统计学期末考试复习建议 (贾俊平)
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)贾俊平期末考试模拟试题二教学文案
模拟试题二一.单项选择题(每小题2分，共20分)一辆新购买的轿车，在正常行使条件下，一年内发生故障的次数及相应的概率如下表所示：故障次数（）0 1 2 3概率（）0.05 0.25 0.40 0.30正好发生1次故障的概率为（）A．0.05B．0.25C．0.40D．0.30要观察200名消费者每月手机话费支出的分布状况，最适合的图形是（）A．饼图B．条形图C．箱线图D．直方图从某种瓶装饮料中随机抽取10瓶，测得每瓶的平均净含量为355毫升。
已知该种饮料的净含量服从正态分布，且标准差为5毫升。
则该种饮料平均净含量的90%的置信区间为（）A．B．C．D．根据最小二乘法拟合线性回归方程是使（）A．B．C．D．一项调查表明，大学生中因对课程不感兴趣而逃课的比例为20%。
随机抽取由200名学生组成的一个随机样本，检验假设，，得到样本比例为。
检验统计量的值为（）A．B．C．D．在实验设计中，将种“处理”随机地指派给试验单元的设计称为（）A．试验单元B．完全随机化设计C．随机化区组设计D．因子设计某时间序列各期观测值依次为10、24、37、53、65、81，对这一时间序列进行预测适合的模型是（）A．直线模型B．二次曲线模型C．指数曲线模型D．修正指数曲线模型在因子分析中，变量的共同度量反映的是（）A．第个公因子被变量的解释的程度B．第个公因子的相对重要程度C．第个变量对公因子的相对重要程度D．变量的信息能够被第个公因子所解释的程度如果要检验两个独立总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（）A．Mann-Whitney检验B．Wilcoxon符号秩检验C．Kruskal-Wallis检验D．Spearman秩相关及其检验在二元线性回归方程中，偏回归系数的含义是（）A．变动一个单位时，的平均变动值为B．变动一个单位时，因变量的平均变动值为C．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为D．在不变的条件下，变动一个单位时，的平均变动值为二.简要回答下列问题（每小题10分，共20分）画出时间序列预测方法选择的框图。
统计学第四版答案（贾俊平）
统计学第四版答案（贾俊平）第1章统计和统计数据1.1 指出下⾯的变量类型。
（1）年龄。
（2）性别。
（3）汽车产量。
（4）员⼯对企业某项改⾰措施的态度（赞成、中⽴、反对）。
（5）购买商品时的⽀付⽅式（现⾦、信⽤卡、⽀票）。
详细答案：（1）数值变量。
（2）分类变量。
（3）数值变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2 ⼀家研究机构从IT从业者中随机抽取1000⼈作为样本进⾏调查，其中60%回答他们的⽉收⼊在5000元以上，50%的⼈回答他们的消费⽀付⽅式是⽤信⽤卡。
（1）这⼀研究的总体是什么？样本是什么？样本量是多少？（2）“⽉收⼊”是分类变量、顺序变量还是数值变量？（3）“消费⽀付⽅式”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有IT从业者”，样本是“所抽取的1000名IT从业者”，样本量是1000。
（2）数值变量。
（3）分类变量。
1.3 ⼀项调查表明，消费者每⽉在⽹上购物的平均花费是200元，他们选择在⽹上购物的主要原因是“价格便宜”。
（1）这⼀研究的总体是什么？（2）“消费者在⽹上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有的⽹上购物者”。
（2）分类变量。
1.4 某⼤学的商学院为了解毕业⽣的就业倾向，分别在会计专业抽取50⼈、市场营销专业抽取30、企业管理20⼈进⾏调查。
（1）这种抽样⽅式是分层抽样、系统抽样还是整群抽样？（2）样本量是多少？详细答案：（1）分层抽样。
（2）100。
第3章⽤统计量描述数据为7.2分钟，标准差为1.97分钟，第⼆种排队⽅式的等待时间（单位：分钟）如下：5.56.6 6.7 6.87.1 7.3 7.4 7.8 7.8(1)计算第⼆种排队时间的平均数和标准差。
(2)⽐两种排队⽅式等待时间的离散程度。
(3)如果让你选择⼀种排队⽅式，你会选择哪⼀种？试说明理由。
详细答案：（1）（岁）；（岁）。
（2）；。
第⼀中排队⽅式的离散程度⼤。
统计学复习概念重点-贾俊平
n —1
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估计总体比例时的样本容 量
加权样
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总体均值检验的统计量
（正态总体，匚已知）
加权样 本标准 差
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总体比例检验的统计量
