统计分析综合实验答题
统计简答题

一、指标和标志的区别和联系如何?区别:(1)指标是用来反映总体特征的,而标志是反映总体单位特征的名称(2)指标都能用数值表示,而标志有不能用数值表示的品质标志。
联系:(1)统计指标是由数量标志汇总而来的;(2)二者在一定的条件下可以转换。
二、样本容量的影响因素有哪些?(1)总体各单位标志变异程度。
样本容量与其大小成正比;(2)抽样方法。
重置抽样要求的样本容量比不重置抽样大一些;(3)允许的极限误差的大小,样本容量与其大小成反比;(4)抽样组织方式。
等距抽样和分类抽样比随机抽样和整群抽样要求的样本容量要少些。
(5)抽样推断的可靠程度大小。
它与样本容量成正比。
三、综合指数与平均指数的区别与联系。
区别:(1)解决复杂总体不能同度量问题的思路不同。
综合指数先综合,后对比;平均指数先对比,后综合;(2)在运用资料的条件上不同。
综合指数要有一一对应的全面资料,而平均指数即适应于全面资料,也适用于非全面资料;(3)在经济分析中的具体作用不同。
综合指数可进行因素分析,平均指数不可进行因素分析。
)联系:二者都是总指数的计算形式。
四、抽样平均误差的影响因素有哪些?(1)总体各单位标志变异程度。
总体标志变动度与其大小呈正比;(2)抽样方法。
重置抽样的平均误差比不重置抽样大一些;(3)样本容量。
抽样平均误差与样本容量的平方根呈正比;(4)抽样组织方式。
等距抽样和分类抽样比随机抽样和整群抽样误差小。
五、数据筛选的含义及内容1.对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正2.当发现数据中的错误不能予以纠正,或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时,需要对数据进行筛选3.数据筛选的内容包括:将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除将符合某种特定条件的数据筛选出来,而不符合特定条件的数据予以剔出六、什么是离中趋势1.数据分布的另一个重要特征2.离中趋势的各测度值是对数据离散程度所作的描述3.反映各变量值远离其中心值的程度,因此也称为离中趋势4.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度5.不同类型的数据有不同的离散程度测度值七、什么是集中趋势1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度2.测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值4.低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据,反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据5.选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势,要根据所掌握的数据的类型来确定八、什么是定距尺度1.对事物的准确测度2.比定序尺度精确3.数据表现为“数值”4.没有绝对零点5.具有+或-的数学特性九、什么是定比尺度1.对事物的准确测度2.与定距尺度处于同一层次3.数据表现为“数值”4.有绝对零点5.具有´或¸的数学特性十、什么是定类尺度1.对事物分类的同时给出各类别的顺序2.比定类尺度精确3.未测量出类别之间的准确差值4.数据表现为“类别”,但有序5.具有>或<的数学特性十一、什么是重点调查和典型调查1.重点调查从调查对象的全部单位中选择少数重点单位进行调查调查结果不能用于推断总体2.典型调查从调查对象的全部单位中选择少数典型单位进行调查 目的是描述和揭示事物的本质特征和规律 调查结果不能用于推断总体十二、简述统计数据的误差及质量要求1.统计数据与客观现实之间的差距2.有登记性误差和代表性误差两类登记性误差:由于调查者或被调查者的人为因素所造成的误差。
(完整版)统计简答题

(完整版)统计简答题统计简答题1.请写出三种常⽤的描述统计资料离散趋势的统计量,以及分别在什么情况下,使⽤这些统计量。
为例,回答以下问题:(1)什么是抽样误差?(2)引起抽样误1、以估计总体均数差的原因?(3)如何估计抽样误差的⽔平?①抽样误差是由抽样造成的样本统计量与总体参数之间,样本统计量之间的差异(2分)②造成抽样误差的原因是个体差异的存在(2分)③样本均数的标准差也就是标准误常⽤来估计抽样误差的⼤⼩(2分)3请回答关于两组独⽴样本的⾮参数检验的问题:(1)什么时候⽤⾮参数检验?(2)为什么不管原始数据的分布情况⽽直接采⽤⾮参数检验对我们是不利的?(3)在两独⽴样本的秩和检验中H0的内容?①当总体分布未知或者资料为等级资料不满⾜参数检验的条件时,可⽤⾮参数检验。
(2分)②因为⾮参数检验丢弃了观察值的具体数值⽽只保留了其⼤⼩次序的信息,⽽当资料满⾜参数检验时⽤⾮参数检验就损失了数据信息,也降低了检验效能,所以不管数据的分布直接使⽤⾮参数检验对我们是不利的。
(2分)③⾮参数检验的H0内容是假设两样本所在总体中位数相同或假设两样本总在的总体分布相同。
4 简述针对数值变量资料制作频数表的过程?答:(1)计算极差 2分(2)确定组数、组段和组距 2分(3)列表划记 2分5 两个样本均数或多个样本均数⽐较时为何要作假设检验?答:两个样本均数或多个样本均数⽐较时之所以要作假设检验,是因为均数之间的差异有两种可能,⼀是由于抽样误差引起,解释⼀下抽样误差(3分)⼆是均数之间的确实存在差异,尤其是多个样本均数之间存在差别时,有必要进⾏两两之间的⽐较(3分)。
假设检验可以判断引起这种差异的原因。
