统计知识点
高中数学统计知识点总结(全)
高中数学统计知识点总结(全)
1. 数据的获取与整理
- 数据收集方法包括直接调查法、间接调查法和实验法。
- 数据整理技巧有频数表、频率表、累计频数表和累计频率表等。
2. 描述性统计
- 描述性统计是通过各种统计指标对数据进行概括和描述。
- 常用的统计指标包括平均数、中位数、众数和四分位数等。
3. 统计分布
- 统计分布指描述某一现象在不同取值上的分布状况。
- 常见的统计分布有正态分布、均匀分布和指数分布等。
4. 概率与统计
- 概率是描述事件发生可能性的数值。
- 统计是通过观察样本数据来推断总体特征的方法。
5. 随机变量与概率分布
- 随机变量是随机试验结果的数值表示。
- 概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率。
6. 假设检验
- 假设检验用于推断总体参数是否符合某种设定的分布。
- 假设检验的步骤包括建立原假设和备择假设、选择显著性水平和计算检验统计量。
7. 相关与回归
- 相关分析用于研究两个变量之间的关系及其强度。
- 回归分析用于根据自变量预测因变量。
8. 抽样与估计
- 抽样是从总体中选取样本的过程。
- 估计是通过样本数据推断总体参数的值。
9. 统计决策与误差分析
- 统计决策是根据统计分析结果做出决策。
- 误差分析用于评估统计结果的精确程度和可靠性。
以上是高中数学统计知识点的总结，希望对你的学习有所帮助！。
统计学知识点总结
1、统计的含义（1）统计工作：即统计实践，是指很据科学的方法从事统计设计、收集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称。
其成果是统计资料（原始调查资料和加工处理后的系统资料）；（2）统计资料：即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。
通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现，用以反映社会经济现象的规模、水平、速度、结构和比例关系等信息的数字和文字资料；（3）统计科学：即统计理论,是指统计工作实践的理论概括和科学总结.2、统计学统计学：是一门搜集、整理、分析数据方法的科学，其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。
3、统计学的研究对象统计学研究的对象是：社会经济现象总体的数量特征和数量关系。
其根本特征：在质与量的辩证统一中,研究大量社会经济现象总体的数量方面，反映社会现象发展变化的规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律和发展趋势。
4、统计学研究特点数量性、总体性、具体性、社会性5、统计工作的过程及基本职能统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析（定性-定量-定性：循环往复）统计设计：指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务,对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，是统计认识过程的第一个阶段，即定性认识的阶段;统计调查：指根据统计研究对象和目的要求，依据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的收集原始资料的工作过程，即由定性到定量认识的阶段；统计整理：指根据统计研究的目的,将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进行科学的分类和汇总,使其条理化、系统化的工作过程,即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料;统计分析：指在统计整理的基础上，根据研究的目的和任务，应用各种科学的统计方法，从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进行计算、分析研究，认识和揭示所研究对象的本质和规律性，做出科学的结论，进而提出建议和可预测性的意见的工作过程,即从定量到定性深入认识的阶段。
统计学知识点
统计学知识点(总14页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除一、总论一、概念题1．统计总体的同质性是指总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志；2．统计指标、可变的数量标志都是变量，变量可以是绝对数、相对数和平均数。
4．不是所有总体单位与总体之间都存在相互转换关系。
5．指标是说明总体数量特征的概念和数值，标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
6．统计指标是由总体各单位的数量标志值和品质标志表现对应的单位数汇总而成的。
7．年份、产品质量、信用等级、宾馆星级以及是非标志等是品质标志。
