统计学9-10章

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《统计学》第9章课后习题参考答案

第9章习题参考答案
9.1
解：（1）长度Y（厘米）与重量X（克）之间的散点图如下所示：
由Y与X的散点图可以大致推测长度Y关于重量X是线性相关，且二者呈正相关关系。

（2）首先，先分别求出平均重量和平均长度：
；；
其次，计算回归参数，其计算表如下：
表1：回归方程参数的计算表
(X-(Y-
最后，根据公式（9.6）计算相应的回归参数：
；
所以，Y关于X的一元线性回归方程为：
9.5
解：总变差，回归平方和，残差平方和的计算如下：
表2：总变差，回归平方和，残差平方和的计算表
∴残差平方和：；
回归平方和：
9.6
解：由表2得：
判定系数
又∵习题9.1的散点图显示Y与X是呈正相关关系
∴相关系数
显著性检验：
（1）回归方程的显著性检验：
原假设H0：该回归方程不显著；备择假设H1：该回归方程显著
计算F统计量：
∵在α=0.05的显著性水平下，有4454.79＞F0.05(1,4)=7.71
∴拒绝原假设，认为该回归方程式显著的。

（2）回归参数的假设检验：
原假设H0：备择假设H1：
计算t统计量：;
[其中] ∵在α=0.05的显著性水平下，有15.98＞t0.05（4）=2.776
∴拒绝原假设，即认为自变量X对因变量Y有显著性影响。

(3)相关关系的显著性检验：
原假设H0：ρ=0；备择假设H1：ρ
计算t统计量：；
∵在α=0.05的显著性水平下，有66.64> t0.05（4）=2.776
∴拒绝原假设，认为总体相关系数不为0。

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第9章分类数据分析一、思考题1．简述列联表的构造与列联表的分布。

答：列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。

列联表的分布可以从两个方面看，一个是观察值的分布，又称为条件分布，每个具体的观察值就是条件频数；一个是期望值的分布。

2．用一张报纸、一份杂志或你周围的例子构造一个列联表，说明这个调查中两个分类变量的关系，并提出进行检验的问题。

答：对三个生产厂甲、乙、丙提供的学习机的A、B、C 三种性能进行质量检验，欲了解生产厂家同学习机性能的质量差异是否有关系。

抽查了450部学习机次品，整理成为如表9-2所示的3×3列联表。

表9-2A B C 总计甲乙丙204015459065357070100200150总计75200175450根据抽查检验的数据表明：次品类型与厂家（即哪一个厂）生产是无关的（即是相互独立的）。

建立假设：H 0：次品类型与厂家生产是独立的，H 1：次品类型与厂家生产不是独立的。

次品类型生产厂可以计算各组的期望值，如表9-3所示（表中括号内的数值为期望值）。

表9-3各组的期望值计算表A B C 总计甲乙丙20（17）40（33）15（25）45（44）90（89）65（67）35（39）70（78）70（58）100200150总计75200175450所以2222(2017)(4033)(7058)9.821173358χ---=+++=…。

而自由度等于（R －1）（C －1）=（3－1）×（3－1）=4，若以0.01的显著性水平进行检验，查χ2分布表得20.01(4)13.277χ=。

由于220.019.821(4)13.277χχ=<=，故接受原假设H 0，即次品类型与厂家生产是独立的。

3．说明计算2χ统计量的步骤。

答：计算2χ统计量的步骤：（1）用观察值o f 减去期望值e f ；（2）将（o f －e f ）之差平方；（3）将平方结果2)(e o f f -除以e f ；（4）将步骤（3）的结果加总，即得：22()o e ef f f χ-=∑。

统计学第9章相关分析和回归分析

回归模型的类型
回归模型
一元回归
线性回归
10 - 28
多元回归
线性回归非线性回归
非线性回归
统计学
STATISTICS (第二版)
一元线性回归模型
10 - 29
统计学
STATISTICS (第二版)
一元线性回归
1. 涉及一个自变量的回归 2. 因变量y与自变量x之间为线性关系

