直方图与条形图有何区别
1 条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度则是固定的;直方图是用面积表示各组频数的多少.矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度宽度均有意义.
2 由于分组数据具有连续性,直方图的各矩形通常是连续排列,而条形图是分开排列.
3 条形图主要用于展示分类数据.直方图主要用于展示数值型数据.
相关分析主要解决哪些问题
1 变量之间是否存在关系
2 如果存在关系,它们之间是什么样的关系
3 变量之间的关系强度如何
4 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系
简述相关系数的性质
1 r的取值范围在1至-1之间,即-1小于等于r小于等于1
2 r具有对称性
3 r值大小与x和y的原点及尺度无关
4 r仅仅是x与y之间线性关系的一个度量，它不能用于描述非线性关系
5 r虽然是两个变量之间线性关系的一个度量，却不一定意味着x与y一定有因果关系
简述假设检验的一般步骤
1 陈述原假设h0和备择假设h1
2 从所研究的总体中抽出一个随机样本
3 确定一个适当的检验统计量，并利用样本数据算出其具体的数值
4 确定一个适当的显著性水平x，并计算出其临界值，指定拒绝域
直方图与条形图有何区别5 将统计量的值与临界值进行比较，并作出决策。若统计量的值落在拒绝域内，拒绝原假设h0，否则不拒绝原假设h0
一元线性回归模型中有哪些基本假设
1 因变量y与变量x之间具有线性关系
2 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假设x是非随机的
3 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即Ε﹙ε﹚=9
4 对于所有的x值，ε的方差σ2都相同
5 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且独立，即ε~Ν﹙0，σ2﹚
解释中心极限定理的含义
1从均值为μ，方差为σ2的总体中，抽取样本量为n的随机样本，当n充分大时(通常要求n大于等于30)，样本均值x拔的抽样分布近似均值为μ，方差为σ2∕n的正态分布
茎叶图与直方图相比有什么优点、它们的应用场合是什么
茎叶图类似于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。而直方图虽然能很好的显示数据的分布，但不能保留原始数据。在应用方面，直方图一般适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。
第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误分别是指什么，它们发生的概率大小之间存在怎样的关系
第一类错误︰当原假设为正确时拒绝原假设(弃真)
第二类错误︰当原假设为错误时没有拒绝原假设(存伪)
关系︰在样本容量不变的情况下，要减少α就会使β增大，而要增大α就会使β减小。两类错误就像一个跷跷板，要使α和β同时减小的唯一办法是增加样本容量
居民价格指数作用
居民消费价格指数除了能反映城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势
和程度外，还具有以下几个方面的作用
1 反映通货膨胀状况
2 反应货币购买力变动
3 反应对职工实际工资的影响
4 缩减经济序列
离散系数的作用意义
离散系数主要用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大，说明数据的离散程度大；离散系数小，说明数据的离散程度也就小。

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