贾俊平统计学 第七版 课后思考题
贾俊平《统计学》配套题库 【课后习题】详解 第13章~第14章【圣才出品】

二、练习题
1.下表是 1991~2008 年我国小麦产量数据。
年份
小麦产量(万吨) 年份
1991
9595.3
2000
1992
10158.7
2001
1993
10639.0
2002
1994
9929.7
2003
1995
10220.7
2004
1996
11056.9Leabharlann 2005199712328.9
2006
1998
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移动平均值,然后再计算出各比值的季度(或月份)平均值。 (3)季节指数调整。由于各季节指数的平均数应等于 1 或 100%,若根据第 2 步计算
的季节比率的平均值不等于 1 时,则需要进行调整。具体方法是:将第(2)步计算的每个 季节比率的平均值除以它们的总平均值。
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第 13 章 时间序列分析和预测
一、思考题 1.简述时间序列的构成要素。 答:时间序列的构成要素分为 4 种,即趋势、季节性或季节变动、周期性或循环波动、 随机性或不规则波动。 (1)趋势是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动,也称长 期趋势; (2)季节性也称季节变动,它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动; (3)周期性也称循环波动,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)随机性也称不规则波动,是指偶然性因素对时间序列产生影响,致使时间序列呈 现出某种随机波动。
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贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第7章 参数估计)【圣才出品】

第7章参数估计7.1 考点归纳【知识框架】【考点提示】(1)置信区间的含义理解(选择题、简答题考点);(2)估计量的三个评价标准(判断题、填空题、简答题考点);(3)区间估计的步骤(简答题考点)、总体参数的区间估计选择恰当的统计量(计算题考点);(4)必要样本容量的影响因素、计算(简答题、计算题考点)。
【核心考点】考点一:参数估计的基本原理1.置信区间(1)置信水平为95%的置信区间的含义:用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
(2)置信度愈高(即估计的可靠性愈高),则置信区间相应也愈宽(即估计准确性愈低)。
(3)置信区间的特点:置信区间受样本影响,具有随机性,总体参数的真值是固定的。
一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值,不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题。
2.评价估计量的标准(1)无偏性:估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数,即E(θ∧)=θ。
(2)有效性:估计量的方差尽可能小。
(3)一致性:随着样本量的增大,估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
【提示】本考点常见考查方式:①直接考查置信水平为95%的置信区间的含义;②置信度、估计可靠性、置信区间的关系及应用;③置信区间的特点;④给出估计量的具体含义,判断体现了什么标准;⑤直接回答估计量的三个评价标准及具体含义(简答题)。
考点二:一个总体参数的区间估计表7-1 一个总体参数的区间估计【总结】一个总体参数的估计及所使用的分布见图7-1:图7-1 一个总体参数的估计及所使用的分布【真题精选】设总体X~N(μ,σ2),σ2已知,样本容量和置信水平固定,对不同的样本观测值,μ的置信区间的长度()。
[对外经济贸易大学2018研]A.变长B .变短C .保持不变D .不能确定 【答案】C【解析】在正态总体方差已知的条件下,μ的置信区间为/2x z ±ασ所以置信区间长度为/22Z α,当样本容量和置信水平固定时,置信区间长度保持不变。
贾俊平《统计学》课后习题及详解(方差分析)【圣才出品】

第10章方差分析一、思考题1.什么是方差分析?它研究的是什么?答:方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法,但本质上它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响,例如,变量之间有没有关系、关系的强度如何等。
2.要检验多个总体均值是否相等时,为什么不作两两比较,而用方差分析方法?答:方差分析不仅可以提高检验的效率,同时由于它是将所有的样本信息结合在一起,也增加了分析的可靠性。
检验多个总体均值是否相等时,如果作两两比较,则需要进行多次的t检验。
随着增加个体显著性检验的次数,偶然因素导致差别的可能性也会增加(并非均值真的存在差别)。
而方差分析方法则是同时考虑所有的样本,因此排除了错误累积的概率,从而避免拒绝一个真实的原假设。
