统计学6
统计学第六章
N
i
X
N
第 i 个单位 的变量值
总体单 位总数
总体算术 平均数
【例A】某售货小组5个人，某天的销售额分别为440元、480元、 520元、600元、750元，求该售货小组销售额的平均差。
解：
X
N
440 480 520 600 750 2790 558 元 5 5
i
A D
X X
（二）变量与算术平均数计算的方差小于变量与任何其他常 数的方差 （三）两个独立随机变量和的方差，等于这两个随机变量方 差的和 2 2 2
( x y ) x y
（四）变量线性变换的方差等于变量的方差乘以变量系数的 平方 2 2 2
y a bx, y b x
第二节 全距、分位差和平均差 一、全距 指所研究的数据中，最大值与最小值之差， 又称极差。
R X max X min
最大变量值或最 高组上限或开口 组假定上限 最小变量值或最 低组下限或开口 组假定下限
【例A】某售货小组5人某天的销售额分别为 440元、480元、520元、600元、750元，则
4. 反映了中间50%数据的离散程度;
5. 不受极端值的影响;
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布 甲城市 回答类别 户数 (户) 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 24 108 93 45 30 累计频数 24 132 225 270 300 —
解：设非常不满意为 1,不满意为2, 一般为 3, 满意为 4, 非常满 意为5 。 已知
一、离中趋势的涵义 指总体中各单位标志值背离 离中趋势 分布中心的规模或程度，用 标志变异指标来反映。
反映统计数据差异程度的综 合指标，也称为标志变动度
统计学知识点6
第六章统计指数第一节统计指数的意及种类一、统计指数的概念及其作用统计指数就是用于反映社会经济现象数量对比关系的相对数。
例如：我国1997年的国民生产总值为上年的108.5%；1997年我国旅游外汇收入为上年的118.3%；1999年某地甲钢铁厂的钢产量是乙钢铁厂钢产量的95.2%。
从广义上讲，统计指数就是相对数，两年的国民生产总值对比的比率是前面讲过的动态相对数，即发展速度；两省国内生产总值对比的比率，是前面讲的比较相对数。
但是，狭义的指数，是一种特殊的动态相对数，而不同于前面所讲的一般的相对数，即仅用来说明(反映)个别社会经济现象的变动(例如钢产量、粮食产量)，或者说明那些可以直接相加和对比的现象。
狭义的指数是用来反映那些不能直接加总的多种现象综合对比的相对数。
例如，钢、煤、石油、机床、棉布、自行车等这些产品分别具有不同的实物形态，不同的计量单位和使用价值，是不可以简单地合计起来进行对比的。
要测量所有这些工业品产量的总动态，就是狭义的指数要研究的内容：统计指数的作用主要表现在：(1) 统计指数可综合反映社会经济现象的动态，测定不能直接相加的社会经济现象的总体变动。
例如，说明多种产品的产量，多种商品的价格以及劳动生产率的总变动。
(2)应用指数可综合分析某些社会经济现象总体变动中各构成127128 因素的影响作用及程度，如：职工工资总额在不同时期的变动，受职工人数和各组平均工资两个因素变动的共同影响；又如，生产费用总额的变动受产品产量和各种产品单位成本两个因素变动的共同影响。
为了从数量上说明职工人数的增(减)，平均工资的上升(下降)对工资总额的影响作用；说明产量与单位产品成本对生产费用总额的影响程度，都需要用统计指数。
二、统计指数的分类：（一）统计指数按反映对象范围的不同，分为个体指数、总指数和组(类)指数。
个体指数用于反映总体中某一单个现象变动的相对数。
例如：我国1997年水泥产量为1996年的104.2%（4.2%），1997年我国的发电量为1996年的105.0%(+5.0%)。
统计学 第 6 章 抽样与参数估计
第6章抽样与参数估计第6章抽样与参数估计6.1抽样与抽样分布6.2参数估计的基本方法6.3总体均值的区间估计6.4总体比例的区间估计6.5样本容量的确定学习目标理解抽样方法与抽样分布估计量与估计值的概念点估计与区间估计的区别评价估计量优良性的标准总体均值的区间估计方法总体比例的区间估计方法样本容量的确定方法参数估计在统计方法中的地位统计推断的过程6.1抽样与抽样分布什么是抽样推断概率捕样方法抽样分布抽样方法抽样方法概率抽样(probabilitysampling)也称随机抽样特点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(simplerandomsampling)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最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础特点简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本用样本统计量对目标量进行估计比较方便局限性当N很大时，不易构造抽样框抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难没有利用其它辅助信息以提高估计的效率分层抽样(stratifiedsampling)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、随机地抽取样本优点保证样本的结