贵州财经大学统计学简答题

1.简述标志的含义和分类。含义：标志是总体中各单位所共同具有的某种属性或特征，是说明总体单位属性和特征的名称。分类：（1）按结果的表示方式不同分为品质标志和数量标志（2）按其在每个个体上的表现结果是否相同分为不变标志和可变标志。（3）按其表现个体特征的直接成都不同分为直接标志和间接标志

2.简述标志与指标的区别与联系。区别：（1）指标和标志说明的对象不同，指标说明总体特征，标志说明个体特征。（2）指标和标志的表现形式不同，指标用数值表现，标志技能用文字表现，也能用数值表现。联系：（1）标志是计算统计指标的依据，即统计指标数值是根据个体的标志表现综合而来。（2）由于总体与个体的确定是相对的、可以换位的，因而指标与标志的确定也是相对的，可以换位的。3、简述假设检验的步骤。（1）提出原假设H0和备择假设H1（2）确定检验的显著性水平α（3）根据样本统计量的概率分布确定出与α相对应的临界值，及确定接受域和拒绝域（4）构造检验统计量，并根据样本观测数据计算出检验统计值（5）比较检验统计值与临界值，做出接受或拒绝原假设的判断4、简述离散指标的概念及其作用。定义：离散指标就是反映变量值变动范围和差异程度的指标，即反映变量分布中各变量值远离中心值或代表值程度的指标，也成为变异指标或者标志变动度指标。作用：（1）可以用来衡量和比较平均数的代表性（2）可以用来反映各种现象活动过程的均衡性、节奏性或稳定性（3）为统计推断提供依据5、简述统计指数的主要作用。（1）利用统计指数能综合放映由多事物或多项目组成的复杂现象总体某一方面数量的总变动方向和程度（2）利用统计指数可以对所研究对象总体的某种数量总变动进行因素分析（3）利用统计指数可以研究和反映事物的长期变动趋势

6、简述相关分析的主要内容。（1）判断确定现象之间有无关系以及相关关系的具体表现形式（2）确定相关关系的密切程度（3）检验现象统计相关的显著性（4）对相关关系的数学形式加以描述。

7、简述相关分析与回归分析的联系与区别。联系：（1）相关分析是回归分析的基础和前提（2）回归分析是相关分析的继续和深入区别：（1）相关分析中两个变量是对等关系，回归分析中则必须确定哪个是自变量，哪个是因变量（2）相关分析主要用来测试变量之间关系的密切程度，回归分析主要用来研究自变量与因变量之间的一般关系值（3）两个现象之间的相关系数是唯一的，而回归系数则可能有两个

8、简述总体、样本、个体三者的关系，试举例说明。总体：就是统计研究的客观对象的全体，是由所有具有某种共同性质的事物所组成的集合体，有时也称为母体。样本：就是从总体中抽区的一部分个体所组成集合，也称为子样个体：组成总体的每个个别事物就称为个体，也称为总体单位。（1）总体与个体的关系。总体容量随着个体数的增减可变大或变小。随着研究目的的不同，总体中的个体可发生变化。随着研究范围的变化，总体与个体的角色可以转换。例如，在研究某地区某校学生的学习状况时，总体由该校所有学生构成，即学校是总体。而若要研究该地区所有学生的构成状况，则总体由该地区的所有学校组成，学校则成为个体。（2）样本与总体的关系。样本是所要研究的对，而样本则是所要观测的对象，样本是总体的代表和缩影。样本是用来推断总体的。总体和样体的角色是可以改变的。