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总体方差检验的统计量
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21.离散型变量：只能取可数值的变量。
22.连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
23.调查数据：通过调查方法获得的数据
24.实验数据：通过实验方法获得的数据
25.概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。
26.非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施 调查。
nn
年度化
增长率
Y
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均方预测 误差
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统计学（第七版贾俊平）第七章期末复习笔记（详细附例题详解及公式）
统计学（第七版贾俊平）第七章期末复习笔记（详细附例题详解及公式）第七章7.1估计量与估计值估计⽅法：（1）点估计：据估计、最⼤似然法、最⼩⼆乘法（2）区间估计置信⽔平：（1- α），α为总体参数未在区间内的⽐例；常⽤的置信⽔平：99%（α=0.01），95%（α=0.05），90%（α=0.10）评价估计量的标准：⽆偏性 有效性 ⼀致性7.2 ⼀个总体参数的区间估计7.2.1总体均值的区间估计：题型：（1）总体服从正态分布，⽅差已知 （⼤、⼩样本） ；（2）总体服从正态分布，⽅差未知 （⼤样本）；（3）⾮正态分布，⼤样本例⼀：（1）总体服从正态分布，且⽅差已知（⼤、⼩样本）例⼆：（3）⾮正态分布，⼤样本（n>=30）题型：（4）总体服从正态分布 ，但⽅差未知，⼩样本（n<30）例三：（4）总体服从正态分布 ，但⽅差未知，⼩样本（n<30）总结：7.2.2 总体⽐例的区间估计题型：总体服从⼆项分布，可由正态分布来近似（只讨论⼤样本）例四：7.2.3 总体⽅差的区间估计题型：估计⼀个总体的⽅差或标准差（只讨论正态总体）例五：⼩结：7.3 两个总体参数的区间估计7.3.1 两个总体均值之差的区间估计（2）⾮正态分布，但两个总体都是⼤样本；例⼀：（3）例⼀：（1）例⼆： （2）题型：（1）两个匹配的⼤样本；（2）两个匹配的⼩样本例⼀：（2）7.3.2 两个总体⽐例之差的区间估计题型：两个总体服从⼆项分布，样本独⽴例⼀：7.3.3 两个总体⽅差⽐的区间估计题型：求两个总体的⽅差⽐例⼀：7.4 样本量的确定7.4.1 估计总体均值时的样本量的确定例⼀：7.4.2 估计总体⽐例时的样本量的确定例⼀：。
统计学(贾俊平版)重点
第一章统计:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论得科学。
数据1、分类数据对事物进行分类得结果数据,表现为类别,用文字来表述、例如,人口按性别分为男、女两类2、顺序数据对事物类别顺序得测度,数据表现为类别,用文字来表述例如,产品分为一等品、二等品、三等品、次品等3、数值型数据对事物得精确测度,结果表现为具体得数值、例如:身高为175cm ,168cm,183cm总体–所研究得全部元素得集合,其中得每一个元素称为个体–分为有限总体与无限总体、有限总体得范围能够明确确定,且元素得数目就是有限得、无限总体所包括得元素就是无限得,不可数得样本–从总体中抽取得一部分元素得集合–构成样本得元素数目称为样本容量参数:描述总体特征。
有总体均值( )、标准差(σ)总体比例(π)统计量:描述样本特征。
样本标准差(s),样本比例(p)变量:说明现象某种特征,分类,顺序,数值型:离散型,连续型。
经验,理论变量描述统计研究得就是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。
推断统计就是研究如何利用样本数据进行推断总体特征第二章间接数据(查询得)与直接数据:调查(通常就是对社会现象而言得)普查信息全面完整。
再一个就是实验。
概率抽样:也称随机抽样。
按一定得概率以随机原则抽取样本,抽取样本时使每个单位都有一定得机会被抽中–每个单位被抽中得概率就是已知得,或就是可以计算出来得–当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个样本单位被抽中得概率简单随机抽样:从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本,每个单位入抽样本得概率就是相等得分层抽样:优点:保证样本得结构与总体得结构比较相近将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同得层,然后从不同得层中独立、随机地抽取样本,从而提高估计得精度–组织实施调查方便–既