3.方差分析包括哪些类型?它们有何区别?答:(1)根据所分析的分类自变量的多少,方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。
(2)区别:①单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响;②双因素方差分析研究的是两个分类变量对数值型因变量的影响。
4.方差分析中有哪些基本假定?答:方差分析中有三个基本假定:(1)每个总体都应服从正态分布。
也就是说,对于因素的每一个水平,其观测值是来自正态分布总体的简单随机样本。
(2)各个总体的方差σ2必须相同。
也就是说,对于各组观察数据,是从具有相同方差的正态总体中抽取的。
(3)观测值是独立的。
5.简述方差分析的基本思想。
答:方差分析的基本思想:通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
6.解释因子和处理的含义。
答:在方差分析中,所要检验的对象称为因素或因子;因素的不同表现称为水平或处理。
例如:要分析行业(零售业、旅游业、航空公司、家电制造业)对投诉次数是否有显著影响,则这里的“行业”是要检验的对象,称其为“因素”或“因子”;零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是“行业”这一因素的不同表现,称其为“水平”或“处理”。
贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第13章 时间序列分析和预测)【圣才

第13章时间序列分析和预测13.1 考点归纳【知识框架】【考点提示】(1)时间序列构成要素及平稳序列、非平稳序列的含义(简答题考点);(2)时间序列的描述性分析(简答题、计算题考点);(3)平稳序列的预测,重点是移动平均法、一次平滑指数法(选择题、简答题、计算题考点)。
【核心考点】考点一:时间序列1.成分分解表13-1 时间序列的成分2.分解模型表13-2 时间序列构成因素的组合模型【注意】四种因素不一定同时存在于每个时间序列中。
一般情况下,经常存在的是长期趋势,季节变动因素和周期变动因素则不一定存在。
3.平稳序列与非平稳序列(1)平稳序列平稳序列是基本上不存在趋势的序列。
这类序列中的观察值基本上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)非平稳序列非平稳序列是包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合。
其又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。
考点二:时间序列的描述性分析1.速度分析指标(1)增长率环比增长率:G i =(Y i -Y i -1)/Y i -1=Y i /Y i -1-1(i =1,…,n )定基增长率:G i =(Y i -Y 0)/Y 0=Y i /Y 0-1(i =1,…,n )式中,Y 0表示用于对比的固定基期的观察值。
(2)平均增长率(平均增长速度)111n n Y G Y -=⨯⨯-=- 式中,G _表示平均增长率;n 为环比值的个数。
(3)增长率分析中应注意的问题①当时间序列中的观察值出现0或负数时,不宜计算增长率,此时直接用绝对数进行分析;②增长1%的绝对值表示增长率每增长一个百分点而增加的绝对数量,其计算公式为:增长1%的绝对值=前期水平/100。
2.水平分析指标【考点拓展】表13-3考点三:平稳序列的预测1.简单平均法112111()t t t i i F Y Y Y Y t t +==+++=∑ 12121111()11t t t t i i F Y Y Y Y Y t t +++==++++=++∑2.移动平均法对于t+1期的简单移动平均预测值为:F t+1=Y_t=(Y t-k+1+Y t-k+2+…+Y t-1+Y t)/k【注意】移动平均后的序列项数较原序列减少,当k为奇数时,新序列首尾各减少(k -1)/2项;当k为偶数时,首尾各减少k/2项。
贾俊平《统计学》配套题库 【课后习题】详解 第9章~第10章【圣才出品】

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-=∑。
贾俊平统计学 第七版 课后思考题

第一章导论1.什么是统计学?统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.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?按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据;按照数据的搜集方法,可以分为观测数据和试验数据;按照被描述的现象与实践的关系,可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据;顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据;数值型数据是按照数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。
