统计学(第7章)资料
《统计学》-第7章-习题答案
第七章思考与练习参考答案1.答:函数关系是两变量之间的确定性关系,即当一个变量取一定数值时,另一个变量有确定值与之相对应;而相关关系表示的是两变量之间的一种不确定性关系,具体表示为当一个变量取一定数值时,与之相对应的另一变量的数值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。
2.答:相关和回归都是研究现象及变量之间相互关系的方法。
相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度,但不能确定变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况;回归分析则可以找到研究变量之间相互关系的具体形式,并可变量之间的数量联系进行测定,确定一个回归方程,并根据这个回归方程从已知量推测未知量。
3.答:单相关系数是度量两个变量之间线性相关程度的指标,其计算公式为:总体相关系数,样本相关系数。
复相关系数是多元线性回归分析中度量因变量与其它多个自变量之间的线性相关程度的指标,它是方程的判定系数2R 的正的平方根。
偏相关系数是多元线性回归分析中度量在其它变量不变的情况下两个变量之间真实相关程度的指标,它反映了在消除其他变量影响的条件下两个变量之间的线性相关程度。
4.答:回归模型假定总体上因变量Y 与自变量X 之间存在着近似的线性函数关系,可表示为t t t u X Y ++=10ββ,这就是总体回归函数,其中u t 是随机误差项,可以反映未考虑的其他各种因素对Y 的影响。
根据样本数据拟合的方程,就是样本回归函数,以一元线性回归模型的样本回归函数为例可表示为:tt X Y 10ˆˆˆββ+=。
总体回归函数事实上是未知的,需要利用样本的信息对其进行估计,样本回归函数是对总体回归函数的近似反映。
两者的区别主要包括:第一,总体回归直线是未知的,它只有一条;而样本回归直线则是根据样本数据拟合的,每抽取一组样本,便可以拟合一条样本回归直线。
第二,总体回归函数中的0β和1β是未知的参数,表现为常数;而样本回归直线中的0ˆβ和1ˆβ是随机变量,其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。
统计学基础(第七章时间数列分析)
教学重点与难点:
※ 重点:时间数列平均发展水平指标的计算方法 ,
时间数列各类速度指标的计算与运用, 难点:根据不同类型的时间数列选择正确的公 式计算平均发展水平
第七章
时间数列分析
§7.1 时间数列分析概述
§7.2 时间数列的水平指标
§7.3
时间数列的速度指标
§7.1 时间数列分析概述 一、时间数列的概念和作用
12.6 10000 c 6300 元 人 四月份: 1 2000 2000 2 14.6 10000 c 6952 4元 人 . 五月份: 2 2000 2200 2 16.3 10000 c 7409 1元 人 . 六月份: 3 2200 2200 2
首末 折半法
例7.4,某企业2006年一季度各月的职工人数如下:
3月初 3月底 220 260
200 240 220 1月平均: a1 2 240 220 2月平均: a2 230 2
3月平均:
220 260 a3 240 2
一季度月平均:
220 230 240 a 230(人) 3
我国1996-2006年国内生产总值等时间序列
年 份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
时间数列作用
见教材
二、时间数列的种类
时间数列
绝对数数列
相对数数列
平均数数列
时期数列
时点数列
1、绝对数时间数列(总量指标时间数列) 反映社会经济现象在各期达到的绝对水平及其变化 发展的状况。
12521 1255 2 1260 3 1 2 3
7542 1257人 6
相关分析统计学原理辅导(7章)
(4) 假定下年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方 程预测其销售成本,并给出置信度为95%的预测区间
ˆ y f 40.3720 0.7863x f 2 万元 即下年1月销售收入为800万元时,其销售成本的点预测值为 669.412万元 ( x x )2 2
第二节 相关图表和相关系数
一、相 关 图 表
相关图表是相关分析的重要方法。通过相关图表可 以直观地判断现象之间呈现的相关的形态和方向。
简单相关表(P264表7-3) 相关表 分组相关表 双变量分组相关表(P266表7-5) 相关图 利用直角坐标系第一象限,把自变量置于横轴上,
因变量置于纵轴上,在将两变量相对应的变量值 用坐标点形式描绘出来即可。(p268图7-1)
相关系数计算分析例题
序 月产量 号 1 1.2 2 2.0 3 3.1 4 3.8 5 5.0 6 6.1 7 7.2 8 8.0 ∑ 36.4 生产费用
x
y
62 86 80 110 115 132 135 160 880