8．统计中的相加性是指几个数相加后具有实际意义。
二、思考题1．统计学的研究对象是什么统计学的研究对象的特点有哪些答：统计学的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。
统计学研究对象的特点：数量性、总体性、变异性。
2．统计学的学科性质及特点是什么统计学的研究方法有哪些答：学科性质：统计学是一门方法论科学，特点：“定性分析—定量分析—定性分析”。
研究方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法。
3．什么是数量指标和质量指标？举例说明。
答：数量指标是反映社会经济现象总规模水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
如人。
口总数、国民生产总值。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或工作质量的统计指标，用相对数或平均数表示。
如平均工资、人口密度等。
4．统计指标的概念和构成要素是什么？举例说明。
答：统计指标是反映总体现象数量特征概念和数值。
构成要素有：（1）时间限定；（2）空间范围；（3）指标名称；（4）指标数值；（5）计量单位；（6）计算方法。
如2009年6月全国粗钢产量4942. 5万吨。
5．什么是简单现象总体什么是复杂现象总体答：将几个小总体组成一个大总体，这时小总体变成了大总体的总体单位。
统计应知应会知识
统计应知应会知识
统计应知应会的知识包括以下部分：
1. 统计学的基本概念：统计学是一门研究数据的科学，其核心是利用数学方法对数据进行收集、整理、分析和解释。
在统计学中，总体是指研究对象的全体，单位是组成总体的各个个体，样本是总体的部分单位组成的集合。
此外，标志和指标也是统计学中重要的概念。
标志是表明单位属性方面的特征，可以用非数值或数值来描述，而指标则是反映现象总规模、总水平的统计指标。
2. 统计量的计算：统计量是样本的特征，它是样本观测量的一个已知函数。
常见的统计量有平均数、方差、标准差、中位数、众数等。
这些统计量可以用来描述数据的集中趋势、离散程度等特征。
3. 假设检验：假设检验是统计学中常用的方法，通过提出假设并检验假设是否成立来判断样本数据是否具有统计意义。
在假设检验中，需要选择合适的显著性水平α，并利用P值来进行判断。
P值是指观察到的概率值，如果P值小于显著性水平α，则拒绝原假设，否则接受原假设。
4. 方差分析：方差分析是用来比较不同组数据的均值是否存在显著差异的统计方法。
通过方差分析，可以判断不同组数据之间的差异是否具有统计意义。
5. 回归分析：回归分析是用来研究变量之间关系的一种统计方法。
通过回归分析，可以确定自变量和因变量之间的关系类型以及预测因变
量的值。
6. 统计图表：统计图表是用来展示数据的常用工具。
通过绘制合适的统计图表，可以直观地展示数据的分布特征、变化趋势等。
统计学知识点
一、总论一、概念题1．统计总体的同质性是指总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志；2．统计指标、可变的数量标志都是变量，变量可以是绝对数、相对数和平均数。
4．不是所有总体单位与总体之间都存在相互转换关系。
5．指标是说明总体数量特征的概念和数值，标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
6．统计指标是由总体各单位的数量标志值和品质标志表现对应的单位数汇总而成的。
7．年份、产品质量、信用等级、宾馆星级以及是非标志等是品质标志。
8．统计中的相加性是指几个数相加后具有实际意义。
二、思考题1．统计学的研究对象是什么？统计学的研究对象的特点有哪些？答：统计学的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。
统计学研究对象的特点：数量性、总体性、变异性。
2．统计学的学科性质及特点是什么？统计学的研究方法有哪些？答：学科性质：统计学是一门方法论科学，特点：“定性分析—定量分析—定性分析”。
研究方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法。
3．什么是数量指标和质量指标？举例说明。
答：数量指标是反映社会经济现象总规模水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
如人。
口总数、国民生产总值。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或工作质量的统计指标，用相对数或平均数表示。
如平均工资、人口密度等。
4．统计指标的概念和构成要素是什么？举例说明。
答：统计指标是反映总体现象数量特征概念和数值。
构成要素有：（1）时间限定；（2）空间范围；（3）指标名称；（4）指标数值；（5）计量单位；（6）计算方法。
如2009年6月全国粗钢产量4942. 5万吨。
5．什么是简单现象总体？什么是复杂现象总体？答：将几个小总体组成一个大总体，这时小总体变成了大总体的总体单位。