9、如何设计统计数据收集方案？（1）明确调查目的（2）确定调查对象和调查单位（3）确定调查项目（4）调查表格和问卷的设计（5）确定调查时间（6）确定调查的组织实施计划10、什么叫统计分组？统计分组应遵循什么原则？统计分组就是根据统计研究的目的和事物本身的特点，选择一定的标志（一个或多个），将研究现象总体划分为若干性质不同的组或类的一种统计研究方法。统计分组应遵循的原则：穷尽原则与互斥原则。即现象总体中的任何一个个体都必须而且只能归属于某一个组，不能出现遗漏或者重复出现的情况。11、什么是抽样分布？它受哪些因素影响？定义：抽样分布就是样本统计量的概率分布，它由样本统计量的所有可能取值和与之对应的概率组成。影响因素：（1）总体分布。一般总体分布越集中则抽样分布也越集中，总体分布越分散则抽样分布也越分散。（2）样本容量。是决定抽样分布最有效、最关键的因素。在其他因素不变的情况下，样本容量越大则抽样分布越集中，样本容量越小则抽样分布越分散。（3）抽样方法。（4）抽样组织形式（5）估计量构造

12、什么是抽样实际误差、抽样标准误差和抽样极限误差？抽样实际误差：是指样本估计值与总体参数值之间的离差。抽样标准误差：是衡量抽样误差大小的核心指标，是抽样分部方差的平常根，即抽样分部的标准差或样本统计量的标准差。抽样极限误差：是指以样本估计总体所允许的最大误差范围，也就是在一次抽样估计时，估计量所允许取的最高值或最低值与总体参数值之间的绝对离差。13、什么是假设检验的两类错误？如何控制这两类错误？第一类错误叫弃真错误，即原假设是真实的，判断结论却是拒绝原假设。第二类错误叫取伪错误，即把不正确的原假设，当作正确的而将它接受了。控制：这两类错误是一对矛盾体，当我们设法降低第一类错误的概率时，犯第二类错误的概率就会提高，要同时达到减少犯错误的可能性，只有通过扩大样本容量来实现。14、什么是拉氏指数和派氏指数？它们之间的根本区别是什么？所谓拉氏指数就是把同度量因素的时间固定在基期的一种综合指数形式。一般而言，拉氏指数形式对于数量指标指数的编制意义更为明确所谓派氏指数就是把同度量因素的时间固定在报告期的一种综合指数形式。一般而言，派氏指数形式对于质量指标指数的编制意义更为明确。根本区别：时间固定的期数不同。15、什么是平均指标？平均指标有什么作用？定义：平均指标又称“统计平均数”，用以反映社会经济现象总体各单位某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平的综合指标。作用：（1）平均指标可以反映现象总体的综合特征。（2）平均指标可以反映分配数列中各变量值分布的集中趋势。（3）平均指标经常用来进行同类现象在不同空间、不同时间条件下的对比分析，从而反映现象在不同地区之间的差异，揭示现象在不同时间之间的发展趋势。16、什么是同度量因素？如何选择同度量因素？定义：同度量因素是指媒介因素，借助媒介因素，把不能直接加总的因素过渡到可以加总。选择：一般情况下，编制数量指标时，应以基期的质量指标作为同度量因素，而编制质量指标时应以报告期的数量指标作为同度量因素。17、什么是统计指数？它有什么作用？作用：（1）可以分析复杂现象变动的方向和程度（2）可以分析复杂经济现象总变动中各因素的变动以及它们的变动对总体变动的影响程度（3）可以分析复杂现象平均水平的变动中各个因素的变动以及它们的变动对总平均水平变动的影响程度（4）可以分析复杂经济现象总体的长期变化趋势18、什么是相关关系？它与函数关系有何不同？定义：相关关系是变量之间非确定的数量依存关系，即一个变量的数值并不完全由另一个变量的数值决定。与函数关系比较：（1）相关关系通常不能用数学公式准确地表达出来，而函数关系通常可以用数学公式来表示。函数关系是变量之间完全确定的数量依存关系，即一个变量的数值完全由另一个变量的数值决定，两个变量的数值是一一对应的，相关关系的两个变量的数值并不是一一对应的关系。（2）相关关系与函数关系虽然有较大的区别，但也有一定联系，由于存在有测量误差等原因，函数关系在实际中往往通过相关关系表现出来。另一方面，人们在分析研究相关关系的时候，常常要借助函数关系来表现相关关系。19、时期数列与时点数列有什么区别？（1）时期数列中不同时间的指标数值可以累计，而时点数列中不同时点上数值不可以累计（2）时期数列指标值的大小和时期长短有之间关系，一般来说时期越长，数值越长，而时点数列指标数值的大小和时间长短无直接关系（3）时期数列指标值一般是通过连续登记获得的，而时点指标的数值一般是通过不连续登记取得的。20、完整的统计调查方案包括哪些内容（1）确定调查目的（2）确定调查对象和调查单位（3）确定调查项目（4）设计调查问卷（5）选择调查方法（6）确定调查时间和调查期限（7）制定调查的组织和实施计划21.简述统计数据有哪些分类？1.统计数据按照所采用的计量尺度不同，可分为定型数据和定量数据两类；2.按照其表现形式不同，分为绝对数、相对数、平均数三类；3.按照其来源不同，可分为观测数据和实验数据两类；4.按照其加工程度不同，可分为原始数据和次级数据两类；5.按照其时间和空间状态不同，可分为时序数据与截面数据两类。22.简述统计研究的过程。统计数据研究的过程，也就是统计研究的过程，包括以下四个环节：统计设计、数据收集、数据整理以及数据分析与解释。