x
2
y
2
xy
74.4
172.0 248.0
1.44 4.00 9.61 14.44 25.00 17.21 51.84 64.00
ˆ Se(e f ) 1
1 1 (800 647.88) f 4.35709 1 2.2265 2 n ( xi x ) 12 425053.73
ˆ ˆ P{[ y f t 2 Se(e f )] y f [ y f t 2Se(e f )]} 1
(4)假定下年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测 其销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。
统计学第七章、第八章课后题答案
统计学复习笔记第七章 参数估计一、 思考题1. 解释估计量和估计值在参数估计中,用来估计总体参数的统计量称为估计量。
估计量也是随机变量。
如样本均值,样本比例、样本方差等。
根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。
2. 简述评价估计量好坏的标准(1)无偏性:是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。
(2)有效性:是指估计量的方差尽可能小。
对同一总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。
(3)一致性:是指随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
3. 怎样理解置信区间 在区间估计中,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。
置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。
有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差(即置信区间),并不说明置信度,也不给出被调查的人数,这是不负责的表现。
因为降低置信度可以使置信区间变窄(显得“精确”),有误导读者之嫌.在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现.这样则可以由此推算出置信度(由后面给出的公式),反之亦然.4. 解释95%的置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率.也就是说,无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%(的区间)包含参数。
不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间,就以为该区间以0。
95的概率覆盖总体参数.5. 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
1. 估计总体均值时样本量n 为2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为其中: 2222)(E z n σα=n z E σα2=▪与置信水平成正比,在其他条件不变的情况下,置信水平越大,所需要的样本量越大;▪与总体方差成正比,总体的差异越大,所要求的样本量也越大;▪与与总体方差成正比,样本量与估计误差的平方成反比,即可以接受的估计误差的平方越大,所需的样本量越小。
统计学第七章 相关与回归分析
(四)按变量之间的相关程度分为完全相关、不完全相 关和不相关。
二、相关关系的测定
(一)定性分析,相关表,相关图 判断现象间有无相关关系是一个定性认 识问题,单纯依靠数学方法是无法解决的。 因此,进行相关分析必须以定性分析为前 提,这就要求研究人员首先必须根据有关 经济理论,专业知识,实际经验和分析研 究能力等。对被研究现象在性质上作出定 性判断。 相关表是将相关变量的观察资料,按照 其对应关系和一定顺序排列而成的表格。
Se
y
2
a y b xy n2
(7- 12)
这个公式可以直接利用前面计算回归系 数和相关系数的现成资料。以表7-1的资 料计算如下:
Se y 2 a y b xy n2 56615-30.3 731-28.36 1213 10 2 65.02 8 2.85 (万件)
2
或
y- y R= 1- 2 y y
ˆ 式中,y 为y的多元线性趋势值或回归估计值。
若变量间呈曲线(非直线)相关,则应
计算相关指数来测定变量间相关的密切程度。
ˆ y y y y
2 2
Ryx
( 7-7)
R
ˆ y y
由表7-4资料计算相关系数如下:
r
n xy x y n x x
2 2
n y y
2 2
2
10 1213-15.1 731
2
10 26.25-15.1 10 56615-731 1091.9 1091.9 38.49 31789 6.2 178.3 1091.9 0.988 1105.5