被预测或被解释的变量称为因变量 (dependent variable)，用y表示用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量称为自变量 (independent variable) ，用 x 表示
统计学
STATISTICS (第二版)
3.相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制 4.回归系数与相关系数的符号是一样的，但是回归系数是有单位的，相关系数是没有单位的。
10 - 27
统计学
STATISTICS (第二版)
10 - 19
统计学
STATISTICS (第二版)
相关系数的经验解释
1. 2. 3. 4.
|r|0.8时，可视为两个变量之间高度相关 0.5|r|<0.8时，可视为中度相关 0.3|r|<0.5时，视为低度相关 |r|<0.3时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为不相关
10 - 20
10 - 6
统计学
STATISTICS (第二版)
函数关系
(几个例子)

某种商品的销售额 y 与销售量 x 之间的关系可表示为 y = px (p 为单价)

西南财经大学向蓉美、王青华《统计学》第三版——第9章：相关与回归分析

相关关系（例）
▪ 单位成本(y)与产量(x) 的关系…… ▪ 父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系 ▪ 社会商品零售额(y)与居民可支配收入(x)之
间的关系 ▪ 收入 (y)与文化程度(x)之间的关系 ▪ 商品销售量(y)与广告费支出(x1)、价格(x2)
之间的关系 ▪ 需要PPT配套视频，请加VX：1033604968
简单相关系数（简单线性相关系数）对两个变量（定量变量）之间线性相关程度的度量。也称直线相关系数, 常简称相关系数。
等级相关（秩相关）
对两个定序变量之间线性相关程度的度量。
9--19
相关系数（Pearson’s
correlation coefficient）
有总体相关系数与样本相关系数之分：
• 总体相关系数ρ
变量间的相互依存关系有两种类型：
——函数关系 ——相关关系
9--3
函数关系
1. 指变量之间确定性的数量依存关系；
2. 当变量 x 取某个数值时，
y 有确定的值与之对应，则称 y 是 x 的函数 y = f
(x)
• 通常将作为变动原因的变量 x 称为自变量，作为变
Y
动结果的变量y 称为因变量
将两个变量成对的观测数据在坐标图上标示出来，变量 x 的值为横坐标，另一个变量 y 对应的数值为纵坐标，一对观测值对应一个点，样本数据若有n 对观测值，则相应的 n 个点形成的图形就称为散点图。
如果一个是解释变量另一个是被解释变量，则通常将解释变量放在横轴。
有助于分析者判断相关的有无、方向、形态、密切程度。
9--5
相关关系
1. 指变量间数量上不确定的依存关系；
2. 一个变量的取值不能唯一地由另一个变量来确定。当变量 x 取某个值时，与之相关的变量 y 的取值可能有若干个（按某种规律在一定范围内

统计学原理》第9章：动态趋势分析与预测

12
测定长期趋势的方法
指数平滑法 • 由美国学者布朗提出，是在移动平均法基础上
发展形成的时间数列分析法，通过计算指数平滑值，建立一定的时间数列长期趋势模型。 • 本课程仅介绍一次指数平滑法。
13
一测次指定数长平滑期法趋势的方法
• 一次指数平滑法是根据本期指标值和上期一次指数平滑值，计算其加权平均值，为本期一次指数平滑值，并将其作为下期预测值的方法。
-37792.0
-291449063.68.93
-20418.2
16 9 4
1991 1992
y
67 140-0138.911231174375.1.71312.-8119104t7.7
1 0
1993 8 1 14452.9
14452.9
1
y 1994
1995
1919909
12 4031862.8933.113312256.86.29 7
第九章动态趋势分析与预测
1
主要内容
• 动态趋势分析 • 长期趋势分析 • 季节变动分析
2
时间数列的变动因素循环变动195C0（-1C99y8c年 lic中al国）水灾受灾面长积(期单趋位势：千T（公顷Tr）end）
45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
不规则变动I（Irregular）
• 为统计预测提高必要条件 • 可以从数列中分离出长期趋势,进一步研究季
节变动
5
测定长期趋势的方法
线性趋势
• 时距扩大法 • 移动平均法 • 指数平滑法 • 线性模型法非线性趋势
•略
6

