统计学中两类错误之间的关系
统计学课后简答题
3.1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。
3.3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3.4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。
3.5绘制线图应注意问题时间在横轴，观测值绘在纵轴。
一般是长宽比例10：7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。
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。
3.7茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。
在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。
3.8鉴别图标优劣的准则1一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质。
2一张好图应当使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述。
3一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息。
4一张好图应当是多维的。
5一张好图应当表述数据的真实情况。
3.9制作统计表应注意的问题(1)合理安排统计表结构(2)表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容(3)表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线(4)在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。
优选剖析假设检验的两类错误并举例说明ppt(共18张PPT)
是单侧检验，弃真错误的概率则为 α/2。 出现两类错误的概率计算
命题 2：真实的总体参数（μ）与假设的总体参数（μ0）之间的差异（△μ）越小， 犯β 错误的概率越பைடு நூலகம்。
β错误的概率的计算
• 犯β错误的概率的计算是比较复杂的，由于β错误的 出现原因是属于逻辑上的，所以在总体参数不知道 的情况下是无法计算它出现概率的大小的。
这样我们就可以在总体均值为 870 元和 880元两种情况下， 分别作出两条正态分布曲线 （A线和 B 线） ，见下图。
样本随机抽样调查，人均收入的调查结 如果是单侧检验，弃真错误的概率则为 α/2。
命题 2：真实的总体参数（μ）与假设的总体参数（μ0）之间的差异（△μ）越小， 犯β 错误的概率越大。 例子：一个公司有员工3000 人（研究的总体） ，为了检验公司员工工资统计报表的真实性，研究者作了 50 人的大样本随机抽样调查，人均收入的
出现两类错误的概率计算
• α 错误是由实际推断原理引起的，即 结果表明，如果总体的真值为 870 元，而虚无假设为880元的话，那么，平均而言每100 次抽样中，将约有8次把真实情况当作880 元被接受，即犯
“小概率事件不会发生”的假定所引起 β错误的概率大小是。
在假设检验时，根据检验结果做出的判断，即拒绝H0或不拒绝H0并不是100%的正确，可能发生两种错误 这就是 α 错误出现的原因。
在很多个样本平均数。也就是说，由于小概率事件的
出现，我们把本来真实的原假设拒绝了。这就是 α
错误出现的原因。
β 错误出现原因
• 第二个问题是，统计检验的逻辑犯了从结论推断前 提的错误。命题 B 是由命题 A 经演绎推论出来的， 或写作符号 A→B，命题 C 是我们在检验中所依据
t检验两类错误
(1) 建立假设：H0：0， H1：≠0， (2) 检验水准： 0.05 (3) x 0 x 0 74.2 72.0
t sx s/ n 6.5 / 25
1.692
(4)自由度df＝25－1＝24，查t界值表，得t0.05(24) ＝ 2.064,t ＝ 1.692<2.064 ， 则 P>0.05 ， 按 0.05 检验水准，不拒绝H0，尚不能认为该山
7.5
9.0 15.0 13.0 10.5
6.5
5.5 8.0 6.5 9.5
1.0
3.5 7.0 6.5 1.0 39 (d)
1.00
12.25 49.00 42.25 1.00 195 ( d 2 )
1. 建立假设：H0：d=0，
H1：d0，0.05 。
d为治疗前后差值的总体均数。
例:将29名钩端螺旋体病人的血清随机分 成两组，分别用标准株或水生株作凝集 试验，测得稀释倍数如下，问两组的平 均效价有无差别？
X1：标准株（11人）100，200，400，400，400， 800，1600，1600，1600，3200
X2：水生株（9人）100，100，100，200，200， 200，200，400，400
要求两组方差齐同
[例3]某克山病区测11例克山病患者与13 名健康人的血磷值(nmol/L)如下，问该 地急性克山病患者与健康人的血磷值是 否有差别？
患者 健康 人
0.84
1.05
1.20
1.20
1.39 0.76 1.56
1.53 0.81 1.87
1.67 1.16
1.80 0.54 1.20
t 检验
样本均数与总体均 数的比较--单个样本t检验
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、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的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
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。
《统计学》(贾俊平第七版)课后题及答案-统计学课后答案第七版
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、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的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
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。
《统计学》重点归纳
