陈庆云《公共政策分析》配套题库【课后习题】(公共政策分析的量化方法(二))

第十二章公共政策分析的量化方法（二）

一、概念题

1．描述统计

答：统计方法一般分为描述统计和推断统计。描述统计是指用归纳性的数值来概括一组数据的空间分布和相互之间的关系。当统计数据是用来描述数据总体特征时，或当数据量比较小时，可以采用描述统计方法。在公共管理领域，描述统计是大量存在的。

2．推断统计

答：推断统计是指通过对样本的统计，来推断或估计总体的分布特性。在公共管理活动中，统计对象往往相当复杂，数据量较大，因此一般是从总体中抽取出有代表性的样本，然后通过样本来推断总体的特征。在推断统计的基础上，管理者做出解释、预测或估价。

3．抽样分布

答：抽样分布是指只要样本容量n小于总体容量N，总体中样本就不止一个。不同的样本有不同的统计量。其中任意两个样本的统计量相等的概率几乎为0。因此这些统计量也有相应的概率分布，比如均值抽样分布、标准差抽样分布等，这种分布称为抽样分布。

4．置信区间

答：虽然希望抽样误差越小越好，但误差总是难以避免的，因此某个样本统计量能否用

来估计总体参数，取决于公共管理者对抽样误差的精度要求。公共管理者可以根据样本给出一个随机范围，这个范围以某种可以接受的概率保证对参数估计的正确性，即总体参数以某种概率包含在这个范围内。这个范围被称为置信区间，可以接受的概率被称为置信度或置信水平，通常记为1-α（α为一个较小数）。当样本容量足够大时，如果已知总体标准差σ，则总体均值的置信区间为：。其中，是样本均值，

是正态分布函数在上的分位值，是均值标准误。被称为置信区间下限，被称为置信区间上限。

5．回归分析

答：回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式。这是一种从事物因果关系出发进行预测的方法。在操作中，根据统计资料求得因果关系的相关系数，相关系数越大，因果关系越密切。通过相关系数就可确定回归方程，预测今后事物发展的趋势。

6．时间序列

答：时间序列分析是回归分析的一个重要应用。在政策分析中，经常会有某个观察变量随着时间发生变化。为了对今后的具体目标或者发展趋势做出预测，可以将该变量以往的观察值和时间进行回归，得到该变量随时间变化的方程式。然后将今后的时间数值代入方程式，估计出该变量在以后的可能发展水平。

二、思考题

1．描述统计有哪些测度方法?如何计算?

答：描述统计的测度方法有：

（1）最大值和最小值

最大值和最小值即一组数据中的最大数和最小数。

（2）频数分布及频数分布表

从自然界或社会生产中直接获得的统计数据，通常称为原始数据。为了理解这些数据，从中找出规律，就需要对这些数据进行整理。其中一项最基本的工作便是构造频数分布表，即在一组数据中，将具有某种特征的数据出现的次数按某种顺序排列。

（3）绘制频数分布图

管理者通常希望用更加直观的图形方式，比如直方图、折线图、饼图等来描述数据特征。Excel提供了绘制频数分布图的工具。绘制的方法为：

①将数据依次输入到Excel表格中，并用鼠标选中全部数据。点击工具栏上的“插入”菜单，选择“图表”选项。在弹出的对话框中选择图表类型，并点击“下一步”。

②在图右边的对话框的下方，选择“列”，然后单击“下一步”。在新窗口中填入分布图名称以及x轴和y轴的名称，最后点击“完成”，即得到频数分布图。

（4）百分数分布

百分数分布反映了具有某种特征的数据的出现次数在全体数据中所占的百分比。

（5）累积频数分布

累积频数是频数的逐级累加值。百分数分布表和累积频数分布表都可以利用Excel绘制成图形，方法与频数分布中相同。

（6）集中趋势和离散趋势

集中趋势测度和离散趋势测度是描述统计的两类基本描述方法。集中趋势测度描述了统计数据分布的定位情况，比如均值、中位数等测度方式。离散趋势测度则描述了统计数据在

均值附近分布的聚集或离散程度，比如全距、平均差、四分位差、标准差等测度指标。

（7）均值

均值即数据的算术平均数。n个数x1，x2，…，x n的算术平均值是：

（8）中位数

中位数是指一组数据按照数值大小顺序排列后，恰好处于中心位置的那个数。如果数据量为偶数，即中心处有两个数据，则取两个数的均值作为中位数。在Excel中，可利用函数MEDIAN计算一个数列的中位数。

（9）标准差

标准差是最常用的离散趋势测度方法，记作σ，计算公式为：

其中，n为统计数据的个数，x i（i=1，2，…，n）为统计数据的值，为均值。标准差的平方，即σ2称作方差。

2．如果某个数据分布满足正态分布，如何利用Excel来估计标准差?

答：在Excel中，选定函数STDEVP，输入每个数据，点击确定即得估计标准差。

3．假设检验有哪几个步骤?

答：①根据要求确定原假设H0和备择假设H1，并确定显著水平α；

②根据总体分布的特征，构建一个检验统计量T；

③根据是双侧检验还是单侧检验，决定取α还是；

④计算接受域和拒绝域；

⑤根据显著性水平，将统计量T与相应的分位数比较，判断是接受还是拒绝原假设H0。

4．如何利用Excel完成多元回归?计算结果中各个参数的作用是什么?

答：在公共管理活动中，由于管理事物之间关系错综复杂，一元回归很难发挥功效，而多元回归方法则相对更为实用。多元线性回归方程是：。其中，β1、β2、…、βn、α称作偏回归系数。βi又称直线方程的偏斜率，它的含义是如果其他变量不变，βi所对应的变量每变化一个单位而导致的因变量变化的幅度。α在方程中是常数，称为截距。

利用Excel进行多元回归，在“数据分析”对话框中“选择回归”，点击确定。将光标放在“Y值输入区域”后面的空格中，然后用鼠标在Excel表格中选择因变量所对应的列。同样，在“X值输入区域”中输入自变量所对应的区域。选择“标志”、“置信度”等选项，然后点击“确定”。这样在回归分析结果中有n+1行为回归系数的值，从而可得到多元回归方程。

计算结果中，参数βi（i=1，2，…，n）表示在其他条件不变的情况下，x i（i=1，2，…，n）每增加一个单位，因变量平均增加（βi>0）或减少（βi<0）|βi|个单位；R2为复判定系数，反映了因变量y的变化中能够由自变量x1，x2，…，x n解释的百分比；ss reg为回归平方和，是估计值的方差，表示回归方程所解释的y的变化；ss resid为残差平方和，表示未能被回归方程解释的y的变化；ss total为总平方和，且ss total=ss reg+ss resid，表示y的实际值的方差；t值用于检验单个偏回归系数是否为零；F值用于判断全部偏回归系数是否都为0。