《统计学》第九章统计指数与因素分析

式中，q0代表基期股票发行量。股票指数是以“点”数波动来表示的，基期的股价指数确定为100点，以后每上升或下降一个单位称为“1点”。
第三节平均指数的编制与应用
平均指数的编制原理
• 1.平均指数：总指数的基本形式之一，用来反映复杂现象的总变动。 • 2.基本方法：先对比，后平均。先通过对比计算简单现象的个体指数，再对个体指数赋予适当的权数，而后进行加权平均得到总指数。
Iq
q p q p
t t 1
n n
• 2.不变价法编制的工业生产指数编制步骤： 1）对各种工业产品分别制定相应的不变价； 2）计算各种工业产品的不变价产值； 3）计算全部工业产品的不变价总产值； 4）将不同时期的不变价总产值对比，就得到相应时期的工业生产指数。
(二)产品成本指数
• 1.帕氏形式的以基期成本为比较基准的成本综合指数。 • 2.帕氏形式的以计划单位成本为比较基准的成本综合指数。 • 3.拉氏形式的以计划成本为比较基准的成本综合指数。
K t n Gt1 Gt 2 Gtn 100%
类别（大类）及总指数的计算 – 类别（大类）及总指数逐级算术平均加权计算，计算公式为：
t 1 K t – I类= t 1
–公式中，费比重。
t 1 I t类 I总= t 1
i-1表示上期各类商品的消
• 3.居民消费价格指数的编制 1）消费品分类及代表规格品的选择 A）分类：八大类，下设251个基本分类。 B）代表规格品选择的原则 2）居民消费价格指数的具体计算方法
(A)环比价格指数第一，基本分类（中类）平均指数的计算，采用几何平均法计算基本分类（中类）价格环比指数，计算公式为：其中：Gt1，Gt2，…，Gtn分别为t期第 1个至第n个代表规格品的环比价格指 pt 数。 Gt1 pt 1

《统计学》第9章抽样与抽样分布

二、抽样中的基本概念
⚫ 样本比例（成数）
p = n1 ，q = n0 = 1− p
n
n
⚫ 样本是非标志的标准差
(n = n0 + n1)
sp =
n p (1− p) =
n −1
n pq n −1
⚫ 样本是非标志的方差
s
2 p
=
n n −1
p(1 −
p)
=
n n −1
pq
第一节抽样和抽样方法
三、抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 在实践中总体所包括的单位数很多，分布很广，通过一次抽样就选出有代表性的样本是很困难的。此时可将整个抽样过程分为几个阶段，然后逐阶段进行抽样，最终得到所需要的有代表性的样本。
第一节抽样和抽样方法
三、抽样方法
⚫ 多阶段抽样
⚫ 阶段数不宜过多，一般采用两个、三个阶段，至多四个阶段为宜，否则，手续繁琐，效果也不一定好。
第一节抽样和抽样方法
二、抽样中的基本概念
⚫ 总体参数
⚫ 总体参数是根据总体各单位的标志值或特征计算的、反映总体某一属性的综合指标。
⚫ 总体参数是唯一的、确定的常数，但一般情况下又是未知的。
⚫ 常用的总体参数有 ⚫ 总体均值 ⚫ 总体标准差、总体方差 ⚫ 总体比例（成数）
第一节抽样和抽样方法
⚫ 样本标准差
s =
1 n −1
n i =1
(xi
−
x )2，或s
=
1
m
m
(xi − x )2 fi
fi −1 i=1
i =1
⚫ 样本方差
( ) ( ) s2 = 1 n n −1 i=1

