统计学 课后思考题答案 期末复习资料

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统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)

统计学(第五版)贾俊平-课后思考题和练习题答案(完整版)

统计学(第五版)贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版)第一部分思考题第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3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;(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;(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。

(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;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。

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;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。

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。

1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

统计学第五版课后习题答案(完整版)

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统计学(第五版)课后习题答案(完整版)第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3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;(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;(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。

(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;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。

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;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。

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。

1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

《统计学》课后思考题

《统计学》课后思考题

《统计学》课后思考题《统计学》课后思考题第⼀章导论1、解释描述统计和推断统计描述统计:研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计⽅法。

推断统计:研究如何利⽤样本数据来推断总体特征的统计⽅法。

2、统计数据可分为哪⼏个类型?不同类型的数据各有什么特点?3、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这⼏个概念总体:所研究的全部元素的集合,其中的每⼀个元素称为个体。

eg.要检验⼀批灯泡的使⽤寿命,这批灯泡构成的集合就是总体。

样本:从总体中抽取的⼀部分元素的集合。

eg.从⼀批灯泡中随机抽取100个,这100个灯泡就构成了⼀个样本。

参数:研究者想要了解的总体的某种特征值。

eg.总体平均数⽤µ表⽰,总体标准差⽤σ表⽰。

统计量:根据样本数据计算出来的⼀个量。

eg.样本标准差⽤s表⽰变量:说明现象某种特征的概念。

eg.商品销售额、受教育程度等第三章数据的图表展⽰1、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:频数、⽐例、百分⽐、⽐率图⽰:条形图、帕累托图、饼图、环形图顺序数据整理:累计频数、累计频率(累计百分⽐)图⽰:累计频数分布图和累计频率分布图分类数据的整理和图⽰⽅法同样适⽤于顺序数据2、茎叶图与直⽅图相⽐有什么优点?它们的应⽤场合是什么?茎叶图是由“茎”和“叶”两部分组成的、反映原始数据分布的图形,其图形是由数字组成的。

通过茎叶图,可以看数据的分布形状及数据的离散状况。

与直⽅图相⽐,茎叶图既能给出数据的分布状况,⼜能给出⼀个原始数值,即保留了原始数据的信息。

⽽直⽅图不能给出原始数值。

在应⽤⽅⾯,直⽅图⼀般适⽤于⼤批量数据,茎叶图通常适⽤于⼩批量数据。

第四章数据的概括性度量1、⼀组数据的分布特征可以从哪⼏个⽅⾯进⾏测度?⼀是分布的集中趋势,反映各数据向其中⼼值靠拢或聚集的程度;⼆是分布的离散程度,反映各数据远离其中⼼值的趋势;三是分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态。

2、简述众数、中位数和平均数的特点和应⽤场合(1)众数特点:是⼀组数据分布的峰值,不受极端值影响。

统计学教材课后习题详细答案

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统计学(第五版)贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版)整理by__kiss-ahuang第一部分思考题第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3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;(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;(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。

(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;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。

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;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。

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。

1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

统计学贾俊平-课后思考题和练习题答案

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统计学(第五版)贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版)第一部分思考题第一章思考题什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

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;(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;(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。

(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;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。

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;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。

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。

解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

统计学知识点复习思考题

统计学知识点复习思考题

第一章总论一、概念题1.统计总体的同质性是指总体各单位具有某一标志的共同表现。

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或总体单位数汇总而成的。

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。

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。

2.什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。

3.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。

4.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:统计学的学科性质:统计学是一门方法论科学,其特点是“定性分析—定量分析—定性分析”。

统计学的研究方法:大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法等。

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。

上述各个小总体本身是简单现象总体。

第二、三章统计调查与整理一、概念题1.统计整理的方法有分组、汇总和编表。

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统计学(第五版)贾俊平课后思考题和练习题答案(最终完整版)第一部分思考题第一章思考题1。

1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1。

2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3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;(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;(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.(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;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。

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;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。

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。

1。

4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

1。

6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

1。

7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

统计课后思考题答案

统计课后思考题答案统计课后思考题答案第一章思考题1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科它收集处理分析解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.3解释描述统计和推断统计描述统计它研究的是数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。

推断统计它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.5解释分类数据顺序数据和数值型数据统计数据按所采用的计量尺度不同分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。

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。

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。

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。

1.6举例说明总体样本参数统计量变量这几个概念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。

1.7变量的分类变量可以分为分类变量顺序变量数值型变量。

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。

1.8举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量只能取有限个值取值以整数位断开比如“企业数”连续型变量取之连续不断不能一一列举比如“温度”。

1.8统计应用实例人口普查商场的名意调查等。

1.9统计应用的领域经济分析和政府分析还有物理生物等等各个领域。

第二章思考题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。

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1.2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3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;(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;(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。