如果各总体单位的数量标志值或总体单位数有相加性，则这个大总体叫做简单现象总体；如果无相加性，则叫做复杂现象总体。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结1.数据与变量数据是指收集到的一组数字或符号，而变量是指可以变化的数值。
在统计学中，常用的变量类型有两种：定量变量和定性变量。
定量变量是用数字表示的，如身高、体重等；而定性变量是用非数字表示的，如性别、血型等。
2.数据的描述在统计学中，常用的描述性统计方法有中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括均值、中位数和众数，用来衡量数据的集中程度；离散程度度量包括极差、方差和标准差，用来衡量数据的分散程度。
3.概率与概率分布概率是指在一定条件下某事件发生的可能性，它是统计学中的重要概念。
概率分布是用来描述随机变量可能取值的分布情况的概率分布函数，常见的概率分布有正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布等。
4.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的方法，它包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据估计总体参数的数值，而区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。
5.假设检验假设检验是统计学中用来检验总体参数假设的方法，它包括参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是对总体参数的假设进行检验，常用的方法有t检验、F检验等；非参数假设检验是对总体分布形式的假设进行检验，常用的方法有卡方检验、秩和检验等。
6.相关性与回归分析相关性是指两个变量之间的关系程度，常用的相关性指标有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数；回归分析是用来分析自变量与因变量之间的关系的方法，常用的回归分析方法有一元线性回归分析和多元线性回归分析。
7.贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它与频率统计学有所不同。
在贝叶斯统计学中，统计推断是基于先验概率和似然函数进行的，而不是基于频率分布进行的。
8.实验设计实验设计是指在统计实验中如何设计实验方案，以达到准确、可靠、有效地进行统计分析的目的。
常用的实验设计方法有完全随机设计、区组设计和受试者设计等。
以上就是统计学基础知识点的总结，通过学习这些知识点，可以帮助人们更好地理解和应用统计学在各种领域中的实际问题。
统计学原理知识点及公式
统计学原理知识点及公式第一章统计总论•1.统计一词的三种含义•2.统计学的研究对象及特点•3.统计学的研究方法•4.统计学的几个基本概念:总体与总体单位、标志与标志表现、变异与变量、统计指标的概念、特点及分类。
•5.国家统计兼有的职能第二章统计调查•1。
统计调查的概念和基本要求•2。
统计调查的种类•3.统计调查方案的构成内容•4.统计调查方法：普查、抽样调查、重点调查、典型调查•5。
调查误差的种类第三章统计整理•1.统计整理的概念和方法•2。
统计分组的概念、种类•3.统计分组的关键•4.统计分组的方法：品质分组方法、变量分组的方法•5.分配数列的概念、构成及编制方法变量数列的编制基本步骤为：第一步：将原始资料按数值大小依次排列.第二步：确定变量的类型和分组方法(单项式分组或组距分组）.第三步：确定组数和组距.当组数确定后，组距可计算得到：组距= 全距÷组数全距= 最大变量值－最小变量值。
第四步:确定组限.(第一组的下限要小于或等于最小变量值，最后一组的上限要大于最大变量值。
)第五步：汇总出各组的单位数(注意：不同方法确定的组限在汇总单位数时的区别），计算频率，并编制统计表。
间断式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上下限均包括在本组内”的原则汇总。
重叠式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上组限不在内”的原则汇总。
因为有了“上组限不在内”的原则，实际工作中，对于离散型变量也经常采用重叠式确定组限的方法。
•6.统计表的结构和种类第四章综合指标•1。
总量指标的概念、种类和计量单位•2。
相对指标的概念、指标数值的表现形式、相对指标的种类。
相对指标包括：结构相对指标、比例相对指标比较相对指标、强度相对指标动态相对指标、计划完成程度相对指标●3。
平均指标的概念、作用和种类.算术平均数、调和平均数、众数、中位数●4。
变异指标的概念、作用和种类。
●全距、平均差、标准差、变异系数第五章 抽样估计•1.抽样推断的概念、特点、和内容。