统计学课件讲义 第7章 假设检验
第7章假设检验一、假设检验概述1.概念:假设检验是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否可信的一种统计分析方法。
2.主要目的:在于判决原假设的总体和当前抽样所取自的总体是否发生了显著的差异。
3.假设检验的检验法则假设检验过程就是比较样本观察结果与总体假设的差异。
差异显著,超过了临界点,拒绝H0;反之,差异不显著,接受H0。
4.假设检验中的两类错误:“弃真”、“取伪”在假设检验中,在一定样本容量下,不能同时做到犯这两类错误的概率都很小。
因为减少α会引起β增大,减少β会引起α增大。
5.基本思想:反证法思想、小概率原理6.假设检验的步骤:根据题意合理地建立原假设和备择假设→选择适当的检验统计量,并确定其分布形式→选定显著性水平,并根据相应统计量的统计分布表查出临界值→根据样本观察值计算检验统计量的观察值→根据检验规则作出接受或拒绝原假设的判断二、单个正态总体的假设检验(显著水平为α)三、两个正态总体的假设检(显著水平为α)注:2221212222212121211s s n n f s s n n n n ⎛⎫+ ⎪⎝⎭=⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭+-- 四、总体比率的假设检验1、根据中心极限定理,在大样本条件下,若np 和nq 都大于5时,样本比率的抽样分布近似服从正态分布,因此,我们可用Z =作为检验统计量2、对于两总体比率之差的概率分布,可证明其近似地服从正态分布。
若总体比率未知,且1111,(1)n p n p -和 2222,(1)n p n p -都大于5时,我们可用样本比率1p 和2p 来替代。
因此,我们可用Z =五、假设检验中的其他问题1、区间估计与假设检验的关系:两者推断的角度不同、两者立足点不同、两者的主要决策参考点不同。
两者都属于统计推断方法,根据样本统计量对总体参数进行推断 对相同条件的推断问题,其推断的理论依据——抽样分布理论相同都是建立在概率基础上的推断,推断结果都具有一定的可靠程度或风险 利用置信区间可以进行假设检验2、假设检验中的p -值假设检验的p -值就是拒绝原假设的最小显著性水平。
应用统计学 经管类 第7章 假设检验
• • • • • •
二、假设检验的步骤 (一)提出原假设与备择假设 (二)构造检验统计量 (三)确定拒绝域 (四)计算检验统计量的样本观测值 (五)做出结论
1、提出原假设与备择假设
• 消费者协会实际要进行的是一项统计检验 H0 工作。检验总体平均 =250是否成立。这 就是一个原假设(null hypothesis),通常用 表示,即: H0 : =250
第三节 自由分布检验
一、自由分布检验概述 自由分布检验与限定分布检验不同, 它是指在假设检验时不对总体分布的形状和参数加 以限制的检验。与参数检验相对应,自由分布检验又称为非参数检验,但这里的非参数只是 指未对检验统计量服从的分布及其参数做出限制, 并不意味着在检验中 “不涉及参数” “不 或 对参数进行检验” 。
• 解:通过统计软件进行计算。
(二)配对样本的均值检验 设配对观察值为(x,y),其差值是 d = x-y。设 d 为差值的总体均值,要检验的是:
H 0 : d 0 , H1 : d 0
记d
d ,则其方差是: n
2
2 d d / n Sd n(n 1) n
t
X 1000 S/ n
第三步:确定显著性水平,确定拒绝域。 α=0.05,查 t-分布表(自由度为 8),得临界值是 t / 2, n 1 t0.025,8 =2.306, 拒绝域是(-,-2.306]∪[2.306,+)。在 Excel 中,可以使用函数 TINV(0.05,8) 得到临界值 t0.025,8 。 第四步:计算检验统计量的样本观测值。 将 X 986 ,n=9,S=24,代入 t 统计量得:
H1 • 与原假设对立的是备选假设(alternative hypothesis) ,备选假设是在原假设被否 定时另一种可能成立的结论。备选假设比 原假设还重要,这要由实际问题来确定, 一般把期望出现的结论作为备选假设。
统计学原理 第七章课后习题及答案
第七章 相关和回归一、单项选择题1.相关关系中,用于判断两个变量之间相关关系类型的图形是( )。
(1)直方图 (2)散点图 (3)次数分布多边形图 (4)累计频率曲线图 2.两个相关变量呈反方向变化,则其相关系数r( )。
(1)小于0 (2)大于0 (3)等于0 (4)等于13.在正态分布条件下,以2yx S (提示:yx S 为估计标准误差)为距离作平行于回归直线的两条直线,在这两条平行直线中,包括的观察值的数目大约为全部观察值的( )。
(1)68.27% (2)90.11% (3)95.45% (4)99.73% 4.合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是( )。
