河北工程大学经管学院统计学i简答题

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1、1,简述编制变丘数列的一般步骤。第一步：对资料进行分析：A、计算全距（R）;B、变量的性质；C、变量值变动是否均匀。通过全距的计算以及变量是离散型还是连续型来确定编制单项数列还是组距数列，根据变量值的变动是否均匀确定编制等距还是异距数列。第二步：在编制组距数列时，还需确定组距和组数，其原则是能真正反映总体的分布特征。第三步：确定各组的组限。离散型变量的组限可不重叠，连续型变量的组限必须重叠。第四步：将总体各单位分布到各组、计算次数、颁率、变量数列就编制而成。2,算术平均数和加权平均数的联系与区别算术平均

2、数就是简单的把所有数加起来然后除以个数而加权平均数是把所有数乘以权值再相加，最后除以总权值.1、什么叫统计分组？简述等距式组距分组的步骤及应注意的问题。（或者描述次数分配表的编制过程。）答：是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。步骤为：第一步，•K=1+'。旨°'从小到大排序；第二步：确定组数，组数一1。皈2,其中N为数据的个数；第三步：确定各组的组距。组距是一个组的上限和下限的差，即组距二（最大值■最小值）/组数；第四步：根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方

3、图和折线图。2、简述测定季节变动的“趋势■循环剔除法”的基本步骤和原理。答：在具有明显的长期趋势变动的数列中，为了测定季节变动，必须先将趋势变动因素在数列中加以剔除，然后用平均的方法消除不规则变动，而后计算季节比率的，就称为趋势剔除法。数列的长期趋势可用移动平均或趋势方程拟合法测定。假定包含趋势变动的时间序列的各影响因素以乘法模型形式组合，其结构为丫二T・C・S・I,以移动平均法测定趋势值，则确定季节变动的步骤如下：（1）对原序列进行42个月（或4个季度）移动平均数，消除季节变动S和不规则变动I,结果只

4、包含趋势变动T和循环变动C;（2）为剔除原数列中的趋势变动T和循环变动C,将原数列各项除以移动平均数的对应时间数据（3）将消除趙势变动后的数列各年同月（或同季）的数据平均，消除不规则变动I,再分别除以总平均数，得季节指数So（4）对季节指数再调整。3、什么叫标准差系数？计算它有何意义？答：又称离散系数，是用来对两组数据的差异程度进行相对比较的。因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时直接比较方差是不CF_pSv=—^V=—准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计

5、算并比较离散系数。计算公式为XX4、平均指标指数是总指数还是一般相对数？可变构成指数、固定构成指数和结构变动影响指数三者在分析意义上有何区别，在数量上又有何联系？答：是一般的相对数，可变构成指数二固定构成指数X结构变动影响指数即乞忑托）

6、ZZD2Tz>i乞兀5、什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。答：二者是研究现象相关关系的基本方法。（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平

7、均变化关系。二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。具体:（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另

8、一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。6、简述测定季节变动的原始资料平均法的基本步骤和原理。口.2、又称按月〔或季）平均法，这种方法不考虑长期趋势影响，根据原始数抿直接

9、计算季节指数，测定季节变动。（1）计算各年同月（季）的平均数片（=1~12月或匸卜4季），目的消除各年同一季度（月份）数据上的不规则变动；"1（2）计算全部数据的总平均数；,,找出整个数列的水平逋势；（3）计算季节指数Sb即（=1~12月或=卜4季）■"・、—f亠I・■IIImIII、J/,fVxlzl'>Z—r—、亠III/L.XZIIslzl7、什么叫估计量？评价估计量的标准有哪些？答:（1）无偏性，指估计量抽样分布的数学期望等于被估计