可以对总体参数进行估计,也可以对各层得目标量进行估计整群抽样:将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群,然后对中选群中得所有单位全部实施调查优点:抽样时只需群得抽样框,可简化工作量–调查得地点相对集中,节省调查费用,方便调查得实施–缺点就是统计得精度较差系统抽样:将总体中得所有单位(抽样单位)按一定顺序排列,在规定得范围内随机地抽取一个单位作为初始单位,然后按事先规定好得规则确定其它样本单位–先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位,以后依次取r+k,r+2k…等单位操作简便,可提高估计得精度多阶段抽样:先抽取群,但并不就是调查群内得所有单位,而就是再进行一步抽样,从选中得群中抽取出若干个单位进行调查–群就是初级抽样单位,第二阶段抽取得就是最终抽样单位。
统计学原理贾俊平期末考试重点
统计学期末（单选、10个填空、5个判断、三个计算、一道论述）第一章导论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。
分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。
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：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
推断统计内容包含参数估计和假设检验2、统计数据的类型：（1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。
注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitative data)。
数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或数量数据(quantitative data)。
(2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。
(3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和面板数据 panal data）。
3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。
在统计推断中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（random variable）。
统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。
4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。
样本（sample）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量（sample size）。
抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。
5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某种特征值。
样本统计量（statistic）是用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数量计算出来的一个量。
统计学(贾俊平版)重点
统计学(贾俊平版)重点统计学是一门研究数据分析、推断和决策的科学。
它在计量、自然科学、社会科学等领域中都扮演着重要的角色。
统计学被广泛应用于探索数据中的规律，揭示数据背后的信息和因果关系，提供决策和预测支持。
以下是统计学中的一些重要概念和方法。
1.总体和样本在统计学中，总体指的是研究对象的全体，无论是人群、产品、自然事物还是其他随机变量。
而样本则是从总体中随机抽取的一部分数据。
通过对样本的研究和分析，可以推断出总体的性质和规律。
2.描述统计描述统计是一种通过统计指标和图表来描述数据特征的方法。
其中比较重要的统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差等。
描述统计旨在提供数据的概括性信息，以便人们更好地理解和解释数据。
3.推断统计推断统计是一种通过样本数据推断总体特征和性质的方法。
其中最重要的概念是抽样误差和置信区间。
抽样误差是指样本和总体之间的误差，而置信区间则是通过样本数据得到总体特征的区间估计值。
4.假设检验假设检验是一种判断总体特征是否符合某种假设的方法。
在假设检验中，研究人员提出一个关于总体的假设，然后利用样本数据进行检验。
假设检验的结果通常表现为拒绝或者接受原始假设的结论。
5.回归分析回归分析是一种推断变量之间关系的方法。
在回归分析中，一个或多个自变量被用来预测某个因变量的值。
