应用统计学 考试重点归纳
应用统计学期末复习重点
应用统计学期末复习重点（按题型整理）一、填空题（10分）1.统计学的三种含义:统计工作；统计数据或统计信息；统计学2.统计学的研究对象是群体现象3.根据统计方法的构成不同，可将统计学分为描述统计学和推断统计学，根据统计方法研究和应用的侧重不同，可将统计学分为理论统计学和应用统计学.4.统计研究的基本方法：大量观察法，实验设计法,统计描述法和统计推断法5.标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的，6.标志按其性质不同分为数量标志和品质标志两种。
按其变异情况可以分为不变标志和可变标志，可变标志称为变量。
7.统计总体具有三个基本特征，即同质性、大量性和变异性.8.统计指标按其作用可分为总量指标、相对指标、平均指标,按所反映总体的内容不同,可以分为数量指标和质量指标.9.总量指标指在一定时间、地点条件下说明现象总体的规模和水平的指标，其表现形式为绝对数。
10.总量指标按其反映时间状况不同，可以分为时点指标和时期指标，按指标数值采用的计量单位不同可以分为实物指标,价值指标，劳动量指标。
总量指标按其说明总体内容不同，可分为总体标志总量和总体单位总量11.平均指标说明分配数列中各变量值分布的集中趋势，变异指标说明各变量值分布的离中趋势12.计量尺度的类型有定类尺度，定序尺度，定距尺度,定比尺度，根据四种计量尺度计量结果，可将统计数据分为三种类型：名义级数据，顺序级数据,刻度级数据。
13.对名义级数据通常是计算众数，对顺序级数据，通常可以计算众数、中位数;对刻度级数据，同样可以计算众数和中位数,还可以计算平均数.14.全面调查方式有统计报表制度，普查；非全面调查有重点调查、典型调查、抽样调查。
15.常用的抽样调查组织形式有简单随机抽样，类型随机抽样，机械随机抽样，整群随机抽样，阶段随机抽样.16.统计分组的关键在于正确选择分组标志和合理划分各组界限17.按分组标志的多少，统计分组可以分为简单分组和复合分组；按分组标志性质不同，统计分组可以分为品质分组和数量分组;按分组作用和任务不同，有类型分组、结构分组和分析分组。
应用统计 知识点总结
应用统计知识点总结一、概率论与数理统计概率论和数理统计是应用统计的基础，它们是应用统计的数学基础。
概率论是研究随机现象的数学理论，数理统计是研究利用样本数据对总体进行推断的数学理论。
其中，概率论涉及概率空间、随机变量及其分布、数学期望和方差、协方差等概念；数理统计涉及总体分布的估计和检验、假设检验、参数估计、方差分析等内容。
掌握概率论与数理统计对于应用统计工作至关重要。
二、随机变量及其分布随机变量是应用统计中十分重要的概念，它是指在一次试验中可能取到的不同数值，而这些数值是不确定的。
在应用统计中，我们面对的往往是随机现象，因此需要将这些随机现象进行抽象，用随机变量来描述。
随机变量按照其取值的规律分布，可分为离散型随机变量和连续型随机变量。
离散型随机变量的分布包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等；连续型随机变量的分布包括正态分布、指数分布、均匀分布等。
对于不同类型的随机变量及其分布，我们需要掌握其概率密度函数、概率质量函数、期望和方差等概念，以便在实际工作中灵活运用。
三、统计推断统计推断是应用统计中的重要方法，它是指根据样本数据对总体进行估计和检验的一种方法。
统计推断包括点估计和区间估计两个方面。
点估计是指利用样本数据对总体参数进行估计，常用的点估计方法包括最大似然估计、矩估计等。
区间估计是指用样本数据对总体参数形成一个区间，以便对总体参数进行估计，常用的区间估计方法包括置信区间估计等。
另外，假设检验也是统计推断的一部分，它是指在总体分布的某些参数值已知的情况下，利用样本数据对总体参数进行检验的一种方法。
假设检验包括原假设和备择假设，以及显著性水平、拒绝域等概念。
掌握统计推断方法对应用统计工作至关重要，它可以帮助我们进行风险评估、质量检验、医疗诊断、市场调研等工作。
四、回归分析回归分析是应用统计中的一种重要方法，它是指用来研究两个或两个以上变量之间相互依赖关系的一种方法。
常用的回归分析方法包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析等。
应用统计学重点知识(word)
应用统计学重点内容1.时点指标和时期指标的区别。
时期指标反映现象在某一时期内发展过程的总数量；时点指标反映现象在某一时刻（瞬间）上状况的总量。
时期指标和时点指标各有不同的特点：（1）时期指标的数值时连续计数的，它的每个数值是表示现象在某一点时期内发生的总量；而时点指标的数值是间断计数的，它的每个数值是表示现象发展到某一时点上所处的水平。
（2）时期指标具有累加性，即各个时期值相加可以说明现象在较长时期内发生的总量；而时点指标不具有累加性；（3）时期指标的大小受时期的长短的制约；而时点指标数值的大小与时点间的间隔长短无直接的关系。
2.什么叫统计分组？统计分组有哪些分类？（1）统计分组是指根据事物内在的特点和统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法。
其目的是把同质总体中的具有不同性质的单位分开，把性质相同的单位合在一起，保持各组内统计资料的一致性和组间资料的差异性，以便进一步运用各种统计方法研究现象的数量表现和数量关系，从而正确地认识事物的本质及其规律。
