统计学主要计算公式72485

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(完整版)统计学公式大全

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(完整版)统计学公式大全统计学公式大全本文档旨在提供统计学领域常用的公式大全,便于大家在研究和实践中进行参考和应用。

描述统计学公式中心趋势度量1. 平均数(Mean):$\bar{x} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}x_i}}{n}$2. 中位数(Median):若数据个数为奇数,中位数为排序后的中间值;若数据个数为偶数,中位数为排序后的中间两个值的平均值。

3. 众数(Mode):出现频率最高的数值。

离散趋势度量1. 方差(Variance):$Var(x) = \frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}}{n}$2. 标准差(Standard Deviation):$SD(x) = \sqrt{Var(x)}$3. 极差(Range):$Range(x) = \max(x) - \min(x)$分布形状度量1. 偏度(Skewness):$\text{Skewness} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}}{n \cdot SD(x)^3}$2. 峰度(Kurtosis):$\text{Kurtosis} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^4}}{n \cdot SD(x)^4}$ 推断统计学公式参数估计1. 样本均值的抽样分布标准差(Standard Error of the Mean):$SE(\bar{x}) = \frac{{SD(x)}}{\sqrt{n}}$2. 双侧置信区间公式(Confidence Interval):$\bar{x} \pm Z\cdot SE(\bar{x})$3. 样本比例的抽样分布标准差(Standard Error of Proportion):$SE(p) = \sqrt{\frac{{p(1-p)}}{n}}$4. 双侧置信区间公式(Confidence Interval):$p \pm Z \cdotSE(p)$假设检验1. 样本均值和总体均值的差异(t检验):$t = \frac{{\bar{x} -\mu}}{{SE(\bar{x})}}$2. 双侧拒绝域临界值(t分布):$t_{\text{critical}} = \pmt_{\alpha/2, df}$3. 样本比例和总体比例的差异(z检验):$z = \frac{{\hat{p} - p}}{{SE(p)}}$4. 双侧拒绝域临界值(z分布):$z_{\text{critical}} = \pmz_{\alpha/2}$回归分析公式简单线性回归模型1. 回归方程(Simple Linear Regression):$y = \beta_0 +\beta_1x + \epsilon$2. 线性预测公式(Simple Linear Regression):$\hat{y} =\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1x$3. 斯皮尔曼秩相关系数(Spearman's Rank Correlation Coefficient):$r_s = 1 - \frac{6\sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}$4. 相关系数的显著性检验(t检验):$t = \frac{r}{\sqrt{\frac{1 - r^2}{n-2}}}$结论本文档列举了统计学领域常用的公式,包括描述统计学中的中心趋势度量、离散趋势度量和分布形状度量,推断统计学中的参数估计和假设检验,以及回归分析中的简单线性回归模型等相关公式。

