统计学期末以及考研复习知识点(内容详细)
考研统计学复习知识要点总结
考研统计学复习知识要点总结考研统计学复习知识要点总结统计学考研需要掌握统计学先关知识点，我们在复习的时候，一定要找到重要的知识点。
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考研统计学知识点：统计学性质统计学：收集、分析、表述和解释数据的科学1.数据搜集：取得数据;2.数据分析：分析数据;3.数据表述：图表展示数据;4.数据解释：结果的说明一、现代统计学的性质可归纳为如下几个方面：1.统计学是方法论科学，而不是实质性科学它研究的是事物普遍存在的数量关系的计量和数量分析的方法，并通过数量分析来认识特定事物的内在规律性，但不是研究规律本身。
2.统计学的应用范围不局限于社会科学,也不局限于自然科学。
由于其方法来自于社会科学也来自于自然科学，所以它可以用于社会现象也可以用于自然现象，即统计学是一种通用的方法论科学。
同时统计学也不是依服于实质性科学而存在的方法论，它是独立的方法论科学。
3.统计学的研究对象既包括确定性现象的总体数量关系，也包括随机现象的总体数量关系，即统计学是研究各类事物总体数据的方法论科学。
统计学是为探索事物数量所反映的客观规律性，而对事物总体的大量数据进行收集、整理和分析研究的方法论科学。
它以大量的客观事物的量化描述、特征推算及关系分析为其主要研究对象。
二、描述统计学与推断统计学：描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
推断统计学(1nferential Statistics)则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。
统计学知识点全归纳全面、准确
统计学知识点汇总一、统计学统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。
二、统计学的产生与发展（1）政治算术学派最早的统计学源于17世纪英国。
其代表人物是威廉·配第，代表作《政治算术》。
政治算术学派主张用大量观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
其被称为“无统计学之名，有统计学之实”。
（2）记述学派亦称国势学派，创始人和代表人物是德国康令和阿亨瓦尔，主要使用文字记述方法对国情国力进行研究，其学科内容与现代统计学有较大差别。
因此被称为“有统计学之名，无统计学之实”。
（3）社会统计学派创始人和代表人物，德国恩格尔和梅尔。
该学派主张统计是实质性的研究社会现象的社会科学，认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部的联系联系和相互关系。
（4）数理统计学派创始人是比利时统计学家凯特勒，他所著的代表作《社会物理学》等将概率论和统计方法引入社会经济方面的研究，其认为统计学是一门通用的方法论科学。
从19世纪中叶到20世纪中叶，数理统计学得到迅速发展。
到20世纪中期，数理统计学的基本框架已经形成，数理统计学派成为英美等国统计学界的主流。
三、统计的特点（1）数量性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。
（2）总体性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。
例如，国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。
（3）具体性：社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的量。
这是统计与数学的区别。
（4）社会性：社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，自然具有明显的社会性。
四、统计工作过程（1）统计设计根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。
统计学知识点(完整)
根本统计方法第一章 概论1. 总体〔Population 〕：根据研究目确实定的同质对象的全体〔集合〕；样本〔Sample 〕：从总体中随机抽取的局部具有代表性的研究对象。
2. 参数〔Parameter 〕：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量〔Statistic 〕：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类：定量〔计量〕资料、定性〔计数〕资料、等级资料。
第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势：均数〔算术、几何〕、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距〔QR =P 75-P 25〕、标准差〔或方差〕、变异系数〔CV 〕3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线；②X =μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法：P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验1. 抽样误差〔Sampling Error 〕：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