(1)函数关系 (2)单向因果关系 (3)互为因果关系 (4)严格的依存关系 5.相关关系是指变量之间( )。
(1)严格的关系 (2)不严格的关系(3)任意两个变量之间关系 (4)有内在关系的但不严格的数量依存关系 6.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( )。
(1)0.29 (2)-0.88 (3)1.03 (4)0.997.如果变量z 和变量Y 之间的相关系数为-1,这说明两个变量之间是( )。
(1)低度相关关系 (2)完全相关关系 (3)高度相关关系 (4)完全不相关 8.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=( )。
(1)21.2 2(3)0.92 (4)0.65 9.当两个相关变量之问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( )。
(1)明显因果关系 (2)自身相关关系(3)完全相关关系 (4)不存在明显因果关系而存在相互联系 10.在计算相关系数之前,首先应对两个变量进行( )。
(1)定性分析 (2)定量分析 (3)回归分析 (4)因素分析 11.用来说明因变量估计值代表性高低的分析指标是( )。
统计学 第7章 假设检验ppt课件
(1)贝努利定理(Bernoulli Theorem)
ln i mPnnA
PA
1
(6.1)
贝努利定理表明事件发生的频率依概率收敛于事件发生的概率。从而 以严格的数学形式表述了频率的稳定性特征,即n当很大时,事件发生 的频率与概率之间出现较大的偏差的可能性很小。由此,在n充分大的 场合,可以用事件发生的频率来替代事件的概率。
抽样分布反映了依据样本计算出来的统计量数值的概率分布,这是科 学地进行统计推断的基础。例如,在大样本场合,由中心极限定理有样 本均值趋于正态分布。
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《统计学教程》
第6章 抽样分布与参数估计
6.1 抽样分布
3.抽样分布
抽样分布(Sampling Distribution)是指从同分布总体中,独立抽 取的相同样本容量的样本统计量的概率分布。所以,抽样分布是样本分 布的概率分布,抽样分布是抽样理论的研究对象。
抽样分布反映了依据样本计算出来的统计量数值的概率分布,这是科 学地进行统计推断的基础。例如,在大样本场合,由中心极限定理有样 本均值趋于正态分布。
★ 讨论题 为什么说抽样分布是抽样理论研究的对象,解释三种分布之 间的联系。
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《统计学教程》
独立同分布的中心极限定理是应用最多的一种中心极限定理。设随机
变量相互独立,服从同一分布,且具有相同的有限的数学期望和方差,
则
ln i m Fn
x
n lim k1Xk
nx
x
n n
1
t2
e 2dt
(6.3)
2பைடு நூலகம்
统计学 第七章 相关与回归分析
数 值 说 明
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0
-0.5
0
+0.5
正相关程度增加
+1.0
r
负相关程度增加
通常:当相关系数的绝对值: 通常:当相关系数的绝对值: 小于0.3 小于0.3时,表示不相关或微弱相关 0.3时 介于0.3 0.5, 介于0.3至0.5,表示低度相关 0.3至 介于0.5 0.8,表示显著(中度) 介于0.5至0.8,表示显著(中度)相 0.5至 关 大于0.8Lxx Lyy
r=
n ∑ xy − ∑ x ⋅ ∑ y n ∑ x 2 − (∑ x ) 2 ⋅ n ∑ y 2 − (∑ y ) 2
r=
∑ ( x − x )( y − y) ∑ ( x − x )2 ∑ ( y − y)
2
( x − x )( y − y) = ∑ xy − 1 ∑ x ∑ y ∑ n
第二节
定性分析
相关分析的方法
是依据研究者的理论知识和实践经 验,对客观现象之间是否存在相关 关系,以及何种关系作出判断。 关系,以及何种关系作出判断。 在定性分析的基础上,通过编制相 在定性分析的基础上, 关表、绘制相关图、计算相关系数 等方法, 等方法,来判断现象之间相关的方 向、形态及密切程度。 形态及密切程度。
xy
( y − y) 2 ∑
σ xσ y
3.相关系数的其他公式 相关系数的其他公式
• (1)积差法公式: )积差法公式: • • (2)积差法简化式: )积差法简化式: r= • • (3)简捷公式: )简捷公式: •
∑ ( x − x)( y − y) r=
nσ xσ y
∑ ( x − x )( y − y ) ∑ (x − x) ⋅ ∑ ( y − y)
统计学第7讲参数估计
• 将此数据作为样本,商店开张后经过该地的人数作为总体。 在95%的置信度下,能否知道每天经过此地的人数?