5.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,变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类?变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称,其取值为分类数据;顺序变量是说明十五有序类别的一个名称,其取值是顺序数据;数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,如“产品数量”;连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料?使用二手资料需要注意些什么?与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样,什么情况下适合采用非概率抽样。
贾俊平《统计学》课后习题及详解(统计量及其抽样分布)【圣才出品】

第6章 统计量及其抽样分布一、思考题1.什么是统计量?为什么要引进统计量?统计量中为什么不含任何未知参数? 答:(1)设是从总体中抽取的容量为的一个样本,如果由此样本构造一个函数,不依赖于任何未知参数,则称函数是一个统计量。
(2)在实际应用中,当从某总体中抽取一个样本后,并不能直接应用它去对总体的有关性质和特征进行推断,这是因为样本虽然是从总体中获取的代表,含有总体性质的信息,但仍较分散。
为了使统计推断成为可能,首先必须把分散在样本中关心的信息集中起来,针对不同的研究目的,构造不同的样本函数。
(3)统计量是样本的一个函数。
由样本构造具体的统计量,实际上是对样本所含的总体信息按某种要求进行加工处理,把分散在样本中的信息集中到统计量的取值上,不同的统计推断问题要求构造不同的统计量,所以统计量不包含未知参数。
2.判断下列样本函数哪些是统计量?哪些不是统计量?12n X X X ,,…,X n 12()n T X X X ,,…,12()n T X X X ,,…,1121021210310410()/10min()T X X X T X X X T X T X μμσ=+++==-=-…,,…,()/答:统计量中不能含有未知参数,故、是统计量,、不是统计量。
3.什么是次序统计量?答:设是从总体中抽取的一个样本,称为第个次序统计量,它是样本满足如下条件的函数:每当样本得到一组观测值…,时,其由小到大的排序中,第个值就作为次序统计量的观测值,而称为次序统计量,其中和分别为最小和最大次序统计量。
4.什么是充分统计量?答:在统计学中,假如一个统计量能把含在样本中有关总体的信息一点都不损失地提取出来,那对保证后边的统计推断质量具有重要意义。
统计量加工过程中一点信息都不损失的统计量通常称为充分统计量。
5.什么是自由度?答:统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的变量的个数。
贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第11章 一元线性回归)【圣才出品】

第11章一元线性回归11.1 考点归纳【知识框架】【考点提示】(1)变量间关系的度量,包括相关系数的计算公式、性质,相关关系的显著性检验(简答题、计算题考点);(2)一元线性回归,包括回归模型的假定(简答题考点),回归方程、估计的回归方程的建立(选择题、计算题考点);(3)最小二乘法的含义、性质,回归系数的计算(选择题、简答题、计算题考点);(4)回归直线的拟合优度及显著性检验(计算题考点);(5)点估计和区间估计,包括置信区间和预测区间(判断题、计算题考点)。
【核心考点】考点一:变量间关系的度量1.相关系数(线性相关系数,或Pearson 相关系数)总体相关系数ρ,样本相关系数r 。
(1)计算公式n xy x y r ∑-∑∑=(2)性质 ①r 的取值范围为-1≤r≤1。
|r|→1说明两个变量之间的线性关系越强。
②r 具有对称性,即r xy =r yx 。
③r 取值大小与x 和y 的原点及尺度无关。
④r 仅用于度量线性关系,不能用于描述非线性关系⑤r 只是度量数量关系,但不意味着因果关系。
⑥r 取值可以解释两个变量之间的相关程度。
但需要先对相关系数的显著性进行检验。
【真题精选】如果变量X 与变量Y 之间的相关系数为0,说明这两个变量之间是( )。
[浙江财经大学2019研]A .完全相关关系B .完全不相关C .没有线性关系D .低度相关关系【答案】C 【解析】相关系数r 仅仅是变量X 与Y 之间线性关系的一个度量,r =0只表示两个变量之间不存在线性相关关系,并不说明变量之间没有任何关系,它们之间可能存在非线性相关关系。
因此当r =0或很小时,不能轻易得出两个变量之间不存在相关关系的结论,而应结合散点图作出合理的解释。
2.相关关系的显著性检验——t 检验(小样本或大样本) 检验的统计量(2)t r t n =-若|t|>t α/2,则拒绝原假设H 0,表明总体的两个变量之间存在显著的线性关系。
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第一章导论1.什么是统计学?统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.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?按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据;按照数据的搜集方法,可以分为观测数据和试验数据;按照被描述的现象与实践的关系,可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据;顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据;数值型数据是按照数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。