（2）①简单分组，又称为单一分组，就是对被研究现象总体只按照一个标志进行的分组；②复合分组，就是对同一总体选择两个或两个以上标志层叠起来进行的分组；③分组体系，采用一系列相互联系，相互补充的标志对现象进行分组，这些分组结合起来构成一个体系，在统计学上叫做分组体系。
4.单项式分组和组距式分组分别在什么情况下应用？变量数值不多，变动范围不大，即总体单位的不同标志值较少，这时可做成单项式分组；变量数值较多，变动范围较大，即总体单位的不同标志值较多，则应该作组距式分组。
5.什么是同度量因素，在编制指数时如何确定同度量因素的所属时间。
（1）同度量因素是使若干由于度量单位不同不能直接相加的指标，过渡到可以加总和比较而使用的媒介因素。
（2）确定同度量因素的一般原则是:质量指标指数应当以报告期的数量指标作为同度量因素,即使用派氏公式,而数量指标指数则应以基期的质量指标作为同度量因素,即使用拉氏公式。
应用统计知识点总结-第一章统计与统计数据收集
2.茎叶图：
2.3
当数据量很大时，排序和茎叶图都很难得出结论。此时需要使用图表。有多种不同类型的图表可以用来精确描述数值数据，包括频数分布表、折线图、面积图、柱形图、条形图、直方图、频数多边形、圆饼图、散点图、时间序列、曲线图以及对数图等等。
4.测量误差：测量误差是指由于样本数据测量程序的设计和应用不当所引起的误差。
1.3.6
优势：及时性和共享性 ，便捷性和低成本 ，可靠性和客观性 ，更好的接触性 ，穿越时空性 。
1.4
问卷是一种特殊形式的调查表。其特点是表中用一系列按照严密逻辑结构组成的问题，向被调查者调查具体事实和个人对某问题的反映、看法，它不要求被调查者填写姓名。问卷设计一般要遵循以下原则。
3组限：组限也即各组区间的上、下限。确定各组区间的上限和下限时，应保证各组之间既不重叠，又不能遗漏任一数据，使每一个数据都属于某一确定的分组。
重叠和组限不重叠组限
重叠组限——相邻组的上下限重合。
适用于连续型变量。但各组上、下限中有一个不包含再内。通常按“上限不在内”处理，即组区间是 [a, b)的形式。
例：第七次全国人口普查
1.3.3
在总体中选择部分重点单位进行调查，以了解总体基本情况的一种非全面调查。
重点调查的特点：
(1) 重点调查适用于调查对象的标志值比较集中于某些单位的场合，这些单位的管理比较健全，统计力量比较充实，能够及时取得准确资料。
(2) 重点调查的目的在于了解总体现象某些方面的基本情况，而不要求全面准确地推算总体数字。
应用统计学侧重于阐明统计学的基本原理，并将理论统计学的成果作为工具应用于各个领域。
应用统计学复习重点
应用统计学定义：统计学是研究数据收集、整理、显示与分析方法(或公式)的科学。
目的是探索数据内在数量规律性，以达到对客观事物总体的科学认识。
1、参数(parameter)：指用于说明总体的指标。
均值—μ, 标准差—σ,方差—σ2,率—P2、统计量(statistics)：指用于说明样本的指标。
均值—。
标准差— s。
方差— s2 ，率—p数据的计量尺度1列名尺度nominal scale（1）定义：按事物的某种属性对事物进行平行分类或分组。
划分的各类别之间无大小或优劣之分，且次序可以改变。
（2）适用：取值只能大体进行平行分类的品质型标志（变量）。
（3）记录方式：变量名称：类别名罗列或用无意义数字表示。
例：性别：男/ 女性别：（1）男（2）女2顺序尺度ordinal scale（1）定义：按事物的某种属性对事物进行分类或分组基础上，再将类别等级由大到小或由小到大排序。
（2）适用：取值可以进行分类且各类别具有等级差异的品质型标志（变量）。
（3）记录方式：品质变量名：类别名序号由大到小或由小到大排列。
例：文化程度（1）文盲（2）小学（3）初中（4）高中以上3间隔尺度interval scale（1）定义：选定一个测量单位，对数值变量在分类排序基础上测量其间距（差距）。
测量出的数值有加、减意义，无乘除意义。
（2）适用：可用数值记录其值而无比率意义的数值型标志。
（3）记录形式：数值变量名：________例：语文成绩：________**表述语：甲(60分)比乙(30分)高30分4比例尺度ratio scale（1）定义：选定一个测量单位，对数值型标志（变量）在测量间距基础上，测量其比率。
（2）适用：可用数值记录其值且有比率意义的数值型变量。
（3）记录形式：数值变量名：_______例：家庭人口数：_______**表述语：甲家庭(6人)比乙家庭(3人)多3人,甲家庭人口与乙家庭人口之比为2:1问卷结构：表头、表体和表外附加3部分。
应用统计学考点
应用统计学考点：第一章绪论（重点：统计数据的分类，参数、统计量的定义）一、统计数据的分类1.(按计量尺度分)（1）分类数据：对事物进行分类的结果；数据表现为类别，用文字来表述；例如，人口按性别分为男、女两类。