回归分析可以帮助研究人员发现因变量和自变量之间的关系，并作出预测和决策。
6.方差分析方差分析是一种分析不同组之间差异的方法。
在方差分析中，数据被分成几个组，然后比较这些组之间的方差。
方差分析可以帮助确定如何将数据进行分组，以便得到更好的比较结果。
7.贝叶斯统计贝叶斯统计是一种利用先验概率和样本数据计算后验概率的方法。
在贝叶斯统计中，先验概率是在进行实证研究前已知的条件概率，而后验概率则是在考虑实证研究的结果后计算出来的条件概率。
贝叶斯统计可以帮助人们理解和理性决策不确定和风险。
综上，统计学是一门重要的科学，它为各种领域的研究和决策提供了支持和基础。
统计学期末考试复习建议(贾俊平)
统计学期末考试复习提纲一、简答题举例（20选4）1. 分别解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
2. 分别解释抽样误差和非抽样误差的概念。
3. 简述假设检验中可能犯的两类错误，并分析这两类错误的关系。
4. 简述平稳序列和非平稳序列的含义。
5. 解释描述统计和推断统计。
6. 假设检验的基本流程包括哪些？7•什么是统计量？8. 相关分析主要解决哪些问题？9. 一组数据的特征可以从哪几个方面进行测度？7310. 解释多重共线性的含义30611. 什么是判定系数？它在回归分析中的主要作用是什么？27912. 简述时间序列的预测程序。
32713. 结合你的专业学习，写出2个应用统计学知识解决实际问题的例子。
14. 方差分析中有哪些基本假定？23715. 简述总体与样本、参数和统计量的含义。
616. 简述假设检验中p值的含义。
18817. 影响样本容量的因素有哪些？18. 多重共线性对回归分析有哪些影响？30619. 解释方差分析的基本思想。
23520. 简述评价估计量好坏的标准156二、计算题举例题目1:计算分组数据的平均数、标准差、离散系数；能够画出分组数据的直方图，能够对分组数据的平均数的代表性进行比较。
能够采用合适的统计量来比较不同组别的差异。
题目2:计算总体比例，总体平均数的置信区间；计算样本容量。
题目3:根据方差分析表能够写出因素个数和水平的个数，能够写出方差分析的原假设和备择假设，完成方差分析表，并能够判断不同水平对因素的影响是否显著。
题目4:根据回归结果：能够写出回归模型，解释回归系数的实际意义，检验线性关系的显著性，检验回归系数的显著性，计算出相关系数，计算出判定系数，根据实际情况对判定系数的意义进行解释，对回归模型进行评价，能够解释截距项和斜率项的含义，并且能够根据回归模型来预测因变量的平均值。
贾俊平《统计学》复习笔记课后习题详解及典型题详解(时间序列分析和预测)【圣才出品】
第13章时间序列分析和预测13.1 复习笔记一、时间序列及其分解1．时间序列（1）概念：时间序列是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列，也称动态数列或时间数列。
（2）时间序列的两要素任何一个时间序列都具有两个基本要素：一是统计指标所属的时间，也称为时间变量；二是统计指标在特定时间的具体指标值。
（3）研究时间序列的目的①在编制时间序列的基础上，可以计算平均发展水平，进行动态水平分析；②可以计算各种速度指标，进行速度分析；③利用相关的数学模型，对现象的变动进行趋势分析。
2．时间序列的类型（1）平稳序列它是基本上不存在趋势的序列。
这类序列中的各观察值基本上都在某个固定的水平上波动，虽然在不同的时间段波动的程度不同，但并不存在某种规律，其波动可以看成是随机的。
（2）非平稳序列它是包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分，也可能含有几种成分，因此非平稳序列可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列。
3．时间序列的4种成分（1）趋势（T）也称长期趋势，它是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动。
时间序列中的趋势可以是线性的，也可以是非线性的。
（2）季节性（S）也称季节变动，它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
季节性中的“季节”一词是广义的，它不仅仅是指一年中的四季，其实是指任何一种周期性的变化。
（3）周期性（C）也称循环波动，它是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动。
（4）随机性（I）也称不规则波动，它是时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动。
4．时间序列的分解模型将时间序列分解成长期趋势、季节变动、周期变动和随机变动四个因素后，可以认为时间序列Y t是这四个因素的函数，即Y t＝f（T t，S t，C t，I t），其中较常用的是加法模型和乘法模型，其表现形式为：加法模型：Y t＝T t＋S t＋C t＋I t乘法模型：Y t＝T t×S t×C t×I t注意：时间序列组合模型中包含了四种因素，这是时间序列的完备模式，但是并不是在每个时间序列中这四种因素都同时存在。