抽样误差不可防止，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误〔Standard error of Mean, SEM 〕：样本均数的标准差，计算公式：/X σσ=3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。
4. t 分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度ν，ν越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。
统计学-考研-知识点总结
第一章导论一.比较描述统计和推斷统计:数据分析是通过统计方法研究数据•其所用的方法可分为描述统计和推断统计。
(1)描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支,是社会科学实证硏究中最常用的方法,也是统计分析中必不可少的一步。
内容包扌舌取得硏究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示,进而通过综合.概括与分析，得出反映所硏究现象的一般性特征。
(2)推那充计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。
硏究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进彳亍则量,有时我们得到的数据往往需要破坏性试验,这就需要抽取部分个体即样本进行测壘.然后根据样本数据对所研究的总体特征逬行推断, 这就是推断统计所要解决的问题。
其内容包括抽样分布理论,参数估计,假设检验,方差分析,回归分析，时间序列分析等等。
{ 3)两者的关系：描述统计是基础■推断统计是主体二.比校分类数据.顺序数据和数值型数据:根据所采用的计量尺度不同，可以将统计换分为分类换、顺数据和数值型数据。
(1)分类数据是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，数据裘现为类别，是用文字来表达的,它是由分类尺度计量形成的。
(2)顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
也是对事物逬行分类的结果，但这些类别是有顺厚的-它是由顺序尺度计量形成的。
(3)数值型数据是按数字尺度测量的观察值。
其结果義现为具体的数值,现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。
总之■分类换和顺序数据说明的是事物的本质特征,通常是用文字来義达的.其结果均裘现为类别，因而也充称为定型数据或品质数据;数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的, 因此可称为定量数据或数量数据。
三、比较总体.样本、参数、统计量和变量:(1)总体是包含所硏究的全部个体的集合。
通常是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业所构成的集合,多个居民户所构成的集合。
统计学基础知识期末复习资料
统计学基础知识期末复习资料一、名词解释1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。
指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。
3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。
简称总体。
构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。
样本是从总体中抽取的一部分单位。
4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。
它是取得统计数据的重要手段。
5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。
统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。
6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。
时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。
7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。
假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。
8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。
数量标志和指标在统计中称为变量。
9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。
统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。
10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。
重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。
11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。
我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。