（2）顺序数据：对事物类别顺序的测度；数据表现为类别，用文字来表述；例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等（3）数值型数据：对事物的精确测度；结果表现为具体的数值；例如：身高为175cm 、168cm 、183cm2.(按收集方法分)（1）观测的数据：通过调查或观测而收集到的数据；在没有对事物人为控制的条件下而得到的；有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据（2）试验的数据：在试验中控制试验对象而收集到的数据；比如，对一种新药疗效的试验，对一种新的农作物品种的试验等；自然科学领域的数据大多数都为试验数据3.(按时间状况分)（1）截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据；描述现象在某一时刻的变化情况；比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据（2）时间序列数据：在不同时间上收集到的数据；描述现象随时间变化的情况；比如，1996年至2002年国内生产总值数据二、参数和统计量1.参数：研究者想要了解的总体的某种特征值。
所关心的参数主要有总体均值( )、标准差()、总体比例()等。
总体参数通常用希腊字母表示 。
2.统计量：根据样本数据计算出来的一个量。
所关心的样本统计量有样本均值( x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等。
样本统计量通常用小写英文字母来表示三、变量：说明现象某种特征的概念。
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等。
变量的具体表现称为变量值，即数据变量可以分为：1.分类变量：说明事物类别的一个名称;2.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称;3.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称(离散变量：取有限个值;连续变量：可以取无穷多个值 )第2章 统计数据的搜集(重点：五方法的区别、定义)统计调查的五中方式：1.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查；目的是推断总体的未知数字特征；最常用的调查方式；具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点2.普查：为特定目的专门组织的非经常性全面调查。
应用统计分析复习要点和答案
« 120《应用统计学》复习要点（要求：每人携带具有开方功能的计算器）、名词解释1.统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.方差分析:是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单 因素方差分析和双因素方差分析。
3.假设检验：是事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。
分为参数假 设检验和非参数假设检验。
一般采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。
4.置信区间：是指由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样 本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的成都。
5. 置信水平：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
6. 抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。
抽样分布是统计推断的理论基础。
7. 方差分析J:是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单 因素方差分析和双因素方差分析。
（重复啦）8.相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是 研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
9.推断统计：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
包含两个内容：参数估计，即利用样本信息推 断总体特征；假设检验，即利用样本信息判断对总体的假设是否成立。
二、计算题解：计算120家企业利润额的平均数和标准差（注:第一组和最后一组的组距按相邻组计算）1.在某地区随机抽取 120家企业，按照利润额进行分组后结果如下:按利润额分组 组中值 企业數 £7200-300 2504750 300--400 站0 30 10500 400—300 450 42 18900 £00-600 550 16 9900 600以上650 11 7150—12051200（1＞平均数计算过程见下表,标准差计算过程见下表］116.4SO^16146667 V 120-1⑵ ⑶ 解:2.某银行为缩短顾客到银行办理业务等待的时间， 准备了两种排队方式进行试验。
应用统计学 考试重点归纳
第一章 统计和统计数据1、举例说明分类变量、顺序变量、数值变量。
分类变量，是说明事物类别的一个名称，例如性别、职业等。
顺序变量，是说明事物有序类别的一个名称，例如等级、学历等。
数值变量，是说明事物数字特征的一个名称，例如产品产量、商品销售量和年龄等都是数值变量。
第三章 用统计量描述数据1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述。
