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统计学20个重点知识整理

统计学20个重点知识整理

一、统计的含义及其之间的关系统计一词一般有三种含义,即统计工作、统计资料和统计学。

1、统计工作即统计实践活动,是指按照调查研究的任务,对社会经济现象的数量方面进行搜集资料、整理资料和分析运用资料等一系列调查研究的工作过程。

2、统计资料是指反映社会经济现象特征的各项数字资料以及与之有联系的其他资料,包括调查阶段搜集的原始资料,经过加工整理和分析后的图标和文字资料等系统资料。

3、统计学是研究怎样进行社会经济统计活动的方法论科学,它阐述了统计研究社会经济现象的数量和数量关系时应该遵循的原理、原则和采用的方法等,是系统化的知识体系。

4、关系:统计资料是统计工作的成果,是对社会经济现象进行统计研究的基础;统计学是统计活动经验的科学总结和理论概括,统计学来源于实践,又高于实践,对统计实践起着指导的作用;统计工作要以统计学的理论为指导,并检验和发展统计理论。

二、统计总体和统计单位及其之间的关系1、统计总体:是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别单位所构成的整体,简称总体。

2、统计总体的特征:大量性、同质性、差异性3、总体单位:构成统计总体的个别事物4、例:要研究某一乡镇企业的职工素质情况,则该乡镇企业的全体人员构成一个总体,其中每一个职工就是总体单位。

5、关系:a.总体由总体单位组成;b.组成总体的个体是有差别的;C.根据统计研究目的的不同,总体与总体单位是可以相互转化的。

三、统计指标和统计标志之间的关系两者之间既有明显的区别,又有密切的联系。

主要区别在于:1、指标说明总体特征;而标志则说明总体单位特征;2、统计指标必须是可量的;统计标志未必都是可量的;3、统计指标具有综合性;而统计标志一般不具有综合性;两者之间的主要联系在于:1、许多统计指标的指标数值是从总体单位的数量标志值汇总而来;2、指标与标志之间存在着变换关系;例如:要了解我国粮食生产状况,则我国的粮食总产量是指标,而某省的粮食总产量是标志。

四、一个完整的统计调查方案包括的内容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,设计调查表;4、确定调查时间和方法;5、制定调查工作的组织实施计划五、统计调查的分类1、按统计调查方式的不同,可分为定期统计报表和专门调查;2、按调查总体包括的范围不同,可分为全面调查和非全面调查;3、按调查登记的时间是否具有连续性,可分为经常性调查和一次性调查;4、按统计调查是否具有强制性,可分为政府统计调查、民间统计调查和涉外社会调查;5、按收集资料的方法,可分为直接观察法、报告法、采访法和问卷法六、统计分组及其作用统计分组就是根据统计研究的需要,将统计总体按照一个或几个标志划分为若干部分,把属于同一性质的单位集中在一起,把不同性质的单位区分开来,形成各种不同类型吉诃德一种统计方法。

统计学各章节期末复习知识点归纳(原创整理精华,考试复习必备!)

统计学各章节期末复习知识点归纳(原创整理精华,考试复习必备!)

统计学原理与实务各章节复习知识点归纳(考试复习资料精华版-根据历年考试重点以及老师画的重点原创整理)第一章总论重点在“第三节:统计学中的基本概念”考点一:掌握以下四组概念(含义及举例)——肯定考一个名词解释!①总体、总体单位(统计)总体:是由客观存在的,具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

总体单位:构成总体的个别事物。

②标志、标志值及分类标志:说明总体单位特征的名称。

分类:Ⅰ按性质不同a.品质标志:说明总体单位的品质特征,一般用文字表现。

(有些品质标志虽然以数量表现,但实质表现产品质量差异。

例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”。

)b.数量标志:说明总体单位的数量特征。

只能用数值来表现。

Ⅱ按变异情况可变标志:当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志不变标志:……都相同……不变标志。

标志值:标志的具体表现。

③变量、变量值变量:指数量标志。

变量值:指数量标志值,具有客观存在性。

④指标的含义及分类(统计)指标:是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值,简称指标。

a.按其反映总体现象内容不同:数量指标(绝对数,绝对指标,总量指标),质量指标(相对数或平均数,相对指标和平均指标)。

b.按其作用不同:总量指标,相对指标和平均指标。

c.按反映的时间特点不同:试点指标和时期指标d.计量单位的特点:实物指标、价值指标和劳动指标。

★指标和标志的区别与联系:区别:①标志是说明总体单位特征的名称;指标是说明总体的数量特征;②标志既有反映总体单位数量特征的,也有反映总体单位品质特征;而指标只反映总体的数量特征;③凡是统计指标都具有综合的性质,而标志一般不具有。

联系:①许多指标由数量标志值汇总而得;②指标与数量标志可随统计研究目的而改变;课后习题:社会经济统计学研究对象的特点是:数量性、总体性、变异性。

统计研究运用的方法主要包括:大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法标志值就是标志表现。

第二章统计调查考点一:统计报表的分类①填报内容和实施范围:国家、部门和地方统计报表②调查范围:全面、非全面③报送周期长短:日报、旬报、月报、季报、半年报和年报④填报单位:基层、综合报表考点二:“普查”的含义普查:是普遍调查的简称。

统计学专业福建省考研复习资料统计方法重点内容梳理

统计学专业福建省考研复习资料统计方法重点内容梳理

统计学专业福建省考研复习资料统计方法重点内容梳理随着社会的不断发展和进步,统计学作为一门重要的学科在各个领域得到越来越广泛的应用。

福建省考研中的统计学科目也有着越来越重要的地位。

为了帮助考生更加系统地复习统计学方法,本文将重点梳理福建省考研统计学专业的复习资料。

一、总体与样本在统计学中,总体和样本是基本的概念。

总体是指研究对象的全体,而样本则是从总体中选取的一部分个体。

统计学的研究对象往往是大规模的,无法对整个总体进行研究,因此需要通过样本来进行推断和研究。

在复习中,考生需要明确总体和样本的概念,并了解常用的抽样方法和抽样误差的计算方法。

二、描述统计描述统计是通过收集、整理和描述数据来总结数据特征的统计方法。

常见的描述统计指标有中心趋势和离散程度两个方面。

其中,中心趋势包括均值、中位数和众数等;离散程度则通过方差和标准差等指标来反映。

此外,箱线图、频率分布表和直方图等图表也是描述统计的重要工具。

考生需要熟悉这些统计指标的计算方法,并能够正确解读图表。

三、概率与概率分布概率是统计学中非常重要的概念,它反映了事件发生的可能性。

在复习中,考生需要掌握基本的概率公式和性质,并了解常见的概率分布。

例如,离散型随机变量的概率分布有二项分布、泊松分布等;连续型随机变量的概率分布有正态分布、指数分布等。

对于不同的概率分布,考生需要了解其特点、参数和应用领域,并能够进行相应的计算和推断。

四、参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学中常用的推断方法。

参数估计是利用样本信息来估计总体参数,常见的估计方法有点估计和区间估计。

而假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断,判断某一假设是否成立。

在复习中,考生需要了解点估计和区间估计的方法和原理,同时掌握假设检验的步骤和相关的统计量。

五、方差分析与回归分析方差分析和回归分析是统计学中常见的多变量分析方法。

方差分析主要用于比较两个或多个样本的均值差异,常见的方法有单因素方差分析和多因素方差分析。

新手必看!统计学知识大梳理(附框架图公式)

