统计学名词解析汇总.docVIP

1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？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。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）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，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。 条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。 饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。 茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。 合理安排统计表结构表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。 由于现实中我们不可能将所有的样本都抽出来，因此，统计量的抽样分布实际上是一种理论分布，但它与总体分布存在着密切的关系，以均值x的抽样分布为例，其抽样分布与原有总体的分布有关，如果原有总体是正态分布，那么，无论样本容量的大小，样本均值也服从正态分布。其分布的数学期望为总体均值，方差为总体方差的1/n，即00。如果原有总体的分布不是正态分布，就要看样本容量的大小了，当n为大样本时(n≥30)，根据统计上的中心极限定理可知，当样本容量n增大时，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于服从正态分布。其分布的数学期望为总体均值，方差为总体方差的1/n。 |Z|＞Zα/2。 8.小样本情形下总体均值检验应该构造的检验统计量t 应用前提：服从正态分布 9.小样本情形下总体均值左侧检验拒绝域：t＜﹣tα(n-1)；右侧检验拒绝域： t＞tα（n-1）；双侧检验的拒绝域：|t|＞tα/2（n-1） 10.假设检验的一般步骤：①依照题意建立原假设H0与备择假设H1②判断样本大小并计算检验统计量③根据显著水平进行判断原假设是否成立。 1、相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系。相关关系的特点：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个 2、相关系数的取值和意义：取值范围：—1≤r≤1。若0r≤1，x、y之间存在正线性相关关系；—1≤r0,负线性相关关系；若r=+1,x、y之间为完全正相关关系；r= —1，为完全负线性相关关系。当|r|=1时，y的取值完全依赖于x，二者之间即为函数关系；当r=0时，说明y的取值和x无关，即二者之间不存在线性关系（并不说明变量之间没有任何关系）。若|r|→1，说明变量之间线性关系越密切，|r|→0，越不密切。|r|≥0.8,高度相关；0.5≤|r|0.8,中度相关；0.3≤|r|0.5,低度相关；|r|0.3,不相关 3. 相关系数显著性检验步骤：①提出假设②计算检验统计量t的值③在给定的显著性水平α下，查找t分布表中相应的