统计学原理贾俊平期末考试重点

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1、统计学期末（单选、10个填空、5个判断、三个计算、一道论述）第一章导论1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。推断统计内容包含参数估计和假设检验2、统计数据的类型：（1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，

2、其结果均表现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitativedata)。数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或数量数据(quantitativedata)。(2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。(3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和面板数据
panaldata）。3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。在统计推断

3、中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（randomvariable）。统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。样本（sample）是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量（samplesize）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某种特征值。样本统计量（statistic）是用来描

4、述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数量计算出来的一个量。16、变量（variable）是说明现象某种特征的概念，特点是从一次观察到下一次观察会呈现出差别或变化。例如：受教育程度，植株高度，年收入，宗教信仰，产品等级等都是变量。变量可以分为分类变量、顺序变量和数值型变量。数值型变量根据取值不同，可以分为离散变量（只能取可数值的变量，只能取有限个值，取值都是以整位数断开，如：产品产量、各位候选人得票数，企业数量等。）和连续变量（可以在一个或多个区间取任何值的变量，取值是连续不断的，不可一一列举，如：植株高度，毕业

5、生年收入，温度，零件尺寸误差等。）。变量也可以分为随机变量和非随机变量（抽取方法随机性不同），经验变量（empiricalvariable）和理论变量（theoreticalvariable）。经验变量描述的是周围环境中可以观察到的事物，理论变量则是统计学家采用数学方法构造出来的一些变量，比如z统计量、t统计量、χ2统计量、F统计量等都是理论变量。第二章数据的搜集本章小结1、数据的来源：直接来源与间接来源2、调查数据：概率抽样（简单随机抽样，分层抽样，系统抽样，整群抽样，多阶段抽样）和非概率抽样（方便抽样，判断抽

6、样，自愿样本，滚雪球抽样，配额抽样），搜集数据的方法（自填式，面访式，电话式）的抽样方式和特点3、实验数据：实验组和对照组，大量观察法4、数据的误差：抽样误差和非抽样误差（抽样框误差，回答误差，无回答误差，调查员误差，测量误差），误差的控制5、参数估计和假设检验所依据的主要是简单随机样本2第三章数据整理与显示1、直方图和条形图的区别：直方图用面积表示数据，条形图用高度表示数据；直方图主要展示数值型数据，具有连续性；条形图主要展示分类数据，分开排列。帕累托图：按照各类别数据出现的频数多少排序后绘制的条形图。2、累积

7、频数和累积频率（顺序数据统计量）累积频数(cumulativefrequencies)：各类别频数或组的频数逐级累加起来得到的频数。频数累积方法有两种：向上累积（顺序数据从开始到最后，数值数据从小到大）和向下累积。累积频率(cumulativepercentages)或累计百分比：各有序类别或组的百分比逐级累加起来，也有向上累积和向下累积之分。3、数据分组有2种方法：单变量值分组和组距分组单变量值分组：把每一个变量作为一组，只适合离散变量，且在变量值较少的情况下使用。组距分组:全部变量划分为若干个区间，将一个区间

8、的变量值作为一组。A.适用于连续变量或变量值较多的情况B.一组的最小值称为下限（lowerlimit），一个组的最大值称为上限（upperlimit）。上限与下限的差称为组距，每组的中点值称为组中值（=(上限+下限)/2）。为了解决不重问题，习惯上规定“上组限不在内”，即ａ≤ｘ＜ｂ。首组假定下限=该组上限-邻组组距末组假定上限=该组下限+邻组组距首组组中值的确定：如，20