构与总体的结构比较相近，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系统抽样(systematicsainplmg)将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范闱内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按爭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…等单位优点：操作简便，可提高估计的精度缺点：对估计量方差的估计比较困难整群抽样(clustersampling)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特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估计的精度较差抽样分布总体中各元素的观察值所形成的分布分布通常是未知的可以假定它服从某种分布总体分布(populationdistribution)一个样本中各观察值的分布也称经验分布当样本容屋n逐渐增大时，样本分布逐渐接近总体的分布样本分布(sampledistribution)抽样分布的概念(samplingdistribution)抽样分布是指样本统计屋的分布，即把某种样本统计量看作一个随机变量，这个随机变屋的全部可能值构成的新的总体所形成的分布即为某种统计量的抽样分布.统计量:样本均值，样本比例，样本方差等样本统计量的概率分布是一种理论概率分布随机变量是样本统计量样本均值，样本比例，样本方差等结果来自容量相同的所有可能样本提供了样本统计量长远稳定的信息，是进行推断的理论基础，也是抽样推断科学性的重要依据对抽样分布的理解抽样分布:即不是总体分布，也不是样本分布，是根据所有可能样本计算的统计量的全部可能取值形成的分布样本均值的抽样分布容量相同的所有町能样本的样本均值的概率分布一种理论概率分布进行推断总体均值的理论基础样本均值的抽样分布样本均值的抽样分布（例题分析）【例】设一个总体，含有4个元素（个体），即总体单位数N=4。
统计学第六章课后题及答案解析
第六章一、单项选择题1．下面的函数关系是( )A现代化水平与劳动生产率 B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系 D亩产量与施肥量2．相关系数r的取值范围( )A -∞< r <+∞B -1≤r≤+1C -1< r < +1D 0≤r≤+13．年劳动生产率x(干元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均( )A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元4．若要证明两变量之间线性相关程度高，则计算出的相关系数应接近于( )A +1B -1C 0.5D 15．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( )A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程ŷ=a+bx。
经计算，方程为ŷ=200—0.8x，该方程参数的计算( )A a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的D a值和b值都是正确的7．在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量均方差为5，而相关系数为0.8时，则其回归系数为：( )A 8B 0.32C 2D 12．58．进行相关分析，要求相关的两个变量( )A都是随机的 B都不是随机的C一个是随机的，一个不是随机的 D随机或不随机都可以9．下列关系中，属于正相关关系的有( )A合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系B产品产量与单位产品成本之间的关系C商品的流通费用与销售利润之间的关系D流通费用率与商品销售量之间的关系10．相关分析是研究( )A变量之间的数量关系 B变量之间的变动关系C变量之间的相互关系的密切程度 D变量之间的因果关系11．在回归直线y c=a+bx，b<0，则x与y之间的相关系数 ( )A r=0B r=lC 0< r<1D -1<r <012．当相关系数r=0时，表明( )A现象之间完全无关 B相关程度较小C现象之间完全相关 D无直线相关关系13．下列现象的相关密切程度最高的是( )A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0.87B流通费用水平与利润率之间的相关系数为-0.94C商品销售额与利润率之间的相关系数为0.51D商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0.8114．估计标准误差是反映( )A平均数代表性的指标 B相关关系的指标C回归直线方程的代表性指标 D序时平均数代表性指标二、多项选择题1．下列哪些现象之间的关系为相关关系( )A家庭收入与消费支出关系 B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D商品价格一定，商品销售与额商品销售量关系2．