统计学主要计算公式(精编文档).doc

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【最新整理,下载后即可编辑】统计学主要计算公式(第三章)1111k i i ki i k i k i i i f f f f ====⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⋅∑∑∑∑∑N i i=1i i 一、算术平x 简单x=Nx 均数加权x=频数权数x=x 1i iHiiiim m x m mx x==∑∑∑∑二、调和平均数⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩G G 简单x 三、几何平均数加权x11/2/2m e m m e m f S M L i f f S M U if -+⎧-=+⨯⎪⎪⎨-⎪=-⨯⎪⎩∑∑下限公式四、中位数上限公式 10122012d M L i d d d M U i d d ⎧=+⨯⎪+⎪⎨⎪=-⨯⎪+⎩下限公式五、众数上限公式()()x x x x f fAD AD ⎧-⎪⎪⎨-⎪⎪⎩∑∑∑六、平均差简单=N加权=σσσσ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩七、标准差简单加权简捷公式简单加权100%100%AD AD V xV x σσ⎧⨯⎪⎪⎨⎪⨯⎪⎩平均差系数=八、离散系数标准差系数=统计学主要计算公式(第五章)()()11n n s s t t n αααααασσμμμμμμ--⎧±±⎪⎪⎪⎪±±⎨⎪⎪⎪±±⎪⎩222222一、参数估计(随机抽样)1.总体均值估计-单总体正态总体,方差已知=x z =x z 正态总体,方差未知=x =x 非正态总体,足够大=x z =x z()1211211)))pn n p t S S n ααμμμμμμ+-⎧-±⎪⎪⎪⎪-±⎪⎪⎨⎪=⎪⎪⎪⎪-±⎪⎩2122122221222.总体均值之差估计-双总体正态总体,方差已知-=(x x 正态总体,方差未知但相等-=(x x 非正态总体,,n 足够大-=(x x z12ˆˆˆˆP P P P ααα⎧±±⎪⎪⎪⎨⎪⎪-±⎪⎩22111122221223.总体成数估计单总体:np,nq 大于5=p z =p z 双总体(成数之差),n p ,n q 和n p ,n q 大于5-=(p p )z22212222212112221221//n S S S S S S F F αααασσχχσσ--⎧-<<<<⎪⎪⎪⎨⎪<<⎪⎪⎩22224.总体方差估计n-1单总体:双总体(方差之比)221121.11ˆˆˆˆLLh h hh h h st h h h h h N x S NS N Np x p S p q μ==⎧±==⎪⎨⎪⇒⇒⇒⎩∑∑st st st 二、参数估计(其他抽样方式)分层抽样(等比例)均值估计=x x 成数估计x22112.11()1ˆˆrr ib i i i i i x S x x r r x p x p μ==⎧±==-⎪-⎨⎪⇒⇒⎩∑∑整群抽样均值估计=x x 成数估计2200ˆ220000(1ˆˆ2.ˆˆ3.,,,ˆˆ,,,b n n n n n NpqS pqN R n r n r S N R n r n r pqαασσσσσσσ==∆∆+⇒∆⇒∆⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒22x x2x p 2222三、样本容量1.纯随机抽样Z Z 均值估计=重复)(不重复)成数估计分层抽样(等比例)均值估计成数估计整群抽样均值估计成数估计001002001000010000100(1)20010(1)01.(((((n n H H Z Z H H H Z Z H H H Z Z H H H t t H t H H t t H αααααμμμμμμμμμμμμμμμμμμμμ--⎧≠≥>≥<≤-⎪⎩≠≥>≥四、假设检验均值检验正态总体方差已知:=:拒绝双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)正态总体方差未知(单总体):=:拒绝双侧):=:拒绝单侧0010(1)0(30n H H t t H n s αμμμμσ-⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪<≤-⎪⎪⎩⎪≥⇒⎪⎪⎩):=:拒绝单侧)非正态总体,同正态总体方差已知,若方差未知:01211202012112001211200121120(1)2((((nH H Z Z Hx xH H Z Z HH H Z Z HH H t t Hx xt Hααααμμμμμμμμμμμμμμμμ-⎧≠≥⎪>≥<≤-≠≥2.均值之差检验两个正态总体方差已知:=:拒绝双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)两个正态总体方差未知但相等:=:拒绝双侧)(双总体):12112(1)0012112(1)012((nnH t t HH H t t Hn nααμμμμμμμμ--⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎨⎪⎪⎪⎪>≥⎨⎪⎪⎪<≤-⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎩p2212=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)S两个非正态总体,大,同两个正态总体方差已知,未知用S,S估计001002001000010002120202120(ˆ(((ˆˆ(H H p Z Z Hp pH H p Z Z HH H p Z Z HH H p Z Z HP PZ H H p Z Z HHααααα⎧≠≥⎪-⎪>≥⎨⎪<≤-⎪⎩≠≥->≥111113.成数检验单总体::p=p:p拒绝双侧)Z=:p=p:p拒绝单侧):p=p:p拒绝单侧)两成数之差检验:p=p:p拒绝双侧)=:p=p:p拒绝单侧):p2120(H p Z Z Hα⎧⎪⎪⎨⎪<≤-⎪⎩1=p:p拒绝单侧)01022010200100111122101222122((((1,1)(1,1)(H H Z Z H H H Z Z H H H Z Z H H H F n n F F n n H S F S ααααασσσσχσσσσσσσσσσσσσ-⎧≠≥⎪⎪>≥⎨⎪<≤⎪⎩≠--≤≤--22220022222002222002222224.方差检验(正态总体)单总体::=:拒绝双侧)(n-1)S =:=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)两方差之比检验:=:拒绝=011112001111210(1,1)((1,1)(H H F F n n H H H F F n n H αασσσσσσσσ-⎧⎪⎪>≥--⎨⎪<≤--⎪⎩222222222222双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)统计学主要计算公式(第六章)2()()1::(2)xy x yx yx x y y r n xy x y n xy x yr t rt t n ασρσσσσρρρρ--=--===≠=>-∑∑∑∑01一、相关系数1.公式:=2.显著性检验H H 拒绝原假设2222222222222222()ˆ//ˆˆ()()1()()2.ˆ()()()ˆ()n xy x y b n x x a y n b x ny y y y a y b xy ny r y y y y y ny b r y y b x x x x y y ε⎧-=⎪-⎨⎪=-⎩⎧--+-==-=⎪---⎪⎨⎪=-=--=⎪-⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑二、一元线性回归1.模型:y=a+bx+ 拟合优度检验判定系数121122221.ˆ0:0ˆˆ(2):00:0ˆ()/1(2)(1,2)ˆ()/21b b b b b H t t t n H H R y y r n F F F F n y y n r ααβββσσσββ=≠==>-=≠=≠--==≥----∑∑000三、模型显著性检验回归系数b 检验-H :=拒绝原假设2.F 检验H :或H :R 或拒绝原假设002002222ˆ2.)(2)ˆ3.(2)()ˆ()xy xy E y yt n S y yt n S b x x yy αα==±-=±--=-∑∑xy 四、模型估计1.估计标准误S 平均值的估计(特定值的估计统计学主要计算公式(第七章)21222201122112)(1)()2.(1)(1)e e r c ij ij j i ij i i ij H f f k f H H O E n n E E n r c ααχχχχχχχ==⎧⎪-⎨>-⎪⎩⎧⎪⎪⎪-⨯⎨==⎪⎪⎪>--⎩∑∑∑000020一、检验H :服从某种分布:不服从某种分布(如均匀分布)1.拟合优度检验(=拒绝H H :两变量之间独立:两变量之间不独立H :两变量之间没有差别:两变量之间有差别独立性检验拒绝H01210.50.51.ˆ2.p T T H P H P S Z Z H T T U Z Z αασ⎧⎪≠⎪⎪⎨⎪⎪=≥⎪⎩⎧⎪⎪⎪⎨⎪-⎪=⎪⎩p 0二、成对比较检验:=:符号检验小样本:一种符号明显居多,拒绝H p-p 大样本:Z =拒绝H S H :两样本没有显著差别:两个样本有显著差别n(n+1)威尔科克森带符号检验小样本:T=较小的值>T 接受H 2大样本:检验具体公式给出 111221212022(1)(1)22UUU H n n n n n n n n U U H U Z U U Z Z U Z ααασ-++=+=+>⎧-⎪=⎨⎪⎩0A B 三、检验H :两现象没有差异:两现象有差异小样本:U U 较小的接受大的大样本:公式给出检验小的01121220,20b rH H n n r r r r E r n n Z Z ασ<-<<四、游程检验:样本具有随机性,:样本不具有随机性小样本、游程个数r 接受原假设-()大样本、中>检验=010101221:2:3:61(1)i i i i i i i i i i i i is H x y H x y H x y H x y H x y H x y dr r n n α=->-≥∑s 五、等级相关检验()和相互独立,:和相互不独立()和相互独立,:和相互正相关()和相互独立,:和相互负相关小样本<30例假设(2)r 拒绝原假设大样本30 Z 检验 Z =r统计学主要计算公式(第八章)1t tx y y y -⇒⇒一、自相关系数的计算计算公式同一元相关()2110121:0ntt i nti e e H H d eρρ-==-=≠∑∑二、回归模型的自相关检验:=d L d U 2 4-d U 4-d Ld 21321211121n n n n n a a a a a a a n a a a a a a f f f a f f a c b ---⎧⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧++++⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪-⎪⎪⎨⎨⎪+++⎪⎪+++⎪⎪⎪⎪⎪⎪++⎪⎩⎩⎪⎪=⎪⎩∑i 12n-11时期=n 2绝对数间隔相等 =序时平均数时点222间隔不等=相对数、平均数 0)(1)a a a a n n ⎧⎪⎪⎨-⎪⎪+⎩∑n 0i -水平法=n 平均增长量2(总和法= 1X ⎧==⎪⎨⎪⎩四、动态分析速度指标水平法平均发展速度方程法(P298)平均增长速度=平均发展速度-/(/C T S C I T S I T S C I T S C⨯⨯⨯⎧⎨⎩⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯五、时间序列分析分解模型Y=T S C I(乘法模型)长期趋势T 测定:y=a+bt同月平均/总平均季节变动S 测定:(同月平均-趋势增量b )/总平均循环变动的测定:移动平均计算得到)不规则I 的变动: 01'201201101ˆˆˆˆˆˆˆ(1)(1)(1)t t t t tt t t t y y b b t y yb b t b t y ab b b y ya y a a a a -⎧⎪∆=+⎪⎪∆=++⎨⎪⎪=⎪⎩=++++=+-=-+-t t-1t t-1t-2t-nt+1t t 六、时间序列预测一阶差分大致相同,趋势外推法模型测定二阶差分大致相同, (同回归模型)y环比发展速度大体相同,y 自回归预测y(同回归模型)y y y 移动平均n指数平滑y=ay y y 201(1)(1)n a a a a ++-++-t-1t-2t-n-1y y 统计学主要计算公式(第九章)10001101q p q p p q p q⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩∑∑∑∑q p 数量指数K 一、综合指数质量指数K000011111q q P p k q p K q p q p K q p k kw K ⎧⎪⎪=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎩∑∑∑∑∑∑数量指数(加权算术)二、平均数指数质量指数(加权调和)固定权数=w【最新整理,下载后即可编辑】1110101111111101111///f f f f f f f f f f f f fffff f f f ff ff ---⨯∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑101010100三、总平均数指数可变构成指数xx xx 固定构成指数x x x x 结构影响指数x x x x 三者关系可变构成指数=固定构成指数结构影响指数11101100011100100011011111001101111011011100100(p q q p p q p q q p p qp q p q q p q p p q p q A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B CA B C A B CA B C ⨯==⨯+-=⨯⨯-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑pq四、指数因素分析两因素:总额指数=数量指数质量指数K 绝对数关系:-=(-)()三因素:绝对数关系:000110100111110)()()A B C A B C A B C A B C A B C +-+-∑∑∑∑∑∑1001001⨯=⨯五、指数应用计算期居民消费价格指数测定通货膨胀率=-基期居民消费价格指数货币购买力指数=居民消费价格指数职工平均工资指数职工实际工资指数=居民消费价格指数职工平均工资指数货币购买力指数。

