统计学简答题划重点.doc

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1、1．数据的计量尺度有哪几种？有定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。定类尺度也称类别尺度或列名尺度，它是把事物按属性或类别分组。其计量的结果只是表现为某种类别，而对各类间的其他差别却无法测度。定序尺度也叫顺序尺度，它是对事物之间等级差别或顺序差别的测度。具有定类尺度的所有性能。定距尺度也叫间隔尺度，是对事物间的类别或次序间的间距的测度，其计量结果表现为数值。定比尺度也叫比率尺度，它与定距尺度属于同一层次，其计量结果也表现为数值。2．常用的统计调查方式主要有哪些？⑴统计报表。是按照国家有关法规的规定，自

2、上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式。⑵普查。是为特定目的而专门组织的一次性全面调查。⑶抽样调查。是从研究对象的总体中随机抽取一部分个体作为样本进行调查，并根据调查结果来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。3．分类数据，顺序数据的整理及图示方法各有哪些？⑴用频数分布表展示分类数据和顺序数据⑵用图形展示分类数据和顺序数据①条形图②饼图4．数据型数据的整理及图示方法有哪些？试述组距分组的步骤。⑴用频数分布表（变量数列）展示数值型数据①单变量值分组②组距分组⑵用图示展示数值型数据①

3、直方图②箱线图③线图④茎叶图组距分组的步骤：①确定组数②确定各组的组距③整理成频数分布表5．试描述均值，中位数，众数的特点及应用场合均值的计算是建立在每个观测值之上的，因此均值受极端值的影响很大。在这种时候，均值歪曲了数据实际传递的信息，因此，当数据集有极端值时，均值并不是集中趋势的最好的描述。众数、中位数和均值各自具有不同的特点，在实际应用中，应选择合理的测度值来描述数据的集中趋势。当数据呈对称分布或接近对称分布时，三个代表值相等或接近相等，选择用均值比较好，因为均值包含了全部数据的信息，易被大多数人

4、所理解和接受；当数据为偏态分布是，特别是当偏斜的程度较大时，应选择众数或中位数；当数据为定类尺度时，如商品（服装、鞋类）等的规格，用众数是较好的选择。6．为何要计算离散系数方差、标准差等都是测度数据分散程度的绝对值，其大小一方面取决于原变量值本身水平的高低，也就是与变量值的均值大小有关。另一方面，它们受原变量值计量单位的影响，不同计量单位的数据，无法直接通过方差、标准差等比较其离散程度。为消除变量值水平高第2页低和计量单位不同对离散程度测度值的影响，需要计算离散系数。7．方差分析的基本原理方差分析的主要

5、思想是将影响指标值的一个或几个因素取不同的水平，然后建立相应的方差分析模型，由此给出检验因素的不同水平对指标是否有显著影响的统计分析过程8．简述方差分析的基本步骤（1）分析变异原因，计算各变因的平方和、自由度及其均方。（2）列方差分析表并做出F测验，以明了各变因的重要程度。（3）对各个平均数进行多重比较，最后做出结论。9．简述方差分析和回归分析的异同相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主

6、要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。具有共同的研究对象，都是对变量间相关关系的分析，二者可以相互补充。相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度，只有当变量间存在相当程度的相关关系时，进行回归分析去寻找变量间相关的具体数学形式才有实际的意义。同时在进行相关分析时，如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，又要依赖于回归分析，而且在多个变量的相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上但它们在研究目的和对研究方法上有明显区别1．简述回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验的区别和联系t

7、检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系.t检验是对单个变量系数的显著性检验,F检验是对整个模型的拟合优度检验，即所有变量对被解释变量的显著性检验2．多元回归中为什么要对可决系数进行修正随着模型中解释变量的增加，多重可决系数R的平方的值会变大。当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷，因为可决系数只考虑变差，没有考

8、虑自由度。3．多元回归模型的基本假定有哪些多元线性回归模型的基本假定有：零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项ui服从均值为0方差为色个码的平方的正态分布假定。4．异方差的含义是什么异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性