相关系数表明两个变量之间的( )A因果关系 C变异程度 D相关方向 E相关的密切程度3．对于一元线性回归分析来说( )A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号4．可用来判断现象线性相关方向的指标有( )A相关系数 B回归系数 C回归方程参数a D估计标准误5．单位成本(元)依产量(千件)变化的回归方程为y c=78- 2x，这表示( ) A产量为1000件时，单位成本76元B产量为1000件时，单位成本78元C产量每增加1000件时，单位成本下降2元D产量每增加1000件时，单位成本下降78元6．估计标准误的作用是表明( )A样本的变异程度 B回归方程的代表性C估计值与实际值的平均误差 D样本指标的代表性7．销售额与流通费用率，在一定条件下，存在相关关系，这种相关关系属于( ) A完全相关 B单相关 C负相关 D复相关8．在直线相关和回归分析中( )A据同一资料，相关系数只能计算一个B据同一资料，相关系数可以计算两个C据同一资料，回归方程只能配合一个D据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个9．相关系数r的数值( )A可为正值 B可为负值 C可大于1 D可等于-110．从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为( )A正相关 B负相关 C直线相关 D曲线相关11．确定直线回归方程必须满足的条件是( )A现象间确实存在数量上的相互依存关系B相关系数r必须等于1C y与x必须同方向变化D现象间存在着较密切的直线相关关系12．当两个现象完全相关时，下列统计指标值可能为( )A r=1B r=0C r=-1D S y=013．在直线回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是( )A一个自变量，一个因变量 B均为随机变量C对等关系 D一个是随机变量，一个是可控制变量14．配合直线回归方程是为了( )A确定两个变量之间的变动关系 B用因变量推算自变量C用自变量推算因变量 D两个变量都是随机的15．在直线回归方程中( )A在两个变量中须确定自变量和因变量 B一个回归方程只能作一种推算C要求自变量是给定的，而因变量是随机的。
统计学 第6章 统计量及其抽样分布
1. 样本统计量的概率分布，是一种理论分布
2. 随机变量是样本统计量
3. 结果来自容量相同的所有可能样本 4. 提供了样本统计量长远而稳定的信息，是进行 推断的理论基础，也是抽样推断科学性的重要 依据
6 - 8 / 55
统计学
STATISTICS (第五版)
重要统计量
1.样本均值：
n 1 若X ~ N（， 2）， X X i， n i 1
1 n 1 则E X EX i ，D X 2 n i 1 n 2.样本方差：
n 1 2 S2 （ X X ） i n 1 i 1
1 1 2 2 DX i 2 n n n i 1
X ~ (n)
2
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统计学
STATISTICS (第五版)
2分布
(图示)
n=1 n=4 n=10
n=20
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不同容量样本的抽样分布
2
统计学
STATISTICS (第五版)
2 分布：
定理：如果随机变量 X1, X 2, , X n 相互独立，且都服从 同一正态分布
6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4
6 - 4 / 55
统计学
STATISTICS (第五版)
统计量
(statistic)
1. 设 X1,X2,…,Xn 是从总体 X中抽取的容量为 n的一个样本，如果由此样本构造一个函 数 T(X1,X2,…,Xn) ，不依赖于任何未知参 数，则称函数 T(X1,X2,…,Xn) 是一个统计 量
6 - 2 / 55
统计学
STATISTICS (第五版)
统计学的六个相对指标
统计学的六个相对指标统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学方法。
统计学通过使用各种指标和方法，帮助人们理解和描述数据，并从中推断出有关总体特征、相互关系和因果关系的信息。
在统计学中，有六个重要的相对指标，它们是：平均数、中位数、众数、标准差、方差和相关系数。
1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
它是描述数据集中心位置的一个常用指标。
平均数可以用来表示数据的集中趋势，比如计算一个班级学生的平均分数。
2. 中位数（Median）：中位数是一组有序数据中居于中间位置的数值，将数据按照大小顺序排列，位于中间的数即为中位数。
中位数通常用于描述数据的位置和离散程度，特别适用于包含离群值的数据集。
3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数是描述数据集中趋势的一个常用指标，特别适用于描述离散型数据集中的集中趋势。
4. 标准差（Standard Deviation）：标准差是用来衡量数据的离散程度，即数据的波动性。
它是一组数据与其平均值之间的差异的平均值的平方根，标准差越大，表示数据越分散。