6 参数检验和⾮参数检验的区别是什么?答(1)参数检验、⾮参数检验的定义 2分(2)⽆严格的条件限制,适⽤范围⼴,计算简便 2分(3)秩次代替变量值 2分样题21 以总体均数的估计为例,试说明何为点估计,何为区间估计?点估计:以样本均数作为总体均数的点(值)估计区间估计:以预先给定的概率(或可信度)估计总体参数在哪个范围内的估计⽅法3 系统抽样的具体做法是什么?有何优、缺点?系统抽样也称为间隔抽样或机械抽样。
统计学原理简答题和计算题综合练习题参考答案

统计学原理简答题和计算题综合练习及参考答案一、简答题:1、举例说明统计标志与标志表现有何不同?答:标志是总体中各单位所共同具有的某特征或属性,即标志是说明总体单位属性和特征的名称。
标志表现是标志特征在各单位的具体表现,是标志的实际体现者。
标志是所要调查的项目,标志表现是调查所得到的结果。
例如:学生的“成绩”是标志,而成绩为“90”分则是标志表现。
2、简述品质标志与数量标志的区别并举例说明。
答:品质标志表明总体单位属性方面的特征,其标志表现只能用文字来表现;数量标志表明总体单位数量方面的特征,其标志表现可以用数值表示,即标志值。
例如某人的“职业”是品质标志;而“工资水平”就是数量标志。
3、变量分组的种类及应用条件。
答:变量分组是指按数量标志分组,分组的种类有单项式分组和组距式分组。
由于变量有离散型和连续型之分,所以变量分组要根据变量的类型。
如果离散型变量的变量值变动幅度比较小,则采用单项式分组,如果离散型变量的变量值变动幅度很大,项数又很多,就要采用组距式分组。
而连续变量由于不能一一列举变量值,所以不能作单项式分组,只能进行组距式分组。
4、简述结构相对指标和比例相对指标有什么不同并举例说明。
答:结构相对指标是以总体总量为比较标准,计算各组总量占总体总量的比重,来反映总体内部组成情况的综合指标。
比例相对指标是总体不同部分数量对比的相对数,用以分析总体范围内各个局部之间比例关系和协调平衡状况。
如:各工种的工人占全部工人的比重是结构相对指标。
而某地区工业企业中轻重工业比例就是比例相对指标。
5、简述调查对象、调查单位与填报单位的关系、区别并举例说明。
答:调查对象是应搜集其资料的许多单位的总体;调查对象由调查目的所决定。
调查单位是构成调查对象的每一个单位,它是进行登记的标志的承担者,是调查单位的组成要素;报告单位也叫填报单位,也是调查单位的组成要素,它是提交调查资料的单位,一般是基层企事业组织。
调查单位与填报单位有时一致,有时不一致。
统计分析实验报告

统计分析综合实验报告学院:专业:姓名:学号:统计分析综合实验考题一.样本数据特征分析:要求收集国家统计局2011年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据,进行二者的比较,然后写出有说明解释的数据统计分析报告,具体要求如下:1.报告必须包含所收集的公开数据表,至少包括总人口,流动人口,城乡、性别、年龄、民族构成,教育程度,家庭户人口八大指标;2.报告中必须有针对某些指标的条形图,饼图,直方图,茎叶图以及累计频率条形图;(注:不同图形针对不同的指标)3.采用适当方式检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同,写明检验过程及结论。
4.报告文字通顺,通过数据说明问题,重点突出。
二.线性回归模型分析:自选某个实际问题通过建立线性回归模型进行研究,要求:1.自行搜集问题所需的相关数据并且建立线性回归模型;2.通过SPSS软件进行回归系数的计算和模型检验;3.如果回归模型通过检验,对回归系数以及模型的意义进行解释并且作出散点图一、样本数据特征分析2010年全国人口普查与2000年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示,总人口数为1370536875,比2000年的第五次人口普查的1265825048人次,总人口数增加73899804人,增长5.84%,平均年增长率为0.57%。
做茎叶图分析:描述年份统计量标准误人口数量2000年均值40084265.35 4698126.750 均值的 95% 置信区间下限30489410.50上限49679120.215% 修整均值39305445.50中值35365072.00方差684244243725744.400标准差26158062.691极小值2616329极大值91236854范围88620525四分位距41049359偏度.503 .421 峰度-.652 .8212011年均值42992737.65 4963014.104 均值的 95% 置信区间下限32856910.64上限53128564.655% 修整均值41924325.67中值37327378.00方差763576778787588.500标准差27632893.059极小值3002166极大值104303132范围101300966四分位距36481362偏度.625 .421 峰度-.332 .821茎叶图箱形图:(二)流动人口2011年人口普查数据中,居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人,同2000年第五次全国人口普查相比,居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人,增长81.03%。
田间试验与统计分析课后答案

田间试验与统计分析课后答案【篇一:田间试验与统计方法作业题参考答案】=txt>作业题(一)参考答案一、名词解释(10分)1 边际效应2 唯一差异性原则3 小概率实际不可能性原理4 统计假设 5 连续性矫正1 边际效应:指种植在小区或试验地边上的植株因其光照、通风和根系吸收范围等生长条件与中间的植株不同而产生的差异。
