统计学思考题
第一章:
1、 什么是统计学?
统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。
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。 3、 统计学据可以分成哪几种类型,个有什么特点?
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。
4、 举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体:是包含全部研究个体的集合,包括有限总体和无限总体(范围、数目判定) 样本:从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。 统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。
(平均数、标准差、比例等) (平均数、标准差、比例等)
变量:是说明样本某种特征的概念,其特点:从一次观察到下一次观察结果会呈现出差 别或变
化。(商品销售额、受教育程度、产品质量等级等)
(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。 5、 变量可以分为哪几类?
分类变量:说明事物类别;取值是分类数据。 顺序变量:说明事物有序类别;取值是顺序数据 数值型变量:说明事物数字特征;取值是数值型数据。 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 6、 举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量:只能取有限个、可数值的变量。
(企业个数、产品数量)
(年龄、温度、零件尺寸误差)
连续型变量:可以在一个或多个区间中取任何值的变量。 7、 请举出统计应用的几个例子。
市场调查、人口普查等。 & 请举出应用统计学的几个领域。
社会科学中的经济分析、政府政策制定等;自然科学中的物理、生物领域等。 第二章:
1、 什么是二手资料?使用二手资料需要注意些什么?
)
统计学思考题
什么是二手资料:已经存在的;跟研究内容有关的;别人所做的调查或研究;会被我们
利用的,资料。
注意:需要进行评估:考虑原始数据收集人、收集目的、收集途径、收集时间及数据来
源。
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:以一定的入样概率,按照一定的随机性原则选取样本(即样本被选中的概率
已知或可计算);技术含量高、成本高。
用于描述性、解释性、推断性研究;研究目的在于掌握对象总体的数字特征,得到总体 参数的置
信区间。
非概率抽样:不按照入样概率和随机性原则,而按照方便、滚雪球或配额等抽样形式选
取样本;技术含量低、成本低、时效快、操作简便。
用于探索性研究;研究目的在于发现问题,为更深入的数量分析提供准备。 下面题目(略)
2.3除了自填式,面访式和电话式还有什么搜集数据的办法 试验式和观察式等
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 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: 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。 2.6如何控制调查中的回答误差
对于理解误差,学习一定的心理学知识,记忆误差,缩短所涉及的时间范围,有意识误差, 做好被调查者的心理工作,要遵守职业道德,为被调查者保密,尽量在问卷中不涉及敏感问 题。 2.7怎么减少无回答
对于随机误差,要提高样本容量,对于系统误差,
只有做好准备工作并做好补救措施。
比如
说要一百份的问卷回复,就要做好一百二十到一百三十的问卷准备, 量的劝服不愿意回答的被访者,以小物品的馈赠提高回复率。 第三章:
1、 数据的预处理包括哪些内容?
数据审核:从完整性和准确性方面调查原始数据(完整性:单位、个体是否遗漏;准确 性:检查
错误、异常值)
数据筛选:根据需要找出符合特定条件的某类数据。 数据排序:按一定顺序将数据排列,体现数据特征或趋势。 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:整理:制作频数分布表,用比例、百分比、比率进行描述性分析。
图示:条形图、帕累托图、饼图。
顺序数据::整理:制作频数分布表,用比例、百分比、比率进行描述性分析。
图示:累积频数、累计频率分布图、环形图、条形图、帕累托图、饼图。
3、数值型数据的分组方法有哪些?简述组距分组的步骤。
进行面访式的时候要尽
1实施
3对于敏感问题,被访者会
统计学思考题
分组方法: 单变量分组:把每一个变量值做为一组(只适合离散型变量,变量值较少) 组距分
(
分组步骤:
组:将全部变量值依次划分为若干区间,一个区间变量值做为一组。 组距分组又分为:等距分组、异距分组 )
确定组数(5,15);确定各组组距(5倍数;组距〉最大变量值-最小变量
值) ;根据分组整理成频数分布表。
4、直方图与条形图有何区别?
1、 条形图用于展示分类数据;直方图用于展示数值型数据。 2、 条形图用长度表示个类别频数,宽度固定(无意义)
度表每组频数(或频率),宽度为组距(有意义)。 3、 条形图各矩形分开排列,直方图各矩形连续排列。 5、绘制线图应注意哪些问题?
时间在横轴,观测值在纵轴;横轴纵轴长度比例大概为 10:7;纵轴下端一般从0开始, 数据与0距离过大的话用折断符。 6、饼图与环形图有什么不同?