统计学第9章分类数据分析

可解释性
分类结果应具有可解释性，能够清晰地说明各类别的特征和差异，方便用户理解和应用。
避免过拟合
在训练分类模型时，应避免过拟合现象，确保模型泛化能力良好，能够适用于不同的数据集和场景。
交叉验证
采用交叉验证方法评估分类模型的性能，以客观地评价分类结果的准确性和可靠性。
谢谢聆听
02
目的：通过频数分布表，可以直观地了解数据的分布情况，发现数据的异常值和缺失值，以及数据的离散程度和集中趋势。
03
制作步骤
04
1. 将数据按照某一属性进行分类。
05
2. 统计每一类别的频数和频率。
06
3. 制作频数分布表，包括类别、频数、频率和累积频数、累积频率等列。
列联表分析
定义：列联表分析是一种将两个或多个分类变量进行联合，并分析它们之
社会阶层划分
通过分类数据分析，将社会人群划分为不同的阶层，分析不同阶层的社会特征和行为模式。
人口普查
分类数据分析可以用于人口普查数据的分析和处理，提供更准确的人口统计信息。
舆情分析
通过分类数据分析，了解公众对某一事件或话题的态度和意见，为政策制定和舆论引导提供依据。
06 分类数据分析的注意事项
优势比和相对风险
基本概念
相对风险
优势比（Odds Ratio）和相对风险（Relative Risk）是衡量分类数据关联强度的指标。
表示暴露于某因素下发生事件的相对危险度，计算方法为相对风险=暴露组的事件发生率/非暴露组的事件发生率。
优势比
表示一个事件发生的相对概率，计算方法为优势比=事件组的发生概率/非事件组的发生概率。
分类数据分析
目录

统计学第9章(时间序列)

时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列。
(一)绝对数时间数列：是由一系列绝对数指标，即总
量指标，按时间顺序排列而成的数列。它是时间数列
中最基本的表现形式，用以反映事物在不同时间上所达到的绝对水平。
1．时期数列：反映现象在各段时期内发展过程的总量
2．时点数列：反映现象在各时点所达到的水平
(二) 相对数时间数列：是由一系列相对数指标按时间顺序排列而成的数列。反映现象之间相互关系的
发展变化过程。
1. 静态相对数时间数列是由两个指标相应时期的水平值对比计算形成的；如，人均国内生产总值。 2. 动态相对数时间数列是由同一指标不同时期水平值对比计算形成的；如，国内生产总值发展速。
(三) 平均数时间数列：是由一系列平均数按时间顺序
排列而成的数列。它反映现象一般水平的发展过
程和发展趋势。
2、编制时间数列的作用
1）描述事物的发展状况和结果。
2）研究事物的发展趋势和发展速度。
3）探索事物发展变化的特点和规律。
4）建立数学模型，对事物发展的未来状况
进行科学的预测。
时间序列的分析目的
分析目的
分析过去
描述动态变化
认识规律
揭示变化规律
预测未来
未来的数量趋势
二、时间数列的种类
按指标表现形式的不同，时间数列可分为绝对数
第九章
时间序列分析
第一节时间序列的编制
一、时间序列的概念和作用 1 、定义：通常把反映某种事物在时间上变化的统计数据，按照时间顺序排列起来得到的序列称为时间序列，也称动态序列。时间序列的两个基本要素：一个是被研究现象所属时间，另一个是该现象在一定时间条件下的统计指标数值。
我国人口和生产总值时间数列