数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：一是：分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是：分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是：分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
2、说明众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
主要用于测度分类数据的集中趋势，也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。
一般情况下，只有在数据量较大的情况下，众数才有意义。
中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值，主要用于测度顺序数据当然也适用于作为数值型数据的集中趋势，但不适用于分类数据。
平均数：是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果，主要适用于数值型数据，而不适用于分类和顺序数据。
3、标准分数有哪些用途？有了平均数和标准差之后，可以计算一组数据中每个数值的标准分数，以测度每个数值在该组数据中的相对位置，并可以用它来判断一组数据是否有离群点。
4、为什么要计算离散系数？离散系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
是对数据相对离散程度的测度，消除了数据水平高低和计量单位的影响，主要用于对不同组别数据离散程度的比较。
离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。
第五章 参数估计1、说明区间估计的基本原理。
区间估计，是在点估计的基础上给出总体参数估计的一个估计区间，该区间通常是由样本统计量加减估计误差得到的。
与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布，可以对统计量与总体参数的接近程度给出的一个概率度量。
应用统计学 知识点考点汇总
（1）约有68%的观测值落于 ( x , x ) 的区间内； （2）约有95%的观测值落于 ( x 2 , x 2 ) 的区间内； （3）约有99.7%的观测值落于 ( x 3 , x 3 )的区间内；
3.数据的分布形状 偏斜度（Pearson偏态系数、矩法求偏态系数的计算及
推断统计学： 通过抽样调查得到样本，利用样 本数据推断总体特征。
4.统计学中的常用概念 总体、总体单位、样本、统计标志、统计
指标与统计变量
第二章 数据搜集
1.原始数据的搜集方法 定期报表制度、普查、抽样调查（简单随机抽
样、等距抽样、分层抽样、整群抽样）非抽样调查 （典型调查、重点调查、就近抽样、配额抽样） 2.次级资料的搜集 3.调查误差
第九章 时间序列分析
1.时间序列分解（长期趋势、季节变动、循环波动、不 规则变动的具体含义）
长期趋势分析 数学曲线拟合法 、移动平均法、指数平滑法
季节变动分析 季节指数测定方法：简单平均法、移动平均趋势剔除法
循环波动分析：剩余法 2.时间序列的动态分析指标
发展水平和平均发展水平、增长量和平均增长量、 发展速度和增长速度、平均发展速度和平均增长速度
含义）；峰度（峰度系数的计算及含义）
重点：集中趋势、离中趋势、数据的分布形状等相关测度量 的计算及含义
第五章 参数估计与假设检验
1.点估计量的评价准则 无偏性、有效性、最小均方误差、一致性
具有最小的均方误差的估计量是最优的估计量
E[( )2] D( ) [E( )- ]2
2.总体比例的估计及其区间估计 3.样本容量的确定
误 差 SE
rs(t 1)
S AB
应用统计学考试重点
应用统计学考试重点第一篇：应用统计学考试重点第一章1、什么是统计？统计学：是收集、分析、表述和解释数据的科学。
2、如何理解统计的职能？统计的只能有信息职能、咨询职能、监督职能。
（1）信息职能：是指统计部门根据科学的指标体系和统计调查方法，灵活、系统的采集、处理、传输、存储和提供大量的以数量描述为基本特征的信息。
（2）咨询职能：是利用已掌握的统计信息资源，运用科学的分析方法和先进的技术手段，深入展开综合分析和专题研究，威科学决策和管理提供各种可供选择的咨询建议和对策方案。
（3）监督职能：是根据统计调查和统计分析，从总体上反映国民经济和社会的运行状态，并对其实行全民、系统的定量检查、监测和预警，以促进经济、社会按照客观规律的要求，持续、协调、稳定的发展。
三者是相互作用、相互促进、相辅相成的。
3统计学与数学有何区别与联系？联系：数学科学的每一步发展，都为统计学的进一步发展打下了基础，统计学的发展过程，从某种程度上说也就是数学科学在统计学中应用的过程，这就说明统计学与数学有着没密切的关系。
区别：首先，数学的研究是抽象的数量规律，而统计学则研究具体的、实际现象的数量规律。
其次，统计学与数学研究中所使用的逻辑方法也是不同的，数学研究所使用的是纯粹的演绎，而统计学研究中所使用的则是逻辑与演绎的结合占主导地位的是归纳。
4、统计学研究对象的特点：数量性、大量性、客观性。
5、统计学的分类：按统计方法的研究和应用分：理论统计学、应用统计学按统计方法的构成分：描述统计学、推断统计学。
