统计学重要考点总结_统计学考点总结

2020-02-27 其他工作总结下载本文

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第一章导论

1.2、 描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。

 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。1.3、统计学据可以分成哪几种类型，各有什么特点？

 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同，分为：观测数据、和实验数据。

观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；社会经济领域。实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。时间序列数据：在不同时间收集的数据。1.4  分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，是对事物进行分类的结果,该数据表现为类别,使用文字来表述的，分类数据主要由分类尺度计量形成的。

 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据，这些类别是有顺序的,它是由顺序尺度计量形成的。

 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果,其结果表现为具体的数值。

第二章数据的搜集

2.2比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。

概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本

被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。

非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。非概率抽样也适合市场调查中的概念测试。

第三章数据的图表搜集

3.4直方图和条形图有何区别？

 条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，高度与宽度都有意义；

 直方图各矩形连续排列，条形图分开排列；3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。3.6饼图和环形图的不同？

饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例。环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。

第四章习题答案

4.5简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。

 众数：主要用于分类数据集中趋势的度量；是一组数据的峰值；优点：不受极值的影响。

缺点：具有不唯一性；只有数据量较大时才有效果

 中位数：主要用于顺序数据集中趋势的度量；是一组数据中间位置的代表制；优点：不受极值的影响；数据分布偏斜程度较大时是一个不错的选择。 平均数：主要用于数值型数据集中趋势的度量；是一组数据的重心所在。优点：利用了所有数据信息；数据误差相互抵消，具有无偏性；缺点：易受极值影响；当数据分布偏斜程度较大时代表性差。4.9测度数据分布形状的统计量有哪些？峰态系数、偏态系数。

第六章统计量及其抽样分布

6.6什么是抽样分布？

样本统计量（随机变量）的概率分布是一种理论概率分布。

第七章参数估计

7.2、简述评价估计量好坏的标准。

 无偏性：估计量抽样分布的数学期望=总体参数

 有效性：对同一参数的两个无偏点估计量，拥有更小标准差的估计量更有效。 一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近总体参数。7.7简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。样本量越大，置信水平越高，总体方差和估计误差越小。

第八章假设检验

8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？

 相同点：是统计推断的两部分；都运用样本对总体进行推断。 不同点：推断角度不同。

 参数估计：用样本统计量估计总体参数，总体参数估计前未知。 假设检验：对总体参数提出假设，用样本信息验证假设成立否。8.3什么是假设检验中的两类错误？

 α错误（弃真错误）：原假设为真，却被我们拒绝了。 β错误（取伪错误）：原假设为假，却被我们接受了。