统计学课后答案(第3版)第10章时间序列分析习题答案

第十章时间序列分析习题答案一、单选1.B ；2.D ；3.B ；4.A ；5.C ；6.D ；7.B ；8.B ；9.C ；10.A 二、多选1.ABCE ；2.ABC ；3.AC ；4.ABE ；5.BD ；6.BD ；7.CDE ；8.BCD ；9.ABD ；10.ABCD 三、计算分析题1、甲分公司平均发展速度=186200=104% 乙分公司平均发展速度=186240=114% 2、7、8、9月平均职工人数分别为：1942196192;1962192200;1902200180=+=+=+ 第三季度月平均职工人数==+++321961922002180193.3≈194（人） 3、=++⨯+⨯+⨯8000600040001.1800005.1600004.14000107%4、第一季度月平均工业总产值==++3630520540563.3（万元）第一季度月职工人数==+++325265125102490510（人）则：第一季度月平均劳动生产率=105.15103.563=5、解：（1）（2）年序t 平均工资指数（环比）5期移动平均趋势1 112.70% —2 112.60% —3 118.50% 120.80%4 124.80% 122.60%5 135.40% 122.50%6 121.70% 119.52%7 112.10% 114.60%8 103.60% 108.76%9 100.20% 106.00%10 106.20% 105.78%11 107.90% —12 111.00% —各年份移动平均趋势值和原序列如下：移动平均可以消除原序列中的一些随机扰动和短期波动，期数越长，平滑作用越强；移动平均的作用就是消除序列随机和短期影响，从而能够发现序列的趋势。

（3）年份平均工资指数（环比）指数平滑值α=0.3误差平方指数平滑值α=0.5误差平方1 112.70% ————2 112.60% 112.70% 1E-06 112.70% 1E-063 118.50% 112.67% 0.003399 112.65% 0.0034224 124.80% 114.42% 0.010777 115.58% 0.008515 135.40% 117.53% 0.031922 120.19% 0.0231426 121.70% 122.89% 0.000142 127.79% 0.0037137 112.10% 122.54% 0.01089 124.75% 0.0159948 103.60% 119.40% 0.024979 118.42% 0.0219739 100.20% 114.66% 0.020919 111.01% 0.01168910 106.20% 110.32% 0.001701 105.61% 3.53E-0511 107.90% 109.09% 0.000141 105.90% 0.00039912 111.00% 108.73% 0.000515 106.90% 0.00168—109.41% —108.95% —合计 — — 0.105385 — 0.09056从上表数据看，采用平滑系数α=0.5拟合效果好。

统计学第9章时间序列分析

492 505.375 529.25
592 671.75 706.75 697.83 664.06 631.9075 652.605 719.65 764.92
应用移动平均数应注意的问题：
1.移动平均的项数越多，修匀效果越好； 2.移动平均所取项数，应考虑研究对象的周期； 3.如采用偶数项移动平均，需进行两次移动平均； 4.移动平均所取项数越多，所得新数列项数则越少
2、时间序列中指标出现0或负数时，不宜计算速度
第二节长期趋势的测定
一、时间数列的分解
1、社会经济指标的时间数列包含以下四种变动因素：
（1）长期趋势（Trend）（2）季节变动（Seasonal）
可解释的变动
（3）循环变动（Cyclical）
（4）不规则变动（Irregular） ——不规则的不可解释的变动
t2
t
Y
1992 -4
29 -116
1993 -3
32 -96
1994 -2
36 -72
1995 -1
40 -40
1996 0
例：年末总人口数
相对数时间序列：由一系列相对数按照时间顺序排列而成的数列
例：性别比平均数时间序列：由一系列平均数按照时间顺序排列而成的数列
例：职工平均工资
二、时间序列的分析指标
绝对数分析指标发展水平，增长量
相对数分析指标发展速度，增长速度
平均数分析指标平均发展水平，平均增长量平均发展速度，平均增长速度
时间 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45
产量逐期增 ty t2 Y 长量
29
--
29
32
3
64
36

统计学第9篇(时间序列)