统计学 复习重点 贾俊平 2
二手数据的特点：搜集比较容易，采集数据成本低，能很快得到。
局限性不是为特定研究问题产生有欠缺，需要评估。
、二手数据的评估：谁收集，目的，怎么搜集，什么时侯收集？概率抽样与非概率抽样比较：性质不同，非概不依据随机原则选样本，样本统计量分布不确切，无法使用样本的结果对总体相应参数进行推断。
操作简便，时效快，成本低，专业要求不很高。
概率抽样依据随机原则抽选样本，理论分布存在，对总体有关参数可进行估计，计算估计误差，得到总体参数的置信区间。
提出精度要求。
数据收集方法的选择：抽样框中有关信息，目标总体特征，调查问题的内容，有形辅助物的使用，实施调查的资源，管理与控制，质量要求实验中的若干问题：人的意愿，心理问题，道德问题回答误差：理解误差，记忆误差，有意识误差误差的控制：抽样误差是抽样随机性带来的，不可避免可以计算，改大样本量。
选择合适改进的抽样框，设计好的调查问卷，调查过程的质量控制。
抽样误差因素：样本量大小，总体变异性大大抽样方式选组织形式数据审核的目的：检查数据是否有错误，原始数据完整性准确性，二手适用性时效性。
数据筛选的目的：根据需要找出符合特定条件的某类数据。
数据排序是按一定的顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。
数据透视表作用：可以对数据表重要信息按使用者的习惯或分析要求进行汇总和作图，形成一个符合需要的交叉表数据分布表的制作步骤：确定组数，确定组距，根据分组整理成频数分布表，上组限不在内不重不漏直方图与条形图的差别：首先条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，宽度是固定的；直方图用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，高宽均有意义。
其次由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。
最后条形图主要用于展示分类数据，直方图主要用于展示数值型数据。
茎叶图与直方图的区别：茎叶图既能给出数据的分布情况，又能保留原始数据的信息。
统计学(贾俊平版)重点【精选文档】
第一章统计：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据1. 分类数据对事物进行分类的结果数据，表现为类别,用文字来表述。
例如，人口按性别分为男、女两类2。
顺序数据对事物类别顺序的测度,数据表现为类别,用文字来表述例如,产品分为一等品、二等品、三等品、次品等3. 数值型数据对事物的精确测度，结果表现为具体的数值.例如：身高为175cm ,168cm，183cm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–分为有限总体和无限总体.有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的。
无限总体所包括的元素是无限的，不可数的样本–从总体中抽取的一部分元素的集合–构成样本的元素数目称为样本容量参数：描述总体特征。
有总体均值( ）、标准差(σ)总体比例（π)统计量：描述样本特征。
样本标准差（s),样本比例（p）变量：说明现象某种特征,分类，顺序，数值型：离散型,连续型。
经验，理论变量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.推断统计是研究如何利用样本数据进行推断总体特征第二章间接数据（查询的）与直接数据：调查(通常是对社会现象而言的）普查信息全面完整。
再一个是实验。
概率抽样：也称随机抽样。
按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中–每个单位被抽中的概率是已知的,或是可以计算出来的–当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个样本单位被抽中的概率简单随机抽样：从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本,每个单位入抽样本的概率是相等的分层抽样：优点：保证样本的结构与总体的结构比较相近将抽样单位按某种特征或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，从而提高估计的精度–组织实施调查方便–既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计整群抽样:将总体中若干个单位合并为组(群），抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查优点:抽样时只需群的抽样框，可简化工作量–调