5.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,变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类?变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称,其取值为分类数据;顺序变量是说明十五有序类别的一个名称,其取值是顺序数据;数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,如“产品数量”;连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料?使用二手资料需要注意些什么?与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样,什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样:指遵循随机原则进行的抽样,总体中每一个单位都有一定的机会被选入样本。
当用样本对总体进行估计时,要考虑每个单位样本被抽中的概率。
技术含量和成本都比较高。
如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征,得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样。
非概率抽样:指抽取样本时不是依据随机原则,而是根据研究目的对数据的要求,采用某种方式从总体中抽取部分单位对其进行实施调查。
操作简单、时效快、成本低。
而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究,调查结果用于发现问题,为更深入的数量分析提供准备。
3.调查中搜集数据的方法主要有自填式、面访式、电话式。
除此之外,还有哪些搜集数据的方法?试验式和观察式。
4.自填式、面访式、电话式调查各有什么利弊?自填式优点:调查组织者管理容易;成本低,可进行大规模调查;减少被调查者回答敏感问题的压力。
缺点:返回率低;调查内容有限;调查周期长;在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。
面访式优点:回答率高;数据质量高;在调查过程中遇见问题可以及时调整。
缺点:成本比较高;搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度;对于敏感问题,被访者会有压力。
电话式优点:对调查员比较安全;对访问过程的控制比较容易。
缺点:实施地区有限;调查时间不能过长;使用的问卷要简单;被访者不愿回答时,不易劝服。
5.你认为应当如何控制调查中的回答误差?对于理解误差,我会学习一些心理学知识;对于记忆误差,我会尽量去缩短所涉及的时间范围;对于有意识误差,要做好被调查者的心理工作,要遵守职业道德,为被调查者保密,尽量在问卷中不涉及敏感问题。
6.怎样减少无回答?请通过一个例子说明你所考虑到的减少无回答的具体措施。
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。
第三章数据的图表展示1.数据的预处理包括哪些内容?数据审核(对于原始数据:完整性和准确性;对于二手数据:实用性和实效性)、数据筛选和数据排序。
2.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:制作频数分布表,用比例、百分比和比率等进行描述性分析,可用条形图、帕累托图、饼图和环形图进行图示分析。
顺序数据:制作频数分布表,用比例、百分比、比率、累计频数和累计频率等进行描述性分析,可用条形图、帕累托图、饼图、累计评书分布图和环形图进行分析。
3.数值型数据的分组方法有哪些?简述组距分组的步骤。
分组方法:单变量值分组和组距分组,组距分组又分为等距分组和异距分组。
分组步骤:①确定组数②确定组距③根据分组整理成频数分布表。
4.直方图与条形图有何区别?条形图使用的长度表示各类别频数的多少,其宽度固定;直方图用面积表示各组频数,矩形的高度表示魅族的频数或频率,宽度表示组距。
直方图各矩形连续排列,条形图分开排列。
直方图主要展示数值型数据。
5.绘制线图应注意哪些问题?时间在横轴,观测值在纵轴。
一般是长宽比例10:7的长方形,纵轴下端一般从0开始,数据与0距离过大的话用折断符号折断。
6.饼图和环形图有什么不同?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。
7.茎叶图与直方图相比有什么优点?他们的应用场合是什么?茎叶图既能给出数据的分布情况,又能给出每个原始数据,即保留了原始数据的信息。
茎叶图通常适用于小批量数据,直方图适用于大批量数据。
8.鉴别图表优劣的准则有哪些?显示数据;有助于洞察问题的本质;使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述;快速高效地给读者提供大量的信息;多维的;表述数据的真实情况。