新手必看!统计学知识大梳理(附框架图公式)

新手必看!统计学知识大梳理(附框架图公式)来源:PMCAFF,作者:大山里人前言道德经云:”道生一,一生二,二生三,三生万物“。

学习知识亦是如此,一个概念衍生出两个概念,两个概念演化出更小的子概念,接着衍生出整个知识体系。

笔者结合自己对统计学和概率论知识的理解写了这篇文章,有以下几个目标。

目标一:构建出可以让人理解的知识架构,让读者对这个知识体系一览无余目标二:尽l量阐述每个知识在数据分析工作中的使用场景及边界条件目标三:为读者搭建从“理论”到“实践'的桥梁概述你的“对象” 是谁?此对象非彼“对象”,我们学习“概率和统计学”目的在于应用到对于“对象”的研究中,笔者将我们要研究的“对象”按照维度分为了两大类。

一维:就是当前摆在我们面前的“一组”,“一批”,哪怕是“一坨”数据。

这里我们会用到统计学的知识去研究这类对象。

二维:就是研究某个“事件”,笔者认为事件是依托于“时间轴”存在的,过去是否发生,现在是可能会出现几种情况,每种情况未来发生的可能性有多大?这类问题是属于概率论的范畴。

因此,我们在做数据分析的研究前,先弄清我们研究的对象属于哪类范畴,然后在按着这个分支检索自己该用到的知识或方法来解决问题。

分析就像在给 “爱人” 画肖像从外观的角度描述一个姑娘,一般是面容怎么样?身段怎么样?两个维度去描述。

就像画一幅肖像画,我们的研究“对象”在描述性分析中也是通过两个维度去来描述即,“集中趋势---代表值”,“分散和程度”。

看到这几个概念是不是就很熟悉了?笔者认为一个描述性的分析就是从这两个维度来说清楚你要研究的对象是什么样子?至于从哪些特征开始说呢?就是常用的概念“均值”,“方差”之类的。

下面我们进入正题,笔者将详细阐述整个知识架构。

一. 对“数据”的描述性分析数据分析中最常规的情况,比如你手上有一组,一批或者一坨数据,数据分析的过程就是通过“描述”从这些数据中获取的信息,通常可以从两个维度去描述:1. 集中趋势量度:为这批数据找到它们的“代表”均值(μ)均值的局限性均值是最常用的平均数之一,但是它的局限性在于“若用均值描述的数据中存在异常值的情况,会产生偏差” ;例如下面一组数据就不太适合用均值来代表这5个人的年龄均值是:31.2岁很显然,在这组数据中,大部分人的年龄是10几岁的青少年,但是E的年龄是100岁为异常值,用均值来描述他们的年龄是31.2岁,很显然用均值作为描述这组数据是不合适的,那么我们该如何准确的表征这组数据呢???中位数中位数,又称中点数,中值。

统计学类专业复习重点梳理与分析

统计学类专业复习重点梳理与分析

统计学类专业复习重点梳理与分析统计学是一门具有广泛应用领域的学科,涵盖了许多重要的知识点和技能。

为了帮助同学们更好地进行复习,本文将系统地梳理和分析统计学类专业的复习重点。

通过对不同主题和内容的梳理和分析,希望能帮助同学们更好地理解和掌握统计学的核心知识。

一、描述统计学描述统计学是统计学的基础,包括对数据的收集、整理、汇总和可视化等技巧。

其中,收集数据的方法包括随机抽样、问卷调查等;整理数据的方法包括数据清洗、处理异常值等;汇总数据的方法包括计算平均数、中位数、众数等;可视化数据的方法包括绘制直方图、散点图、箱线图等。

同学们在复习时,应注意理解和掌握这些技巧的具体操作方法,并能够根据实际情况进行数据的处理和分析。

二、概率论与数理统计概率论与数理统计是统计学的核心内容,包括了概率的基本概念、随机变量及其分布、多个随机变量之间的关系等。

在复习时,同学们应重点关注以下几个方面的内容:1. 概率计算:理解和掌握概率的基本计算方法,包括加法原理、乘法原理、条件概率等。

2. 随机变量:了解随机变量的概念和性质,掌握常见离散型和连续型随机变量的分布特征,如二项分布、正态分布等。

3. 多个随机变量:理解和掌握多个随机变量之间的关系,包括相互独立、相关性等概念,以及相关系数、协方差等的计算方法。

4. 统计推断:了解统计推断的基本思想和方法,包括参数估计、假设检验等。

掌握常见的估计方法,如最大似然估计、置信区间等。

三、统计计算与建模统计计算和建模是统计学的实践部分,包括了使用计算机软件进行数据分析和建立统计模型等。

在复习时,同学们应注重以下几个方面的内容:1. 统计软件:熟悉并掌握常用的统计软件,如R、SPSS等。

了解软件的基本操作方法,包括数据导入、变量命名、运算和图形绘制等。

2. 数据分析:了解常用的数据分析方法,如方差分析、回归分析等。

理解和掌握不同方法的应用场景和具体计算步骤。

3. 统计建模:理解统计建模的基本原理和步骤,包括变量选择、模型拟合和模型评估等。

(完整word版)统计学知识点梳理

(完整word版)统计学知识点梳理

统计学第一章导论1.1.1什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。

1.2统计数据的类型1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同,可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。