统计学常用公式

统计学常用公式

统计学常用公式统计学是一门研究数据收集、分析、解释和表达的科学。

在统计学中,有许多常用的公式被广泛应用于数据处理和推断分析。

本文将介绍一些统计学常用公式,并对其进行说明和用途解释。

一、描述统计学公式1. 平均值(Mean)平均值是一组数据的总和除以数据的个数,即:$\bar{X} = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n}$其中,$\bar{X}$表示平均值,$X_i$表示第i个数据,n表示数据的个数。

2. 中位数(Median)中位数是将一组数据按照大小排列后,处于中间位置的数值。

当数据个数为奇数时,中位数即为排列后正中间的数;当数据个数为偶数时,中位数为排列后中间两个数的平均值。

3. 众数(Mode)众数是一组数据中出现频率最高的数值。

4. 标准差(Standard Deviation)标准差衡量数据的离散程度,其计算公式为:$SD = \sqrt{\frac{(X_1 -\bar{X})^2 + (X_2 -\bar{X})^2 + \cdots + (X_n -\bar{X})^2}{n-1}}$5. 方差(Variance)方差是标准差的平方,即:$Var = SD^2$6. 百分位数(Percentile)百分位数是指一组数据中某个特定百分比处的数值。

比如,第25百分位数是将一组数据从小到大排列后,处于前25%位置的数值。

二、概率与统计公式1. 随机变量期望(Expectation)随机变量期望是描述随机变量平均值的指标,也称为均值。

对于离散型随机变量X,其期望计算公式为:$E(X) = \sum_{i=1}^{n} X_i \cdot P(X_i)$对于连续型随机变量X,其期望计算公式为:$E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x \cdot f(x)dx$其中,$X_i$表示随机变量X的取值,$P(X_i)$表示对应取值的概率,$f(x)$表示X的概率密度函数。

统计学主要计算公式

统计学主要计算公式

统计学主要计算公式统计学是研究数据收集、整理、分析、解释和呈现的科学。

在统计学中,有许多重要的计算公式被广泛应用于统计分析和推断,以下是一些常见的计算公式:1.平均值:平均值是一组数据的总和除以数据的数量。

公式:平均值=总和/数据数量2.中位数:中位数是一组有序数据中的中间值,将数据从小到大排列,若数据的数量为奇数,则中位数为中间的数值;若数据的数量为偶数,则中位数为中间两个数值的平均值。

3.众数:众数是一组数据中出现最频繁的值。

4.方差:方差是一组数据与其平均值的差的平方的平均值。

公式: 方差= (∑(xi-平均值)^2) / 数据数量5.标准差:标准差是方差的平方根,用于衡量一组数据的离散程度。

公式:标准差=√方差6.相关系数:用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。

公式: r = Cov(X,Y) / (SD(X) * SD(Y))其中,Cov(X,Y)表示X和Y的协方差,SD(X)和SD(Y)分别表示X和Y的标准差。

7.正态分布概率密度函数:正态分布是统计学中最重要的分布之一,其概率密度函数可以描述随机变量的分布。

公式:f(x)=(1/(σ*√(2π)))*e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))其中,μ表示均值,σ表示标准差,e表示自然常数。

8.合并概率公式:用于计算多个事件同时发生的概率。

公式:P(A∩B)=P(A)*P(B,A)其中,P(A)表示A事件发生的概率,P(B,A)表示在A事件发生的条件下B事件发生的概率。

9.条件概率公式:用于计算在已知其中一事件发生的条件下另一事件发生的概率。

公式:P(A,B)=P(A∩B)/P(B)其中,P(A,B)表示在B事件发生的条件下A事件发生的概率。

10.抽样误差公式:用于计算样本估计值与总体参数之间的误差。

公式:误差=Z*(标准误差)其中,Z表示置信水平对应的标准正态分布的分位数,标准误差表示样本估计的标准差。

这些计算公式是统计学中非常重要的工具,用于帮助我们理解和解释数据的特征和关系。

统计学原理常用公式

统计学原理常用公式

统计学原理常用公式1.样本均值公式:样本均值是用来估计总体均值的一种方法,公式为:\bar{x} = \frac{{\sum_{i=1}^n x_i}}{n}\]其中,\(\bar{x}\) 是样本均值,\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值,\(n\) 是样本容量。