案例二: 参数估计在品牌认知度中应用
例 某食品厂准备上市一种新产品,并配合以相应的广告 宣传,企业想通过调查孩子们对其品牌的认知情况来 评估广告的效用,以制定下一步的市场推广计划。他 们在该地区随机抽取350个小孩作访问对象,进行儿童 消费者行为与消费习惯调查,其中有一个问句是“你 听说过这个牌子吗?”,在350个孩子中,有112个小 孩的回答是“听说过”。根据这个问句,可以分析这 一消费群体对该品牌的认知情况。食品厂市场部经理 要求,根据这些样本,给定95%的置信度,估计该地 区孩子认知该品牌的比例。
优点:简单、具体明确
缺点:没有给出估计值接近总体参数的程度,也无法说明估 计结果有多大的把握程度。
(一)常用的点估计量
1.总体均值点估计量(样本均值)
x
1 n
n i 1
xi
2.总体方差与标准差点估计量(样本方差与标准差)
2
S2
1 n 1
n i 1
( xi
x)2
S
lnL(, 2 ; x1,
, xn ) n ln
2
n 2
ln
2
1
2
2
n i 1
( xi )2
对, 2求偏导数并令其为零.
ln L 1 n
2 i1
(xi ) 0
ln L
2
统计学期末复习重点 统计学第7章 时间序列分析
【例7-4】 福建省部分年份年末全社会从业人数资 料如下,计算福建省10年内的全社会平均从业人 数
年份 人数/万 人 1997 2000 2002 2005 2007
i 1
1612.41
1660.19
1711.32
1868.49
2015.33
2.由相对指标或平均指标时间序列计算序时平均数 相对数和平均数通常是由两个绝对数对比形成的, 计算序时平均数时,应先分别求出构成相对数或 平均数的分子和分母,然后再进行对比即得相对指标 或平均指标序列的序时平均数
逐期增长量
a1 a0 , a2 a1 ,, an an 1
累积增长量
a1 a0 , a2 a0 ,, an a0
二者的关系:
⒈ a1 a0 a2 a1 an an1 an a0 ⒉ ai a0 ai 1 a0 ai ai 1 i 1,2,, n
由于采用的基期不同,发展速度又可分为定 基发展速度和环比发展速度。 环比发展速度也称逐期发展速度,是报告期 水平与前一时期水平之比,说明报告期水 平相对于前一期的发展程度 定基发展速度则是报告期水平与某一固定时 期水平之比,说明报告期水平相对于固定 时期水平的发展程度,表明现象在较长时 期内总的发展速度,也称为总速度 年距发展速度说明报告期水平与上年同期水 平对比达到的相对程度
时间序列概述
时间序列的编制原则
(1) 指标数值涵盖的时间长短一致
(2) 指标内涵、外延要一致 (3) 计算方法和计算单位、价格一致
现行价格:指产品在各个时间,地点、环节实现的价格。
可比价格:是为专门消除货币量中价格变动因素而设计的价格。
第二节 时间序列水平指标
第7章抽样与抽样分布
· · ·
· · ·
统计学
STATISTICS
3· 等距抽样(机械抽样或系统抽样)
将总体单位按某一标志排序,然后按相等间隔 抽取样本单位构成样本的抽样形式 随机起点 · · · · · · (总体单位按某一标志排序) 按无关标志排队,其抽样效果相当于简单随机抽样; 半距起点 对称起点
按有关标志排队,其抽样效果相当于类型抽样。
明确 总体及 抽样单位
统计学
STATISTICS
明确 调查目 的
确定或构 建抽样框
提出指标 精度要求
选择抽样 组织形式
2019/1/31
确定 样本容量
制定 具体办法 步骤
23
统计学
STATISTICS
2.抽样方案设计的基本原则
(1)保证实现抽样随机性的原则 (2)保证实现最大的抽样效果原则
3.抽样方案设计中的重要问题
不重复抽样
每次从总体中抽选一个单位后就不 再将其放回参加下一次的抽选。又 称不放回抽样. 总体单位数减少n,同一单位只可 7 能被抽中一次。
2019/1/31
可能的样本数目考虑各单Biblioteka 的中选顺序 AB≠BA统计学
STATISTICS
考虑顺序的重复抽样 不考虑顺序的重复抽样 考虑顺序的不重复抽样
N
n
Nn N 2
15
(二)随机抽样的组织方式 STATISTICS
1· 简单随机抽样(纯随机抽样)
根据随机原则直接从总体中抽取单位构成样 本的一种抽样方式。
•每个容量为n的样本都有同等机会(概率)被抽中 •简单、直观,是最简单、最基本、最符合随机原 则,但同时也是抽样误差最大的抽样组织形式 •仅适用于规模不大、分布比较均匀的总体 •一般有抽签、抓阄、随机数码表、抽样函数等
统计学原理第七章_相关分析
各类相关关系的表现形态图
三、相关分析与回归分析