3. 不同方法计算的平均速度指标的比较几何平均法（水平法）方程式法（累计法）
计算简单
求解方程难
与中间水平无关，只与期与各水平值有关，关注初、期末水平有关，关注各期水平的累计期末水平
适用于发展比较平衡的数适用于侧重于观察全期
列
累计总量指标平均发展
速度的计发展速度的计算
2．方程式法（累计法）
基本思路：假定现象从最初水平a0出发，每期按平均速度发展，计算的各期水平之和等于实际各期水平之和，即：
a 0 x a 0 x 2 a 0 x 3 a 0 x n a 1 a 2 a n
xx2x3 xnai a0
解这个高次方程式比较麻烦，在实际工作中，通常是通过查《平均增长速度查对表》来求平均发展速度。
环比发展发速展度速是报度告报基期告期水期平水水与平平前一期水平之比，说明现象逐期发展程度
定基发展速度是报告期aa1 0水,aa平1 2 ,与a a2 3某, 一,固aan定n1时期水平之比，说明现象在较长一段时期内总的发展程度
a1 , a2 , a3 ,, an
三、时间数列的编制原则
1．时间数列中的各个指标所属时间长短应前后一致。 2．时间数列中各指标所反映现象的总体范围应一致。 3．时间数列中各指标的经济内容应一致。 4．时间数列中各指标的计算口径应该相同。计算口径
主要是指计算方法、计算价格和计量单位等。
第二节时间数列的基本分析指标
动态分析：现象发展的水平分析、现象发展的速度分析。水平分析是速度分析的基础，速度分析是水平分析的深入
3
3
一般计算公式为 (首末折半法)
an i 1 1ai 2ai1a 21a2a3 an1a 2n

统计学习题答案(九、十、十一)

第九章习题一、名词解释时间序列：是指反映客观现象的同一指标在不同时间上的数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。

发展水平：是指时间序列中的每一项具体指标数值，反映的是现象在不同时间发展所达到的规模和水平。

增长水平：简称增长量，是时间序列中两个不同时期发展水平之差，其计算公式为：增长量＝报告期发展水平－基期发展水平。

由于所采用的基期不同，增长量可以分为逐期增长量和累积增长量。

发展速度：是两个时期发展水平对比而得到的结果，表明现象发展的程度，说明报告期水平是基期水平的百分之几（或若干倍）。

增长速度：是根据增减量与基期水平对比而求得的一种相对数，反映现象在一段时期内数量增减的方向和程度的动态分析指标。

加法模型：假设各构成部分对时间序列的影响是可加的，并且是相互独立的，这样就可以把时间序列Ｙ表示为：Ｙ＝Ｔ＋Ｓ＋Ｃ＋Ｉ。

按照这种模型，时间序列的发展变化是4种因素叠加而成的。

乘法模型：假设四个因素变动之间存在某些相互影响的关系，则时间序列各期水平的数值就是四种因素相乘的乘积，其分解模型为：Ｙ＝Ｔ×Ｓ×Ｃ×Ｉ。

按照这种模型，时间序列的发展变化是4种因素乘积而成的倍比关系。

一次指数平滑法：一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。

如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大α值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小α值。

季节变动：由于季节气候（春、夏、秋、冬、晴、阴、雨等）和社会习惯（春节、端午、重阳等）等原因，客观现象普遍存在季节变动影响（服装的销售量，农作物的生长，旅游人次；等等）。