2 唯一差异性原则:指在试验中进行比较的各个处理,其间的差别仅在于不同的试验因素或不同的水平,其余所有的条件都应完全一致。
3 小概率实际不可能性原理:概率很小的事件,在一次试验中几乎不可能发生或可以认为不可能发生。
4 统计假设:就是试验工作者提出有关某一总体参数的假设。
5 连续性矫正:连续性矫正:?2分布是连续性变数的分布,而次数资料属间断性变数资料。
研究表明,当测验资料的自由度等于1时,算得的?2值将有所偏大,因此应予以矫正,统计上称为连续性矫正。
二、填空(22分)1、试验观察值与理论真值的接近程度称为(准确度)。
5、用一定的概率保证来给出总体参数所在区间的分析方法称为(区间估计),保证概率称为(置信度)。
6、试验设计中遵循(重复)和(随机排列)原则可以无偏地估计试验误差。
7、样本标准差ss=(?(x?)n?12),样本均数标准差sx=x2s1.72440.5453。
n1012(?e?)iikk(o?e)222228、次数资料的?测验中,??=(),当自由度为(1),?c= ?)。
(?ci?11eei9、在a、b二因素随机区组试验的结果分析中已知总自由度为26,区组自由度为2,处理自由度为8,a因素自由度为2,则b因素的自由度为(2),a、b二因素互作的自由度为(4),误差的自由度为(16)。
10、统计假设测验中直接测验的是(无效)假设,它于与(备择)假设成对立关系。
211、相关系数的平方称为(决定系数),它反映了(由x不同而引起的y的平方和u??(?y?)占y总平方和ssy??(y??y))的比例。
《数据统计与分析》题集

《数据统计与分析》题集第一大题:选择题(每小题5分,共20分)1.在统计学中,总体是指研究的全部对象,样本是从总体中随机抽取的一部分个体。
以下哪个选项描述了样本的特点?A. 包含了总体中的所有个体B. 是总体的一个子集C. 不能用来推断总体的特性D. 总是与总体完全相同2.下列哪一项是描述性统计分析的主要内容?A. 使用样本数据来推断总体参数B. 描述数据的基本特征,如均值、中位数、众数等C. 研究变量之间的关系D. 预测未来的数据趋势3.在进行假设检验时,如果P值小于显著性水平α 通常为0.05),则应该:A. 接受原假设B. 拒绝原假设C. 增加样本量重新检验D. 无法做出判断4.下列哪种图表最适合用于展示不同类别数据的比例关系?A. 折线图B. 饼图C. 条形图D. 散点图第二大题:填空题(每小题5分,共20分)1.在统计学中,______是用来衡量数据分布离散程度的统计量,常见的有方差和标准差。
2.假设检验中的两类错误分别是______和______。
其中,第一类错误是指错误地拒绝了实际上为真的原假设。
3.在回归分析中,如果回归系数的值为正,说明自变量和因变量之间存在______关系;如果回归系数的值为负,说明它们之间存在______关系。
4.时间序列分析中,______是一种常用的平滑技术,它通过计算序列的移动平均值来预测未来的值。
第三大题:判断题(每小题5分,共20分)1.在进行参数估计时,点估计给出了参数的一个具体数值,而区间估计则给出了参数可能取值的一个范围。
______2.相关性分析可以证明两个变量之间的因果关系。
______3.在进行方差分析 ANOVA)时,如果F值很大,说明组间差异远大于组内差异。
______4.数据的标准化处理是将数据转换为均值为0,标准差为1的分布,这样可以使不同量纲的数据具有可比性。
______第四大题:简答题(每小题10分,共20分)1.简述中心极限定理的内容及其在统计学中的应用。
统计学简答题与课后答案
统计学简答题1.简述描述统计学的概念、研究容和目的。
概念:它是研究数据收集、整理和描述的统计学分支。
研究容:搜集数据、整理数据、展示数据和描述性分析的理论与方法。
研究目的:描述数据的特征;找出数据的基本数量规律。
2.简述推断统计学的概念、研究容和目的。
概念:它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
研究容:参数估计和假设检验的理论与方法。
研究目的:对总体特征作出推断。
3.什么是总体和样本?总体是指所研究的全部个体(数据)的集合,其中的每一个元素称为个体(也称为总体单位)。
可分为有限总体和无限总体:有限总体的围能够明确确定,且元素的数目是有限的,可数的。
无限总体所包括的元素数目是无限的,不可数的。
总体单位数可用N表示。
样本就是从总体中抽取的一部分元素的集合。
构成样本的元素的数目称为样本容量,记为n。
4.什么是普查?它有哪些特点?普查就是为了特定的研究目的,而专门组织的、非经常性的全面调查。
它有以下的特点:(1)通常是一次性或周期性的(2)一般需要规定统一的标准调查时间(3)数据的规化程度较高(4)应用围比较狭窄。
5.简述统计调查方案的概念及包括的基本容答:统计调查前所制订的实施计划,是全部调查过程的指导性文件。
是调查工作有计划、有组织、有系统进行的保证。
统计调查方案应确定的容有:调查目的与任务、调查对象与调查单位、调查项目与调查表、调查时间和调查时限、调查的组织实施计划。
6.简述统计分组的概念,原则和具体方法答:统计分组是根据事物的在特征和研究要求,将总体按照一定的标准划分为若干部分的一种方法。
统计分组必须遵循“穷举”和“互斥”的原则。
“穷举”是指总体中的任何一个单位都有可能被归入某一组。
“互斥”是指任何一个单位只能归属于一个组,而不能同时归属于两个或两个以上的组。
统计分组方法因选择的分组标志及其组合形式不同而异。
常用的有按一个品质标志或一个数量标志所作的简单分组;将两个或两个以上的分组标志重叠起来所作的复合分组等。