分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,是用文字来表示。

例如:支付方式、性别、企业类型等。

顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。

例如:员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。

数值型数据:按数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。

例如:年龄、工资、产量等。

统计数据大体上可分为品质数据(定性数据)和数量数据(定量数据、数值型数据)。

1.2.2观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法,可以分为观测数据和实验数据。

观测数据:通过调查或观测而收集的数据。

例如:降雨量、GDP、家庭收入等。

实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。

例如:医药实验数据、化学实验数据等。

1.2.3截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系,可分类截面数据和时间序列数据。

截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据。

例如:2012年我国各省市的GDP。

时间序列数据:同一现象在不同的时间收集的数据。

例如:2000-2012年湖北省的GDP。

1.3.1总体和样本总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合。

样本:从总体中抽取的一部分元素的集合。

1.3.2参数和统计量参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。

统计量:用类描述样本特征的概括性数字度量。

例如:某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。

这项研究的总体是5万个家庭;样本是1000个家庭;参数是5万个家庭的人均纯收入;统计量是1000个家庭的人均纯收入。

第二章数据的搜集2.1数据的来源2.1.1数据的间接来源间接来源的数据:如果与研究内容有关的原信息已经存在,我们只是对这些原信息重新加工、整理,使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。

高一数学统计学知识点归纳

高一数学统计学知识点归纳

高一数学统计学知识点归纳统计学是数学中的一门重要分支,它通过收集、整理、分析和解释数据来揭示事物之间的规律性。

在高一的数学学习中,统计学也占据了一定的比重。

本文将对高一数学统计学中的几个重要知识点进行归纳,以帮助同学们更好地理解和掌握这些概念。

1.数据的收集与整理统计学的研究对象是数据,因此首先需要掌握数据的收集与整理方法。

数据可以通过观察、问卷调查、实验等方式获得。

在整理数据时,可以用表格、统计图表等形式将数据进行归类整理,并计算出各项指标,如总数、平均数、中位数等。

2.频数分布与频率分布频数分布是将数据按照数值大小进行分类,并统计每个类别中数据的个数,通常用频数表或频数统计图(如条形图、直方图)来展示。

频率分布是在频数的基础上,将频数除以总样本数,得到每个类别的频率,即频率分布表或频率统计图。

频数分布和频率分布可以帮助我们对数据的分布情况有更清晰的认识。

3.平均数与中位数平均数是一组数据的总和除以数据个数,它可以代表数据的集中趋势。

常见的平均数有算术平均数、几何平均数和加权平均数。

算术平均数是最常用的平均数,即将数据总和除以数据个数。

中位数是把一组数据按照数值大小排列后,处于中间位置的数。

如果数据个数为奇数,则中位数是中间的那个数;如果数据个数为偶数,则中位数是中间两个数的平均值。

4.众数与极差众数是一组数据中出现最频繁的数。

如果一组数据中只有一个众数,则称为单峰分布;如果有多个众数,则称为多峰分布。

极差是一组数据的最大值与最小值之差,它可以反映数据的离散程度。

极差越大,数据的波动越大,反之亦然。

5.方差与标准差方差是一组数据各个数值与其算术平均数之差的平方值的平均数。

方差可以衡量数据的离散程度,方差越大,数据的波动越大。

标准差是方差的算术平方根,它与方差具有相同的度量单位,但更容易理解和比较。

标准差越大,数据的离散程度越大。

6.概率与概率分布概率是指某件事件发生的可能性。

通过概率的计算,可以帮助我们预测和判断事件的发生情况。

统计学知识点总结

统计学知识点总结

统计学知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。

它是社会科学和自然科学的桥梁,也是决策制定和预测的重要工具。

统计学的基本原理和方法对于理解现实世界的变化和规律具有重要的意义。

本文将从数据收集、概率、统计推断、回归分析和统计软件等方面对统计学知识点进行总结。

数据收集数据是统计学的基础,它们用于描述和解释现实世界的现象。

数据收集的方式多种多样,包括实地调查、实验、问卷调查和网络爬虫等。

数据的质量直接影响到统计分析的准确性和可靠性。

在数据收集过程中,需要注意数据的来源、样本的选择和数据的采集方式。

同时,还需要考虑数据的可靠性和有效性,以及数据的记录和存储方式等。

概率概率是统计学的重要概念,它用于描述或预测事件发生的可能性。

概率的基本规则包括互斥事件、独立事件和条件概率等。

通过概率的计算,可以对未来事件的可能性进行预测,并且可以对统计分析的结果进行解释。

概率在统计学中有着广泛的应用,包括在风险管理、市场预测和医学诊断等领域。

统计推断统计推断是统计学的核心内容,它用于从样本推断总体的特征或参数。

统计推断的方法包括点估计和区间估计,以及假设检验和置信区间的计算。

通过统计推断,可以对总体参数进行估计和推断,并且可以通过假设检验来判断样本和总体之间的差异。

统计推断的方法在市场调研、政策评估和产品质量控制等方面有着广泛的应用。

回归分析回归分析是一种用于分析变量之间关系的方法,它可以用于预测和解释变量之间的关系。

回归分析的基本原理是通过回归方程来描述自变量和因变量之间的关系。

通过回归分析,可以对变量之间的影响和关系进行定量化,并且可以对未来趋势进行预测。

回归分析在经济预测、市场分析和产品销售等方面有着广泛的应用。

统计软件统计软件是进行统计分析的工具,它包括SPSS、SAS、R和Python等多种类型。

统计软件可以通过简化数据分析的过程,提高数据分析的效率和准确性。

同时,统计软件还可以实现数据可视化、数据挖掘和大数据分析等功能。

基础统计学笔记 统计学基础笔记整理

基础统计学笔记 统计学基础笔记整理

一、统计学概论分理论统计和应用统计应用统计分为描述统计学和推断统计学。

描述统计为一组数据的中(位置均值、中位数)、散(极差、方差、标准差)、形|(偏度)描述。

推断统计分为参数估计和假设检验。

技能1、经验——数据收集加工——画成图形——数理(规律)(数据不等于数字)PPT 原则用图不用表、用表不用栏、用栏不用字实际问题5M1E ——组成过程——产品(结果)——属性(包括几何(形位方尺)、物理、生化、人文)——集合统计问题——(构成)总体——样本——数据——类型分计数型(离散性)和计量型(连续性),即概率分布为计量型分布和技术型分布)——规律分描述和推断。

1、总体与样本中间有一种学问抽样验收抽样、统计抽样样本量2、样本和数据中间有一门测量技术MSA3、分布规律总体参数平均值() 标准差() 总位数() 比例(p )样本统计量的特点随机变化,不要轻易用样本下结论。