6、统计活动过程包括：统计设计、统计资料搜集、统计资料整理、统计资料分析、统计资料的提供与信息开发五个环节。
7、统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、动态数列法、指数法、抽样推断法。
8、统计的任务：是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，进行统计监督。
9、统计总体：就是指作为统计研究对象的全部事物。
应用统计学复习资料
检验统计量
t
ˆ2 0 Se(ˆ2 )
服从自由度为n-k-1的t分 布
多元线性回归模型的扩展
用各种常见数学变换（例如取对数、取 倒数等），化非线性模型为线性模型
对数线性模型、半对数模型，模型参数的 经济解释
SPSS线性回归过程输出表与残差图
Model Summaryb
Scatterplot
Adjusted Std. ErroDr oefpendDeunrbtinV-aWriable: MANHRS
异方差性的修正
加权最小二乘法
序列相关
什么是序列相关，什么数据容易出现序 列相关，一阶自相关模式
序列相关的后果 序列相关性的检验
DW检验
序列相关的修正
广义差分模型的构建
虚拟变量
虚拟变量的概念 含有虚拟变量的回归
虚拟变量如何设计 级差截距系数的作用是什么、级差斜率系
数的作用是什么 如何检验虚拟变量的系数是否显著
什么是多重共线性 完全多重共线、非完全多重共线
多重共线的后果 多重共线的识别
存在多重共线时OLS的特征 检验方法:方差膨胀倍数、病态指数、辅助
回归
补救措施：差分，剔除变量，主成分分 析
异方差性
什么是异方差性，异方差性经常出现在 什么数据中
异方差性的后果 异方差性的识别
非正式方法：残差图
1.579
3.092
ELGPOP
-4.235
7.177
STAY
-394.635 209.666
a. Dependent Variable: MANHRS
Standardized Coefficients
Beta
-.450 .214 1.394 -.082 -.112
应用统计分析复习要点和复习资料
组口値企业数Z y200-30025047505303010500 <10-50045042500—600550189900 6oa以上&5D H7JS0音计12051200搀刑制额分姐沦业數/;（性-切（叫-石丁RD-300第01931212359W33J 300^400350305878J17634&74OD—50045042544 322f56O.l $00—6005501S15210.3Z7378S.260D以卜6501149876 3548639.2—120102T21.516146667L20《应用统计学》复习要点（要求：每人携带具有开方功能的计算器）、名词解释1•统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2•方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
3•假设检验：是事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。
分为参数假设检验和非参数假设检验。
一般采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。
4.置信区间：是指由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的成都。
5•置信水平：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
6•抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。
抽样分布是统计推断的理论基础。
7•方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
（重复啦）8•相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
应用统计学复习要点(09)
应用统计学期末复习要点第一章绪论1、知道统计的三种含义及关系（P1）2、知道统计总体与总体单位的概念与特征（P5）3、知道标志与指标的含义与分类(P6)第二章统计数据的搜集1、知道统计调查的方式分类（P15）2、知道统计调查的方法分类(P17)3、知道调查方案的主要内容(P18)第三章统计数据的整理与显示1、知道统计分组的原则与分组整理的步骤（P31）2、知道统计表的构成及设计原则（P38）3、会编制频数分布表（例3.2、计算题1和2）第四章数据分布特征的统计测度1、知道集中趋势的含义及常用测度指标(P63)2、知道离散程度的含义及常用测度指标(P64)3、知道偏度系数和峰度系数与数据分布特征的关系(P70、P72)4、会计算平均数和离散系数（计算题1、2和4）第八章相关与回归分析1、知道相关关系的含义及分类(P130)2、知道相关系数的含义、性质与相关程度的划分(P135)3、知道相关分析和回归分析的含义（P131）4、知道回归参数的经济意义（P138）5、能完成方差分析表并由回归分析表回答相关问题(计算题3)第九章时间序列分析1、知道时间序列的概念、分类及编制原则(P156、P157)2、知道长期趋势、季节变动、循环变动及不规则变动的含义（P169）3、会计算水平分析指标和速度分析指标(计算题1和4。