2.样本方差公式:样本方差是用来估计总体方差的一种方法,公式为:s^2 = \frac{{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}}{n-1}\]其中,\(s^2\) 是样本方差,\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值,\(\bar{x}\) 是样本均值,\(n\) 是样本容量。

计算样本方差时使用的是无偏估计公式。

3.标准差公式:标准差是样本方差的平方根,公式为:s = \sqrt{s^2}\]其中,\(s\)是样本标准差。

4.离差平方和公式:离差平方和是指每个观察值与均值之差的平方的总和,公式为:\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\]5.切比雪夫不等式:切比雪夫不等式给出了随机变量与其均值之间的关系,公式为:P(,X-\mu,\geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}\]其中,\(X\) 是随机变量,\(\mu\) 是均值,\(\sigma\) 是标准差,\(k\) 是大于零的常数。

6.二项分布的期望值和方差公式:二项分布用于描述在\(n\)次独立重复试验中成功的次数的概率分布。

其期望值和方差分别为:E(X) = np\]Var(X) = np(1-p)\]其中,\(X\)是二项分布随机变量,\(n\)是试验次数,\(p\)是单次试验成功的概率。

7.正态分布的概率密度函数和累积分布函数公式:正态分布描述了大部分自然现象中的连续性随机变量的分布。

f(x) = \frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]F(x) = \frac{1}{2}\left[1 + \text{erf}\left(\frac{x -\mu}{\sqrt{2}\sigma}\right)\right]\]其中,\(x\) 是正态分布的随机变量,\(\mu\) 是均值,\(\sigma\) 是标准差,\(\text{erf}\) 是误差函数。

(完整word版)统计学常用公式

(完整word版)统计学常用公式

公式一1. 众数【MODE 】(1) 未分组数据或单变量值分组数据众数的计算未分组数据或单变量值分组数据的众数就是出现次数最多的变量值。

(2) 组距分组数据众数的计算对于组距分组数据,先找出出现次数最多的变量值所在组,即为众数所在组,再根据下面的公式计算计算众数的近似值。

下限公式: 1012M =L++i ∆⨯∆∆ 式中:0M 表示众数;L 表示众数的下线;1∆表示众数组次数与上一组次数之差;2∆表示众数组次数与下一组次数之差;i 表示众数组的组距。

上限公式:2012M =U-+i ∆⨯∆∆ 式中:U 表示众数组的上限。

2.中位数【MEDIAN 】(1)未分组数据中中位数的计算根据未分组数据计算中位数时,要先对数据进行排序,然后确定中位数的位置。

设一组数据按从小到大排序后为12N X X X ,,…,,中位数e M ,为则有:e N+M =X1()2当N 为奇数e N N +1221M =X +X 2⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭ 当N 为偶数(2)分组数据中位数的计算分组数据中位数的计算时,要先根据公式N / 2 确定中位数的位置,并确定中位数所在的组,然后采用下面的公式计算中位数的近似值:N=1m-1e m-S 2M =L+ii fd f ⨯∑式中:e M 表示中位数;L 表示中位数所在组的下限;m-1S 表示中位数所在组以下各组的累计次数;m f 表示中位数所在组的次数;d 表示中位数所在组的组距。

3.均值的计算【A VERAGE 】(1)未经分组均值的计算未经分组数据均值的计算公式为: 112n ++==nii x x x x x n n=∑…(2)分组数据均值计算分组数据均值的计算公式为: 11221121+++==+ki ik k i k kii x f x f x f x f x f f f f==+∑∑+4.几何平均数【GEOMEAN 】几何平均数是N 个变量值乘积的N 次方根,计算公式为:式中:G 表示几何平均数;∏表示连乘符号。

统计学计算公式

统计学计算公式

《统计学原理》复习资料(计算公式)一、 编制分配数列(次数分布表) 统计整理公式a) 组距=上限-下限 b) 组中值=(上限+下限)÷2c) 缺下限开口组组中值=上限-1/2邻组组距 d) 缺上限开口组组中值=下限+1/2邻组组距 二、 算术平均数和调和平均数的计算 加权算术平均数公式 xfx f=∑∑(常用) fx x f=⋅∑∑(x 代表各组标志值,f 代表各组单位数,ff∑代表各组的比重)加权调和平均数公式 m x m x=∑∑ (x 代表各组标志值,m 代表各组标志总量)三、 变异系数比较稳定性、均衡性、平均指标代表性(通常用标准差系数V xσσ=来比较)公式:标准差: 简单σ= ; 加权 σ=四、 总体参数区间估计(总体平均数区间估计、总体成数区间估计) 具体步骤:①计算样本指标x σ、 ; p③由给定的概率保证程度()F t 推算概率度t⑤估计总体参数区间范围x x x X x -∆≤≤+∆;p p p P p -∆≤≤+∆抽样估计公式1.平均误差:重复抽样: nx σμ=np p p )1(-=μ 不重复抽样: )1(2Nn nx -=σμ2.抽样极限误差 x x t μ=∆3.重复抽样条件下:平均数抽样时必要的样本数目222x t n ∆=σ成数抽样时必要的样本数目22)1(pp p t n ∆-=4.不重复抽样条件下:平均数抽样时必要的样本数目22222σσt N Nt n x +∆=五、 相关分析和回归分析相关分析公式 1.相关系数[][]∑∑∑∑∑∑∑---=2222)()(y y n x xn yx xy n γ2.配合回归方程 y=a+bx∑∑∑∑∑--=22)(x x n y x xy n bx b y a -=3.估计标准误:22---=∑∑∑n xy b y a ysy五、指数分析计算指数分析公式一、综合指数的计算与分析(1)数量指标指数01pq p q ∑∑此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度。