统计学考研复试知识点总结
统计学考研复试知识点总结一、基本统计学知识1.1 统计学的定义和分类统计学是研究数据的收集、整理、分析和解释的学科，它可以分为描述统计和推断统计两大分支。
1.2 描述统计描述统计主要是对数据的整理和展示，包括频数分布、频数分布图、组数、组距等概念和计算方法。
1.3 参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计，假设检验则是根据样本数据对总体参数提出的假设进行检验。
1.4 统计分布统计分布是在统计推断中常见的一些分布形式，如正态分布、t分布、F分布、卡方分布等，具有重要的理论和应用意义。
1.5 统计调查方法统计调查方法是收集数据的方式，包括抽样调查、问卷调查、实验法、案例研究等。
1.6 统计学软件统计学软件是进行统计分析的工具，包括SPSS、SAS、R、Stata等，对数据的处理和分析提供了便利。
二、随机变量及其分布2.1 随机变量随机变量是对随机现象的量化描述，分为离散随机变量和连续随机变量。
2.2 分布函数与密度函数分布函数是描述随机变量取值的概率分布规律的函数，密度函数则是连续随机变量的分布函数。
2.3 常见离散分布常见的离散分布包括二项分布、泊松分布、超几何分布等，它们描述了不同离散随机变量的概率分布规律。
2.4 常见连续分布常见的连续分布包括正态分布、指数分布、t分布、F分布等，对连续随机变量的概率分布进行了描述。
三、参数估计与假设检验3.1 点估计点估计是根据样本数据对总体参数进行估计的方法，常见的点估计包括样本均值、样本方差等。
3.2 区间估计区间估计是对参数进行估计的区间范围，可以通过置信区间、预测区间等方法进行估计。
3.3 假设检验假设检验是根据样本数据对总体参数提出的假设进行检验的方法，包括参数检验和非参数检验。
3.4 t检验t检验是用于样本均值差异的假设检验方法，包括单样本t检验、双样本t检验、配对t 检验等。
3.5 F检验F检验是用于样本方差差异的假设检验方法，包括方差分析、回归分析等。
统计学期末以及考研复习知识点(内容详细)
统计学知识点第一章绪论1、今天，“统计”一词有三种含义：⒈统计工作：搜集、整理和分析统计数据的活动。
⒉统计数据：统计工作的成果。
⒊统计学：指导统计工作的理论。
如数理统计学，社会统计学，经济统计学，应用统计学等。
统计三个含义的关系十分密切：统计工作与统计数据是过程与成果的关系；统计工作与统计学是实践与理论的关系。
2、第一部统计学著作是英国人威廉·配第(1623—1687)的《政治算术》(1690)一书。
3、统计学是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性。
4、统计工作全过程一般可以划分为四个环节：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析5．统计的基本方法大量观察法、综合分析法（整理、分析）、归纳推断法（分析）6、统计学与其他学科的关系(一)统计学与数学的关系区别：首先，数学研究抽象的数，统计学则研究具体事物的数量；其次，数学使用纯粹的演绎方法，而统计学则使用演绎与归纳相结合的逻辑方法。
(二)统计学与其他学科的关系凡涉及处理实质性数据的学科都要以统计方法为工具。
可以说，统计学是其他学科的工具。
第二章调查与整理1、目前，数据的计量尺度由粗略(低级)到精确(高级)分为四个层次，即列名尺度、顺序尺度、定距尺度和定比尺度。
1．列名尺度：按照事物的某种属性对其进行平行的分类。
例如，人按性别分为男、女，……。
该尺度的数据不能比较大小、优劣。
2．顺序尺度：对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。
例如，考试成绩可分为优、良、中、……。
该尺度的数据能比较优劣，不能进行数学运算。
3．定距尺度：对事物之间等级差或顺序差别较精确地定量测度。
如考试成绩的95 分、86 分、……；天气温度的50C、00C、－50C、……。
该尺度的“0”表示一个水平。
该尺度的数据能进行加、减运算。
4．定比尺度：用来表明数值中存在绝对零点状况下数量特征的描述尺度。
例如，企业利润、产品数量等。
该尺度的“0”表示“没有”或“不存在”。
统计学期末知识点总结
1.多重共线性：当回归模型中存在两个或两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性。
2.相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系，称为相关关系。
3.五个相关关系：正线性相关，负线性相关，完全正线性相关，完全负线性相关，非线性相关，不相关。
若 0＜r≤1，表明 x 与 y 之间存在正线性相关关系；若－1≤r ＜0，表明 x 与 y 之间存在负线性相关关系；若 r＝＋1，表明 x 与 y 之间为完全正线性相关关系；若 r＝－1，表明 x 与 y 之间为完全负线性相关关系。
|r|→1 说明两个变量之间的线性关系越强；|r|→0 说明两个变量之间的线性关系越弱。
4.回归直线的拟合优度：回归直线与各观测点的接近程度称为回归直线对数据的拟合优度。
判定系数 R2测度了回归直线对观测数据的拟合程度。
5.最小二乘估计法：通过使因变量的观测值 yi 与估计值yi ∧之间的离差平方和，即残差平方和，达到最小来估计β0和β1的方法。
6. F 检验和 t 检验各有什么作用：F 检验是检验自变量 x 和因变量 y 之间的线性关系是否显著；t 检验是检验自变量对因变量的影响是否显著，也就是回归系数的检验。
7.8.正态分布—Z分布：大样本或小样本总体标准差σ已知。