5. 方差（Variance）：方差是标准差的平方，它也是用于衡量数据的离散程度的指标。
方差可以描述数据的分布情况，如果方差较小，表示数据较为集中。
6. 相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数是用于衡量两组数据之间的线性相关性的指标。
相关系数的取值范围在-1到1之间，相关系数等于1表示完全正相关，等于-1表示完全负相关，等于0表示没有线性相关。
这六个相对指标在统计学中起到了重要的作用，帮助人们了解和解释数据的特征和关系。
通过对数据的分析和计算，我们可以得到这些指标，并从中获得有关数据的深入认识。
在实际应用中，我们可以使用这些指标来帮助我们做出决策，并对数据的特征和趋势有一个更全面的认识。
统计学第六章假设检验
10
即 z 拒绝域，没有落入接受域，所以没有足够理由接受原假设H0, 同
时，说明该类型电子元件的使用寿命确实有了显著的提高。
第六章 假设检验
1. 正态总体均值的假设检验
(2) 总体方差 2 未知的情形
双侧举例：【例 6-6】某厂用生产线上自动包装的产品重量服从正态
分布，每包标准重量为1000克。现随机抽查9包，测得样本平均重量为
100个该类型的元件，测得平均寿命为102(小时), 给定显著水平α=0.05,
问，该类型的电子元件的使用寿命是否有明显的提高？
解：该检验的假设为右单侧检验 H0: u≤100, H1: u>100
已知 z z0.05 1.645
zˆ x u0 n 100 (102 100 ) 2 1.645
986克，样本标准差是24克。问在α=0.05的显著水平下,能否认为生产线
工作正常？ 解：该检验的假设为双侧检验 H0: u=0.5, H1: u≠0.5
已知 t /2 (n 1) t0.025 (9 1) 2.306， 而 tˆ x u 986 1000 1.75 可见 tˆ 1.75 2.306
设H0, 同时，说明该包装机生产正常。
其中 P( Z 1.8) 1 P( Z 1.8) 1 0.9281 0.0719 0.05。
第六章 假设检验
单侧举例：【例 6-4】某电子产品的平均寿命达到5000小时才算合格，
现从一批产品中随机抽出12件进行试验，产品的寿命分别为
5059, 3897, 3631, 5050, 7474, 5077, 4545, 6279, 3532, 2773, 7419, 5116
的显著性水平=0.05，试测算该日生产的螺丝钉的方差是否正常？
统计学6
6 - 33
经济、管理类 基础课程
统计学
三、样本方差的分布
6 - 34
经济、管理类 基础课程
统计学
（一）样本方差的分布
设总体服从正态分布N 设总体服从正态分布N ~ (µ,σ2 )， X1，X2，… ，Xn为来自该正态总体的样本，则样本方差 为来自该正态总体的样本， s2 的分布为
(n −1)s
2
2. 3.
，则
Z=
X −µ
令 Y = Z 2 ，则 Y 服从自由度为1的χ2分布，即 服从自由度为1 分布，
σ
~ N(0,1)
Y ~ χ (1)
2
4.
当总体 X ~ N(µ,σ 2 ) ，从中抽取容量为n的样本，则 从中抽取容量为n的样本，
样 本 6 - 10
经济、管理类 基础课程
（三）抽样分布
(sampling distribution) distribution)
统计学
1. 样本统计量的概率分布 2. 是一种理论概率分布 3. 随机变量是 样本统计量
样本均值, 样本均值, 样本比例，样本方差等
4. 结果来自容量相同的所有可能样本 结果来自容量相同的所有可能样本 5. 提供了样本统计量长远我们稳定的信息，是进 行推断的理论基础，也是抽样推断科学性的重 要依据
总体分布、样本分布、抽样分布
三、渐进分布和近似分布
6-3
经济、管理类 基础课程
统计学
一、统计量
（一）统计量的概念 • 是样本的特征值 • 设X1 , X2 ,…, Xn是从总体中抽取的容量 为n的一个样本，如果由此样本构造一 个函数T 个函数T（ X1 , X2 ,…, Xn ），不依赖于 任何未知参数，则称函数T 任何未知参数，则称函数T（ X1 , X2 ,…, Xn ）是一个统计量。
统计学第六章公式及例题
P（277）
总体平均数的估计区间计算公式小结
1.重复抽样平均数估计 2 步骤1： 抽样平均误差 x
步骤2：抽样极限误差 步骤3：总体估计范围
x t x
n
n
x x X x x
2.重复抽样成数估计
步骤1：抽样平均误差 步骤2：抽样极限误差 步骤3：总体估计范围
例
x
900以下 900~950 950~1000 1000~1050 1050~1100 1100~1150 1150~1200 1200以上 合计
灯泡使用寿命资料
xf 875 925 975 1025 1075 1125 1175 1225 1750 3700 10725 72775 90300 20250 8225 3675 211400
x x
2
n
53.63
71 84 18 7 3 183 p 91.5% 200 200
211400 x 1057 200 f
xf
x x
2
p
71 84 18 7 3 183 91.5% 200 200
p
p(1 p) n
p t p
p p P p p
总体平均数的估计区间计算公式小结
3.不重复抽样平均数估计
步骤1：抽样平均误差 步骤2：抽样极限误差 步骤3：总体估计范围
x
x t x
n 1 n N
2
x x X x x
P278
