统计学 课后思考题答案 期末复习资料

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、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？
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。