9.制作统计表时应注意哪几个问题?合理安排统计表结构;表头一般包括表号、总标题和表中数据的单位等内容;在使用统计表时,必要时可在下方加注释注明数据来源。
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?可以从数据分布的集中趋势、离散程度和分布的偏态与峰态三个方面进行测量。
集中其实反映了各数据向其中心支靠拢或聚集的程度;离散程度反映了各数据原理其中心值的趋势;偏态与峰态反映了数据分布的图像形状。
2.简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值,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。
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,不受极端值影响,当数据分布的偏斜较大时,可以使用中位数。
主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均是是针对数值型数据计算的,而且利用了全部数据信息。
当数据呈对称分布或接近对称分布时,三个代表值相等或接近相等,这时应选平均数作为集中趋势的代表值。
但平均数的主要缺点是易受极端值的影响;对于偏态分布的数据,平均数的代表性较差。
3.简述异众比率、四分位差、方差或标准差的应用场合。
异众比率主要用于测量分类数据的离散程度;四分位差主要用于测量顺序数据的离散程度;方差或标准差主要用于测量数值型数据的离散程度。
4.标准分数有哪些用途?标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。
在对多个具有不同量纲的变量进行处理时,常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
5.为什么要计算离散系数?方差和标准差是反映数据离散程度的绝对值,一方面其数值大小受原变量值本身水平高低的影响;另一方面,他们与原变量的计量单位相同,采用不同计量单位的变量值,其离散程度的测度值也就不同。
6.测度数据分布形状的统计量有哪些?对于分布形状的测度有偏态和峰态。
测度偏态的统计量是偏态系数;测度峰态的统计量是峰态系数。
第五章概率与概率分布1.频率与概率有什么关系?在相同条件下随机试验??次,某事件出现??次,则比值????称为该事件发生的频率。
随着??的增大,该频率围绕某一常数??波动,且波动幅度逐渐减小,趋于稳定,这个频率的稳定值即为该事件的概率。
第六章统计量及其抽样分布1.什么是统计量?为什么要引进统计量?统计量中为什么不含任何未知参数?统计量:设??1,??2,···,????是从总体??总抽取的容量为??的一个样本,如果由此样本构造一个函数??(??1,??2,···,????),不依赖于任何未知参数,则称函数??(??1,??2,···,????)是一个统计量。
由样本构造具体的统计量,实际上是对样本信息进行加工并集中到统计量的取值上,便于通过统计量推断总体参数。
由于样本已经抽出,故统计量总是知道的,因此统计量不含有任何未知参数。
2.简述??2分布、??分布、F 分布及正态分布之间的关系。
正态分布:??=??-????~??(0,1),则??~??(??,??2)??2分布:设随机变量??1,??2,···,????相互独立,且????(??=1,2,···,??)服从标准正态分布??(0,1),则他们的平方和∑????2????=1服从自由度为??的??2分布。
??分布:设随机变量??~??(0,1),??~??2(??),且??与??独立,则??=??√??/??其分布称为??分布。
??分布:设随机变量??与??相互独立,且??与??分别服从自由度为??和??的??2分布,则??=??/????/??=????????~??(??,??)3.什么是抽样分布?在总体??的分布类型已知时,若对任一自然数??,都能导出统计量??=??(??1,??2,···,????)的分布的数学表达式,这种分布称为精确的抽样分布。
4.简述中心极限定理的意义。
中心极限定理:设从均值为??,方差为??2的一个文艺总体中抽取容量为??的样本,当??充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为??,方差为??2/??的正态分布。
意义:是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
第七章参数估计1.解释估计量和估计值。
估计量:用于估计总体参数的随机变量。
估计值:估计参数时计算出来的统计量的具体值。
2.简述评价估计量好坏的标准。
无偏性:估计量抽验分布的数学期望等于被估计的总体参数。
有效性:对同一总体参数的连个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效。
一致性:随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数。
3.怎样理解置信区间?由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
4.解释95%的置信区间。
用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
的含义是什么?5.????/2??√??????/2是标准正态分布上侧面积为??/2的??值,公式是统计总体均值时的边际误差。