23. 简述变量的含义和分类。变量是统计学中经常涉及的一个的概念。从狭义上来看，变量时指可变的数量标志，例如人的年龄、身高、等都是变量。从广义上来看，变量不仅指可变的数量标志，也包括可变的品质标志，因为可变的品质标志在每个个体上的表现结果页是不同的，在作为变量处理时所用的方法也有所不同。因此，可变标志就是变量。分类：按其反映数据的计量尺度不同，可分为定性变量和定量变量两种；按其所受影响因素不同，可分为确定性变量和随机性变量；按其熟知的变化是否连续，可以分为离散型变量和连续型变量。24简述统计数据收集过程中的误差及其形成原因。在统计数据收集过程中，可能存在两种误差：观测性误差、代表性误差。观测性误差也叫等级误差或调查误差，它是在调查观测的各个环节因工作粗心，或被观测者不愿很好配合而造成的所收集数据与实际情况不符的误差，包括计量错误、记录错误、计算错误、抄写错误、汇总错误、计算输入误差等工作误差，以及被调查者不愿或难以提供真实情况的误差，有时还存在调查人员弄虚作假的误差和各种因素干扰的误差；代表性误差是指在抽样调查中，由于样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差根据样本不能完全代表总体的原因不同，代表性误差又分为系统性代表性误差和偶然性代表性误差两种。系统性代表性误差，是由于抽样框不完善、抽样时违反随机原则、被调查者无回答等因素引起的误差。偶然性代表性误差，也叫抽样误差或偶然性误差，是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符，从而产生的估计结构与总体真值不一致的误差，这种误差在随机抽样中不可避免，但可以计算和控制。25.什么是重点调查？重点个体如何确定？

