定调查时间和调查期限 5确定调查的组织实施计划 统计整理的步骤：1对数据进行审核。审核无误后，将数据录入

2、计算机，建立数据表；数据表可以作为数据库使用。2数据排序。一般来说，录入的数据是无序的，不能反映现象之本质与规律性，为了使用的方便，要将其进行排序，以便数据按要求排列。3数据分组并编制统计表。将已排序的数据进行分组，并编制次数分布表与累计次数分布表4制作统计图。将次数分布的数据画出各种各样的统计图，可以形象、直观地表明数据的分布形态与发展变化的趋势。 组距数列编制过程:（1）将原始资料按大小顺序排列，确定总体的最大值、最小值。（2）确定编制数列的类型，即编制单项式数列或组距式数列。（3）确定组数和组距。组距=全距/组数。（4）确定组限（5）计算各组次数，编制频数分布表时期指标和时

3、点指标的区别： ⑴时期指标连续调查得到，时点指标一次性调查得到 ⑵时期指标相加有意义，时点指标相加无意义 ⑶时期指标的大小受时期长短影响，时点指标的大小则和时间的长短无关 强度相对数与平均数的关系： 强度相对数含有平均的意义，但不是平均数。什么是统计分组？统计分组的作用是什么？如何选择分组标志？统计分组：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志（或几个标志）把被研究的总体划分为若干个不同性质的组，称为统计分组。意义：总体经过分组，能够突出组与组之间的差异而抽象掉组内各单位之间的差异，使数据变得条理化，便于进一步分析研究。统计分组的作用：1划分现象的类型；2揭示现象内部结

4、构；3分析现象之间的依存关系。标志的选择是统计分组的关键：1根据研究问题的目的来选择分组标志；2要选择最能反映被研究对象本质特征的标志作为分组标志；3要结合现象所处的具体历史条件或经济条件来选择。平均指标和强度相对指标的区别： 平均指标是在一个同质总体内标志总量和单位总量的比例关系，标志总量和单位总量有一一对应的关系。有一个总体单位必须有一个标志值与之对应； 强度相对指标的分子和分母是两个不同总体的总量指标，不存在各个标志值和各个单位之间的一一对应关系。抽样推断的特征：1由部分推算整体的一种认识方法； 2按随机原则抽取样本； 3运用概率估计的方法； 4抽样推断的误差可以事先计算并

5、加以控制。抽样误差的影响因素：（简答，选择、判断）1总体各单位标志值的差异程度； 2样本的单位数； 3抽样的方法； 4抽样调查的组织形式。 抽样组织设计的基本原则:1要保证随机原则的实现;2要考虑样本容量;3要考虑抽样的组织形式,组织方式不同，抽样的效果也不一样;4要考虑调查费用.任何形式的抽样调查都是在一定费用的限制下进行的，在其它条件相同的情况下，应力求选用调查费用最小的方案。 相关关系的种类：1.根据相关的程度，可划分为完全相关、不相关和不完全相关。2.按变量之间的相关方向不同，分为正相关和负相关。3.按变量之间的相关形式不同，可分为线性相关和非线性相关。4.按相关变量的多

6、少，相关关系可分为单相关、复相关和偏相关。回归分析的种类：⒈按自变量个数的多少，可以分为一元回归和多元回归；⒉按自变量与因变量曲线的形式，可以分为直线回归和曲线回归。回归分析与相关分析的区别与联系:1.区别：⑴在相关分析中，各变量都是随机变量；而回归分析中，因变量是随机的，自变量不是随机的，是给定的数值。⑵在相关分析中，各变量之间是对等关系，调换变量的位置，不影响计算的结果；回归分析中，自变量与因变量之间不是对等的关系，调换其位置，将得到不同的回归方程。⑶相关分析计算的相关系数是一个绝对值在0与1之间的抽象系数，其数值大小反映变量之间相关关系的程度；回归分析建立的回归方程反映的是

7、变量之间的具体变动关系，不是抽象的系数。根据回归方程，利用自变量的给定值可以估计或推算出因变量的数值。2.联系：相关分析是回归分析的基础和前提；回归分析是相关分析的深入和继续.。编制时间序列的原则:1同一时间序列，时间长短要统一；2总体范围应该一致；3指标经济内容应该相同；4计算口径应该统一；5计算方法应该统一。时期数列和时点数列的区别：①时期序列是指各项指标反映现象在一段时期内所达到的总数量、总水平。时点序列是指各项指标反映现象在某一时点上（或某一瞬间）的状况。②时期数列各项数