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友情提示：整理的课后计算题重点看解题思路，最终的结果或许有错误，但不影响解题步骤，大家自己注意一下下啊！第一章绪论1、统计含义:它是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律活动的总称,是人们认识客观世界的一种有力依据。
2、统计包含三种涵义（1）统计工作：一种调查研究活动。
对现象的数量进行搜集、整理和分析的活动过程。
（2）统计资料：统计数据是统计实践活动的成果。
（3）统计学：是研究总体一定条件下的数量特征及其规律性的方法论学科3、统计研究的基本环节⑴统计设计：统计学理论与相关实质性学科理论⑵收集数据：统计调查、实验⑶整理与分析：描述统计、推断统计（4）统计资料的积累、开发与应用4、标志与指标的联系与区别：联系：（1）一些数量标志汇总可以得到指标的数值（2）数量标志与指标之间存在变换关系。
区别：（1）概念不同。
总体各单位普遍具有的属性或特征称为标志。
统计指标是反映统计总体数量特征的概念和数值。
（2）标志是说明总体单位特征的，而指标是说明统计总体数量特征的；（3）标志的具体表现，有的用数值有的用文字表示，而指标都是用数值表示的。
第二章统计数据的收集与整理1、统计调查的设计(即统计调查方案)（1）确定调查的目的——即为什么调查（2）确定调查对象和调查单位——即向谁做调查。
调查对象就是我们需要进行研究的总体范围，即调查总体。
它是由性质相同的许多调查单位所组成的。
作为调查单位乃是进行登记的标志表现的直接承担者。
（3）确定调查项目和调查表——即用什么方法调查。
拟订调查项目时要注意几个原则：- 调查项目要少而精；- 调查项目含义要明确；- 尽可能做到各个调查项目之间有一定的联系。
调查表分为：一览表（把许多调查单位和相应的项目按次序登记在一张表格里。
这便于汇总，但缺点是分不开，故调查深度不够；）单一表（将一个调查单位的项目登记在一份表或一种卡片上。
这便于容纳较多的项目，且便于整理、分类，缺点是繁琐。
）（4）确定调查时间和调查期限——即在什么时间调查。
要区别调查时间和调查期限的不同：- 调查时间是指调查资料所属的时间（时点或时期）；- 调查期限是指调查工作的起讫时间。
（5）确定调查的组织实施计划2、普查（1）定义：普查是专门组织的一种全面调查，它主要是用以收集某些不能或不宜用定期报表收集的统计资料。
（2）普查有主要特点：第一，它是非经常性的调查，一般间隔较长的时间才进行一次。
第二，它是一种全面调查，可获得大量详细、全面的资料。
3、抽样调查（1）定义：抽样调查是一种非全面调查，是按随机原则从调查对象中抽取一部分单位作为样本进行观察，然后根据样本数据去推算或检验调查对象总体的数量特征。
抽样调查目的：推算总体数量特征。
在我国商品检验中广泛应用。
（2）抽样调查的特点：⑴按随机原则来进行。
排除人的有意识地选择，总体中的每个单位都有被抽取的同等机会。
⑵以样本推断总体。
⑵抽样误差可以事先计算并加以控制。
4、开口式组距数列组中值的计算：缺下限：组中值＝上限-相邻组组距/2 缺上限：组中值＝下限+相邻组组距/2第三章统计数据分布特征的统计描述描述统计分布集中趋势的指标又称平均指标，主要包括：平均数、众数和中位数。
离散趋势：标准差、方差、偏度和峰度第四章抽样分布与参数估计1、抽样平均误差影响因素：（1）总体单位的标志值的变异程度；变异程度越大误差越大。
（2）样本单位数的多少；在其他条件相同的情况下，样本单位数越多，则误差越小。
（3）抽样方法；抽样方法不同，抽样误差也不相同，一般来说，重复抽样比不重复抽样误差要大些。
（4）抽样误差的组织形式：采用不同的组织方式，会有不同的抽样误差，这是因为不同的抽样组织所抽中的样本，对于总体的代表性也不同。
2影响必要抽样数目的因素：（1）抽样极限误差（2）概率保证程度（3）总体分布差异程度（4）抽样方法（5）抽样组织方式：①简单随机抽样(纯随机抽样)：即从总体单位中不加任何分组、排队，完全随机地抽取调查单位。
②类型抽样(分类抽样)：先对总体各单位按一定标志加以分类(层)，然后再从各类(层)中按随机原则抽取样本，组成一个总的样本。
③整群抽样，即从全及总体中成群地抽取样本单位，对抽中的群内的所有单位都进行观察。
整群抽样的好处：组织工作比较简单方便，适用于一些特殊的研究对象。
其不足之处是，一般比其它抽样方式的抽样误差大。
④多阶段抽样，即把抽样本单位的过程分为两个或几个阶段来进行。
⑤机械抽样(等距抽样)【例4-12】某工厂要估计一批总数5 000件的产品的废品率，于是随机抽出400件产品进行检测，发现有32件废品。
试给出该批产品的废品率的区间估计(置信度是90%)。
解：n=400，N=5 000，样本废品率P=32/400=8%。
置信度1-α=90%，α=10%，α/2=5%。
查标准正态分布表得：z=1.645 因此，这批产品废品率的区间估计是：即这批产品的废品率置信区间为[5.9%,10.1%]。
3．某地区粮食播种面积5000亩，按不重复抽样方法随机抽取了100亩进行实测，调查结果，平均亩产450公斤，亩产量标准差为52公斤。
试以95%的置信度估计该地区粮食平均亩产量和总产量的置信区间。
解：已知 =450公斤，n=100（大样本），n/N=1/50， ，不考虑抽样方式的影响，用重复抽样计算。
s=52公斤，1-α=95%，α=5%。
