统计学课后简答题.doc

3.1数据预处理内容: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。 3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些 分类数据：制作频数分布表，用比例，百分比，比率等进行描述性分析。可用条形图，帕累托图和饼图进行图示分析。 顺序数据：制作频数分布表，用比例，百分比，比率。累计频数和累计频率等进行描述性分析。可用条形图，帕累托图和饼图，累计频数分布图和环形图进行图示分析。 3.3数据型数据的分组方法和步骤分组方法：单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。 分组步骤：1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表 3.4直方图和条形图的区别1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，2直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。 3.5绘制线图应注意问题时间在横轴，观测值绘在纵轴。一般是长宽比例10：7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。 3.6饼图和环形图的不同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。 3.7茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合 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。 3.8鉴别图标优劣的准则1一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质。2一张好图应当使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述。3一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息。4一张好图应当是多维的。5一张好图应当表述数据的真实情况。 3.9制作统计表应注意的问题(1)合理安排统计表结构(2)表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容(3)表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线(4)在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。 公式： 组中值=（上限+下限）/2 6.1 统计量：设X1,X2…,Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T（X1,X2…,Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T(X1,X2…,Xn)是一个统计量。 原因：为了使统计推断成为可能。 6.2 T1和T2是 6.3 次序统计量:设X1，X2，…，Xn是从总体X中抽取的一个样本，Xi称为第i个次序统计量，它是样本（X1，X2，…，Xn）满足如下条件的函数：每当样本得到一组观测值X1，X2，…，Xn时，其由小到大的排序X1≤X2≤…≤Xi≤…≤Xn中，第i个值Xi就作为次序统计量Xi的观测值，而X1，X2，…，Xn称为次序统计量。 6.4 统计量加工过程中一点信息都不损失的统计量为充分统计量 6.5 自由度：独立变量的个数 6.7 抽样分布：样本统计量的概率分布是一种理论概率分布随机变量是 样本统计量。 6.8 中心极限定理：设从均值为m，方差为s 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布 8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？ 答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。 8.2什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。统计显著等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。 8.3什么是假设检验中的两类错误？ 答：假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。 8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？答：在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。 8.5解释假设检验中的P值答：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。） 8.6显著性水平与P值有何区别答：显著性水平是原假