）4、会用移动平均法测定长期趋势（注意项数、位置排列）(例题9.8)5、会用同期平均法计算季节指数（例题9.11的第一步)第十章指数与因素分析1、知道指数的概念、分类及作用(P201~P203)2、会计算拉氏指数和帕氏指数并进行分析(例10.1)3、会利用指数体系进行因素分析和指数推算（计算题1、2，实验题1）考试题型与分值分布填空题（10分）单选择题（10分）多项选择题（10分）判断题（10分）简答题（20分）计算题（40分）1。
应用统计学
应用统计学第一章1.近代统计学的先驱，数理统计学派的奠基人：凯特勒2.SPSS是目前世界上最优秀的统计分析软件之一。
3.标志：指用来说明总体单位属性或数量特征的概念或名称。
分类：性质：品质标志和数量标志变异情况：不变标志和可变标志4.指标：是统计指标的简称，是综合反映统计总体数量特征的概念及其数值。
统计总体是指标的载体，是指标的承担者。
分类：性质：数量指标和质量指标5.统计总体的特点：（1）客观性（2）大量性（3）同质性（4）差异性或变异性第二章1.统计调查：是根据统计研究的目的和任务，运用科学的调查方式和方法，有组织有计划地搜集被研究对象的有关数据的过程，又称统计资料搜集。
2.统计调查的基本要求：（1）准确性（2）及时性（3）完整性（4）系统性（5）经济性3.试述统计调查的种类。
（一）按调查对象包括的范围的不同，分为全面调查和非全面调查（二）登记时间的连续性不同，分为经常性调查和一次性调查（三）组织方式不同，分为统计报表制度和专门调查（四）搜索资料的方法不同，分为直接观察法、报告法、采访法、问卷法、通信法和网络调查法等4.专门调查：普查重点调查典型调查抽样调查普查：是为了某一特定的目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是指从研究的总体中抽取一部分单位作为样本进行调查，以样本指标推算总体指标的一种非全面调查。
5.数据的量化尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度（由低到高，由粗略到精确）第三章1.统计整理的内容：初级资料的整理 和 次级资料的整理统计整理的程序：1.设计整理方案 2.审核统计资料 3.统计分组和汇总4.编制统计图表5.积累和保管统计资料 2.统计分组的作用：（12届考试考点）a.发现现象的特点和规律。
b.划分现象的类型c.反映现象的内部结构d.揭示现象之间的依存关 3选择分组标志的原则：（1）应根据统计研究的目的和任务来选择分组标志。
（2）应选择最能够反映客观现象本质特征的标志作为分组标志 （3）应结合研究现象所处的历史条件或经济条件来选择分组标志4.统计表的种类（1）作用 调查表、整理或汇总表和分析表（2）性质 时间数列表、空间数列表和时空数列结合表 （3）分组情况 简单表、简单分组表和复合分组表5.分配数列的分类：分配数列单项数列组距数列等距数列异距数列第四章1.平均指标的作用：反映总体分布的集中趋势常用的平均指标：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数2.变异指标又称标志变动度，是反映总体单位变量值之间差异程度的综合指标。
应用数理统计期末复习
应用数理统计期末复习指导一、复习重点第一章 绪 论数理统计学是一门对客观不确定现象进行数据搜集、整理、表列和分析的科学，其目的是了解客观情况，探索数据内在结构及现象之间的规律性。
对搜集的全部数据加以整理来研究这些数据的特征，这称为描述统计。
建立在样本数据的基础上对总体的特征做出估计和推断，这称为推断统计。
数理统计学的发展大致经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
第二章第二章 数据的搜集、整理与描述统计表最主要的内容是指标名称与指标数值。
数据集中趋势的计量：（１）均值（算术平均数）；（２）几何平均数；（３）中位数；（４）众数；（５）切尾均值。
离散趋势的计量：（１）极差，又称为全距。
极差是数据中最大值和最小值之差；（２）四分位差；（３）平均差，它是数据值与其均值之差绝对值的平均数；（４）方差和标准差。
方差是数据值与其均值离差平方和的平均数。
方差不仅可以用来反映值代表性的高低，而且也是数据离散趋势的最主要的统计数量特征；（５）离散系数。
第三章 概率基础凡是一个行动或过程会导致一毓可能的结果之一，但具体发生哪一个结果是不确定的，这种行动或过程统称为随机试验。
随机试验所有可能结果的集合称作样本空间。
随机试验的每一个可能的结果称为随机事件。
凡是必然发生的事件称为必然事件。
必然不发生的事件称为不可能事件。
如果事件Ａ的发生必然导致事件Ｂ的发生，则称事件Ａ包含于事件Ｂ，记作 。
两个事件Ａ、Ｂ中至少有一个发生称为两个事件的并，记作 。
两个事件Ａ、Ｂ中同时发生称为两个事件的交，记作 。
事件Ａ发生而事件Ｂ不发生称为两个事件的差，记作Ａ－Ｂ或 。
样本空间与事件Ａ的差称为事件Ａ的逆事件或对立事件，互补事件，记作 。
事件Ａ与事件Ｂ不可能同时发生称两个事件互不相容或互斥，记 。