已知：N 10000 ，n 100 ，x 400 ， 12(不重复随机抽样 )
(1) x
统计学(6)平均指标
例 现检测某厂生产的一批电子产品的耐用时间， 得到资料如下表所示：
耐用时间 600以下 600-800 800-1000 产品个数（个） 84 161 244
令M xf
则x
M 1 x M
xf 1 x xf
H
三、 几何平均法
（一）什么是几何平均法？
• 几何平均法是n个变量连乘积的n次根。 • 几何平均法一般适用于各变量值之间存在环比关系的事物。如：银行平均利率、 各年平均发展速度、产品平均合格率等的计算就采用几何平均法。 • 1、简单几何平均法
解答：
H
f 1 xf
200 200 200 600 25.2 (公里/小时) 1 1 1 23.81 200 200 200 30 28 20
x
xf f
30 2 28 2 20 2 156 26(公里/小时) 222 6
xf f
• 其中： X 代表算术平均数，Xn 代表各单位标志值（变量值），fn代表各组单 位数（项数）。
• （1）根据单项数列计算加权算术平均 • 例2：
零件数（件） 工人数（人） 产量=零件数*工人数
xi
30 32 34 35 36
fi
20 50 76 40 14
Xi*fi
600 1600 2584 1400 504
四、众数和中位数
（一）众数
• 1.众数是指变量数列中出现次数最多或频率最大的变量值。 • 2.适用条件：只有集中趋势明显时，才能用众数作为总体的代表值。 • 3.众数的计算方法
统计学课件及习题的答案06第六章 时间数列分析
四、平均增长量
平均增长量：是某一现象各逐期增长量的序时平
均数，反映现象在较长一段时期 内 平 量。均增 逐 逐 长 增减期 期 量 变化增 增 的一般长 长 水平累 量 量 。又计 n 项 之 叫递增 增数 和长
【教学资料】河南1954年总耕地面积9062千公顷，到2019年耕地面积 减少至8080千公顷，平均每年减少18.9千公顷，人均耕地也由1954年 的0.2公顷减少到2019年的0.08公顷，也低于全国人均耕地面积0.1公顷 的平均水平。。
动态 平均 指标
四、时间数列的编制原则
编制时间数列应遵守的基本原则：可比性。表现在：
（一）时间上要可比 （二）总体范围要可比 （三）指标的经济内容要可比 （四）计算方法、计算价格和计量单位上要可比
第二节 时间数列的水平分析指标
主要内容 ★ 发展水平 ☆ 平均发展水平 ★ 增长量 ☆ 平均增长量
一、发展水平
时间 1月初 人数 100
某企业职工人数资料
5月初
8月初
160
200
12月末 180
1 010 64 0 3 0 1 620 03 0 3 0 2 010 85 0 30101064016200302010850
a 2
2
2
2
2
2
4 3 0 3 3 0 5 30
第三节 时间数列的速度分析指标
本节内容
发展速度和增长速度 平均速度（平均发展速度和平均增长速度） 计算和运用速度指标应注意的问题
一、发展速度
发展速度：说明现象发展变动的相对程度。其值可 大于、等于或小于1。基本公式为：
按对比的 基期不同
统计学 第6章 统计推断(1、2节)
即，我们有95%的把握认为，该外资 企业员工平均每周加班时间为52.3小时 至57.7小时之间。
第六章 统计推断
总体成数（比例）
1、假定条件
的区间估计
对于试验结果只有两种情况的总体（二项 总体），且为大样本，即满足
np 5和n(1 - p) 5
2、使用正态分布 z 统计量
第六章 统计推断
第六章 统计推断
设 是总体 的一个参数， 是参数 2的 1 和 X 两个统计量，且 ，对给定的常 1 2 数 ，及任意的 1) ， 有 ， (0 则称随机区间 ) 1 P( 1 2 是臵信度（臵信水平）为 的臵信区间 1 1 , 2 （区间估计）。其中 分别为臵信下限和 1 和 2 臵信上限。
（比例）为： 225 因为是大样本，故得： p 500 45% p (1 p ) p (1 p ) p z 2 , p z 2 n n
即，我们有95%的把握认为，19岁以下的青少年上网比例 在40.64%至49.36%之间。
第六章 统计推断
在简单随机抽样条件下，样本均值和样本 比例的抽样误差： 样本均值的抽样误差
重复抽样：
x
n
2
不重复抽样：
x
当总体方差 未知时，可用样本方差 代替。
第六章 统计推断
N n ( ) n N 1
2
s
2
样本比例的抽样误差
重复抽样： 不重复抽样：
p
1
n
p
2
第六章 统计推断
、1
2
方式一
统计学第六章方差分析
总离差平方和=组间离差平方和+组内离差平方和
方差的分解
组间方差反映出不同的因子对样本波动的影响；组内方差则是不考虑组间方差的纯随机影响。
如果组间方差明显高于组内方差，说明样本数据波动的主要来源是组间方差，因子是引起波动的主要原因，可认为因子对实验的结果存在显著的影响 ；
第28页，共55页。
X4
第24页，共55页。
如果备择假设成立，即H1: (i=1，2，3，4)不全相等
– 至少有一个总体的均值是不同的
– 有系统误差
Xi
这意味着四个样本分别来自均值不同的四个正态总体 。
第25页，共55页。
f(X)
X
X1 X2 X3
X4
第26页，共55页。
方差的分解 样本数据的波动又两个来源：一个是随机波动；一个是因子影响。样本数据的波动，可通过离差平方和来反映。这个离差平 方和可分解为组间方差与组内方差两部份。即
算术均值
x1 x...2....