9.N-1的T分布：小样本σ未知。
10.参数估计：点估计与区间估计11.置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
12.置信水平：置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例。
置信水平越大，所需的样本量也就越大，置信区间越宽。
13.评价估计量的标准：无偏性：是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性：是指对同一参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量越有效。
一致性：是指随着样本量n的增大，估计量的值越来越接近总体参数的真值。
14.样本量越大，样本均值的抽样标准差就越小。
15.总体数据的方差越大，估计时所需的样本量越大。
16.数据概括性度量：（数据分布特征的测量）集中趋势，离散程度，分布形态（偏态与峰态）17.三个分布：对称分布—众数=中位数=平均数左偏分布—平均数<中位数<众数右偏分布—众数<中位数<平均数18.标准分数的用途：①变量值与其平均数的离差除以标准差后的值称为标准分数，用Z表示。
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统计学知识点第一章绪论1、今天，“统计”一词有三种含义：⒈统计工作：搜集、整理和分析统计数据的活动。
⒉统计数据：统计工作的成果。
⒊统计学：指导统计工作的理论。
如数理统计学，社会统计学，经济统计学，应用统计学等。
统计三个含义的关系十分密切：统计工作与统计数据是过程与成果的关系；统计工作与统计学是实践与理论的关系。
2、第一部统计学著作是英国人威廉·配第(1623—1687)的《政治算术》(1690)一书。
3、统计学是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性。
4、统计工作全过程一般可以划分为四个环节：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析5．统计的基本方法大量观察法、综合分析法（整理、分析）、归纳推断法（分析）6、统计学与其他学科的关系(一)统计学与数学的关系区别：首先，数学研究抽象的数，统计学则研究具体事物的数量；其次，数学使用纯粹的演绎方法，而统计学则使用演绎与归纳相结合的逻辑方法。
(二)统计学与其他学科的关系凡涉及处理实质性数据的学科都要以统计方法为工具。
可以说，统计学是其他学科的工具。
第二章调查与整理1、目前，数据的计量尺度由粗略(低级)到精确(高级)分为四个层次，即列名尺度、顺序尺度、定距尺度和定比尺度。
1．列名尺度：按照事物的某种属性对其进行平行的分类。
例如，人按性别分为男、女，……。
该尺度的数据不能比较大小、优劣。
2．顺序尺度：对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。
例如，考试成绩可分为优、良、中、……。
该尺度的数据能比较优劣，不能进行数学运算。
3．定距尺度：对事物之间等级差或顺序差别较精确地定量测度。
如考试成绩的95 分、86 分、……；天气温度的50C、00C、－50C、……。
该尺度的“0”表示一个水平。
该尺度的数据能进行加、减运算。
4．定比尺度：用来表明数值中存在绝对零点状况下数量特征的描述尺度。
例如，企业利润、产品数量等。
该尺度的“0”表示“没有”或“不存在”。
该尺度的数据能进行加、减、乘、除运算。
2、数据的类型1．定性数据。
也称品质数据，由列名尺度或顺序尺度计量形成，说明事物品质特征，通常用文字描述。
2．定量数据。
也称数量数据，由定距尺度或定比尺度计量形成，说明现象的数量特征，用数值表示。
3、统计指标构成要素：①指标名称；②计量单位；③计算方法；④空间限制；⑤时间限制；⑥指标数值。
4、统计指标的特点：①数量性。
②综合性。
③具体性。
5、标志按其表现形式不同分为数量标志和品质标志；标志按其在总体内是否有变异分为不变标志和可变标志。
6、标志与指标的区别：①标志是说明单位的，指标是说明总体的。
②标志有不用数值表示的品质标志，而指标都是用数值表示的。
7、统计指标按表现形式可分为绝对指标、相对指标和平均指标。
8、总量指标按其反映的内容不同，分为总体单位总量和总体标志总量，简称为单位总量(N）和标志总量(ΣX i）。
9、总量指标按其计量单位不同，分为实物量指标、劳动量指标和价值量指标。
10、统计调查方式。
普查、抽样调查、统计报表、重点调查和典型调查。
11、调查方案设计。
⑴调查目的;⑵调查对象和调查单位;⑶调查项目和调查表;⑷调查方法；⑸调查时间；⑹调查组织与实施。
12、分组原则：①“相斥”原则；②“穷尽”原则。
13、分组作用：①划分现象的类型；②反映总体的结构；③表明现象之间的依存关系。
14、确定实际组限的原则有两个：一是“同组同质原则”;二是“上组限不在内原则”。
15、确定组距的原则有4个：①质别原则(不同质数据分在不同组内)；②特征原则(准确显示同质数据的分布特征)；③便利原则(为后续工作提供方便)；④大量原则(所分的每一组都是一个小总体，因而每组应有若干个数据)。
综合考虑这4个原则，确定组距为5件。
每组起点数值的个位定为0或5。
第三章数据分布特征的描述1、极差也称全距，是一组数据的最大值与最小值之差。
极差计算简单，易于理解。
实践中，常用于工业产品质量的检查和控制。
2．统计表的形式。
统计表由标题、横行、纵栏和统计数字四部分组成。
3．统计表的种类。
统计表按主词的分组情况可分为三种：⑴简单表：主词不分组的统计表。