重点调查也是一种非全面调查，是对数据收集对象总体中的部分重点个体进行观测的统计调查方式。所谓重点个体，是就调查标志而言，那些在总体标志总量中占有绝大比重的少数个体。重点个体的确定：虽然只是总体全部个体中的一小部分，但就调查标志而言却又举足轻重的作用;能够从数量上反映总体的基本情况，抓住重点26. 简述统计分组的含义和作用。统计分组就是根据统计研究的目的和事物本身的特点，选择一定的标志（一个或多个），将研究现象总体划分为若干性质不同的组或类的一种统计研究方法。统计分组在揭示现象所属类型，解剖总体内在结构，分析现象之间关系等方面，具有重要的作用。27. 离散测度指标有哪些？全距，就是变量的最大值由于最小值之差也叫极差，表明变量的最大变动范围或绝对幅度四分位差，即四分位数种第一个四分位数与第三个四分位数之差也称为内距或四分间距异众比率，分布数列中非众数组的频率域总额数之比；平均差，变量的各变量值与算术平均数离差绝对值的算术平均数，表明各变量与算术平均数的平均差距；方差和标准差，各变量值与其均值的离差平方的算书评平均数，标准差是方差的平方根；离散系数，是变量的标准差与均值之比。28简述中位数的含义及其优点。中位数是变量的所有变量值按定序尺度排序后，处于中间位置的变量。优点：中位数作为一种位置平均数，概念较为清晰，只要排列数据顺序，就可以比较容易地加以确定；不受变量数列中特殊值的影响；组距数列出现开口组时，对中位数无影响；当某些变量不能表现为数值但可以定序时不能计算数值平均数而可以确定中位数。29. 如何反映变量分布的形状?变量分布的形状要用形状指标来反映。形状指标是反映变量分布具体形状，即左右是否对称、偏斜程度与陡峭程度如何的指标。具体来说，变量分布的形状一般从对称性和陡峭性两方面来反映，因此形状指标也有两个方面：一是反映变量分布偏斜程度的指标，成为偏度系数；二是反映变量分布陡峭程度的指标，称为峰度系数。30. 解释何为区间估计。参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。31. 简述什么是假设检验。就是事先对总体参数或总体分布形态做出一个规定或假设，然后利用样本提供信息，以一定的概率来检验假设是否成立或者说判断总体的真实情况是否与原假设存在显著的系统性差异。

32. 简述相关关系的种类。按照相关关系设计的因素多少，看分为单相关和复相关；按照相关关系的表现形式不同，可分为线性相关和非线性相关，对于一元相关，即为直线相关和曲线相关；对于单相关，按照现象数量变化的方向不同，可分为正相关和负相关；按照相关程度不同，可分为完全相关、不完全学相关和不相关。33. 简述时间数列的编制原则。时间的一致性，对于时间数列，由于其指标数值大小与时期长短有着直接关系，因此每个时期指标所含的时间长短应该相等，以利于分析；总体范围的一致性，总体范围包括空间范围和单位范围两个层面；经济内容的一致性，经济内容是指一个理论形态统计指标的内涵及与之相适应的外延；计算方法的一致性，计算方法也是统计指标的三要素之一。34. 简述时间数列的影响因素。长期趋势，是指时间数量中指标数值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势季节变动，是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年；循环变动，是时间数列中的各项指标随着时间变动发生周期性的重复性变化。不规则变动，是有未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于偶然因素或意外条件影响，在一段时间内呈现不规则的或自然不可预测的变动。35. 简述时间数列分析的意义。通过观察时间数列，可以了解社会经济现象总体的动态变化全过程，便于人们客观全面地认识事物的发展方向和速度；通过观察时间数列，可以研究哪些因素对时间数列的指标是指大小在起作用，可以进一步掌握事物发展变化的趋势和规律性；根据时间数列原有的发展变化规律，进行短期或长期预测，是生产、管理、决策过程中不可缺少的有力工具。36. 什么是数量指标指数和质量指标指数？数量指标指数就是指数化指标为某一数量的指数，也就是反映总体某种数量指标变动的指数。质量指标指数就是指数化指标为某一质量的指数，也就是反映总体某种质量指标变动的指数。37. 什么是统计指数体系？它有哪些构建的基本原则？所谓统计指数体系就是由三个或三个以上具有内在本质联系的统计指数所组成的有机整体。 基本原则①统计指数体系中的各个指数之间必须保持等式关系以便从相对数和绝对数两方面进行因素分析。一般地相对数之间是乘除的关系绝对数之间是加减的关系。②在利用统计指数体系进行多因素分析时必须分清各个因素指标性质即科学区分数量指标和质量指标以便选择合适的方法来编制各相关的指数。③为了保持与统计指数一般编制原则的一致性在一个统计指数体系中质量指标指数采用派氏形式数量指标指数采用拉氏形式。作用①利用统计指数体系对复杂现象总体的数量变化从相对数和绝对数两方面进行因素分析说明现象总变动中各个影响因素的变动方向和影响程度②利用指数体系中各个指数之间的数量关系由已知的统计指数去推算为之的指数。