(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;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。

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;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。

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。

1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体,样本,参数,统计量,变量这几个概念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。

1.6变量的分类变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

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。

1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如“企业数”连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如“温度”。

统计学基础课后全部详细答案与讲解

统计学第一至四章答案第一章一、思考题1. 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

统计方法可分为描述统计和推断统计。

2.统计数据的分类:按计量尺度:分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式:观测数据和实验数据按数据与时间的关系:截面数据和时间序列数据特点:分类数据各类别之间是平等的并列关系,各类别之间的顺序可以任意改变;顺序数据的分类是有序的;数值型数据说明的是现象的数量特征,是定量数据;观测数据是通过调查或观测而收集到的数据,是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的;实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据;截面数据也称静态数据,描述的是现象在某一时刻的变化情况;时间序列数据也称动态数据,描述的是现象随时间的变化情况。

3.对武昌分校的全体教师进行工资调查,那么全体教师就是总体,从中抽取五十名教师进行调查,这五十名教师的集合就是样本,全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数,五十名教师工资的样本平均值和样本标准差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,比如说教师的工资。

4.有限总体:指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的。

例如:武昌分校10 级金融专业学生无限总体:指总体所包含的元素是无限的、不可数的。

例如:整个宇宙的星球5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。

同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。

6.离散型变量只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,可以一一列举,例如“产品数量” 、“企业数”。

连续型变量的取值指连续不断的,不能一一列举。

例如“温度” 、“年龄”。

二、练习题1.(1)数值型变量(2)分类变量(3)数值型变量(4)顺序变量(5)分类变量2.(1)这一研究的总体是 IT 从业者,样本是从 IT 从业者中抽取的1000 人,样本量是 1000(2)“月收入”是数值型变量(3)“消费支付方式”是分类变量3.(1)这一研究的总体是所有的网上购物者(2)“消费者在网上购物的原因”是分类变量第二章一、思考题1:答: 1: 普查的特点:①:普查通常是一次性的或周期性的;②:普查一般需要规定统一的调查时间;③:普查的数据一般比较准确; 4:普查的使用范围比较狭窄,只能调查一些最基本的、特定的现象。

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第一章 统计和统计数据
1、举例说明分类变量、顺序变量、数值变量。

分类变量,是说明事物类别的一个名称,例如性别、职业等。

顺序变量,是说明事物有序类别的一个名称,例如等级、学历等。

数值变量,是说明事物数字特征的一个名称,例如产品产量、商品销售量和年龄等都是数值变量。

第三章 用统计量描述数据
1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述。

数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述:
一是:分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度;二是:分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;
三是:分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态。

2、说明众数、中位数和平均数的特点和应用场合。

众数:是一组数据中出现次数最多的变量值。

主要用于测度分类数据的集中趋势,也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。

一般情况下,只有在数据量较大的情况下,众数才有意义。

中位数:是一组数据排序后处于中间位置上的变量值,主要用于测度顺序数据当然也适用于作为数值型数据的集中趋势,但不适用于分类数据。

平均数:是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果,主要适用于数值型数据,而不适用于分类和顺序数据。

3、标准分数有哪些用途?
有了平均数和标准差之后,可以计算一组数据中每个数值的标准分数,以测度每个数值在该组数据中的相对位置,并可以用它来判断一组数据是否有离群点。

4、为什么要计算离散系数?
离散系数,是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。

是对数据相对离散程度的测度,消除了数据水平高低和计量单位的影响,主要用于对不同组别数据离散程度的比较。

离散系数大,说明数据的离散程度也大;离散系数小,说明数据的离散程度也小。

第五章 参数估计
1、说明区间估计的基本原理。

区间估计,是在点估计的基础上给出总体参数估计的一个估计区间,该区间通常是由样本统计量加减估计误差得到的。

与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布,可以对统计量与总体参数的接近程度给出的一个概率度量。

2、简述评价估计量的标准。

(1)无偏性它是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数;(2)有效性它是指估计量的方差尽可能小;
(3)一致性它是指随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。

3、解释置信水平的含义。

置信水平,是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率;而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围。

置信区间越大,置信水平越高。

4、的含义是什么?
5、简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。

样本量与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需的样本量也就越大;
样本量与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大;样本量与估计误差的平方成正比,即允许的估计误差的平方越大,所要求的样本量就越大。

第六章 假设检验
1、样本量的大小与显著性有怎样的关系?
显著性水平与样本的大小密切相关,相关量越大,检验统计量的值也就越大,显著性水平越小,就越有可能拒绝原假设。

2、什么是P值?利用P值进行检验和利用统计量进
行检验有什么不同?
3、怎样理解“统计上是显著的”?
“显著的”,在这里的意义是指“非偶然的”,它表示这样的样本结果不是偶然得到。

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