拉丁字母在数学上用于总体参数阿拉伯字母表示样本统计量希腊字母表示计算总体参数统计分参数统计和非参数统计。

推断统计分估计总体总体某参数未知,用对应的样本统计量去猜测。

检验假设总体某参数已知,用对应的样本统计量去验证。

二统计数据收集与整理1、数据不等于数字2、数据的两种类型描述性分类——响应变量(因变量)和预报因子(独立变量)如性别叫因子,男女叫水平。

四种尺度定类、定序、定距、定比3.数据管理的7个层次无假不乱浅深系4.软件每一列表示一个变量,每一行表示一个样本鱼骨图只适用于一个为什么,变量程序图IPO 适用于多个为什么。

I (变量)P O 水质烧开水色香味器皿材质火燃料风压强目的要抓住关键的变量。

2、统计数据的表现形式绝对数——时期数和时点数相对数——比例部分比总体比率部分比部分统计的数据来源直接来源和间接来源。

1、数据收集分被动收集(利用历史和现场)和主动收集(DOE 试验设计)现场收集数据是被动收集,分临时数据和常态数据。

试验是临时数据。

数据好的特征。

统计学重点知识归纳总结

统计学重点知识归纳总结

统计学重点知识归纳总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。

它在各个领域都有广泛的应用,包括经济学、医学、社会科学等。

本文将对统计学的重点知识进行归纳总结,帮助读者更好地理解和应用统计学。

一、概率论基础概率论是统计学的基础,它研究的是随机现象发生的概率。

在概率论中,我们常用到以下几个重要的概念和定理:1. 事件与概率:事件是指试验的某种结果,概率是该事件发生的可能性大小。

概率的基本性质包括非负性、规范性和可列可加性。

2. 条件概率与独立性:条件概率是指事件A在另一事件B已经发生的条件下发生的概率。

两个事件A和B是独立的,当且仅当它们的联合概率等于各自的概率的乘积。

3. 随机变量与概率分布:随机变量是指随机试验结果的数值表示。

离散随机变量的概率分布通过概率质量函数来描述,连续随机变量的概率分布则通过概率密度函数来描述。

4. 期望和方差:随机变量的期望是其取值与其概率的乘积的总和。

方差衡量了随机变量离其期望值的偏离程度。

二、抽样与估计抽样是指从总体中选择一部分个体进行观察和测量的过程。

统计学中,我们常使用的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

1. 抽样分布和抽样误差:当样本容量足够大时,样本的统计量(如均值和比例)的分布接近正态分布。

抽样误差是样本统计量与总体参数之间的差异。

2. 置信区间:置信区间是对总体参数的一个范围估计。

一般情况下,置信区间使用样本统计量和抽样分布来计算。

3. 抽样分布的中心极限定理:中心极限定理指出,当样本容量足够大时,样本均值的分布接近正态分布,且均值的期望等于总体均值。

4. 参数估计:利用样本数据来估计总体参数的值。

常用的参数估计方法包括最大似然估计和最小二乘估计。

三、假设检验与推断假设检验是统计学中的一种方法,用于判断总体参数是否符合某个特定的假设。

推断统计学是基于样本数据对总体特征进行推断的过程。

1. 假设检验的步骤:假设检验的步骤包括建立原假设和备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量和进行决策。

统计学向书坚内容整理

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第一章导论1、统计学性质①统计学研究对象是客观现象的数量方面;②统计学研究的是群体现象的数量特征与规律性;③统计学是一门方法论的科学2、统计学的发展①古典统计学时期(17中-18中)统计学萌芽国势学派——德国康令和G.阿亨瓦尔;政治算术学派——威廉·配第和约翰·格朗特;②近代统计学时期(18末-19末)数理统计学派——比利时A.凯特勒“统计学之父”:将国势学、政治算术学和古典概率论融合;社会统计学派——K.G.A.克尼斯首创,代表人物C.L.E.恩格尔和G.V.梅尔③现代统计学派(20-迄今)数理统计主流从描述统计转向推断统计——英国哥赛特、费雪;完善区间估计、假设检验——内曼、皮尔逊;统计决策、质量检验的序贯分析——瓦尔德;多变量统计——威夏特、赫特林3、统计数据是指对客观现象的属性或数量表现进行测量的结果。

4、面板数据指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

如在调查中收集的对各个固定调查用户在不同时期的调查数据。

5、大数据指在信息技术中,一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。

6、统计指标统计指标是指总体数量特征的概括性度量。

由指标名称和指标取值两基本要素组成,还包括时间状态、空间范围、计量单位、计量方法等限定。

分为数量指标和质量指标。

指标数值反映的是所研究现象在具体时间、地点、条件下的规模、水平、结构等特征,是具体的而不是抽象的数字。

第二章统计数据收集、整理与展示1、间接数据和直接数据的来源?间接数据:公开出版的报纸、书籍及相关网站中的数据,也可以从调查公司或数据库等处购买,有些未公开的数据在获得数据所有者允许的情况下也可以使用。

直接数据:专门组织的调查或观察,科学试验。

2、统计调查方式包括:普查、抽样调查、统计报表调查、重点调查3、普查定义:指一个国家或一个地区为详细地了解某项重要的国情国力而专门组织的一次性、大规模的全面调查。

主要用来收集某些不能够或不适宜用定期的全面调查报表收集的信息资料,以搞清重要的国情、国力,为国家制定有关政策或措施提供依据。

统计学复习手册:描述统计与推断统计要点

统计学复习手册:描述统计与推断统计要点

统计学复习手册:描述统计与推断统计要点统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科,包括描述统计和推断统计两大部分。

描述统计主要是对数据进行概括、总结和呈现,而推断统计则是利用样本数据对总体进行推断和预测。

在统计学复习中,对描述统计和推断统计的掌握是至关重要的。

本文将从描述统计和推断统计两个方面,总结统计学的要点,帮助读者更好地复习和理解统计学知识。

描述统计数据的集中趋势•均值:一组数据的平均值,是数据集中趋势的重要指标。

•中位数:数据集中的中间值,可以反映数据的中心位置。

•众数:数据集中出现次数最多的值,表示数据集的主要特征。

数据的离散程度•方差:衡量数据偏离均值的程度,方差越大,数据的离散程度越高。

•标准差:方差的平方根,是数据离散程度的常用衡量指标。

数据的分布形态•正态分布:呈钟形曲线,数据分布对称而且集中在均值附近。

•偏态分布:数据分布不对称,有明显的左偏或右偏现象。

•峰态:描述数据分布的陡峭程度,高峰态表示数据分布集中,低峰态表示数据分布分散。

推断统计参数估计•点估计:通过样本数据估计总体参数的值,如样本均值估计总体均值。

•区间估计:给出总体参数的估计区间,包含参数真值的概率。

假设检验•提出假设:设定原假设和备择假设,用统计方法检验原假设的成立程度。

•显著性水平:设定检验的显著性水平,一般为0.05或0.01。

•检验统计量:计算数据的统计量,比较统计量与显著性水平的值。

•接受或拒绝假设:根据检验统计量的取值,推断原假设是否成立。

方差分析•方差分析适用于比较多个样本均值是否有显著差异。

•单因素方差分析:比较一个因素(自变量)对因变量的影响。

•多因素方差分析:考虑多个因素对因变量的综合影响。

总结统计学的描述统计和推断统计是统计学习的基础,掌握这两部分内容对于数据分析和决策具有重要意义。

通过对数据的集中趋势、离散程度和分布形态的描述,我们可以更好地理解数据的特征;而参数估计、假设检验和方差分析等方法,则可以帮助我们从样本数据中推断总体特征,进行科学的决策和推断。