• (一)相关分析 • 是用一个指标(相关系数)来表明现象 之间相互依存的密切程度。 • (二)回归分析 • 是根据相关关系的具体形态,选择一个 合适的数学模型,来近似地表达变量之 间的平均变化关系。(高度相关)
• (三)相关分析与回归分析的联系
• 1. 它们有具有共同的研究对象。
n
(x x )(y y ) n
σx
(x x )
n
2
(x x ) n
(y y ) n
1
1
2
σy
(y y )
n
2
2
再代入到原公式中,得:
r σ
2 xy
σx y σ
( x x ) ( y y ) ( x x ) ( y y )
2
·· ·②
销售收入 (百万元)
40 30 20 10 0 0 20 40 60 80 100
广告费(万元)
钢材消费量与国民收入
2500
2000
1500
钢材消费量(万吨)
1000
500
0
(相关图)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
国民收入(亿元)
例子
表1 某企业产量与生产费用的关系
企业编号 1 2 3 4 5 6 7 8
量,哪个是因变量,变量都是随机的。
• 2. 回归分析是对具有相关关系的变量间
的数量联系进行测定,必须事先确定变
量的类型。通常因变量是随机的,自变
量可以是随机的,也可以是非随机的。
第二节 简单线性相关分析
旅游统计学 第七章
P204
(二)接待外国旅游者人数统计 分为旅游企业接待的外国旅游者人数( 基础)和地区旅游部门接待的外国旅游 者人数 1.接待外国旅游者人数的指标含义 旅游企业接待的外国人数是指入境后的 外国旅游者由从事国际旅游业务的旅行 社、旅游饭店接待食宿的人数 地区旅游部门接待的外国旅游者人数反 应的是该地区旅游部门在一定时期内完 成的接待任务工作量与国际旅游的发展 规模
我国国家旅游局关于国内旅游者的定义是:
指报告期内在国内观光游览、度假、探亲访友、就医疗 养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动 的本国居民,其出游的目的不是通过所从事的活动谋取报 酬。统计时,国内游客按每出游1 次统计1 人次。 国内游客包括:国内过夜旅游者和国内一日游游客。
பைடு நூலகம்
(1)国内过夜旅游者:指居民离开惯常居住地在境 内其他地方的旅游住宿单位内至少停留一夜,最长 不超过12个月的国内游客。 国内过夜旅游者应包括在我国境内常住一年以 上的外国人、港澳台同胞。但不包括到各地巡视工 作的部以上领导、驻外地办事机构的临时工作人员 、调遣的武装人员、到外地学习的学生、到基层锻 炼的干部、到境内其他地区定居的人员和无固定居 住地的无业游民。 (2)国内一日游游客:指国内居民离开惯常居住地 10公里以上,出游时间超过6小时,不足24小时,并 未在境内其他地方的旅游住宿单位过夜的国内游客 。
(3)其他估计法 游览点门票估计法
某时期国 同时期内 该时期游客 内旅游者 = 出售的门 × 中国内旅游 人次数 票张数 者所占比重
交通点客运量估计法
国内旅游 某时期国 同时期交 客运中 内旅游者 = 通要点到 ×国内旅 ÷ 者中经过 交通要点 人次数 达的客运 游者所 到达者所 占比重 量 占比重
《统计学》-第7章-习题答案
第七章思考与练习参考答案1 •答:函数关系是两变量之间的确定性关系,即当一个变量取一定数值时,另一个变量有确定值与之相对应;而相关关系表示的是两变量之间的一种不确定性关系,具体表示为当一个变量取一定数值时,与之相对应的另一变量的数值虽然不确定,但它仍按某种规律在定的范围内变化。
2•答:相关和回归都是研究现象及变量之间相互关系的方法。
相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度,但不能确定变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况;回归分析则可以找到研究变量之间相互关系的具体形式,并可变量之间的数量联系进行测定,确定一个回归方程,并根据这个回归方程从已知量推测未知量。
3•答:单相关系数是度量两个变量之间线性相关程度的指标,其计算公式为:总体相关系数二样本相关系数,「一】。
复相关系数是多元线性回归分析中度量因变量与其它多个自变量之间的线性相关程度的指标,它是方程的判定系数R2的正的平方根。
偏相关系数是多元线性回归分析中度量在其它变量不变的情况下两个变量之间真实相关程度的指标,它反映了在消除其他变量影响的条件下两个变量之间的线性相关程度。
4.答:回归模型假定总体上因变量Y与自变量X之间存在着近似的线性函数关系,可表示为Y^ 11X t u t,这就是总体回归函数,其中u t是随机误差项,可以反映未考虑的其他各种因素对Y的影响。