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施–缺点是统计的精度较差系统抽样:将总体中的所有单位（抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位–先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位操作简便，可提高估计的精度多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位,而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查–群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位.将该方法推广，使抽样的段数增多,就称为多阶段抽样非概率抽样：方便抽样(自行确定入抽样本单位），判断抽样（根据经验判断),自愿样本（被调查者自愿参加),滚雪球抽样（对稀少群体的调查），配额抽样(先将体中的所有单位按一定的标志(变量)分为若干类,然后在每个类中采用方便抽样或判断抽样的方式选取样本单位)。
统计学第四版(贾俊平)课后所有题答案很全期末考试必备
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。
1.2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：只能归于某一类别姆鞘中褪荩嵌允挛锝蟹掷嗟慕峁荼硐治啾穑梦淖掷幢硎觯唬ǘㄐ允荩┧承蚴荩褐荒芄橛谀骋挥行蚶啾鸬姆鞘中褪荨Ｋ彩怯欣啾鸬模庑├啾鹗怯行虻摹＃渴荩┦敌褪荩喊词殖叨炔饬康墓鄄熘担浣峁硐治咛宓氖怠?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”。
1.8 统计应用实例人口普查，商场的名意调查等。
统计学复习精要(贾俊平版)
《统计学》复习精要（贾俊平 第五版 中国人大出版社）neijiangrui第4章 概率分布1.总体与样本：在统计学中称随机变量（或向量）X 为总体，并把随机变量（或向量）X 的分布称为总体的分布。
称)...,,(21n X X X 为总体X 的一个简单随机样本，若n X X X ...,,21是独立同分布的随机变量，且与总体X 同分布。
n 为样本容量。
2. 四个重要的分布（正态分布、2χ分布、F 分布、t 分布）①正态分布：设随机变量X 有概率密度+∞<<∞-=--x ex f x ,21)(22)(σμπσ其中μ，0>σ为常数。
则称X 服从参数为μ，σ的正态分布，简记为),(～2σμN X 。
特别当μ=0，σ=1时，称X 服从标准正态分布。
简记为X ～N (0，1)。
②2χ分布 设X 1，X 2，…，X n 是相互独立的随机变量，且X i ～N (0，1) (i =1，2，…，n )，则称随机变量22221...n X X X X +++=服从自由度为n 的2χ分布，简记为X ～2χ(n )。
③F 分布 设)(~2m X χ，)(~2n Y χ，且X ，Y 相互独立，则称随机变量nY m X F //=服从F 分布，简记为F ～F (m ，n )。
④t 分布 设)1,0(~N X ，)(~2n Y χ，且X ，Y 相互独立，则称随机变量nY XT /=服从自由度为n 的t 分布，记为)(~n t T 。
3.抽样分布①单总体：设)...,,(21n X X X 是容量为n 的一个样本，X 与2S 分别为此样本的样本均值与样本方差（212)(11X X n S ini --=∑=）则：②双总体：设(1,,1n X X )是取自总体X 的一个样本，(2,,1n Y Y )是取自总体Y 的一个样本，且这两个样本相互独立，即假定1,,1n X X ，2,,1n Y Y 是n 1+n 2个相互独立的随机变量。
贾俊平《统计学》复习笔记课后习题详解及典型题详解 第11章~第12章【圣才出品】
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图 11-1 不同形态的散点图
（4）相关系数
通过散点图可以判断两个变量之间有无相关关系，并对变量间的关系形态作出大致的描
有所差异。样本相关系数是总体相关系数的一致估计量。样本相关系数记为 r，其计算公式
为：
r
n xy x y
n x2 ( x)2 n y2 ( y)2
按照上述计算公式计算的相关系数也称为线性相关系数，或 Pearson 相关系数。 ②相关系数的性质 a．r 的取值范围在－1～＋1 之间，即－1≤r≤1。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
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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。可见当 |r|＝1 时，y 的取值完全依赖于 x，二者之间即为函数关系；当 r＝0 时，说明 y 的取值与 x 无关，即二者之间不存在线性相关关系。|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。
