统计学练习(共4页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上二、简答题1.简要区别描述统计与推断统计?答: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。2.一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度?答:数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。3.在列联分析中,简述统计量的计算步骤?4.简述单因素方差分析的基本步骤?(1)提出原假设(2)构造检验的统计量计算各样本的均值计算全部观测值的总均值计算各误差平方和:总平方和(SST)=组间平方和(SSA)
2、+组内平方和(SSE)计算统计量(3)统计决策(4) 方差分析表(5) 用Excel进行方差分析5. 简述双因素方差分析的基本步骤?(1) 提出假设(2) 构造检验的统计量(3) 统计决策6. 简述方差分析的基本思路和原理?(1) 图形描述(2) 误差分解(3) 误差分析7. 简述分布、t分布、F分布及正态分布之间的关系?这是,他们都是基于建立起来的。8. 回归分析主要解决哪几方面的问题?(1)从一组样本数据出发,确定变量之间的数学关系式。(2)对这些关系式的可信程度进行各种统计检验,并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著,哪些不显著。(3)利用所求的关系式,根据一个或几个变量
3、的取值来预测或控制另一个特定变量的取值,并给出这种预测或控制的可靠程度。9. 回归分析与相关分析的区别?(1) 相关分析中,变量x变量y处于平等的地位;回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的地位,变量x称为自变量,用于预测因变量的变化。(2)相关分析中所涉及的变量x和y都是随机变量;回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以是非随机的确定变量。(3)相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度;回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。10. 简述一元线性关系的检验步骤?(1) 提出假设(2) 计算检验统计量F(3) 作出决策三、
4、名词解释1.拉氏价格指数:以现期价格购买一个选定的的成本相对于以购买同一组合的成本的比值。2.帕氏价格指数:以现期价格购买一个选定的的成本相对于以购买同一组合的成本的比值。3. 集中趋势:指一组数据向某一中心值靠拢的程度,它反映了一组数据中心点的位置所在。4. 置信区间:由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。5. 置信水平:将构造置信区间的步骤重复多次,置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例。6. 弃真错误:当原假设为真时拒绝原假设,所犯的就称为第一类错误,又称弃真错误,即错误。7. 取伪错误:当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的就是第二类错误,又称取伪错误,即错误。8. 多重共线性:当
5、回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。9. 趋势:是时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动。10. 线性趋势:指现象随着时间的推移而呈现出稳定增长或下降的线性变化规律。11. 回归方程:描述因变量y的期望值如何依赖于自变量x的方程方程。12. 最小二乘估计:通过使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到最小来估计和的方法。13. 判定系数:回归平方和占总平方和的比例。14. 估计标准误差:说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标。15. 残差:是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差。16. 拟合优度:指回归直线对的拟合程度。
6、17. 组内误差:来自水平内部的数据误差。18. 间接误差:间接测量的误差。19. 系统误差:在重复性条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。20. 回归模型:描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项的方程。4、 计算题4.2随机抽取25个网络用户,得到他们的年龄数据如下:19152925242321382218302019191623272234244120311723(1) 计算众数、中位数:=19和23;=23(2) 根据定义公式计算四分位数:=19;=26.5(3) 计算平均数和标准差:=24;s=6.65(4) 计算偏态系数和峰态系数:SK=1.08K=
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