多元统计分析简答题
1、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一,提出待检验的假设H0和H1; 第二,给出检验的统计量及其服从的分布;第三,给定检验水平,查统计量的分布表,确定相应的临界值,从而得到否定域; 第四,根据样本观测值计算出统计量的值,看是否落入否定域中,以便对待判假设做出决策(拒绝或接受)。
协差阵的检验检验0=ΣΣ0p H =ΣI : /2/21exp 2np n e tr n λ⎧⎫⎛⎫=-⎨⎬ ⎪⎩⎭⎝⎭S S00p H =≠ΣΣI : /2/2**1exp 2np n e tr n λ⎧⎫⎛⎫=-⎨⎬ ⎪⎩⎭⎝⎭S S检验12k ===ΣΣΣ012k H ===ΣΣΣ:统计量/2/2/2/211i i kkn n pn np k iii i nnλ===∏∏SS2. 针对一个总体均值向量的检验而言,在协差阵已知和未知的两种情形下,如何分别构造的统计量?3. 作多元线性回归分析时,自变量与因变量之间的影响关系一定是线性形式的吗?多元线性回归分析中的线性关系是指什么变量之间存在线性关系? 答:作多元线性回归分析时,自变量与因变量之间的影响关系不一定是线性形式。
当自变量与因变量是非线性关系时可以通过某种变量代换,将其变为线性关系,然后再做回归分析。
多元线性回归分析的线性关系指的是随机变量间的关系,因变量y 与回归系数βi 间存在线性关系。
多元线性回归的条件是:(1)各自变量间不存在多重共线性; (2)各自变量与残差独立;(3)各残差间相互独立并服从正态分布; (4)Y 与每一自变量X 有线性关系。
4.回归分析的基本思想与步骤 基本思想:所谓回归分析,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。
回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。
此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。
实验一描述性统计分析过程(1)
实验一 描述性统计分析过程(1)实验目的:学习利用统计分析的means 、univarite 、capability 等过程进行数据分析实验要求:编写程序,结果分析.实验内容:1.简答题:(1)写出一维样本均值、p 分位数、样本方差、四分位极差的计算公式,说明其作用.(2)本章介绍了哪几种检验的方法?1. 一维样本均值: 作用:描述取值的平均位置。
pn x x ni i /)(1∑==分位数: 作用:大体上整批数据⎪⎩⎪⎨⎧+=++是整数不是整数,),np x x np x M np np np p )(21)1()(1]([100p%的观测值不超过p 分位数。
样本方差: 作1)(122--=∑=n x x s n i i 用:描述数据取值分散性的一种度量。
四分位极差: 作用:描述数据分散性的数字特征。
25.075.0131M M Q Q R -=-=2.上机实验题:61名11岁学生的身高(习题1.1)数据1.4要求:(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度;均值:139 方差:49.8983051 标准差:7.06387324 变异系数:5.08192319 偏度:-0.5100771 峰度:-0.1261294(2)计算中位数、上、下四分位数 、四分位极差 、三均值;中位数:130.0000 上四分位数:144.5 下四分位数:135.0四分位极差:9.50000 三均值:0.25*135.0+0.5*139.0000+0.25*144.5=139.375(3)作出直方图,拟合正态分布曲线;学号:班级:姓名:(4)作出茎叶图;(5)作出正态QQ图,并判断数据是否来自正态分布总体;从图中看出,散点近似地在一条直线上,可认为数据来自正态总体。
(6)作正态性W检验.对应程序:data examp1_1;input x @@;cards;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149;proc univariate data=examp1_1;proc capability data=examp1_1 graphics noprint;histogram x/normal(mu=est sigma=est) vscale=proportion;cdfplot/normal(mu=est sigma=est);学号:班级:姓名:qqplot x/normal(mu=est sigma=est);proc univariate data=examp1_1 plot;run;实验结果:结果分析:实验二描述性统计分析过程(2)实验目的:学习利用统计分析的corr等过程进行数据分析实验要求:编写程序,结果分析.实验内容:1.简答题(1)写出p总体数字特征的性质,正态分布的密度函数;(2)写出p维总体的样本均值向量、样本协方差矩阵、Pearsen相关系数矩阵.2.上机实验题:习题1.7数据(见文件exersice1_7.txt)要求:(1)计算观测数据的均值向量和中位数向量;(2)计算观测数据的Pearson相关矩阵R,Spearman相关矩阵Q及各元素对应的检验p值,并做相关性的显著性检验.。
统计分析综合实验答题