x3
方差
S12 S22
.......
Sr2
si2ni1 1jn i1
2
xijxi
(i1,2, ,r)
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SST是全部观察值 与总平均值的离差平方和，反映全部观察值的离散状况。 其计算公式为：
r n
2
SST
xij X
i1 j1
SST反映了全部数据总的误差程度。
样本均值越不同，我们推断总体均值不同的证据就越充分。
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• 如果原假设成立，即H0: = = • 四种颜色饮料销售的均值都相等
– 没有系统误差
•
这意味着每个样本都来自均值为 、方差为2的同一正态总体
统计学(6章时间数列分析)
解方程组得： 解方程组得：
n ∑ ty − ∑ t ∑ y b= n ∑ t 2 − (∑ t) 2 a = y − bt
仍用上例 年份
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
t
1 2 3 4 5 6 7 8 36
产量 Y t
10.54 10.80 10.87 11.16 11.51 12.40 13.61 13.75 94.64
第五章
时间数列
本章重点
时间数列的概念、种类 时间数列分析的基本指标 序时平均数 长期趋势和季节变动分析
第一节 时间数列的概念及种类
一、时间数列的含义
二、时间数列的种类
总量指标时间数列 ----时期数列 时期数列 ----时点数列 时点数列 相对数时间数列 平均数时间数列
三、编制时间数列的原则
∑a a= n
a n
a
：现象水平值 ：时间间隔 ：序时平均数
（2）由时点数列计算 ） 第一， 第一，连续时点数列 未分组资料： 分组资料： 未分组资料： 分组资料：
∑a a= n
∑ af a= ∑f
f －－ 时间间隔
第二， 第二，间断时点数列 等间隔时点数列： 等间隔时点数列：
a1 an +a 2 +L +a n-1 + 2 a= 2 n-1
增减速度=发展速度－ 增减速度 发展速度－100% 发展速度
----环比增长速度 环比增长速度 ----定基增长速度 ----定基增长速度
增长1%的绝对值 的绝对值 增长 表示报告期数值比基期每增长1%所包 表示报告期数值比基期每增长 所包 含的绝对量是多少。 含的绝对量是多少。即
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第六章 相关与回归分析一、单项选择题1.当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（ ）。
A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系2.现象之间的相互关系可以归纳为两种类型，即（ ）。
A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系3.在相关分析中，要求相关的两变量（ ）。
A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量4.现象之间线性依存关系的程度越低,则相关系数( ) 。
A.越接近于-1B. 越接近于1C. 越接近于0D. 在0.5和0.8之间5.若物价上涨,商品的需求量相应减少,则物价与商品需求量之间的关系为( )。
A.不相关B. 负相关C. 正相关D. 复相关6.能够测定变量之间相关关系密切程度的主要方法是( ) 。
A.相关表B.相关图C.相关系数D.定性分析7.下列哪两个变量之间的相关程度高（ ）。
A.商品销售额和商品销售量的相关系数是0.9B.商品销售额与商业利润率的相关系数是0.84C.平均流通费用率与商业利润率的相关系数是-0.94D.商品销售价格与销售量的相关系数是-0.918.回归分析中的两个变量（ ）。
A.都是随机变量B.关系是对等的C.都是给定的量D.一个是自变量，一个是因变量9.当所有的观察值y 都落在直线 上时,则x 与y 之间的相关系数为( )。
A.r = 0B.| r | = 1C.-1<r<1D.0 < r < 110.每一吨铸铁成本(元)倚铸件废品率(%)变动的回归方程为:y c =56+8x, 这意味着( )A.废品率每增加1%,成本每吨增加64元B.废品率每增加1%,成本每吨增加8%C.废品率每增加1%,成本每吨增加8元D.废品率每增加1%,则每吨成本为5611.年劳动生产率x （千元）和职工工资Y （元）之间的回归方程为Y=10+70x 。