统计学重要公式 考试必备小抄

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简单均值计算公式:1nin xx n==∑ 加权均值计算公式:11ki ii kii x fx f===∑∑简单几何平均数计算公式:g n x x ⨯⨯样本方差的计算公式(简单方差公式):1)(122--=∑=n x xs ni i1)(1122--=∑∑==ki iki iiff x xs变异系数样本标准差系数公式:%100⨯=xsV s 区间估计 总体均值μ的置信区间:2σ已知时,无论大小样本→⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=n Z x n Z x σσμαα2/2/;2σ未知、且小样本(30<n )时→⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=n s t x n s t x 2/2/;ααμ2σ未知、但大样本(30≥n )时→⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=n s Z x n s Z x 2/2/;ααμ总体参数的区间估计⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=n s Z x n sZ x 2/2/;ααμ ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+--=∧∧∧∧∧∧n p p Z p np p Z p p )1(;)1(2/2/αα 总体均值的检验nx Z /0σμ-=ns x t /0μ-=ns x Z /0μ-=np p p p Z )1(000--=∧简单相关系数r 的计算公式 r=∑∑∑∑∑∑∑---2222)()(y y n x x n yx xy n一元线性回归y a bx ∧=+,并解释回归系数b 的经济意义公式:22()n xy x y b n x x -=-∑∑∑∑∑ y x a b y bx nn=-=-∑∑平均发展速度及平均增长速度的计算计算平均发展速度,已知各环比发展速度x 时,用已知最初水平和最末水平时,用已知总速度R 时,用②掌握直线趋势方程t y a bt ∧=+ 的建立 公式:22()n ty t y b n t t -=-∑∑∑∑∑ y t a b y bt nn=-=-∑∑拉氏数量指标指数:0100qp q L p q=∑∑ 拉氏质量指标指数:1000pp q L p q=∑∑帕氏数量指标指数:1110q p q P p q=∑∑ 帕氏质量指标指数:1101p p q P p q=∑∑加权算术平均指数(数量指标指数):10000q q p q q A p q =∑∑加权算术平均指数(质量指标指数):10000p p p q p A p q =∑∑加权调和平均指数(数量指标指数):1111101/q p qH p q q q =∑∑x =x=x =加权调和平均指数(质量指标指数):1111101/p p q H p q p p =∑∑指数体系与因素分析q p V L P =⨯相对数方面:110111000001p q p q p q p qp q p q=⨯∑∑∑∑∑∑绝对数方面:110010110001()()p q p qp q p q p q p q -=-+-∑∑∑∑∑∑。

统计学计算公式大全

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统计学计算公式大全统计学是数学中一个重要的分支,它利用分析数据,抽象出具有相似特征的概念,研究其变化规律、发展趋势,为决策提供重要的依据。

统计学涉及的范畴较广,涉及统计数据的收集、分析处理、描述抽象、模型建立、推理预测等数学计算技术,其中重要的组成部分就是计算公式,下面就是统计学计算公式大全。

一、抽样调查统计1、样本量的计算公式:n=N/ (1+N*e2/δ2)其中:n为样本量,N为总体量,e为期望的标准误差,δ为期望的置信度。

2、样本抽取a)取系统抽样公式:Pi=Di/n其中:Pi为抽取的概率,Di为分层抽样时的各层系统抽样量,n 为总体量。

b)层抽样公式:Di=ni/ni+N1+…+Nk其中:Di为分层抽样时的各层系统抽样量,ni为各层抽样量,N1+…+Nk为总体量。

3、数据分析a)差、方差、标准差极差X=Xmax-Xmin方差S2=G2S/(n-1)标准差S=根号[G2S/(n-1)]其中:Xmax,Xmin为所有样本数据的最大值和最小值,G1S和G2S分别为样本一阶矩和二阶矩,n为样本量。

b)值、中位数均值:X=G1S/n中位数:中位数=X((n+1)/2)其中:G1S为样本一阶矩,n为样本量。

c)分位数百分位数:Xp=(n+1)P/100其中:P为百分位数,n为样本量二、两个样本的比较1、大样本检验a) t检验t=X1-X2/S其中:X1,X2分别为样本1和样本2的均值,S为两个样本总体方差的平均值。

b) F检验F=S12/S22其中:S12,S22分别为样本1和样本2的方差。

2、小样本检验a) Z检验z=X1-X2/S其中:X1,X2分别为样本1和样本2的均值,S为样本1和样本2的总体标准差的平方根。

b)2检验χ2=∑[(Oi-Ei)2/Ei]其中:Oi,Ei分别为样本的实际频数和期望频数。

三、数据回归分析1、回归分析公式Y=a+bX其中:Y,X分别为回归变量,a,b分别为回归系数。

统计学原理重要公式

统计学原理重要公式

统计学原理重要公式1.样本均值公式:样本均值是样本数据的总和除以样本的大小。

它的公式是:$$ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i $$其中,n是样本的大小,xi是第i个观测值。

2.总体均值公式:总体均值是从总体中取得的全部样本数据的总和除以总体的大小。

它的公式是:$$ \mu = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i $$其中,N是总体的大小,xi是第i个观测值。

3.样本方差公式:样本方差是样本数据与样本均值差的平方和的平均值。

它的公式是:$$ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 $$其中,n是样本的大小,xi是第i个观测值,$ \bar{x} $是样本均值。

4.总体方差公式:总体方差是总体数据与总体均值差的平方和的平均值。

它的公式是:$$ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2 $$其中,N是总体的大小,xi是第i个观测值,$ \mu $是总体均值。

5.样本标准差公式:样本标准差是样本方差的平方根。

它的公式是:$$ s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} $$其中,n是样本的大小,xi是第i个观测值,$ \bar{x} $是样本均值。

6.总体标准差公式:总体标准差是总体方差的平方根。

它的公式是:$$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} $$其中,N是总体的大小,xi是第i个观测值,$ \mu $是总体均值。

7.样本比例公式:样本比例是样本中具有一些特征的观测值的比例。

$$ p = \frac{x}{n} $$其中,n是样本的大小,x是具有特征的观测值的数量。

统计学基本公式

统计学基本公式

平均数基本公式: 一、总体单位总量总体标志总量算术平均数=(调和平均数)简单算术平均: nx x ∑=加权算术平均: ∑∑=fxf x 或 ∑∑=ffxx二、调和平均数: 简单调和平均: ∑=xn H 1 加权调和平均: ∑∑=xm m H三、几何平均数: 简单:n x G ∏= 加权: ∑∏=ff x G四、众数:下限: d L M O 211∆+∆∆+= 上限:d U M O 212∆+∆∆-=五、中位数:下限: d f S fL M mm e 12--+=∑ 上限:d f S fU M mm e 12+--=∑中位数的位次: M e 2∑=f标志变异指标:标准差: 简单: nx x ∑-=2)(σ 加权:∑∑-=f fx x 2)(σ方差: 简单: nx x ∑-=22)(σ加权: ∑∑-=ffx x 22)(σ成数: N N p 1=NN q 0= 1=+p q交替标志: 平均数:p x = 标准差: )1(p p p -=σ方差)1(2P P P -=σ标准差系数: %100⨯=xV σσ分析计算题:1、星河公司2009年四个季度的销售利润率分别是12%、11%、13%和10%,同期的销售额分别是1000万元、1200万元、1250万元和1000万元。