统计学核心内容

统计学核心内容

统计学核心内容全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:统计学是一门研究数据收集、分析、解释和应用的学科。

它既是一门理论性的学科,也是一门应用性很强的学科。

统计学在社会科学、自然科学、商业管理等领域都有重要应用,对于我们理解现实世界有着重要的帮助。

下面我们将详细介绍一下统计学的核心内容。

一、概率论概率论是统计学的基础,它研究随机现象的规律性。

在统计学中,我们常常用概率来描述一个事件发生的可能性大小。

概率论中的重要概念包括概率空间、随机变量、概率分布等,这些概念是统计学建模和推断的基础。

二、描述统计分析描述统计分析是统计学的另一个重要内容,它主要用来描述数据的基本特征。

描述统计分析包括中心趋势(如均值、中位数、众数)、离散程度(如方差、标准差)以及数据的分布形状等。

通过描述统计分析,我们可以更好地了解数据的结构和特征。

三、推论统计分析推论统计分析是统计学的核心内容,在这里我们通过对样本数据的分析,来对总体数据进行推断。

推论统计分析包括参数估计和假设检验两个主要方法。

参数估计是通过样本数据估计总体参数的值,而假设检验则是根据观察到的样本数据,对总体参数的某个假设进行检验。

推论统计分析在实践中应用广泛,对于判断研究结果的显著性和推断总体特征有重要作用。

四、回归分析回归分析是一种通过建立回归模型来分析变量之间关系的统计方法。

回归分析常用于探究自变量和因变量之间的关系,进而预测或解释因变量的变化。

在回归分析中,我们常用线性回归模型和多元回归模型来描述变量之间的线性关系。

回归分析在实际应用中被广泛使用,如经济预测、市场分析和医学研究等领域。

五、多元统计分析多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。

在多元统计分析中,我们可以同时考虑多个变量对结果的影响,从而更全面地理解数据。

多元统计分析的方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析等。

这些方法在数据挖掘、模式识别和社会科学研究中发挥着重要作用。

第二篇示例:统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科,被广泛应用于各个领域。

统计学的重点知识点梳理

统计学的重点知识点梳理

统计学的重点知识点梳理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在各个领域都扮演着重要的角色。

无论是在科学研究、商业决策还是社会调查中,统计学都是必不可少的工具。

为了更好地理解和应用统计学,我们需要掌握一些重要的知识点。

本文将对统计学的重点知识点进行梳理和介绍。

一、概率与统计基础概率与统计是统计学的基础,它们是研究随机现象的理论基础。

概率是描述随机事件发生可能性的数学工具,统计则是通过收集和分析数据来进行推断和决策。

在学习统计学时,我们需要了解概率的基本概念,如样本空间、事件、概率公理等。

同时,还需要学习统计学的基本概念,如总体、样本、参数、统计量等。

二、数据收集与整理数据收集是统计学的第一步,它涉及到样本的选择、数据的采集和整理。

在进行数据收集时,我们需要注意样本的代表性和采样方法的选择。

数据整理包括数据的清洗、转换和归类等过程,以确保数据的准确性和可用性。

三、描述统计学描述统计学是统计学的重要分支,它通过图表和统计指标来描述和总结数据的特征。

常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、散点图、均值、中位数、众数、标准差等。

通过描述统计学,我们可以对数据的分布、中心趋势和离散程度有一个直观的认识。

四、概率分布概率分布是描述随机变量取值概率的函数。

常见的概率分布包括二项分布、正态分布、泊松分布等。

了解不同概率分布的特点和应用场景,可以帮助我们更好地理解和分析数据。

五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程。

常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。

假设检验是根据样本数据对总体假设进行推断的过程。

在进行参数估计和假设检验时,我们需要选择适当的统计方法和显著性水平,并进行假设的建立和检验。

六、回归与相关分析回归分析是研究变量之间关系的统计方法,它可以用于预测和解释变量间的依赖关系。

相关分析是研究变量之间相关性的统计方法,它可以用于判断变量间的相关程度和方向。

通过回归与相关分析,我们可以建立数学模型来描述变量之间的关系,并进行预测和解释。

(完整word版)统计学重点整理及复习资料

(完整word版)统计学重点整理及复习资料

统计学重点整理及复习资料第一章统计有三个含义,即:统计工作、统计资料、统计学。

统计学的研究对象:社会经济现象数量的总体数量特征及数量关系。

(学科性质:方法论)统计学的特点:数量性、总体性、具体性、社会性、广泛性。

统计工作的过程:设计、调查、整理、分析。

统计的研究方法:统计分组法、大量观察法、综合指标法、统计模型法、统计推断法。

统计总体:客观性、同质性、差异性。

组成统计总体的个别单位称为总体单位。

标志:统计学中总体单位所具有的属性或者特征;分为数量标志和品质标志(不可量性). 指标:反应总体某一综合数量特征的名称或范畴;可分数量指标和质量指标(率、平均)。

变异:指可变的品质标志;变量:指可变化的数量标志,变量的树枝也叫做变量值(标志值)。

第二章统计调查:指根据统计研究的目的和要求,运用科学的调查方法有计划的、有组织的向社会实际搜集各项统计资料的过程。

统计调查的意义:是人们认识社会的基本方式、是统计的重要环节、在统计学中占有重要地位。

统计调查的基本要求:准确、及时、系统、和完整性。

统计调查的种类:1、按组织方式可分为统计报表制和专门调查。

2、按调查对象可分为全面调查和非全面调查。

3、按登记事物的连续性可以分为经常性调查和一次性调查(时点状态)。

4、按搜集资料的不同可分为直接观察法、报告法、采访法、问卷调查法。

统计方案的设计:一、确认调查任务和目的,二、确定调查对象和单位,三、确定调查项目和设计调查表,四、确定调查时间地点,五、制定调查的组织实施计划。

专门调查可分为:普查、重点调查、典型调查和抽样调查。

普查:为了特定的研究目的而专门组织的一次性全面调查;特点:1、一次性调查2、主要调查一定时点的情况3、普查的数据一般比较准确,规范化程度较高;原则:1、必须统一规定普查的时点2、正确选择普查的时期3、在普查范围内各调查单位或调查点应尽可能的同时进行4、同类普查的内容在各次普查中应尽可能的保持一致。