⑵分组表：主词进行简单分组的统计表。
⑶复合表：主词进行复合分组的统计表。
例如第四章概率与概率分布⒈古典定义：某一事件A发生的概率，是该事件所包含的基本事件数m与基本空间中基本事件总数n的比值。
(客观存在)⒉统计定义：在相同条件下重复进行n次试验，事件A发生m次，随着试验次数n的增大，事件A发生的频率m/n围绕某一常数p 上下波动的幅度愈来愈小,且逐步趋于稳定，则称p为事件A的概率。
(多次试验)⒊主观定义：人们根据经验和所掌握的有关信息，对事件发生的可能性大小给出的估计值。
(调查研究)4、随机变量的概念。
描述随机现象某一侧面的变量。
5、随机变量的特点。
①取值的随机性；②取值的规律性。
6、大数定律是阐述大量随机变量的平均结果具有稳定性的一系列定律的总称。
本节只介绍两个最常用的大数定律。
⒈独立同分布大数定律该定律表明，当n足够大时，独立同分布的一系列随机变量的均值接近(依概率收敛于)数学期望，即平均数具有稳定性。
⒉贝努力大数定律该定律表明，当n足够大时，事件A发生的频率接近于事件A发生的概率，即频率具有稳定性。
第五章抽样与抽样估计⒈全集总体。
也叫母体，简称为总体，是指所要认识对象全部单位的集合体，它是由具有某种共同性质的许多单位组成的。
⒉抽样框：包括全部抽样单位的名单框架。
抽样框的形式：①名单抽样框：可供抽取的所有总体单位的名录一览表，如企业名单等；②区域抽样框：按地理位置将总体范围划分为若干小区域，以小区域为抽样单位；③时间表抽样框：把总体的时间过程分为若干个小的时间单位作为抽样单位，如对流水线上24小时内生产的产品进行质量抽查时，以10分钟为一个抽样单位。
3、总体与抽样框的关系：①一致型②包容型4、抽样调查误差包括登记性误差和代表性误差（随机误差、系统误差）5、影响抽样误差的因素⒈总体变异度。
抽样误差与总体标准差(σ)成正比。
⒉样本容量。
抽样误差与样本容量(n)的算术平方根成反比。
⒊抽样方法。
不重复抽样比重复抽样所产生的误差小。
⒋抽样组织。
一般说来，常用抽样组织形式的抽样误差由小到大的顺序是：类型(分层)抽样、机械(等距)抽样、纯随机(简单随机)抽样、整群抽样。
6、抽样平均误差是指所有可能样本估计值与所要估计参数离差的平均数。
7、点估计(一)估计方法也称定值估计，即以样本指标值作为总体指标的估计值.(二)估计量优良的标准⒈无偏性：指一个优良的估计量，其数学期望应等于被估计总体参数的真值。
⒉有效性：指作为优良的估计量，其方差应比较小。
这样才能保证估计量的取值能集中在被估计的总体参数附近。
⒊一致性：指随着样本容量n 的增大，一个好的估计量将在概率意义下愈来愈接近于所要估计的总体参数真值。
8、区间估计：就是根据样本估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围。
9、区间估计的依据：⑴样本信息；⑵置信度。
10、抽样设计的原则：1)保证实现抽样的随机性原则。
2)保证实现最大的抽样效果原则。
第六章假设检验1、假设检验的特点⒈采用反证法。
先假设H0是正确的，然后根据抽样理论和样本信息，观察由此假设而导致的结果是否合理,从而判断是否接受原假设。
⒉依据“小概率事件在一次试验中不能发生”的原理.即一次抽样调查的结果不是小概率事件。
2、基本抽样组织：3、假设检验的程序。
⑴提出原假；⑵选择检验统计量;⑶规定显著性水平α，确定决策临界值；⑷计算检验统计值，作出决策。
第七章相关与回归分析1、相关关系。
当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。
变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
2、可决系数与相关系数⒈相关系数与可决系数的联系相关系数(r)的平方等于回归模型的可决系数(r2)。
⒉相关系数与可决系数的区别⑴说明的内容不同：相关系数说明变量之间线性关系的紧密程度；可决系数说明回归模型的拟合程度。
⑵取值范围不同：－1≤r≤1；0≤r2≤1a —因变量的基础水平；b —自变量增加一个单位时，因变量平均变动的数值.3、经检验,自变量对因变量影响显著时,就可用于预测。
当xf 值在样本之内时，称为内插预测或事后预测；当xf 值在样本之外时，称为外推预测或事前预测。
4、预测误差的来源。
⑴模型本身的误差；⑵回归系数估计值的误差；⑶自变量取值偏离样本所造成的误差;⑷未来时期总体回归系数发生变化所造成的误差。
第八章时间数列分析1、时间数列由两个基本要素构成：一是资料所属的时间(时序)；另一个是各时间上的统计指标数值(数列)。
2、分析时间数列的目的：一是研究事物的发展状况；二是分析现象的发展趋势；三是揭示事物的演变规律；四是为了预测事物在未来时间上的数量。
3、时间数列按其指标表现形式不同分为绝对数～、相对数～和平均数～三种。
4、间隔：时点数列中两数值的时点间距。
5、相对数～和平均数～的共同特点是：它们都由绝对数时间数列派生而得；它们的指标数值具有不可加性。
6、编制时间数列的原则：基本原则：保证数列中各数值的可比性。
7、平均发展水平和静态平均数的区别：8、平均发展水平的计算：1.累计增长量与逐期增长量的关系：连续的逐期增减量之和等于累计增减量。
2.定基发展速度与环比发展速度的关系：环比发展速度的连乘积等于定基发展速度。
9、.平均发展速度的计算。
①时点数列。
采用水平法。
②时期数列。
当现象较稳定地增长(或下降)时,采用水平法；当现象呈升降交替地发展时,应采用累计法。
10、增长百分之一的绝对值：上期水平的百分之一。
11、长期趋势模型的选择。
如果时间数列逐期增长量相对稳定,选用直线模型；如果现象的二级增长量大体相同,选用抛物线模型；如果环比速度序列基本一致，选用指数曲线模型。