统计课后思考题答案
第一章思考题
1.1什么是统计学
统计学是关于数据的一门学科它收集处理分析解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.3解释描述统计和推断统计
描述统计它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。
推断统计它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.5 解释分类数据顺序数据和数值型数据
统计数据按所采用的计量尺度不同分
定性数据分类数据只能归于某一类别的非数字型数据它是对事物进行分类的结果数据表现为类
别用文字来表述
定性数据顺序数据只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的但这些类别是有序的。
定量数据数值型数据按数字尺度测量的观察值其结果表现为具体的数值。
统计数据按统计数据都收集方法分
观测数据是通过调查或观测而收集到的数据这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据按被描述的现象与实践的关系分
截面数据在相同或相似的时间点收集到的数据也叫静态数据。
时间序列数据按时间顺序收集到的用于描述现象随时间变化的情况也叫动态数据。
1.6举例说明总体样本参数统计量变量这几个概念
对一千灯泡进行寿命测试那么这千个灯泡就是总体从中抽取一百个进行检测这一百个灯泡的集合就
是样本这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数这一百个灯泡的
寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量变量就是说明现象某种特征的概念比
如说灯泡的寿命。
1.7变量的分类
变量可以分为分类变量顺序变量数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。
1.8举例说明离散型变量和连续性变量
离散型变量只能取有限个值取值以整数位断开比如“企业数”
连续型变量取之连续不断不能一一列举比如“温度”。
1.8统计应用实例 人口普查商场的名意调查等。
1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理生物等等各个领域。
第二章思考题
2.4自填式面访式和电话式各自的长处和弱点
自填式优点1调查组织者管理容易2成本低可进行大规模调查3对被调查者可选择方便时间答卷
减少回答敏感问题压力。缺点1返回率低2不适合结构复杂的问卷调查内容有限3调查周期长4在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。
面访式优点1回答率高2数据质量高3在调查过程中遇见问题可以及时调整。缺点1成本比较高2
搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度3对于敏感问题被访者会有压力。
电话式优点1速度快2对调查员比较安全3对访问过程的控制比较容易。缺点1实施地区有限2调查时间不能过长3使用的问卷要简单4被访者不愿回答时不易劝服。
第三章思考题
2.5数据预处理内容
数据审核完整性和准确性适用性和实效性数据筛选和数据排序。
3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些
分类数据制作频数分布表用比例百分比比率等进行描述性分析。可用条形图帕累托图和饼图进
行图示分析。
顺序数据制作频数分布表用比例百分比比率。累计频数和累计频率等进行描述性分析。可用条形
图帕累托图和饼图累计频数分布图和环形图进行图示分析。
2.6数据型数据的分组方法和步骤
分组方法单变量值分组和组距分组组距分组又分为等距分组和异距分组。
分组步骤1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表
2.7直方图和条形图的区别
1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2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。
第4章 数据的概括性度量
3.1一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度
数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述一是分布的集中趋势反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度二是分布的离散程度反映各数据远离其中心值的趋势三是分布的形状反映数据分布的偏态和峰态。
3.4简述四分位数的计算方法。
四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。根据未分组数据计算四分位数时首先对数据进行排序然后确定四分位数所在的位置该位置上的数值就是四分位数。
3.2对于比率数据的平均为什么采用几何平均
在实际应用中对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。从公式 中也可看出G就是平均增长率。
3.3简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值不受极端值的影响缺点是具有不唯一性。众数只有在数据量较多时才有意义数据量较少时不宜使用。主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
中位数是一组数据中间位置上的代表值不受极端值的影响。当数据的分布偏斜较大时使用中位数也许不错。主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均数对数值型数据计算的而且利用了全部数据信息在实际应用中最广泛。当数据呈对称分布或近似对称分布时三个代表值相等或相近此时应选择平均数。但平均数易受极端值的影响对于偏态分布的数据平均数的代表性较差此时应考虑中位数或众数。
3.5简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合
对于分类数据主要用异众比率来测量其离散程度对于顺序数据虽然也可以计算异众比率但主要使用四分位差来测量其离散程度对于数值型数据虽然可以计算异众比率和四分位差但主要使用方差或标准差来测量其离散程度。
3.6标准分数有哪些用途
标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。在对多个具有不同量纲的变量进行处理时常需要对各变量进行标准化处理。它还可以用来判断一组数据是否有离数据。
3.8测度数据分布形状的统计量有哪些
对分布形状的测度有偏态和峰态测度偏态的统计量是偏态系数测度峰态的统计量是峰态系数。
第五章 概率与概率分布
5.1频率与概率有什么关系
在相同条件下随机试验n次某事件A出现m次则比值m/n称为事件A发生的频率。随着n的增大该频率围绕某一常数p波动且波动幅度逐渐减小趋于稳定这个频率的稳定值即为该事件的概率。
5.2独立性与互斥性有什么关系
互斥事件一定是相互依赖不独立的但相互依赖的事件不一定是互斥的。
不互斥事件可能是独立的也可能是不独立的但独立事件不可能是互斥的。
第8章思考题
8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点
答参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分它们都是利用样本对总体进行某种推断然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法总体参数μ在估计前是未知的。而在参数假设检验中则是先对μ的值提出一个假设然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
8.2什么是假设检验中的显着性水平统计显着是什么意思
答显着性水平是一个统计专有名词在假设检验中它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。统计显着等价拒绝0
指求出的值落在小概率的区间上一般是落在0.05或比0.05更小的显着水平上。
8.5解释假设检验中的P值
答P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。它的大小取决于三个因素一个是样本数据与原假设之间的差异一个是样本量再一个是被假设参数的总体分布。
8.6显着性水平与P值有何区别
答显着性水平是原假设为真时拒绝原假设的概率是一个概率值被称为抽样分布的拒绝域大小由研究者事先确定一般为0.05。而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率被称为观察到的(或实测的)显着性水平
8.7假设检验依据的基本原理是什么
答假设检验依据的基本原理是“小概率原理”即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。根据这一原理可以作出是否拒绝原假设的决定。
第10章思考题
10.1什么是方差分析 它研究的是什么
答方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显着影响。它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响。
10.3方差分析包括哪些类型它们有何区别
答方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。区别单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响而双因素涉及两个分类型自变量。
10.2方差分析中有哪些基本假定
答:方差分析中有三个基本假定 1 每个总体都应服从正态分布
2 各个总体的方差σ2必须相同 3 观测值是独立的
10.1简述方差分析的基本思想。
答它是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等进而分析自变量对因变量是否有显着影响。
10.3简述方差分析的基本步骤。
答1提出假设一般提法形式如下H0μ1=μ2=μ3=…=μi=….μk自变量对因变量没有显着影响, H1μi(i=1,2,3…..,k)不全相等自变量对因变量有显着影响
2构造检验统计量包括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计算统计量
直方图与条形图有何区别 3统计决策。将统计量的值F与给定的显着性水平a的临界值Fa进行比较作出对原假设H0的决策
第13章思考题
13.1简述时间序列的构成要素。 时间序列的构成要素趋势季节性周期性随机性
13.2利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题。
(1)当时间序列中的观察值出现0或负数时不宜计算增长率
(2)不能单纯就增长率论增长率要注意增长率与绝对水平的综合分析大的增长率背后其隐含的绝对值
版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。
发表评论