测定季节变动的规律，主要在于测定季节指数，常用的测定季节指数的方法有简单平均法和移动平均趋势剔除法。

循环波动：循环波动的周期在一年以上且长短不一，可采用剩余法对循环波动进行分析。

二、单项选择1~5：D A B C D 6~10：B A D C D三、简答题1、根据时点序列计算序时平均数分别有哪几种类型？请分别予以说明。

《统计学原理》教材课后习题参考答案

1．设立假设。原假设为备择假设为
2．给定显著性水平。取显著性水平，由于是双侧检验，因此需要确定上下两个临界值和。查表得到，所以。拒绝区间为小于-1.96或者大于1.96。
3．检验统计量
4．检验判断。
由于z的实际值在-1.96和1.96之间，没有落入拒绝区间，所以接受原假设，认为净重是符合规定
（五）计算题
1．因为2000年计划完成相对数是110%，所以
实际产值=
2000年计划产值比1999年增长8%，
所以1999年的计划产值=
那么2000年实际产值比1999年计划产值增长=
2．（1）
从第四年第四季度到第五年第三季度这一年的时间，实际上这一年的产量达到
则
这一题规定年末产量应达到170，所以提前时间按照水平法来算。
3．．根据题意，样本的平均数和标准差为
根据样本信息，计算统计量
4．检验判断。因为，所以在显著性水平0.01下，拒绝原假设，也就是说，含量是超过规定界限
第九章相关与回归
（一）判断题
1．×2．√3．√4．√5．×6．×7．×8．×
（二）单项选择题
1．① 2．① 3．③ 4．④ 5．④6．②7．②8．④
2．由题意
=8.89
3．由题意
令这个数为a。则
4．由题意
5．
销售额
售货员人数
组中值
20000-30000
30000-40000
40000-50000
50000-60000
60000-70000
70000-80000
80000以上
8
20
40
100
82
10
5
25000
35000

统计学第九章抽样与抽样估计

第九章抽样与抽样估计一、单项选择题1、抽样极限误差是指抽样指标和总体指标之间（D）。

A．抽样误差的平均数B．抽样误差的标准差C．抽样误差的可靠程度D．抽样误差的最大可能范围2、样本平均数和总体平均数（B）。

解析：样本平均数是以总体平均数为中心，在其范围内变动（P213）A．前者是一个确定值，B．前者是随机变量，后者是随机变量后者是一个确定值C．两者都是随机变量D．两者都是确定值3、某场要对某批产品进行抽样调查，一直以往的产品合格率分别为90%，93%，95%，要求误差范围小于5%，可靠性为95.45%，则必要样本容量应为（B）。

A．144B．105C．76D．1094、在总体方差不变的条件下，样本单位数增加3倍，则抽样误差（C）。

A．缩小1/2B．为原来的3/√3C．为原来的1/3D．为原来的2/35、在其他条件不变的前提下，若要求误差范围缩小1/3，则样本容量（B）。

A．增加9倍B．增加8倍C．为原来的2.25倍D．增加2.25倍6、抽样误差是指（C）。

解析：这题考的是抽样误差的定义（P213)A．在抽查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差B．在调查中违反随机原则出现的系统误差C．随机抽样而产生的代表性误差D．人为原因所造成的误差7、在一定的抽样平均误差条件下（A）。

A．扩大极限误差范围，可以提高推断的可靠程度B．扩大极限误差范围，会降低推断的可靠程度C．缩小极限误差范围，可以提高推断的可靠程度D．缩小极限误差范围，不改变推断的可靠程度8、抽样平均误差是（B）。

解析：这题考的是抽样平均误差的定义（P214）A．总体的标准差B．样本的标准差C．抽样指标的标准差D．抽样误差的平均差9、对某种连续生产的产品进行质量检验，要求每隔一小时抽出10分钟的产品进行检验，这种抽查方式（D）。

A．简单随机抽样B．类型抽样C．等距抽样D．整群抽样10、先将总体各单位按主要标志分组，再从各组中随机抽取一定单位组成样本，这种抽样形式被称为（C）解析：这题考的是抽样调查的几种不同的方式的定义（P211）。