b．r 具有对称性。x 与 r 之间的相关系数 rxy 和 y 与 x 之间的相关系数 ryx 相等，即 rxy ＝ryx。
c．r 数值大小与 x 和 y 的原点及尺度无关。改变 x 和 y 的数据原点及计量尺度，并不 改变 r 的数值大小。
述，但不能准确反映变量之间的关系强度。需要计算相关系数来准确度量两个变量之间的关
系强度。
统计学贾俊平期末简答题题库2
统计学贾俊平期末简答题题库21、简述时间序列的预侧程序。
第一步:确定时间序列所包含的成分，也就是确定时间序列的类型。
第二步:找出适合此类时间序列的预侧方法。
第三步:对可能的预侧方法进行评估，以确定最佳预侧方案。
第四步:利用最佳预侧方案进行预侧。
2、频率与概率有什么关系?在相同条件下随机试验n次，某事件A出现.次，则比值n/n称为事件A发生的频率。
随着n的增大，该频率围绕某一常数P披动，且披动幅度逐渐减小，趋于稳定，这个频率的v定值即为该事件的概率。
3、饼图和环形图的不同：饼图只能显示一个样本或怠休各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或怠休的数据系列，其图形中间有个“空洞弋每个样本或怠休的数据系类为一个环。
4、怎么减少无回答对于随机误差，要提高样本容量，对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施。
①访问员必须要有相当的责任心，对其进行沟通技巧和责任心地培养；②加强与被访者的沟通；③事先通知，消除消费者的疑虑，然后再进行正式的访问，将会极大地降低拒访率。
④物质奖励，奖励要适度，过高，使数据的真实性产生偏差；过低，则起不到应有作用，不能降低因无回答而产生的误差。
⑤多次访问，指第一次访问被拒绝后，进行第二次乃至于第三次的访问，直到被访者愿意接受采访为止。
多次访问在邮寄和电话采访中采用较多。
⑥替换，替换就是在某个抽样单位拒绝接受采访以后，放弃该单位，寻找与其背景相同的人作为替换进入抽样总体。
5、为什么要计算离散系数?方差和标准差是反映数据分散程度的绝对值，一方面其数值大小受原变量值本身水平高低的影响，也就是与变量的平均数大小有关;另一方面，它们与原变量的计量单位相同，采用不同计量单位的变量值，其离散程度的侧度值也就不同。
因此，为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度侧度值的影响，需要计算离散系数。
6、直方图与茎叶图的区别直方图虽然能很好地显示数据分布，但不能保留原始的数值，茎叶图类似于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图技能给出数据的分布状况，又能给出每个原始数据，即保留了原始数据信息。
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统计学期末考试复习提纲
一、简答题举例（20选4）
1.分别解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
2.分别解释抽样误差和非抽样误差的概念。
3.简述假设检验中可能犯的两类错误，并分析这两类错误的关系。
4.简述平稳序列和非平稳序列的含义。
5.解释描述统计和推断统计。
6.假设检验的基本流程包括哪些？
7.什么是统计量？
8. 相关分析主要解决哪些问题？
9.一组数据的特征可以从哪几个方面进行测度？73
10.解释多重共线性的含义306
11.什么是判定系数？它在回归分析中的主要作用是什么？279
12. 简述时间序列的预测程序。
327
13. 结合你的专业学习，写出2个应用统计学知识解决实际问题的例子。
14．方差分析中有哪些基本假定？237
15.简述总体与样本、参数和统计量的含义。
6
16.简述假设检验中p值的含义。
188
17. 影响样本容量的因素有哪些？
18.多重共线性对回归分析有哪些影响？306
19.解释方差分析的基本思想。
235
20.简述评价估计量好坏的标准156
二、计算题举例
题目1：计算分组数据的平均数、标准差、离散系数；能够画出分组数据的直方图，能够对分组数据的平均数的代表性进行比较。
能够采用合适的统计量来比较不同组别的差异。
题目2：计算总体比例，总体平均数的置信区间；计算样本容量。
题目3：根据方差分析表能够写出因素个数和水平的个数，能够写出方差分析的原假设和备择假设，完成方差分析表，并能够判断不同水平对因素的影响是否显著。
题目4：根据回归结果：能够写出回归模型，解释回归系数的实际意义，检验线性关系的显著性，检验回归系数的显著性，计算出相关系数，计算出判定系数，根据实际情况对判定系数的意义进行解释，对回归模型进行评价，能够解释截距项和斜率项的含义，并且能够根据回归模型来预测因变量的平均值。