商学院财务管理专业统计分析综合实验考题一.样本数据特征分析:要求收集国家统计局2011年与2000年全国人口普查相关数据;进行二者的比较;然后写出有说明解释的数据统计分析报告;文字通顺;对统计结果的说明分析重点突出;几条要求如下:1.报告必须包含所收集的原始数据表;至少包括总人口;流动人口;城乡、性别、年龄、民族构成;教育程度;家庭户人口八大指标;2.报告中必须有针对某些指标的条形图;饼图;直方图以及累计频率条形图;茎叶图可选作3.采用适当方式分别检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显着不同;写明检验过程及结论..二.一元线性回归分析:回归模型:自由建立;如将某地人均食品消费支出与人均收入作为因变量与解释变量;或某地家用汽车消费量与人均收入作为因变量与解释变量等均可..统计分析报告必须写明:实际问题的背景;所采用的模型与数据来源;至少有20个原始的样本数据;回归方差分析表以及回归系数及显着性检验表5%;回归系数的95%置信区间;散点图;分析结论;应用价值等均不可缺少..特别提醒:按时交打印稿并且附此试题商学院财务管理专业统计分析综合实验答题一、样本数据特征分析2000年全国人口普查与2011年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示;总人口数为;比2000年的第五次人口普查的人次;二家庭户人口2000年人口普查家庭户人口数共有人;有家庭户;平均每个家庭3.46人..2011年增长到人;平均每个家庭户的人口为3.10人;比2000年减少0.36人..三流动人口2011年人口普查数据中;;四城乡构成2000年农村居民人口数为人;占63.08%;城镇居民则有人;占36.92%..2011年人口普查显示通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间;农村居民减少而城镇居民增加;通过进一步计算可以得知城镇人口比重上升12.76个百分点..城乡人口复式条形图城乡人口堆积面积图五性别构成2000年第五次人口普查男性人口为人占51.53%;女性人口为人;占48.47%..2011年第六次人口普查显示通过下面的饼图可以放大百分比上些微的变化两个年份左边较小的部分均为女性人口数;总人口性别比以女性为100;男性对女性的比例由2000年第五次全国人口普查的106.31下降为105.20..根据上面给出的原始数据表;两次普查的年龄构成大致如下..2000年人口普查:人;占22.90%;15-59人;占66.64%;60岁及以上人口为 人;占10.46%..20011年人口普查:..为了进一步分析各年龄段;根据联合国卫生组织的新划分标准将年龄进一步细分;用直方图进行分析..原始数据整理如下:两次人口普查年龄数据 单位人年龄段 2000年 2011年 少儿0~14岁 青年15~44岁 中年45~59岁 年轻老年人60~74岁 老年人75~89岁长寿老人90岁及以上9712271984220首先利用SPSS 软件将六个年龄段分别负值;1为少年;2为青年;3为中年4为年轻老年人;5为老年人;6为长寿老人..然后将描述统计量以400万为一单位分为个体数据;通过直方图显示其分布频数..第五次人口普查年龄构成直方图 第六次人口普查年龄构成直方图通过直方图的分布可以得出;两次统计结果显示了相似的正态分布..青年人口数量占有绝对较高的比例..具体看到各个年龄段的人口变化为了方便陈述;以数值代指各年龄段;年龄段1有较明显的人口数量减少;年龄段2、3、4、5在其原有基础上缓慢增长;年龄段3取代年龄段1变为人口数第二的年龄段..由于年龄段6人口数始终较少;在处理数据过程中其特征无法被放大;2000年年龄段6的频数为0.242;2011年增长到0.496;其增长比例是最为显着的;说明随着社会经济的发展高龄老年人数量逐渐增多.. 七民族构成2000年普查;汉族人口为人;占91.53%;少数民族人口为人;占8.47%..2011年普查;八教育程度2000年人口普查时;具有大学大专及以上文化程度的人口为人;具有高中含中专文化程度的人口为人;具有初中文化程度的人口为人;具有小学文化程度的人口为人;..男女人口数饼图2011年;具有大学大专及;..以累计频率条形图对教育程度进行进一步分析;类似于年龄构成的数据处理方法;以500万为单位对各个文化段的人口数进行调整;得出具体的个体值;再利用SPSS软件分别作出两次普查教育程度的累计频率条形图..第五次普查教育程度数据累计频率条形图从上图可以看到大学大专及以上文化程度的人口占比特别低..累计高中以上文化程度为20%不到;累计初中以上文化程度为50%左右;累计小学以上文化程度为90%左右..通过简单的相减可以得出结论;占比最大的文化段应该在小学文化程度..另外注意到小学文化程度过后的文盲;占比约有10%..第六次普查教育程度数据累计频率条形图看到第六次普查的数据;首先;大学大专文化及以上程度人口有显着增长;接近翻倍..其他文化程度除文盲也都有所增长;其中累计高中以上文化程度频率约为25%;累计初中以上文化程度频率约65%;累计小学以上文化程度频率约95%..同样可以直观的了解到;占比最大的文化段由小学文化程度移至初中文化程度..最后看到文盲所占比重;相比较十年前;削减了近二分之一..总的来说;对比两次普查;可以很肯定的说十年间我国教育事业取得了较为显着的成绩;国民受教育水平大大提升..九对两次普查人口年龄比例这一指标是否有显着不同的检验..单从两次普查三个年龄段的数据来看;表1和表2给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数;可以看出前后两次统计并没有发生显着的变化..表3配对样本t检验结果;包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计;给出了t统计量和p值..结果显示p=0.588>0.05;所以;第五次人口普查和第六次人口普查在上述三个年龄段得到的人口数据没有显着不同..