事件的运算满足： B A ⊂B A B A B A A A -Ω=ϕ=B A概率的古典定义：如果某一随时机试验的结果（基本事件）有限；而且各个结果出现的可能性相等，则某一事件Ａ的概率为该事件所包含的基本事件数m 与样本空间中所包含的基本事件个数n 的比值，记为概率的公理化定义：（１）对于任何一个事件Ａ，有 ；（２）对于必然事件 ，有 ；对于不可能事件 ，有 ； （３）对于两两互斥事件 ，有概率的加法规则： 概率的乘法规则：事件的独立性与互斥的区别：（１）互斥事件一定是相互依赖（不独立）的，但相互依赖的事件则不一定是互斥的。
应用统计学期末复习参考
应用统计学期末复习参考一、简答题（30分）1、统计学研究的对象是什么？答：统计学的研究对象是客观对象的数量方面，具体说，是研究总体现象的数量特征与规律性，以帮人们科学地认识客观事物。
2、在应用统计学研究实际问题时，需要兼备哪两方面的知识？答：一方面要掌握统计学的基本理论与方法，另一方面要具有实际问题的知识背景。
这样才能把定量分析与定性分析结合起来，在应用统计方法进行定量分析的基础上，再应用各学科的专业知识对统计分析的结果做出合理的解释。
3、统计学中总体、个体和样本的定义？答：总体就是某一特定研究中所有单元的集合。
通常由具有相同性质的许多单元构成，而构成总体的每个单元被称为个体。
个体是我们借以收集数据的对象，可以由人、单位或物充当。
样本是指从总体中抽取的部分个体构成的集合4、统计研究中抽样的必要性？答：统计研究的目的是认识总体的数量特征，但有时构成总体的个体数量很大，实际工作中不可能或不必要对每个个体的数量特征逐一调查，通常是以某种方式从总体中抽取一部分个体代表总体进行研究。
样本是总体的代表，从统计中抽取样本的目的就是通过对样本特征的分析去推断总体的特征。
5、品质型变量和数值型变量的定义？答：品质型变量又称定性变量，是指反映事物品质特征的变量，其表现为类别，通常是用文字来表示的；数值型变量又称定量变量，是指反映事物特征的变量，通常使用自然或度量衡单位进行计量，其结果表现为具体的数值。
数值型变量根据其取值是否连续，又可以分为离散变量和连续变量两种形式。
6、参数与统计量的定义以及它们在统计研究中的关系？答：参数是用来描述总体特征的概括性值，通常用大写字母表示，如总体均值，标准差，总体比例等；统计量是用来描述样本特征的概括性值，通常用小写字母表示，如样本均值，样本标准差，样本比例等。
在进行统计推断时，总体数据通常是不完全的，所以参数是一个未知的常数，但样本是经过抽样所确定下来的，所以统计量总是可以计算出来的，通过样本统计量来对总体参数进行推断与检验。
应用统计学(贾俊平版)综合复习提纲
1.统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7.观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8.实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9.截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10.时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，这类数据按时间顺序收集到的。
11.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12.普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15.样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18.变量：说明现象某种特征的概念。
19.分类变量：说明事物类别的一个名称。
20.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22.离散型变量：只能取可数值的变量。
25.实验数据：通过实验方法获得的数据26.概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。
27.非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
28.简单随机抽样：从包括总体的N个单位的抽样框中随机，一个个抽取n个单位作为样本，每单位等概论。
29.抽样框：用于抽选样本的总体单位信息，是概率抽样中所不可缺30.分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同层中独立、随机地抽取样本。
31.整群抽样：总体中若干单位合并为组，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。
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第一章 统计和统计数据
1、举例说明分类变量、顺序变量、数值变量。
分类变量，是说明事物类别的一个名称，例如性别、职业等。
顺序变量，是说明事物有序类别的一个名称，例如等级、学历等。
数值变量，是说明事物数字特征的一个名称，例如产品产量、商品销售量和年龄等都是数值变量。
第三章 用统计量描述数据
1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述。
数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：