统计学(第四版)袁卫庞皓贾俊平杨灿第4版《统计学》第9章_统计指数(课件)2_杨灿

9 -2
统计学
STATISTICS
9.1
指数的概念与分类
9.1.1 指数的概念一种专门的对比分析指标，具有相对数形式(％) 对比方式：不同时间、不同空间、实际与计划
9.1.2 指数的分类 1．质量指标指数与数量指标指数 2．个体指数与总指数 3．动态指数与静态指数 4．其他，如综合指数与平均指数、简单指数与加权指数、环比指数与定基指数等
p0q1
p1q1
p0q0 ( q1 p0
q0 p0) (
p1q1
p 0 q1 )
9 - 13
统计学
9.4 STATISTICS 几种常用的经济指数
9.4.1 消费者价格指数和商品零售价格指数
9.4.2 生产指数和生产者价格指数 9.4.3 股票价格指数
9 - 14
统计学
个因素指数的乘积。指数体系的分析作用：因素分析、指数
推算
9 - 12
统计学
STATISTIC9S.3.2
总量变动的因素分析
通常考虑以下的连锁替换顺序：
q0 p0 q变化 q1 p0 p变化 q1 p1
其相对数和绝对数分析体系为：
p1q1
q1 p0
p1q1
p0q0
q0 p0
的问题，必须引入一个媒介因素，使其转化为相应的价值总量形式；
⑵为了在综合对比过程中单纯反映对比指标的变动或差异程度，又必须将前面引入的媒介因素的水平固定起来。
综合指数的两个问题：同度量因素指标的确定，同度量因素固定水平的选择。
9 -6
S统TAT计IS2T学IC. S加权平均指数的编制原理
⑴为了对复杂现象总体进行对比分析，首先对构成总体的个别元素计算个体指数，所得到的无量纲化的相对数是编制总指数的基础；

统计学课件第9篇章分类数据分析

谢谢聆听
其他回归模型
总结词
除了线性回归分析和Logistic回归分析之外，还有许多其他类型的回归模型可供选择。
详细描述
这些模型包括岭回归、套索回归、多项式回归、逐步回归等，每种模型都有其特定的适用场景和假设条件。选择合适的回归模型需要考虑数据的特征、模型的预测精度和解释性等因素。
06 分类数据分析的实际应用
市场细分分析
市场细分
通过分类数据分析，将市场划分为不同的细分市场，以便更好地理解客户需求和行为，从而制定更有效的营销策略。
消费者行为研究
通过分析消费者的购买行为、偏好和态度，了解不同细分市场的消费者需求和趋势，以优化产品设计和市场定位。
人口统计学研究
人口普查
利用分类数据分析对人口普查数据进行处理和分析，了解人口分布、年龄结构、性别比例等人口统计学特征。
05 分类数据的回归分析
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种通过建立自变量与因变量之间的线性关系来预测因变量的方法。
总结词
线性回归分析的假设包括线性关系、误差项独立同分布、误差项无偏和误差项同方差。
详细描述
线性回归分析基于最小二乘法原理，通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。这种方法适用于因变量是连续变量的数据，并且自变量和因变量之间存在线性关系。
选择合适的图形类型，将频数分布表中的数据按照分类变量进行分组并绘制图形。
相对频率与累积频率
相对频率
01
某一组的频数与总频数之比，用于表示该组在总体中的相对重
要程度。
累积频率
02
某一组的相对频率与前面所有组的相对频率之和，用于表示该
组及之前所有组在总体中的相对重要程度。

统计学第9章统计指数

桶 90 100 15.2 16.3 1368
袋 200 180 1.7 1.9 340
-
-
6 1467 380
2117.6
pq 01
315 1520 306
2141
pq 11
330 1630 342
2302
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拉氏指数的计算
q p =21I4q1/19q616p.03=1.0888=108.88%
I p
p1q p0q
Iq
q1 p q0 p
加权综合指数：根据同度量因素时期选择的分类
1、同度量因素固定在基期。由德国的拉斯
拜尔（speyres, 1864年）提出，称为拉
斯拜尔指数或拉氏指数：
Ip
p1q0 p0q0
Iq
q1 p0 q0 p0
2、同度量因素固定在报告期。德国的派许
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帕氏指数的计算
=2I3q02/21qq11 7pp.16=1.0871=108.71% 01
销售量总体增长了8.71%。因销售量的变动而使销售额增长=2302-2117.6 = 184.4元。 pq
= 2I3p02/2p114q11=1.0752=107.52% 01
价格总体上涨了7.52%。由于价格的变化而使销售额增加2302-2141 = 161元。
反映复杂总体综合变动程度的指数称为总指数（Composite index number) ，也译为综合指数。
例如，我国2005年消费价格指数为101.8%,表示我国2005年4月比2004年4月总体消费价格上涨了 1.8%。这个价格波动既包括实物商品，又包括服务价格。
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数量指数、质量指数、和价值指数