重点调查:在所要调查的总体中选择一部分重点单位进行非全面调查用以反应总体的基本情况。

统计学_向书坚_统计学试卷一

统计学_向书坚_统计学试卷一

院(系): 专业: 年级: 学生姓名: 学号: 课堂号:________------------------------------------------------- 密 ---------------------------------- 封 ----------------------------- 线 ---------------------------------------------------------第 1 页(共 3 页)------------------------------------------------- 密 ---------------------------------- 封 ----------------------------- 线 ---------------------------------------------------------第 2 页(共 3 页)------------------------------------------------- 密 ---------------------------------- 封 ----------------------------- 线 ---------------------------------------------------------中南财经政法大学统计学(1)卷评分标准一、填空题(1分/题,不填或者填错不得分。

)1、观测数据、实验数据5、1080、10802、时间序列6、[0,1]3、[4.742 ,5.258] 或5±0.258 7、t4、21% 8、16二、单项选择题(三、四、五、简要回答下列问1、举例略。

6分2、A=SSE / (n-2) = 220158.07 / 10 =22015.807 2分B=MSR / MSE =1422708.6 / 22015.807 =64.6221 2分21422708.6086.60%1642866.67SSRRSST===1分表明销售量的变差中有88.60%是由于广告费用的变动引起的。

《统计学》读书笔记摘抄(3篇)

《统计学》读书笔记摘抄(3篇)

第1篇第一章绪论1. 统计学是一门研究数据的收集、整理、分析和解释的学科,它广泛应用于各个领域,如经济学、生物学、医学、社会学等。

2. 统计学的基本任务是从大量的数据中提取有用信息,以帮助人们作出科学决策。

3. 统计学的发展经历了从简单描述到复杂推断的过程,其核心是概率论和数理统计。

4. 统计学的研究方法包括描述性统计、推断性统计和决策理论。

第二章数据收集与描述1. 数据收集是统计学的第一步,包括定性和定量数据。

2. 定性数据分为名义数据、有序数据和间隔数据,定量数据分为离散数据和连续数据。

3. 描述性统计的主要目的是用图表、表格和数值来描述数据的特征,如集中趋势、离散程度和分布形态。

4. 集中趋势的度量有均值、中位数和众数,离散程度的度量有方差、标准差和极差。

5. 分布形态的度量有偏度和峰度。

第三章概率论基础1. 概率论是统计学的基础,它研究随机事件发生的可能性。

2. 概率的基本概念包括样本空间、事件、概率、条件概率和独立事件。

3. 概率的公理包括加法法则、乘法法则和全概率公式。

4. 概率的性质包括非负性、规范性、可加性、条件概率的性质和独立事件的性质。

5. 常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布。

第四章推断性统计1. 推断性统计是基于样本数据对总体参数进行估计和假设检验。

2. 参数估计包括点估计和区间估计,假设检验包括参数假设检验和非参数假设检验。

3. 点估计的常用方法有矩估计和最大似然估计。

4. 区间估计的常用方法有置信区间和最优置信区间。

5. 假设检验的常用方法有卡方检验、t检验、F检验和秩和检验。

第五章方差分析1. 方差分析(ANOVA)是一种用于比较多个样本均值差异的统计方法。

2. 方差分析的基本思想是将总方差分解为组内方差和组间方差。

3. 方差分析的主要步骤包括方差分解、假设检验和结果解释。

4. 方差分析的类型有单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

地区与国家GDP核算总量数据衔接方法比较研究

地区与国家GDP核算总量数据衔接方法比较研究

地区与国家GDP核算总量数据衔接方法比较研究向书坚柴士改2013-1-14 10:07:39 来源:《统计研究》(京)2011年12期第14~21页内容提要:本文以2005-2009年的全国数据为样本,从理论与实证上比较分析了地区与国家GDP数据衔接的三种方法,即Geary 和Stark的产出估算方法、线性调整法与辅助回归法,比较结果显示:①从理论上分析,三种方法都有其合理性,只是辅助回归法较另两种方法更可取。

②从衔接效果上看,辅助回归法优于Geary和Stark的产出估算方法,Geary和Stark的产出估算方法又优于线性调整法。

不过不同的方法皆有相应的适用场合与特点以及不同的衔接效果,因而只能说三种方法中有趋优的方法,但不能明确断定何种方法可以具体应用于实际数据衔接中并能达到良好的调整效果。

关键词:地区GDP Geary和Stark产出估算法线性调整法辅助回归法作者简介:向书坚,男,1963年生,湖南洞口人,1997年6月毕业于中南财经政法大学统计学专业,获经济学博士学位,现为中南财经政法大学研究生院常务副院长,统计与数学学院教授,博士生导师,中国统计学会常务理事、湖北省统计学会副会长,研究方向为宏观经济统计分析、国民经济核算;柴士改,女,1985年生,河南泌阳人,2010年1月毕业于江西财经大学统计学专业,获经济学硕士学位,现为中南财经政法大学统计学专业在读博士研究生,研究方向为宏观经济统计、国民经济核算。

一、引言在整个国民经济核算体系中,地区GDP反映的是一个地区的综合经济发展水平,量化了地区经济的运行状况。

自1985年我国建立GDP核算制度以来,GDP作为反映国家和地区经济发展情况的综合指标,已成为各级政府进行宏观经济决策的重要参考依据。

但是,从1996开始,国家GDP和地区CDP汇总数据一直存在不同程度的差距。

特别是近几年来,由于地区CDP核算中基础数据缺失严重、统计体制不健全、核算方法不完善,尤其是某些地方片面追求经济增长速度等方面的原因,两者之间的差距有逐步扩大的趋势。

统计学在20世纪的开拓性应用回顾_向书坚

统计学在20世纪的开拓性应用回顾_向书坚

第22卷第6期Vol.22 No.6统计与信息论坛Statistics &Information Forum2007年11月Nov.,2007收稿日期:2007-07-11作者简介:向书坚(1963-),男,湖南洞口人,教授,博士生导师,研究方向:宏观经济与国民经济核算。