这时查标准正态分布表，可得临界值：该地区粮食平均亩产量的置信区间是：=[439.808，460.192] （公斤） 总产量的置信区间是：[439.8×5000，460.192 × 5000] （公斤） =[2199040，2300960]（公斤）6．采用简单随机重复抽样的方法，从2 000件产品中抽查200件，其中合格品190件。
要求： (1)计算合格品率及其抽样平均误差。
(2)以95.45%的置信度，对合格品率和合格品数量进行区间估计。
(3)如果极限误差为2.31%，则其置信度是多少？ 解：(1)合格品率：P=190/200⨯100%=95%抽样平均误差：np p p )1()(-=σ=0.015(2)%3%95%100015.02%95)(22/02275.02/±=⨯⨯±=±==p Z P Z Z σαα]19601840[]2000%982000%92[(%]98%92[，，的置信区为：件合格品数量，：合格品率的置信区间为=⨯⨯）(3)%64.87)(8764.01,54.1%31.2%100015.0%31.2)(2/2/2/==-==⨯⨯==∆z F Z Z p Z ασααα查表得7. 从某企业工人中随机抽选部分进行调查，所得工资分布数列如下：工资水平（元）6007008009001000/0.080.08P z α±==2450 1.96x z α±=±工人数(人) 5 10 11 20 4试求：(1)以95.45％的置信度估计该企业工人平均工资的置信区间，以及该企业工人中工资不少于800元的工人所占比重的置信区间；(2)如果要求估计平均工资的允许误差范围不超过30元，估计工资不少于800元的工人所占比重的允许误差范围不超过10%，置信度仍为95.45％，试问至少应抽多少工人？解(1)通过计算可得: =816元，n=50人，s=113.77元。
工资不少于800元的工人所占比重：P=35/50=70%。
1-α=95.45%。
这时查标准正态分布表，可得临界值：z=2 工人平均工资的置信区间：=[783.82, 848.18]工资不少于800元的工人所占比重的置信区间(2) 抽样平均数和成数的极限误差分别是：30 ，10%按抽样平均数与成数计算的样本容量分别是：=58(人)=84(人)取以上计算结果中较大者，即n=84，应抽取84人作样本以保证抽样调查的准确性。
第五章假设检验【例5-2】某机床厂加工一种零件，根据经验知道，该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分布，其总体均值为0.081mm ，总体标准差为0.025mm 。
今换一种新机床进行加工，抽取200个零件进行检验，得到的椭圆度为0.076mm 。
试问在0.05的显著性水平上，新机床加工零件的椭圆度的均值与以前有无显著差异？ 解：第一步：确定原假设与备择假设。
H0：μ =0.081，H1：μ ≠0.081本例中，我们所关心的是新机床加工零件椭圆度的均值与以前有无显著差异，因此使用双侧检验。
第二步：构造检验统计量。
因总体标准差已知且样本容量较大，所以使用Z 统计量。
第三步：根据显著性水平，确定拒绝域。
α=0.05，双侧检验，拒绝域在两边，查标准正态分布表得临界值Z α/2 =1.96， 拒绝域是(-∞,-1.96]∪[1.96,+∞)。
第四步：计算检验统计量的样本观测值。
第五步：判断。
Z0= -2.83<-1.96，检验统计量的样本取值落入拒绝域。
拒绝原假设，接受备择假设，有证据表明新机床加工的零件的椭圆度与以前有显著差异。
【例5-4】某企业声明有30%以上的消费者对其产品质量满意。
如果随机调查600名消费者，表示对该企业产品满意的有220人。
试在显著性水平0.05下，检验调查结果是否支持企业的自我声明。
解：第一步：提出假设。
H0：ρ =30%，H1：ρ >30%以上的备择假设是企业自我声明的结论，我们希望证实该企业说的是实话。
因此使用右侧检验。
第二步：构造检验统计量Z 。
第三步：确定拒绝域。
α=0.05，右侧检验，拒绝域在右边，查标准正态分布表得临界值Z α=1.645，拒绝域是[1.645,+∞)。
X28162x z α±=±22()70%2[57%,83%]p z p p z αασ±=±=±=2222/2122113.7730z n ασ⨯==∆()22/22120.70.30.1Pz P P n α-⨯⨯==∆X Z0 2.83Z-Z第四步：计算检验统计量的样本观测值。
将样本成数P=220/600=0.37代入Z 统计量，得： 第五步：判断。
Z0=3.5 >1.645，落入拒绝域。
拒绝原假设，接受备择假设，认为样本数据证明该企业声明属实。
第六章 相关与回归分析 相关关系的种类(1) 按相关程度分，可分为： 完全相关、不完全相关和不相关完全相关就是相关现象之间的关系是完全确定的关系，因而完全相关关系就是函数关系。
不相关是指两现象之间在数量上的变化上各自独立，互不影响。
不完全相关就是介于完全相关和不相关之间的一种相关关系。
相关分析的对象主要是不完全相关关系。
(2) 按相关关系的方向来分，可分为:正相关和负相关正相关是指两相关现象变化的方向是一致的。