表1:表2:两次人口普查三个年龄段0—14岁;15—59岁;60岁及以上数据的相关系数Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig.3 .987 .102Pair 1 第五次人口普查&第六次人口普查表3:分为五个:大学大专及以上文化程度人口数;高中含中专文化程度人口数;初中文化程度人口数;小学文化程度人口数;文盲15岁及以上不识字人口数..单从两次普查五个分段的教育程度数据来看;表4和表5给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数;可以看出前后两次统计并没有发生显着的变化..表6配对样本t 检验结果;包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计;给出了t 统计量和p 值..结果显示p =0.451>0.05;所以;第五次人口普查和第六次人口普查在教育程度得到的人口数据没有显着不同..表4:两次人口普查教育程度的描述统计量表5:两次人口普查教育程度数据的相关系数Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig. Pair 1第五次人口普查 & 第六次人口普查4.915.085表6:——江苏省南通市1993年—2006年农村人均收入与人均食品支出之间的关系一实际问题背景影响居民消费的因素很多;包括社会的、历史的、经济的、预期收入等多方面因素;但最主要的是经济方面的因素..在市场经济条件下;收入是决定居民消费的最主要原因..而食品支出作为消费中最为基础的生存型消费;具有较高的研究价值..另一方面;消费、投资、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”;近年来;国民经济持续快速发展;但居民消费对经济增长贡献却在逐步走低;居民消费的增长低于经济的增长;而其中农村居民的消费又更弱于经济的快速发展..提升农村居民的消费水平;对于增加居民消费对经济增长的贡献份额;提高经济运行质量具有重要的现实意义..本次分析以江苏省南通市农村居民十五年的人均收入和人均食品支出为样本;进行线性回归分析;研究两个变量之间的关系..进而了解该地区农村经济和消费情况;提出合理建议..二数据来源从江苏省统计局网站上取得1993年—2006年各年江苏省南通市农村的人均收入和人均食品支出的数据;以及中国统计局网站上得到的各年居民消费价格指数CPI..为了剔除价格因素对人均消费和人均收入的影响;需要对原始数据进行调整..具体步骤如下:1.以1999年为基期;计算各年CPI值..上年调整后的CPI*当年CPI/100=当年调整后的CPI2.根据调整后的CPI;对各年的人均消费和人均收入数据进行调整..调整后的人均消费=人均消费/调整后的CPI*100;调整后的人均GDP=人均GDP/调整后的CPI*100原始数据如下表:1993年—1993年—%三数据分析对这两个变量;考虑人均收入对人均食品支出的影响;建立的模型如下:yi=α+βxi其中;yi是人均食品支出;xi是人均收入1.人均食品支出与人均收入的散点图通过SPSS工具作出人均消费与人均收入的散点图从图上可以直观地看出这两个变量之间存在线性相关关系..2.人均消费与人均收入相关系数表Correlations人均收入人均食品支出人均收入Pearson Correlation 1 .768**Sig. 2-tailed .001N 14 14人均食品支出Pearson Correlation .768** 1Sig. 2-tailed .001N 14 14**. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.768;双尾检验概率p值尾0.001<0.05;故变量之间显着相关..根据住人均食品支出与人均收入之间的散点图与相关分析显示;人均食品支出与人均收入之间存在显着的正相关关系..在此前提下进一步进行回归分析;建立一元线性回归方程..3.线性回归分析1回归模型拟和优度评价Model Summary bModel R R Square Adjusted RSquareStd. Error of theEstimate1 .768a.590 .556 133.439461a. Predictors: Constant; 人均收入b. Dependent Variable: 人均食品支出上表给出了回归模型的拟和优度R Square、调整的拟和优度Adjusted R Square、估计标准差Std. Error of the Estimate..从结果来看;回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.768和0.590;即人均消费的60%左右的变动可以被该模型所解释..2原假设;即该模型的整体是显着的..显着性水平0.05;因此;在5%的显着性水平下都通过了t检验..变量的回归系数为0.149;即人均收入每增加1元;人均食品支出就增加0.149元..y=584.836+0.149x.. 5为了判断随机扰动项是否服从正态分布;观察下图所示的标准化残差的P-P图;可以发现;各观测的散点基本上都分布在对角线上;据此可以初步判断残差服从正态分布..四分析结论及应用价值通过上面的回归分析;并结合原始数据;可以得出这样的结论:首先;一直以来;江苏省南通市农村居民的人均食品支出与人均收入是存在正向内在联系的..其次;此次的数据分析可以验证经济理论:收入是影响收入的决定性因素;随着收入的增加;收入中用来购买食物的支出则会下降..最后;在已知两者存在正相关关系的前提下;一方面对于江苏省而言;要重视苏北地区农村发展;统筹城乡和区域;大力发展经济、增加国民生产总值;也就是经常说的“把蛋糕做大”..从而增加农村居民可支配收入;提高其消费水平;促进农村消费结构的转变;使农村居民的生存型消费保持由量到质的转变;增加其他消费如发展型消费、享受型消费在总支出中所占的比重;进而提高广大农民的生活水平..另一方面;要重视消费对经济的反作用;调动起农民群体的消费能量;充分发挥合理适度消费对生产的导向作用;对产业的带动作用;对劳动者的激励作用;使得“消费”与“出口”“投资”这三辆拉动经济增长的马车并驾齐驱..。