这意味着年劳动生产率每提高1千元时，职工工资平均（ ）。
A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元12.用最小平方法配合的趋势线，必须满足一个基本条件是（ ）。
A.2()c y y -=∑最小值 B. ()c y y -=∑最小值 C.2()c y y -=∑最大值 D. ()c y y -=∑最大值 13.合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是（ ）。
A.函数关系B.单向因果关系C.互为因果关系D.严格的依存关系14.相关关系是指变量之间（ ）。
A.严格的关系B.任意两个变量之间关系C.不严格的关系D.有内在关系的但不严格的数量依存关系15.已知变量X 与Y 之间的关系，如下图所示，其相关系数计算出来放在四个备选答案之中，它是（ ）。
A.0.29B.-0.88C.1.03D.0.9916.如果变量x 和变量y 之间的相关系数为-1，这说明两个变量之间是（ ）。
A.低度相关关系B.完全相关关系C.高度相关关系D.完全不相关17.已知某工厂甲产品产量和生产成本有直接关系，在这条直线上，当产量为1000时，其生产成本为30000元，其中不随产量变化的成本为6000元，则成本总额对产量的回归直线方程是（ ）。
A.600024c y x =+B.60.24c y x =+C. 246000c y x =+D.24006c y x =+18.若已知2()x x -∑是2()y y -∑的2倍，()()x x y y --∑是2()y y -∑的1.2倍，则相关系数r=（ ）。
A.1.2 C.0.92 D.0.65 19.下列直线回归方程中，（ ）是错误的。
A.y=35+0.3x ，r=0.8B.y=-124+1.4x ，r=0.89C.y=18-2.2x ，r=0.74D.y=-87-0.9x ，r=-0.920.当两个相关变量之间只有配合一条回归直线的可能，那么这两个变量之间的关系是（ ）。
A.明显因果关系B.自身相关关系C.完全相关关系D.不存在明显因果关系而存在相关关系21.当变量x 按一定数值变化时，变量y 也近视地按固定数值变化，这表明变量x 和变量y 之间存在着（ ）。
A. 完全相关关系B.复杂相关关系C.直线相关关系D.没有相关关系22.单位产品成本与产量的相关；单位产品成本与单位产品原材料消耗的相关（ ）。
A.前者是正相关，后者是负相关B.前者是负相关，后者是正相关C.两者都是正相关D.两者都是负相关23.相关分析与回归分析，在是否需要确定自变量和因变量的问题上（ ）。
A.前者无需确定，后者需要确定B.前者需要确定，后者无需确定C.两者均需确定D.两者都无需确定24.一元线性回归模型的参数有（ ）。
A.一个B.两个C.三个D.三个以上25.直线相关系数的绝对值接近1时，说明两变量相关关系的密切程度是（ ）。
A.完全相关B.微弱相关C.无限性相关D.高度相关26.相关系数r 与回归系数b 的关系可以表达为（ ）。
A..x y r b σσ= B. .y x r b σσ= C. .x yxr b S σ= D. .yx y s r b σ= 27.下列关系中，属于正相关关系的是（ ）。
A.合理限度内，施肥量和平均产量之间的关系B.产品产量与单位产品成本之间的关系C.商品流通费用与商品销售量之间的关系D.流通费用率与商品销售量之间的关系28.直线相关分析与直线回归分析的联系表现为（ ）。
A.相关分析是回归分析的基础B.回归分析是相关分析的基础C.相关分析是回归分析的深入D.相关分析与回归分析互为条件29.如果估计标准误差S yx =0，则表明（ ）。
A. 全部观测值和回归至都不相等B.回归值代表性小C.全部观测值与回归值的利差之积为零D.全部观测值都落在回归直线上30.在用一个回归方程进行估计推算时（ ）。
A.只能用因变量推算自变量B.只能用自变量推算因变量C.即可用因变量推算自变量，也可用自变量推算因变量D.不需考虑因变量和自变量问题31.配合回归直线最合理的方法是（ ）。
A.移动平均法B.最小平方法C.半数平均法D.随手画线法二、多项选择题1.测定现象之间有无相关关系的方法有（ ）。
A.对现象做定性分析B.编制相关表C.绘制相关图D.计算相关系数E.计算估计标准2.下列属于负相关的现象有( )。