友谊公司同期的销售利润率分别是13%、11%、10%和12%,利润额分别是130万元、132万元、120万元和144万元,试通过计算比较两家公司2009年全年销售利润率的高低。

2、课本 P 93 17题动态分析指标:一、平均发展水平: 总量指标时间数列:1、时期数列:na a ∑=2、时点数列: 连续型: 等间隔:na a ∑=不等间隔:∑∑=ffa a不连续型: 等间隔: na a a a a n n 22110++⋅⋅⋅++=-不等间隔: 12111232121222---+⋅⋅⋅++++⋅⋅⋅++++=n n n n f f f f a a f a a f a a a相对指标时间数列: bac =平均指标时间数列: 同上二、增长量: 逐期增长量: 01a a -12a a - 23a a -… 1--n n a a累计增长量: 01a a -02a a - 03a a - … 0a a n -平均增长量1)1()()()(011201-+-=-+⋅⋅⋅+-+-=-n a a n a a a a a a n n n三、发展速度: 环比发展速度:01a a 12a a 23a a …1-n n a a定基发展速度:1a a2a a3a a 0a a n两者之间关系: 1、112010-⨯⨯⨯=n n n a a a a a a a a 2、110--=n n n n a a a a a a平均发展速度: n x x ∏=nna a x 0=n R x =长期趋势测定方法:(时间数列变动分析)方程法:根据时间数列的数据特征,建立一个合适的趋势方程来描述时间数列的趋势变动,推算或预测个时期的趋势值. 直线趋势方程:bt a y+=ˆ 求参数方程: ∑∑∑∑∑--=22)(t t n y t ty n bnt bny a ∑∑-=分析计算题:注:2008年末该企业职工人数为168人。

统计学重要公式

统计学重要公式

X Y
S
X
S
Y
L
X X
=
∑ (X
n i = 1
i
X
)
2
=

n
X
2 i
i = 1
i = 1
L
X Y
=
∑ (X
n i = 1
i
X
) (Y
2
i
Y
)= ∑
n 2 i
X
X
n
i = 1
i
Y
i = 1
i
Y
i = 1
i
i
n
L
Y Y
=
∑ (Y
n
X
=

i = 1
i
Y
)
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n

Y
i
n
Y

Y n
i = 1
i
,
n
X n
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k
(
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fi ei ei :
)
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,df = k 1
=
i
×
j
:
=
∑ ∑
i j
(f
ij
e ij e ij
)
2
,df =
(R
1 ) (C 1 )
值均本样的理处个j第 差方本样的理处个j第
: X
t
验检
: X
j
=

n n
j
j
X n
j
i=1
ij
, X 1
: S X
2 j
=
∑ (X
i=1
ij
j
45.两 个 总 体 比 率 之 差 的 区 间 估 计 : 大 样 本 n1 p1 , n1 (1 p1 ), n 2 p 2 , n 2 (1 p 2 ) ≥ 5时 , ) ) ( p1 p 2 ) ± Z α S p1 p2

统计学原理重要公式

统计学原理重要公式

一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数:∑∑=f xf x 或∑∑=f fx x加权调和平均数: 频数也称次数。

在一组依大小顺序排列的测量值中,当按一定的组距将其分组时出现在各组内的测量值的数目,即落在各类别(分组)中的数据个数。

一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数,频数与总数的比为频率。

频数也称“次数”,对总数据按某种标准进行分组,统计出各个组内含个体的个数。

而频率则每个小组的频数与数据总数的比值。

在变量分配数列中,频数(频率)表明对应组标志值的作用程度。

频数(频率)数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大,反之,频数(频率)数值越小,表明该组标志值对于总体水平所起的作用越小。

掷硬币实验:在10次掷硬币中,有4次正面朝上,我们说这10次试验中‘正面朝上’的频数是4 例题:我们经常掷硬币,在掷了一百次后,硬币有40次正面朝上,那么,硬币反面朝上的频数为____.解答,掷了硬币100次,40次朝上,则有100-40=60(次)反面朝上,所以硬币反面朝上的频数为60.一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数:∑∑=f xf x 或∑∑=f f x x x 代表算术平均数;∑是总和符合;f 为标志值出现的次数。

加权算术平均数是具有不同比重的数据(或平均数)的算术平均数。

比重也称为权重,数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性,每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关。

依据各个数据的重要性系数(即权重)进行相乘后再相加求和,就是加权和。

加权和与所有权重之和的比等于加权算术平均数。

加权平均数=各组(变量值×次数)之和/各组次数之和=∑xf/∑f加权调和平均数: 加权算术平均数以各组单位数f 为权数,加权调和平均数以各组标志总量m 为权数但计算内容和结果都是相同的。

二.标准差和标准差系数的计算方法标准差:σ=()∑∑-f f x x 2或公式标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式如图。

统计学常用公式

统计学常用公式

公式一1. 众数【MODE 】(1) 未分组数据或单变量值分组数据众数的计算未分组数据或单变量值分组数据的众数就是出现次数最多的变量值。

(2) 组距分组数据众数的计算对于组距分组数据,先找出出现次数最多的变量值所在组,即为众数所在组,再根据下面的公式计算计算众数的近似值。

下限公式: 1012M =L++i ∆⨯∆∆ 式中:0M 表示众数;L 表示众数的下线;1∆表示众数组次数与上一组次数之差;2∆表示众数组次数与下一组次数之差;i 表示众数组的组距。

上限公式:2012M =U-+i ∆⨯∆∆ 式中:U 表示众数组的上限。

2.中位数【MEDIAN 】(1)未分组数据中中位数的计算根据未分组数据计算中位数时,要先对数据进行排序,然后确定中位数的位置。

设一组数据按从小到大排序后为12N X X X ,,…,,中位数e M ,为则有:e N+M =X1()2当N 为奇数e N N +1221M =X +X 2⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭ 当N 为偶数(2)分组数据中位数的计算分组数据中位数的计算时,要先根据公式N / 2 确定中位数的位置,并确定中位数所在的组,然后采用下面的公式计算中位数的近似值:式中:e M 表示中位数;L 表示中位数所在组的下限;m-1S 表示中位数所在组以下各组的累计次数;m f 表示中位数所在组的次数;d 表示中位数所在组的组距。