根据样本数据拟合的方程,就是样本回归函数,以一元线性回归模型的样本回归函数为例可表示为:Y?=耳+弭x t。
总体回归函数事实上是未知的,需要利用样本的信息对其进行估计,样本回归函数是对总体回归函数的近似反映。
两者的区别主要包括:第一,总体回归直线是未知的,它只有一条;而样本回归直线则是根据样本数据拟合的,每抽取一组样本,便可以拟合一条样本回归直线。
第二,总体回归函数中的-0和-1是未知的参数,表现为常数;而样本回归直线中的'?Q和?i是随机变量,其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。
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第七章 推断统计
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统计学
(三)类型抽样(又称分层抽样)
类型抽样:是将总体各单位按主要标志进行分 组,然后再从各组中按随机原则抽取一定比例 的单位构成样本。
类型抽样的特点是把分类法和随机原则结合起 来。由于它是按一定比例在每一组中抽样,所 以不存在组间误差。在分组时应尽量将变异较 小的同类单位归入一组,通过扩大组间差异来 达到缩小组内差异的目的,所以其抽样误差一 般小于简单随机抽样的误差。
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统计学
(1)样本的均值与修正方差
xx 或
n
x xf f
s2
(x x)2
或 s2
(x x)2 f
n1
f 1
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第七章 推断统计
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统计学
(2)样本的成数与方差:
p n1 n
s2 p(1 p)
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统计学
三、抽样的组织方式
(一)简单随机抽样(纯随机抽样)
目为 A =N!/(N-n)! ·n! 。
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第七章 推断统计
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统计学
(二)等距抽样(又称机械抽样、系统抽样)
先根据某一标志对总体各单位进行排队, 然后按一定顺序和间隔来抽取样本单位的 一种抽样组织方式。
等距抽样一般都是不重复抽样。 等距抽样时总体各单位排序的标志,可以
是无关标志,也可以是有关标志。(见下 页)
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统计学
2、不重复抽样
也称不回置抽样,它是指每次抽取一个样本登记 后不再放回总体中参加下一次抽取。
每一个样本单位只有一次被抽取的可能。 特点:样本由连续 n 次抽取的结果构成,实质上
等于一次同时从总体中抽取 n 个样本单位。 从总体 N 个单位中,全部可能抽取的不同样本数
假设检验:依据样本观察资料对总体综合 指标的某种假设检验,来判断这种假设的 真伪。
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统计学
第二节 有关抽样的基本概念
一、总体的相关概念
(一)总体 (母体、全及总体)
一般用 N 表示总体的单位数。 一个总体的指标数值是确定的、唯一的,
所以称为参数。
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2
)
σ
N
N
➢ 对经过整理的资料:
➢
σ 2 ( X X )2 f f
或
σ
(
X
X
2
)
f
f
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统计学
2、总体的成数和方差:
P N1 N
σ 2 P(1 P)
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统计学
二、样本的相关概念
1、样本容量与样本个数
样本容量:样本容量是指一个样本包含的 单位数。一般用 n 表示。
统计学
第七章 推断统计
统计抽样 参数估计 假设检验
统计学
第一节 抽样推断的基本概念
一、抽样推断的含义