一是：分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；
二是：分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；
三是：分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
2、说明众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
主要用于测度分类数据的集中趋势，也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。
一般情况下，只有在数据量较大的情况下，众数才有意义。
中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值，主要用于测度顺序数据当然也适用于作为数值型数据的集中趋势，但不适用于分类数据。
平均数：是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果，主要适用于数值型数据，而不适用于分类和顺序数据。
3、标准分数有哪些用途？
有了平均数和标准差之后，可以计算一组数据中每个数值的标准分数，以测度每个数值在该组数据中的相对位置，并可以用它来判断一组数据是否有离群点。
4、为什么要计算离散系数？
离散系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
是对数据相对离散程度的测度，消除了数据水平高低和计量单位的影响，主要用于对不同组别数据离散程度的比较。
离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。
第五章 参数估计
1、说明区间估计的基本原理。
区间估计，是在点估计的基础上给出总体参数估计的一个估计区间，该区间通常是由样本统计量加减估计误差得到的。
与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布，可以对统计量与总体参数的接近程度给出的一个概率度量。
2、简述评价估计量的标准。
（1）无偏性 它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 它是指估计量的方差尽可能小；
（3）一致性 它是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
3、解释置信水平的含义。
置信水平，是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
4、2
/a Z n
σ的含义是什么？
5、简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
样本量与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需的样本量也就越大；
样本量与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；
样本量与估计误差的平方成正比，即允许的估计误差的平方越大，所要求的样本量就越大。
第六章假设检验
1、样本量的大小与显著性有怎样的关系？
显著性水平与样本的大小密切相关，相关量越大，检验统计量的值也就越大，显著性水平越小，就越有可能拒绝原假设。
2、什么是P值？利用P值进行检验和利用统计量进行检验有什么不同？
如果能把犯第Ⅰ类错误的真实概率算出来，就可以直接用这个概率做出决策。
而不需要管什么事先给定的显著性水平α，这个犯第Ⅰ类错误的真实概率就是P值。
不同：统计量检验是根据事先确定的显著性水平α围成的拒绝域作出决策，不论检验统计量的值是大是小，只要把它落入拒绝域就拒绝原假设H。
否则就不拒绝H。
这样，无论统计量落在拒绝域的什么位置，你也只能说犯第一错误的概率为α，而用P值检验则能把犯第Ⅰ类错误的真实概率算出来。
3、怎样理解“统计上是显著的”？
“显著的”，在这里的意义是指“非偶然的”，它表示这样的样本结果不是偶然得到。
第七章方差分析
1、什么是方差分析？它研究的是什么？
方差分析，被解释为检验多个总体均值是否相等的统计方法，这种解释侧重于方差分析的过程和形式。
方差分析研究目的，是分类自变量对数值因自变量的影响。
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？
作两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，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。
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、方差分析中有哪些基本假定？
（1）正态性对于每个总体都应服从正态分布，即对于因子的每一个水平，其观察值来自服从正态分布总体的简单随机样本；
（2）方差齐性各个总体的方差
2
σ必须相同；对于分类变量的k个水平，有2k
2
2
2
1
......σ
σ
σ=
=
=
；
（3）独立性每个样本数据是来自因子各水平的独立样本
4、简述方差分析的基本步骤。
5、方差分析中多重比较的作用是什么？
多重比较是通过对均值之间的配对比较来进一步检验哪些均值之间存在显著差异。