饼图:只能绘制一个样本或总体各部分的比例。
条形图:可以同时绘制多个样本或总体各部分的比例。中间有一空洞,每个样本或总体 数据表现为一个环。
7、 茎叶图与直方图相比有什么优点?他们的应用场合是什么?
茎叶图在给出数据分布情况的同时, 又能给出每一个原始数据 (保留了原始数据的信息) 直方图用于大批量数据,茎叶图用于小批量数据。 8、 鉴别图标优劣的准则有哪些?
显示数据、强调数据间的比较、有对图形的统计描述和文字描述、避免歪曲、把读者注 意力集中于数据内容上、服务于一个明确的目的。 8、制作统计表应注意哪几个问题 ?
合理安排统计表结构;
表头一般包括表号,总标题和表中数据的单位等内容; 表中的上下两条横线一般用粗线,中间的其他用细线; 在使用统计表时,必要时可在下方加注释,注明数据来源。 公式:组中值=(上限+下限)/2 第四章:
1、 一组数据的分布特征可以从哪进几个方面进行测度?
可以从以下三方面进行测度:
集中趋势:反映个数据向其中心值的靠拢或集中程度; 离散程度:反映各数据远离其中心值的趋势; 分布形状:数据分布的峰态和偏态; 2、 怎样理解平均数在统计学中的地位?
平均数在统计学中具有重要地位:是集中趋势的最主要测度,是一组数据的重心所在; 是数据误差相互抵消的结果, 利用了全部数据信息,具有无偏性;只适用于数值型数据, 不适用于分类或顺序数据。
3、 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%^ 75%位置上的值。具体计算方法是: 4、 对于比例数据的平均为什么采用几何平均?
对于比例数据采用几何平均比采用算数平均更合理。
n
;直方图用面积表示各组频数, 长(分组数据具有连续性)
n/4 ; 3n/4
统计学思考题
(1 G厂口( GJ
1
i -I
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。
6、 简述异众比率、四分位差、方差或标准差的应用场合。
异众比率:分类数据的离散程度测度; 四分位差:顺序数据的离散程度测度; 方差:数值型数据的离散程度测度 7、 标准分数有哪些用途?
标准分数:Xi- \/s即:(变量值减去其平均数)/标准差
标准分数给出了一组数据中各数据的相对位置(其离平均数的距离用标准差衡量) 用途:在对多个具有不同量纲的变量进行处理时,需要对变量进行标准化处理;
检查一组数据中是否有离群值。
8、 为什么要计算离散系数?
离散系数=标准差/平均数
原因:方差和标准差反映的是数据离散程度的绝对值:一方面,受原变量值自身水平高 低的影响(与变量平均数大小有关) 算离散系数。
9、 测度数据分布形状的统计量有哪些? 峰态系数、偏态系数。 第八早:
1、 什么是统计量?为什么要引进统计量?统计量为什么不含任何未知参数?
定义:设(X1,X2……Xn)是从总体 X中抽取的容量为 n的样本,如果由此构造一个函 数T (X1,X2……Xn),不依赖于任何未知参数,则称函数 量。
为什么:为了使统计推断成为可能。 2、 什么是次序统计量?
设(X1,X2……Xn)是从总体X中抽取的容量为 n的样本,,若样本(X1,X2……Xn)是 满足如下条件的函数:每当样本得到一个观测值 3、 什么是充分统计量?
统计加工过程中一点信息都不损失的统计量称为充分统计量。 4、 什么是自由度?
独立变量的个数。
5、 简述三个重要分布及正态分布间的关系。
卡方分布:设X1,X2,……Xn是n个相互独立的随机变量,且Xi~N(0,1),则 X=X12+……+Xn^2为
服从以n为自由度的卡方分布。
A
;另一方面,与原变量值得计量单位有关,计量单
位不同,离散程度也不同。因此,为消除变量值水平高低和变量值单位对离散程度的影 响,要计
T ( X1,X2……Xn)是一个统计
x1,x1……xn时,其由小到大的排序中,
第i个值x(i)就作为次序统计量 Xi的观测值,而 X(1),X(2)……X(n)就称为次序统计 量。
统计学思考题
F 分布:设 X~XA2(m),YA2~XA2(n),且 X,Y 相互独立,记 Z=X/m/Y/n,贝U Z~F(m,n) Z 分布:设 X~N(0,1),Y~XA2(n),且 X,Y 相互独立,记 T=X/(Y/n)A(1/2), 有 T~t(n) 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。 7、 简述中心极限定理的意义。
中心极限定理:设从均值为 卩,方差为0人2的任意任意总体中抽取样本量为 n的样本, 当n充分大时,样本均值 X的抽样分布近似服从均值为
,方差为0人2/门的正态分布。