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统计分析综合实验考题一.样本数据特征分析:要求收集国家统计局2011年与2000年全国人口普查相关数据,进行二者的比较,然后写出有说明解释的数据统计分析报告,文字通顺,对统计结果的说明分析重点突出,几条要求如下:1.报告必须包含所收集的原始数据表,至少包括总人口,流动人口,城乡、性别、年龄、民族构成,教育程度,家庭户人口八大指标;2.报告中必须有针对某些指标的条形图,饼图,直方图以及累计频率条形图,(茎叶图可选作)3.采用适当方式分别检验二次调查得到的人口年龄比例以及教育程度这两个指标是否有显著不同,写明检验过程及结论。
二.一元线性回归分析:回归模型:自由建立,如将某地人均食品消费支出与人均收入作为因变量与解释变量,或某地家用汽车消费量与人均收入作为因变量与解释变量等均可。
统计分析报告必须写明:实际问题的背景,所采用的模型与数据来源,至少有20个原始的样本数据,回归方差分析表以及回归系数及显著性检验表(5%),回归系数的95%置信区间,散点图,分析结论,应用价值等均不可缺少。
特别提醒:按时交打印稿并且附此试题!统计分析综合实验答题一、样本数据特征分析2000年全国人口普查与2011年全国人口普查相关数据分析报告2011年第六次全国人口普查数据显示,总人口数为1339724852,比2000年的第五次人口普查的1242612226人次,总人口数增加97112626人,增长7.82%,平均年增长率为0.78%。
(二)家庭户人口2000年人口普查家庭户人口数共有1178271219人,有家庭户340491197,平均每个家庭3.46人。
2011年增长到1244608395人,平均每个家庭户的人口为3.10人,比2000年减少0.36人。
(三)流动人口2011年人口普查数据中,居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为261386075人,同2000年第五次全国人口普查相比,居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口增加116995327人,增长81.03%。
(四)城乡构成2000年农村居民人口数为783841243人,占63.08%;城镇居民则有458770983人,占36.92%。
2011年人口普查显示居住在城镇的人口为665575306人,占49.68%;居住在乡村的人口为674149546人,占50.32%。
通过下面的条形图可以清楚的看到2000年—2011年十年间,农村居民减少而城镇居民增加,通过进一步计算可以得知城镇人口比重上升12.76个百分点。
城乡人口复式条形图 城乡人口堆积面积图(五)性别构成2000年第五次人口普查男性人口为640275969人占51.53%;女性人口为602336257人,占48.47%。
2011年第六次人口普查显示男性人口为686852572人,占51.27%;女性人口为652872280人,占48.73%。
通过下面的饼图可以放大百分比上些微的变化(两个年份左边较小的部分均为女性人口数),总人口性别比(以女性为100,男性对女性的比例)由2000年第五次全国人口普查的106.31下降为105.20。
根据上面给出的原始数据表,两次普查的年龄构成大致如下。
2000年人口普查:0-14岁人口为284527594人,占22.90%;15-59岁人口为828106762人,占66.64%;60岁及以上人口为 129977870人,占10.46%。
20011年人口普查:0-14岁人口为222459737人,占16.60%;15-59岁人口为939616410人,占70.14%;60岁及以上人口为177648705人,占13.26%。
为了进一步分析各年龄段,根据联合国卫生组织的新划分标准将年龄进一步细分,用直方图进行分析。
原始数据整理如下:两次人口普查年龄数据 单位(人)年龄段2000年 2011年 少儿(0~14岁) 284527594 221322621 青年(15~44岁) 632911142 668233610 中年(45~59岁)195195620265660198男女人口数饼图通过直方图的分布可以得出,两次统计结果显示了相似的正态分布。
青年人口数量占有绝对较高的比例。
具体看到各个年龄段的人口变化(为了方便陈述,以数值代指各年龄段),年龄段1有较明显的人口数量减少,年龄段2、3、4、5在其原有基础上缓慢增长,年龄段3取代年龄段1变为人口数第二的年龄段。
由于年龄段6人口数始终较少,在处理数据过程中其特征无法被放大,2000年年龄段6的频数为0.242,2011年增长到0.496,其增长比例是最为显著的,说明随着社会经济的发展高龄老年人数量逐渐增多。
(七)民族构成2000年普查,汉族人口为1137386112人,占91.53%;少数民族人口为105226114人,占8.47%。
2011年普查,汉族人口为1225932641人,占91.51%;各少数民族人口为113792211人,占8.49%。
