统计学简答题答案

统计学基础（贾俊平）课后简答题

第一章

1 •什么是统计学统计方法可以分为哪两大类

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。统计方法可以分为描述统计和分类统计。

2.统计数据可分为哪几种类型不同类型的数据各有什么特点

按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。

按计量尺度分时：分类数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。3.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合

样本是从总体中抽取的一部分元素的集合

参数是用来描述总体特征的概括性数字度量

统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量

变量是说明现象某种特征的概念。

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。

4.什么是有限总体和无限总体举例说明。

根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。总体的范围能够明

确确定，而且元素的数目是有限可数的。比如，由若干个企业构成的总体就是有限总

体，一批待检验的灯泡也是有限总体。无限总体是指总体所包括的元素是无限的，不可

数的。例如，在科学试验中，每一个试验数据可以看作是一个总体的一个元素，而试验

可以无限地进行下去，因此由试验数据构成的总体就是一个无限总体。

5•变量可分为哪几类

分类变量：说明事物类别的一个名称。

顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。

数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。

离散型变量：只能取可数值的变量。

连续型变量：可以在直线上或区间中去任何值的变量。

6•举例说明离散型变量和连续型变量。

离散型变量：只能取有限个值，取值以整数位断开。如企业数、产量数量连续型变量：取值连续不断，不能一一列举，如年龄、温度

第三章

1•数据的预处理包括哪些内容

数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选，数据排序等。

2•直方图与条形图有什么区别

条形图中每一矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距。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的，而条形图是分开排列的。最后，条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据。

3•饼图与环形图有什么不同

饼图是用圆形及圆内扇形的面积来表示数值大小的图形，它主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对于研究结构性问题十分有用。环形图与饼图类似，但它们之间也有区别。饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。因此环形图可显示多个总体或样本各部分所占的相应比例，从而有利于我们进行比较研究。

4•茎叶图与直方图相比有什么优点直方图看数据的分布很方便，但原始数据看不至到了茎叶图则不同，它不仅可以看出数据的分布，又能给出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。制作茎叶图不需要对数据进行分组，特别是当数据量较少时，用茎叶图更

容易观察数据的分布。”

5 •使用图表应注意哪些问题

（1）显示数据。（2）让读者把注意力集中在图形的内容上，而不是在制作图形的程序上（3）避免歪曲！（4）强调数据之间的比较。（5）服务于一个明确的目的。（6）有对图形的统计描述和文字说明。

第四章

1 •一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度

数据分布的特征主要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E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，反映数据分布偏斜程度和峰度。

2.简述四分位数的计算方法。

四分位数是一组数据排序后处于25唏口75%位置上的值。根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。

3.对于比率数据为什么采用几何平均

答：比率数据往往表现出连乘积为总比率的特征，不同于一般数据的和为总量的性质，由此需采用几何平均。在实际应用中，对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。从公式中也可看出，G就是平均增长率。

4.简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。

答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。

众数是一组数据中出现次数最多的数，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性。众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。

中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值的影响。当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。