A.商品流转的规模愈大，流通费用水平越低B.流通费用率随商品销售额的增加而减少C.国内生产总值随投资额的增加而增长D.生产单位产品所耗工时随劳动生产率的提高而减少E.产品产量随工人劳动生产率的提高而增加3.变量x 值按一定数量增加时,变量y 也按一定数量随之增加，反之亦然，则x 和y 之间存在 ( )。
A.正相关关系B.直线相关关系C.负相关关系D.曲线相关关系E.非线性相关关系4.直线回归方程 y c ＝a ＋bx 中的b 称为回归系数，回归系数的作用是 ( ) 。
A.确定两变量之间因果的数量关系B.确定两变量的相关方向C.确定两变量相关的密切程度D.确定因变量的实际值与估计值的变异程度E.确定当自变量增加一个单位时，因变量的平均增加量5.设产品的单位成本 (元) 对产量 (百件) 的直线回归方程为y c ＝76-1.85x ，这表示 ( )。
A.产量每增加100件，单位成本平均下降1.85元B.产量每减少100件，单位成本平均下降1.85元C.产量与单位成本按相反方向变动D.产量与单位成本按相同方向变动E.当产量为200件时，单位成本为72.3元6.回归方程中因变量的实际值为y ，估计值为y c ，y 与y c 的数量关系为（ ）。
A.c y y =B.c y y ≠C.c y y =∑∑D.0c y y ±=∑∑E. c y y =7.现象间相互联系的类型有（ ）。
A.回归关系B.指数关系C.随机关系D.函数关系E.相关关系8.对x 、y 作直线相关分析（ ）。
A.x 、y 的直线相关系数若接近0时，说明x 、y 没有直线相关关系B.直线相关系数为0，但可能存在曲线相关关系C.回归方程c c y a bx x c dx =+=+与两个方程是相同的D.x 、y 的直线相关系数可以计算两个，两者的数值不同E.在互为因果关系中c c y a bx x c dx =+=+与两个方程式都有意义9.下列属于正相关的现象是（ ）A.家庭收入越多，其消费支出也越多B.流通费用率随着商品销售额的增加而减少C.产品产量随着生产用固定资产价值的减少而减少D.生产单位产品所耗工时，随劳动生产率的提高而减少E.工人劳动生产率越高，则创造的产值就越多。
10.下列现象中属于相关关系的有（ ）。
A.压力与压强B.现代化水平与劳动生产率C.园的半径与园的面积D.身高与体重E.机械化程度与农业人口。
11.相关关系与函数关系各有不同特点，主要体现在（ ）。
A.相关关系是一种不严格的互相依存关系B.函数关系可以用一个数学表达式精确表达C.函数关系中个现象均为确定性现象D.相关关系是现象之间具有随机因素影响的依存关系E.相关关系中现象之间仍可以通过大量观察法来寻求其变化规律12.当两个现象完全相关时，下列统计指标值可能为（ ）。
A.r=1B.r=0C.r=-1D.S yx =0E. S yx =113.相关系数r 的数值（ ）。
A.可为正值B.可为负值C.可大于1D.可等于-1E.可等于114.在直线相关和回归分析中（ ）。
A.据同一资料，相关系数只能计算一个B.据同一资料，相关系数可以计算两个C.据同一资料，回归方程只能配合一个D.据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个E.回归方程与相关系数均与自变量和因变量的确定无关15.相关系数r=0.9，这表明现象之间存在着（ ）。
A.高度相关关系B.低度相关关系C.低度负相关关系D.高度正相关关系E.低度正相关关系三、判断题1.若变量X 的值增加时，变量Y 的值也增加，说明X 与Y 之间存在正相关关系；若变量X 的值减少时，Y 变量的值也减少，说明X 与Y 之间存在负相关关系。
（ ）2.回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。
（ ）3.回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向，也可以用来说明两个变量相关的密切程度。
（ ）4.计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量。
（ ）5.完全相关即是函数关系，其相关系数为±1。
（ ）6.相关关系和函数关系都属于完全确定性的依存关系。
（ ）7.如果两个变量的变动方向一致，同时呈上升或下降趋势，则二者是正相关关系。
（ ）8.假定变量x 与y 的相关系数是0.8，变量m 与n 的相关系数为-0.9，则x 与y 的相关密切程度高。