3.均值的计算【AVERAGE 】(1)未经分组均值的计算未经分组数据均值的计算公式为: 112n ++==nii x x x x x n n=∑…(2)分组数据均值计算分组数据均值的计算公式为: 11221121+++==+ki ik k i k kii x f x f x f x f x f f f f==+∑∑+4.几何平均数【GEOMEAN 】几何平均数是N 个变量值乘积的N 次方根,计算公式为: 式中:G 表示几何平均数;∏表示连乘符号。

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统计学主要计算公式(第三章)1111k i i ki i k i k i i i f f f f ====⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⋅∑∑∑∑∑N i i=1i i 一、算术平x 简单x=Nx 均数加权x=频数权数x=x 1i iHiiiim m x m mx x==∑∑∑∑二、调和平均数⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩G G 简单x 三、几何平均数加权x11/2/2m e m m e m f S M L i f f S M U if -+⎧-=+⨯⎪⎪⎨-⎪=-⨯⎪⎩∑∑下限公式四、中位数上限公式 10122012d M L i d d d M U i d d ⎧=+⨯⎪+⎪⎨⎪=-⨯⎪+⎩下限公式五、众数上限公式()()x x x x f fAD AD ⎧-⎪⎪⎨-⎪⎪⎩∑∑∑六、平均差简单=N加权=σσσσ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩七、标准差简单加权简捷公式简单加权100%100%AD ADV x V xσσ⎧⨯⎪⎪⎨⎪⨯⎪⎩平均差系数=八、离散系数标准差系数=统计学主要计算公式(第五章)()()11n n s s t t n αααααασσμμμμμμ--⎧±±⎪⎪⎪⎪±±⎨⎪⎪⎪±±⎪⎩222222一、参数估计(随机抽样)1.总体均值估计-单总体正态总体,方差已知=x z =x z 正态总体,方差未知=x =x 非正态总体,足够大=x z =x z()1211211)))pn n p t S S n ααμμμμμμ+-⎧-±⎪⎪⎪⎪-±⎪⎪⎨⎪=⎪⎪⎪⎪-±⎪⎩2122122221222.总体均值之差估计-双总体正态总体,方差已知-=(x x 正态总体,方差未知但相等-=(x x 非正态总体,,n 足够大-=(x x z12ˆˆˆˆP P P P ααα⎧±±⎪⎪⎪⎨⎪⎪-±⎪⎩22111122221223.总体成数估计单总体:np,nq 大于5=p z =p z 双总体(成数之差),n p ,n q 和n p ,n q 大于5-=(p p )z22212222212112221221//n S S S S S S F F αααασσχχσσ--⎧-<<<<⎪⎪⎪⎨⎪<<⎪⎪⎩22224.总体方差估计n-1单总体:双总体(方差之比)221121.11ˆˆˆˆLLh h hh h h st h h h h h N x S NS N Npx p S p q μ==⎧±==⎪⎨⎪⇒⇒⇒⎩∑∑st st st 二、参数估计(其他抽样方式)分层抽样(等比例)均值估计=x x 成数估计x22112.11()1ˆˆrr ibi i i i i x S x x r r x p x p μ==⎧±==-⎪-⎨⎪⇒⇒⎩∑∑整群抽样均值估计=x x 成数估计2200ˆ220000(1ˆˆ2.ˆˆ3.,,,ˆˆ,,,b n n n n n NpqS pqN R n r n r S N R n r n r pqαασσσσσσσ==∆∆+⇒∆⇒∆⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒⇒22x x2x p 2222三、样本容量1.纯随机抽样Z Z 均值估计=重复)(不重复)成数估计分层抽样(等比例)均值估计成数估计整群抽样均值估计成数估计001002001000010000100(1)20010(1)01.(((((n n H H Z Z H H H Z Z H H H Z Z H H H t t H t H H t t H αααααμμμμμμμμμμμμμμμμμμμμ--⎧≠≥>≥<≤-⎪⎩≠≥>≥四、假设检验均值检验正态总体方差已知:=:拒绝双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)正态总体方差未知(单总体):=:拒绝双侧):=:拒绝单侧0010(1)0(30n H H t t H n s αμμμμσ-⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪<≤-⎪⎪⎩⎪≥⇒⎪⎪⎩):=:拒绝单侧)非正态总体,同正态总体方差已知,若方差未知:01211202012112001211200121120(1)2((((nH H Z Z Hx xH H Z Z HH H Z Z HH H t t Hx xt Hααααμμμμμμμμμμμμμμμμ-⎧≠≥⎪>≥<≤-≠≥2.均值之差检验两个正态总体方差已知:=:拒绝双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)两个正态总体方差未知但相等:=:拒绝双侧)(双总体):12112(1)0012112(1)012((nnH t t HH H t t Hn nααμμμμμμμμ--⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎨⎪⎪⎪⎪>≥⎨⎪⎪⎪<≤-⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎩p2212=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)S两个非正态总体,大,同两个正态总体方差已知,未知用S,S估计001002001000010002120202120(ˆ(((ˆˆ(H H p Z Z Hp pH H p Z Z HH H p Z Z HH H p Z Z HP PZ H H p Z Z HHααααα⎧≠≥⎪-⎪>≥⎨⎪<≤-⎪⎩≠≥->≥111113.成数检验单总体::p=p:p拒绝双侧)Z=:p=p:p拒绝单侧):p=p:p拒绝单侧)两成数之差检验:p=p:p拒绝双侧)=:p=p:p拒绝单侧):p2120(H p Z Z Hα⎧⎪⎪⎨⎪<≤-⎪⎩1=p:p拒绝单侧)01022010200100111122101222122((((1,1)(1,1)(H H Z Z H H H Z Z H H H Z Z H H H F n n F F n n H S F S ααααασσσσχσσσσσσσσσσσσσ-⎧≠≥⎪⎪>≥⎨⎪<≤⎪⎩≠--≤≤--22220022222002222002222224.方差检验(正态总体)单总体::=:拒绝双侧)(n-1)S =:=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)两方差之比检验:=:拒绝=011112001111210(1,1)((1,1)(H H F F n n H H H F F n n H αασσσσσσσσ-⎧⎪⎪>≥--⎨⎪<≤--⎪⎩222222222222双侧):=:拒绝单侧):=:拒绝单侧)统计学主要计算公式(第六章)2()()1::(2)xy x yx yx x y y r n xy x y n xy x yr t rt t n ασρσσσσρρρρ--=--===≠=>-∑∑∑∑01一、相关系数1.