抽样推断,也称统计抽样,是在抽样调查 的基础上,利用样本的实际资料计算样本 指标,并据此推算总体相应数量特征的一 种统计分析方法。
抽样推断就是根据样本的平均数、成数 (也称比率)来推断经济社会现象指标总 体的平均数和相对数(成数)。
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1、无序等距抽样
统计学
第一组随机抽取 一个,以后每隔 k个抽取一个。
按无关标志排队进行等距抽样。
抽样距离:k=N/n
➢ 所谓无关标志,是指和单位标志值的大小无 关或不起主要作用的标志。如时间顺序或地 理位置。
➢ 所谓有关标志,就是作为排序的标志与单位 标志值的大小有密切的关系。如工资收入、 学生成绩。
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19统计学Fra bibliotek续前:类型抽样分组时,各组单位数可多可少, 但各组的抽样比例最好保持相同,以避免 各组抽样比例不同而引起的误差。
ni
n
Ni N
式中:Ni 表示各组单位数;ni 表示分配到各组的 抽样单位数目。
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统计学
(四)整群抽样
用更少的人力、时间、费用来达到对总 体的认识
解决不能进行全面调查的检验问题 对普查质量进行检查和修正:主要是修
正登记性误差 应用于时间紧迫不可能取得全面资料时
的分析研究
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统计学
四、抽样推断的内容
参数估计:依据所获得的样本观察资料, 对所研究对象总体的水平、结构、规模等 数量特征进行估计。
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统计学
二、抽样推断的特点
➢ 抽样推断是由部分(样本)来推断总体的 一种认识方法
➢ 抽样推断是建立在科学原则(随机原则抽 样)基础上的
➢ 抽样推断运用的是概率估计的方法 ➢ 抽样推断的误差是可以事先计算并加以控
制的
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统计学
三、抽样推断的作用
整群抽样也称整组抽样,它是将总体各 单位划分成若干群,然后从中随机抽取 部分群,并对选中群的所有单位进行全 面调查的抽样组织方式。
样本个数:又称样本可能数目,是指从一 个总体可能抽取的样本个数。样本个数的 多少与抽样方法有关。
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2、样本统计量
统计学
可通过样本资 料求得。
样本总体的指标数值是个随机变量, 所以称为样本统计量或样本估计量。
样本统计量是样本的一个函数。
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第七章 推断统计
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第七章 推断统计
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统计学
2、有序等距抽样
按有关标志排队进行等距抽样。
第一组抽第 k/2个,以后
可分为:
每隔k个抽 取一个。
➢ 半距起点等距抽样:
➢ 对称等距抽样(常用):假定第一组随机抽
取第 a 个,则第二组起分别为:2k-a,2k+a, 4k-a,4k+a,6k-a,6k+a,……
第七章 推断统计
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(二)总体参数
是唯一的、 确定的。
统计学
1、总体的平均数与方差
总体平均数
➢ 对未整理资料:
X X N
➢对经过整理的资料: X Xf f
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第七章 推断统计
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无法直接求得 统计学
总体的方差(或标准差):
➢ 对未整理资料:
➢ σ 2 ( X X )2
或
(
X
X
1、重复抽样
也称回置抽样,它是指每次抽取一个样本登记后再将 它放回总体中参加下一次抽取。
重复抽样的特点是:每次抽取样本是在完全相同的条 件下进行的,总体中每个单位中选的机会在各次都完 全相等。
从总体 N 个单位中,用重复抽样的方法,随机抽取 一个容量为 n 的样本,则我们共可抽取 A=Nn /n!个不 同的样本。