观点综述统计学在20世纪的开拓性应用回顾向书坚,杜 凌,邹晓茜(中南财经政法大学信息学院,湖北武汉 430073)摘要:20世纪以来,作为数据搜集、整理和分析的一门重要工具,统计学在众多领域里得到了极其广泛的应用,统计学的作用及其重要性已渐渐显现出来。

为了使统计学在20世纪所取得的进展及其重要性能为更多的人所认识和接受,并促进中国统计学的发展,对其在社会经济、自然科学以及生物医学等相关重要领域中的开拓性应用进行了简要的概述。

这些应用一方面为统计学的发展提供了机遇,同时也向统计学提出了许多新的方法和应用上的挑战,为今后统计学的发展指明了方向。

因而,对这些应用的回顾具有重要的实际意义。

关键词:统计学;应用;回顾中图分类号:C8 文献标识码:A 文章编号:1007-3116(2007)06-0087-11一、统计学在社会经济领域中的应用(一)统计学与社会学二战后的50多年里,许多统计方法和模型在社会学中得到了广泛的应用。

根据分析所能得到的数据类型不同,可以将统计方法在社会学中的应用过程分为三个层叠的时期[1]:1 第一代统计方法始于二战后。

主要是用以处理以交互分类表的形式呈现的频数数据。

这类交互表通常只包含少量的离散型变量,如性别、年龄组以及职业类别。

一个典型的例子就是社会变动性表,它是一个应答者的职业类别与应答者父亲的职业类别的二维表。

Birch(1963)首先提出了针对观察频数的对数线性模型;之后Goodman(1979)又提出了解决对数线性模型参数过多的且与典型相关分析和对应分析有着紧密联系的关联模型,用以对交互表的关联性进行测度;另外,潜在类别模型也是可用于分析这种类型数据的一种方法。

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第一章导论1、统计学性质①统计学研究对象是客观现象的数量方面;②统计学研究的是群体现象的数量特征与规律性;③统计学是一门方法论的科学2、统计学的发展①古典统计学时期(17中-18中)统计学萌芽国势学派——德国康令和G.阿亨瓦尔;政治算术学派——威廉·配第和约翰·格朗特;②近代统计学时期(18末-19末)数理统计学派——比利时A.凯特勒“统计学之父”:将国势学、政治算术学和古典概率论融合;社会统计学派——K.G.A.克尼斯首创,代表人物C.L.E.恩格尔和G.V.梅尔③现代统计学派(20-迄今)数理统计主流从描述统计转向推断统计——英国哥赛特、费雪;完善区间估计、假设检验——内曼、皮尔逊;统计决策、质量检验的序贯分析——瓦尔德;多变量统计——威夏特、赫特林3、统计数据是指对客观现象的属性或数量表现进行测量的结果。

4、面板数据指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

如在调查中收集的对各个固定调查用户在不同时期的调查数据。

5、大数据指在信息技术中,一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。

6、统计指标统计指标是指总体数量特征的概括性度量。

由指标名称和指标取值两基本要素组成,还包括时间状态、空间范围、计量单位、计量方法等限定。

分为数量指标和质量指标。

指标数值反映的是所研究现象在具体时间、地点、条件下的规模、水平、结构等特征,是具体的而不是抽象的数字。

第二章统计数据收集、整理与展示1、间接数据和直接数据的来源?间接数据:公开出版的报纸、书籍及相关网站中的数据,也可以从调查公司或数据库等处购买,有些未公开的数据在获得数据所有者允许的情况下也可以使用。

直接数据:专门组织的调查或观察,科学试验。

2、统计调查方式包括:普查、抽样调查、统计报表调查、重点调查3、普查定义:指一个国家或一个地区为详细地了解某项重要的国情国力而专门组织的一次性、大规模的全面调查。

主要用来收集某些不能够或不适宜用定期的全面调查报表收集的信息资料,以搞清重要的国情、国力,为国家制定有关政策或措施提供依据。

特点:①通常是周期性进行;②需要规定统一的标准时间,避免调查数据重复与遗漏;③相对于其他调查方式,所得资料更全面、更系统,可以为抽样调查或其他调查提供基本依据;④涉及面广、工作量大、时间较长,而且需要大量人力物力、组织工作较为繁重,因此普查的适用范围较窄,主要用于调查一些关系国计民生的基本现象。

4、统计报表调查定义:指按照国家有关法规规定,自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据的统计调查方法。

分类:按内容和实施范围不同,分为国家统计报表、部门统计报表和地方统计报表;按报送周期长短不同,报表分为日报、旬报、季报、半年报和年报;按填报单位不同,报表分为基层统计报表和综合统计报表。

5、重点调查定义:指在调查对象中选择一部分重点单位进行调查,用以反映总体基本情况的一种非全面调查方法。

适用:当调查任务值要求掌握基本情况,而部分单位又能集中地反映所要研究的问题,采用重点调查较为适宜。

6、我国统计调查方法体系,就整个统计工作来说,应该以周期性普查为基础,以经常性的抽样调查为主体,辅之以其他调查方法。

7、调查方案结构①调查目的;②调查对象、调查单位和报告单位;③调查项目与调查表;④调查时间、调查期限、调查方式与调查方法;⑤调查的组织实施计划8、问卷设计问卷结构:问卷标题、问卷说明、填写要求、甄别部分、主体内容、编码、背景。

提问要求:①提问内容尽可能短;②用词通俗、准确;③避免诱导性、否定式提问;④避免敏感性问题;⑤一项问题一般只包含一个问题问题排序:注意问题排序的逻辑性、兴趣性,应先易后难,开放性问题放最后。

回答项目设计:开放性问题:填空、自由回答;封闭性问题:两项选择法、多项选择法、顺序选择法、评定尺度法、双向列联法。

9、数据审核间接数据:适用性、时效性直接数据:及时性、完整性、准确性第三章数据分布特征描述1、简单算术平均数与加权算术平均数算术平均数:指将一组数据相加后除以数据个数所得到的一个数值,也称均值。