公式:=2.显著性检验H H 拒绝原假设2222222222222222()ˆ//ˆˆ()()1()()2.ˆ()()()ˆ()n xy x y b n x x a y n b x ny y y y a y b xy ny r y y y y y ny b r y y b x x x x y y ε⎧-=⎪-⎨⎪=-⎩⎧--+-==-=⎪---⎪⎨⎪=-=--=⎪-⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑二、一元线性回归1.模型:y=a+bx+ 拟合优度检验判定系数121122221.ˆ0:0ˆˆ(2):00:0ˆ()/1(2)(1,2)ˆ()/21b b b b b H t t t n H H R y y r n F F F F n y yn r ααβββσσσββ=≠==>-=≠=≠--==≥----∑∑000三、模型显著性检验回归系数b 检验-H :=拒绝原假设2.F 检验H :或H :R 或拒绝原假设002002222ˆ2.)(2)ˆ3.(2)()ˆ()xy xy E y yt n S y yt n S b x x y y αα==±-=±--=-∑∑xy 四、模型估计1.估计标准误S 平均值的估计(特定值的估计统计学主要计算公式(第七章)21222201122112)(1)()2.(1)(1)e e r c ij ij j i ij i i ij H f f k f H H O E n n E E n r c ααχχχχχχχ==⎧⎪-⎨>-⎪⎩⎧⎪⎪⎪-⨯⎨==⎪⎪⎪>--⎩∑∑∑000020一、检验H :服从某种分布:不服从某种分布(如均匀分布)1.拟合优度检验(=拒绝H H :两变量之间独立:两变量之间不独立H :两变量之间没有差别:两变量之间有差别独立性检验拒绝H01210.50.51.ˆ2.p T T H P H P S Z Z H T T U Z Z αασ⎧⎪≠⎪⎪⎨⎪⎪=≥⎪⎩⎧⎪⎪⎪⎨⎪-⎪=⎪⎩p 0二、成对比较检验:=:符号检验小样本:一种符号明显居多,拒绝H p-p 大样本:Z =拒绝H S H :两样本没有显著差别:两个样本有显著差别n(n+1)威尔科克森带符号检验小样本:T=较小的值>T 接受H 2大样本:检验具体公式给出 111221212022(1)(1)22UUU H n n n n n n n n U U H U Z U U Z Z U Z ααασ-++=+=+>⎧-⎪=⎨⎪⎩0A B 三、检验H :两现象没有差异:两现象有差异小样本:U U 较小的接受大的大样本:公式给出检验小的01121220,20b rH H n n r r r r E r n n Z Z ασ<-<<四、游程检验:样本具有随机性,:样本不具有随机性小样本、游程个数r 接受原假设-()大样本、中>检验=010101221:2:3:61(1)i i i i i i i i i i i i is H x y H x y H x y H x y H x y H x y dr r n n α=->-≥∑s 五、等级相关检验()和相互独立,:和相互不独立()和相互独立,:和相互正相关()和相互独立,:和相互负相关小样本<30例假设(2)r 拒绝原假设大样本30 Z 检验 Z =r统计学主要计算公式(第八章)1t tx y y y -⇒⇒一、自相关系数的计算计算公式同一元相关()2110121:0ntt i nti e e H H d eρρ-==-=≠∑∑二、回归模型的自相关检验:=d L d U 2 4-d U 4-d Ld 21321211121n n n n n a a a a a a a n a a a a a a f f f a f f a c b ---⎧⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧++++⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪-⎪⎪⎨⎨⎪+++⎪⎪+++⎪⎪⎪⎪⎪⎪++⎪⎩⎩⎪⎪=⎪⎩∑L L L i 12n-11三、动态分析水平指标时期=n 2绝对数间隔相等 =序时平均数时点222间隔不等=相对数、平均数 0)(1)a a a a n n ⎧⎪⎪⎨-⎪⎪+⎩∑n 0i -水平法=n 平均增长量2(总和法= 1X ⎧==⎪⎨⎪⎩四、动态分析速度指标水平法平均发展速度方程法(P298)平均增长速度=平均发展速度-/(/C T S C I T S I T S C I T S C⨯⨯⨯⎧⎨⎩⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯五、时间序列分析分解模型Y=T S C I(乘法模型)长期趋势T 测定:y=a+bt同月平均/总平均季节变动S 测定:(同月平均-趋势增量b )/总平均循环变动的测定:移动平均计算得到)不规则I 的变动: 01'201201101ˆˆˆˆˆˆˆ(1)(1)(1)t t t t tt t t t y y b b t y yb b t b t y ab b b y ya y a a a a -⎧⎪∆=+⎪⎪∆=++⎨⎪⎪=⎪⎩=++++=+-=-+-L t t-1t t-1t-2t-nt+1t t 六、时间序列预测一阶差分大致相同,趋势外推法模型测定二阶差分大致相同, (同回归模型)y环比发展速度大体相同,y 自回归预测y(同回归模型)y y y 移动平均n指数平滑y =ay y y 201(1)(1)n a a a a ++-++-L t-1t-2t-n-1y y 统计学主要计算公式(第九章)10001101q p q p p q p q⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩∑∑∑∑q p 数量指数K 一、综合指数质量指数K000011111q q P p k q p K q p q p K q p k kw K ⎧⎪⎪=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎩∑∑∑∑∑∑数量指数(加权算术)二、平均数指数质量指数(加权调和)固定权数=w0011111111111111101///f f f f f f ff f f f f f ff ff f f f f f f f ---⨯∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑101011000三、总平均数指数可变构成指数x x x x 固定构成指数xx xx 结构影响指数xx xx 三者关系可变构成指数=固定构成指数结构影响指数11101100011100100011011111001101111011011100100(p q q p p q p q q p p qp q p q q p q p p q p q A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B CA B C A B CA B C ⨯==⨯+-=⨯⨯-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑pq四、指数因素分析两因素:总额指数=数量指数质量指数K 绝对数关系:-=(-)()三因素:绝对数关系:000110100111110)()()A B C A B C A B C A B C A B C +-+-∑∑∑∑∑∑1001001⨯=⨯五、指数应用计算期居民消费价格指数测定通货膨胀率=-基期居民消费价格指数货币购买力指数=居民消费价格指数职工平均工资指数职工实际工资指数=居民消费价格指数职工平均工资指数货币购买力指数。

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