(八)教育程度2000年人口普查时,具有大学(大专及以上)文化程度的人口为44020145人;具有高中(含中专)文化程度的人口为138283459人;具有初中文化程度的人口为422386607人;具有小学文化程度的人口为441613351人,文盲人口(15岁及以上不识字的人)为85069667人。
2011年,具有大学(大专及以上)文化程度的人口为119636790人;具有高中(含中专)文化程度的人口为187985979人;具有初中文化程度的人口为519656445人;具有小学文化程度的人口为358764003人,文盲人口(15岁及以上不识字的人)为54656573人。
以累计频率条形图对教育程度进行进一步分析,类似于年龄构成的数据处理方法,以500万为单位对各个文化段的人口数进行调整,得出具体的个体值,再利用SPSS软件分别作出两次普查教育程度的累计频率条形图。
第五次普查教育程度数据累计频率条形图从上图可以看到大学(大专及以上)文化程度的人口占比特别低。
累计高中以上文化程度为20%不到,累计初中以上文化程度为50%左右,累计小学以上文化程度为90%左右。
通过简单的相减可以得出结论,占比最大的文化段应该在小学文化程度。
另外注意到小学文化程度过后的文盲,占比约有10%。
第六次普查教育程度数据累计频率条形图单从两次普查三个年龄段的数据来看,表1和表2给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数,可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。
表3配对样本t检验结果,包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计,给出了t统计量和p值。
结果显示p=0.588>0.05,所以,第五次人口普查和第六次人口普查在上述三个年龄段得到的人口数据没有显著不同。
表1:两次人口普查三个年龄段(0—14岁,15—59岁,60岁及以上)的描述统计量Paired Samples StatisticsMean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 第五次人口普查 4.14E8 3 3.667E8 2.117E8 第六次人口普查 4.47E8 3 4.276E8 2.469E8 表2:两次人口普查三个年龄段(0—14岁,15—59岁,60岁及以上)数据的相关系数Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig.Pair 1 第五次人口普查&第六次人口普查3 .987 .102表3:配对样本T检验结果Paired Samples TestPaired Differencest dfSig. (2-tailed)MeanStd.DeviationStd. ErrorMean95% Confidence Interval of theDifferenceLower UpperPair 1 第五次人口普查-第六次人口普查-3.237E7 8.779E7 5.069E7 -2.505E8 1.857E8 -.639 2 .588(十)对两次普查人口教育程度这一指标是否有显著不同的检验。
这一指标下人口数分为五个:大学(大专及以上)文化程度人口数;高中(含中专)文化程度人口数;初中文化程度人口数;小学文化程度人口数;文盲(15岁及以上不识字)人口数。
单从两次普查五个分段的教育程度数据来看,表4和表5给出了各自的的均值、标准差、均值标准误差以及两次数据的相关系数,可以看出前后两次统计并没有发生显著的变化。
表6配对样本t检验结果,包括配对变量差值的均值、标准差、均值标准误差以及差值的95%置信度下的区间估计,给出了t统计量和p值。
结果显示p=0.451>0.05,所以,第五次人口普查和第六次人口普查在教育程度得到的人口数据没有显著不同。
表4:两次人口普查教育程度的描述统计量Paired Samples StatisticsMean N Std. Deviation Std. Error MeanPair 1 第五次人口普查 2.62E8 4 2.007E8 1.003E8第六次人口普查 2.97E8 4 1.796E8 8.978E7表5:两次人口普查教育程度数据的相关系数Paired Samples CorrelationsN Correlation Sig.4 .915 .085Pair 1 第五次人口普查&第六次人口普查表6:二、一元线性回归分析——江苏省南通市1993年—2006年农村人均收入与人均食品支出之间的关系(一)实际问题背景影响居民消费的因素很多,包括社会的、历史的、经济的、预期收入等多方面因素,但最主要的是经济方面的因素。
在市场经济条件下,收入是决定居民消费的最主要原因。
而食品支出作为消费中最为基础的生存型消费,具有较高的研究价值。
另一方面,消费、投资、净出口是拉动经济增长的“三驾马车”,近年来,国民经济持续快速发展,但居民消费对经济增长贡献却在逐步走低,居民消费的增长低于经济的增长,而其中农村居民的消费又更弱于经济的快速发展。
提升农村居民的消费水平,对于增加居民消费对经济增长的贡献份额,提高经济运行质量具有重要的现实意义。
本次分析以江苏省南通市农村居民十五年的人均收入和人均食品支出为样本,进行线性回归分析,研究两个变量之间的关系。
进而了解该地区农村经济和消费情况,提出合理建议。
(二)数据来源从江苏省统计局网站上取得1993年—2006年各年江苏省南通市农村的人均收入和人均食品支出的数据,以及中国统计局网站上得到的各年居民消费价格指数(CPI)。
为了剔除价格因素对人均消费和人均收入的影响,需要对原始数据进行调整。