简单算术平均数:数值大小只与变量值大小有关,加权算术平均数:数值大小不仅受各组变量值(或组中值)大小影响,而且受频率的影响。

某组频率越大,改组数据大小对平均数的影响就越大。

权数起作用的两个条件:①各变量值之间有差异;②各变量值的权数有差异。

注意:用各组组中值代表其实际数据计算算术平均值时,通常假定各组数据在组内是均匀分布的,相应的组中值近似等于各组的平均数。

如果实际数据与这一假定吻合,则计算结果比较准确,否则出现较大误差。

2、调和平均数:指对变量值的倒数求平均,然后再取倒数而得到的平均数,也称倒数平均数,以H m表示。

数学定义看与算术平均不同,但在社会经济应用领域,调和平均数实际上只是算术平均数的另一种表现形式,二者本质上是一致的,唯一区别是计算时使用了不同的数据资料。

3、几何平均数:指n个变量值乘积的n次方根,也称几何均值,以G m表示。

是计算平均比率或平均发展速度最适用的一种方法。

分布数列中各变量值呈几何级数变化或频率分布极不对称,也常采用几何平均法。

4、标准分数:一组数据中单个变量值与其平均值的离差除以标准差的值,也称标准化值,记为Z。

可用来判断一组数据有否离群点(对称分布——经验法则;非对称分布——切比雪夫不等式)第四章时间数列分析与预测1、时间数列分类按生成时间数列影响因素,可分为平稳时间数列和非平稳时间数列。

按统计指标数值的表现形式不同,可分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列。

绝对数时间数列又派生出时期数列和时点数列。

2、区分平稳数列与非平稳数列的意义在于数列的预测,平稳时间数列表明现象的未来与其历史过程具有高度相似性,因而可用其历史值预测其未来;但对非平稳时间数列,则需先认识其变化规律,在此基础上,再利用事物发展的惯性预测其未来。

3、时间数列分析常用统计方法:图形描述法(线图)、指标分析法、构成因素分析法和预测法4、时间数列分解的统计分析中,将T、S、C、I之间关系作出三种假设:①各构成因素相互独立,用加法模型表示:y i=T i+S i+C i+I i;②各构成因素非独立,用乘法模型表示:y i=T i*S i*C i*I i;③各构成因素有独立也有非独立,表现为混合模型。

5、分离长期趋势方法①修匀法:在原时间数列的基础上生成一个新数列,借新数列来反映原数列长期趋势的方法,常见的如移动平均法、指数平滑法;②模型拟合法:观察原时间数列线图中现象变化轨迹的形态,拟合一条与该轨迹形态相适应的曲线,借此曲线来反映原数列长期趋势的方法,最常用的是最小二乘法。

6、采用移动平均法分离长期趋势应注意的问题①合理选择步长k;②注意新数列中各项观察值位置的排列(奇数一次平均,偶数两次平均);③注意移动平均法的局限性。

奇数项移动首尾少(k-1)/2,偶数项少k/2,步长越大修匀作用越大,原有数列的信息损失越多,当数据量不足时(n<50)不宜采用该方法。

7、相比移动平均,指数平滑法的优点①平滑值的计算所用数据量和计算量都很少;②α(1-α)i随i的增大而变小,说明滞后期越长的数据对未来的影响越小,即体现出“近大远小”的思想。

8、模型拟合法的操作步骤首先根据时间数列变动的形态特征,选择一条曲线(模型),然后估计参数,最后依此模型计算出的趋势值来构造新时间数列以反应原数列的长期趋势。

该方法的关键问题在于如何选择合适的模型以及用什么方法估计模型中的参数。

9、拟合模型的确定可根据时间数列线图确定,此外可计算相关指标来确定。

(1)若时间数列观察值y的逐期增长量(一阶差分y i-y i-1=Δi)大体相等,则其趋势线近似于一条直线,即拟合模型为y=a+bt;(2)若y的二阶差分(Δi-Δi-1)大体相等,则其趋势线近似于一条抛物线,拟合模型为y=a+bt=ct2;(3)若y的对数的一阶差分( Iny i-Iny i-1) 大体相等,则其趋势线近似于一条指数曲线,等等。

10、季节变动基本特征:周期性、重复性、相似性。

11、季节指数:若干年同期观察值的均值与所有观察值的总均值之比值,称为该期的季节指数。

12、季节指数计算方法①同期平均法:直接将若干年同期观察值的均值与所有观察值的总均值对比,计算出一个年度内各月或各季节的季节指数。

该方法在时间数列长期趋势不明显或者长期趋势不存在时使用。

②趋势剔除法:是时间数列长期趋势较明显情况下分解季节变动的一种方法。

基本思想是先从时间数列中将长期趋势剔除掉,然后再应用“同期平均法”剔除循环变动和不规则变动,最后通过计算季节指数来表现季节变动。

趋势剔除法是长期趋势测定方法和上述同期平均法的结合运用。

13、时间数列预测平稳时间数列:简单平均法、移动平均法、指数平滑法趋势非平稳时间数列:趋势外推预测法季节非平稳时间数列:回归模型趋势-季节非平稳时间数列:建立趋势季节模型第五章统计指数1、统计指数广义上说,指数是指一切用来测定社会经济现象数量变动或差异程度的相对数。

狭义上说,统计指数是指综合反映复杂总体数量变动方向和程度的特殊相对数。

2、分类①按研究范围不同,分为个体指数和总体指数;②按计算方法不同,分简单指数和加权指数;③按所表明现象的属性特征不同,分数量指标指数和质量指标指数;④按采用基期不同,分环比指数和定基指数3、编制总指数的基本原理首先,确定同度量因素,通过同度量因素将复杂现象同度量化,使各因素能直接相加。

其次,确定同度量因素的时期,即根据实际情况固定在某个时期,以单纯考察复杂现象中研究的那个因素的综合变动情况。

最后,将属于不同时期的两个总量指标对比,得出反映复杂总体综合变动的总指数。

编制总指数时,依据所选用的权数及加权形式的不同,计算方法主要有加权综合法和加权平均法。

4、加权综合法:指对复杂总体通过引入同度量因素并将其固定在某一时期来编制总指数,以反映总体综合变动程度的指数编制方法。

分为基期加权综合法和报告期加权综合法。

5、为什么派氏价格指数应以报告期的实际销售量作为同度量因素?编制物价指数的目的不仅要反映市场物价水平变动的方向和程度,还要反映这种变动对社会经济生活带来的实际影响,即物价变化对国家、企业、人民群众货币收支和生活水平的实际影响。

由于物价变化发生在报告期,国家、企业、居民因物价变动而得到的实惠或受到的损失也与报告期购买量有关,而不可能与物价变动以前的任何一个时期的购买量有关。

所以,从应用的角度来讲,用派氏指数编制物价总指数应当以报告期的实际销售量作为同度量因素,才具有现实的经济意义。

6、拉氏销售量总指数与派氏销售量总指数拉氏销售量总指数是以基期物价作为权数,目的是说明在基期物价水平不变的前提下,销售量综合变动的程度。

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