《统计学》期末重点1.统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（1）（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；（2）（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。
（3）（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；（4）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。
（5）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；（6）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。
（7）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。
2.变量的题型第10页.习题1.1（1）年龄：数值型变量（2）性别：分类变量（3）汽车产量：离散型变量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）：顺序变量（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）：分类变量3.随机抽样（概率抽样）的抽样方式。
（1）简单随机抽样（2）分层抽样：就是抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层.然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。
将各层的样本结合起来.对总体目标量进行估计。
（3）整群抽样：（4）系统抽样（5）多阶段抽样分层抽样与整群抽样的区别：分层抽样的层数就是样本容量；整群抽样的群中单位的个数就是样本容量4.非概率抽样的几种类型（1）方便抽样（2）判断抽样（3）自愿样本（4）滚雪球抽样滚雪球抽样往往用于对稀少群体的调查。
在滚雪球抽样中.首先选择一组调查单位.对其实施调查后.再请他们提供另外一些属于研究总特的调查对象.调查人员根据调查线索.进行此后的调查。
这个过程持续下去.就会形成滚雪球效应。
优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者.调查成本也比较低。
现代心理与教育统计学的复习重点
一二章、绪论现代统计学之父：皮尔逊 描述统计与推断统计描述统计主要研究如何整理、描述数据的特征。
推断统计主要研究如何通过局部数据所提供的信息推论总体特征。
变量类型定类变量：如，性别、学号、颜色类别、教学方法。
特征：没有绝对零点，没有测量单位。
变量值之间有“相等”和“不等”的关系，但没有大小之分，不能比较大小，更不能进行加、减、乘、除四则运算。
定序变量：程度、等级和水平。
如，比赛名次、品质等级、喜爱程度特征：既无零点、又无测量单位。
变量的值之间具有“等于”或“不等于”关系、序关系(优于、先于、劣于、后于等)，四则运算没有意义。
定比变量：除了可以说出名称和排出大小，还能算出差异大小量的变量。
如温度、测验成绩、智商。
特征：有相等的测量单位，无绝对零点。
考试成绩为零不表示没有一点知识。
可进行加减运算，乘除运算则无意义。
定距变量：如身高、重量、学生人数。
既有测量单位，又有绝对零点，可进行计算。
降低偏差：利用随机抽样 降低变异性：用大一点的样本三、描述统计一、频数：某一事件在某一类别中出现的次数。
频数分布类型：正态，正（负）偏态，正（反）J 形，U 形分布。
分布性质;集中（分散）程度，偏度和峰度不同。
偏态系数：数据的对称性 峰态系数：数据的峰度 二、集中量数：包括算术平均数M 、中位数d M 、众数0M （用众数代表一组数据，可靠性较差，不过，众数不受极端数据的影响，并且求法简便）、加权平均数W M 、几何平均数g M 、调和平均数H M 。
组数据中有少数数据偏大或偏小，数据的分布呈偏态时，应用几何平均数。
算数平均数的性质（算法必须会）：（1）每一个变量加减或乘除一个数之后，均值也相应增加。
（2）变量值与均值的离均差之和为零。
（3）变量值与均值的离均差平方和为最小值。
三、离散量数：全距R 、四分位差Q 、平均差A.D 、方差（样本统计量,2S 总体参数2 ）、标准差(s 或者SD)、百分位差全距：全部数据中的最大值与最小值的差 ，描述了数据分布的范围 。
统计学中的两指标的关系
统计学中的两指标的关系1.引言1.1 概述概述:统计学中的两指标的关系是一篇关于统计学中两个重要指标之间关系的长文。
统计学作为一门关于收集、分析和解释数据的学科，涉及到众多指标和方法。
其中，在实践中，研究人员常常需要了解和探索两个指标之间的关系，以便更好地理解和解释数据。
对于统计学中的两指标的关系，我们可以从不同的角度进行理解和分析。
一方面，我们可以研究两个指标之间的相关性，并通过计算相关系数来衡量它们之间的线性关系。
相关系数可以告诉我们两个指标之间的强度和方向，帮助我们了解它们之间的密切关系。
另一方面，我们还可以探讨两个指标之间的因果关系。
通过建立因果模型，我们可以研究一个指标对另一个指标的影响，并通过因果推断来解释这种关系。
在本文中，我们将围绕两个指标的相关性和因果关系展开讨论。
首先，我们将介绍相关系数的计算方法和其在统计学中的应用。
然后，我们将探讨相关系数的限制和局限性，并引出因果关系的概念。
接着，我们将介绍因果推断的方法和理论，并讨论其在统计学中的重要性。
最后，我们将结合实际案例，通过具体的数据分析来展示相关性和因果关系的应用。
通过本文的阅读，读者将能够更深入地理解统计学中的两指标的关系，并掌握相关性和因果关系分析的方法和技巧。
无论是在学术研究，还是在实际应用中，对于两个指标之间的关系的准确理解和解释，都将对我们的决策和判断产生重要的影响。
因此，本文的内容将为统计学的学习者和从业者提供有益的参考和指导。
1.2文章结构文章结构部分的内容应该对整篇文章进行概括和介绍，为读者提供一个整体的框架。
可以简明扼要地描述正文中各个部分的内容和重点。
以下是一个可能的内容示例："本文主要探讨统计学中的两个重要指标，并分析它们之间的关系。
文章结构分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将对整篇文章进行概述，介绍本文的结构和目的。
首先，我们将概括统计学中的两个指标，并阐述为什么研究它们之间的关系是有意义的。