双学位） 统计学复习.ppt

《应用统计学》复习 有关考试说明 闭卷 题型 单选（1×10=10分） 基本概念题（4×4=16分） 简答题（6×4=24分） 计算题（10×5=50分） 关于测度指标计算、参数估计、假设检验、指数、多元回归分析（不计算）等 第一章 统计学含义 统计学发展的历史线索 古典统计学的萌芽时期 近代统计学的形成时期 现代统计学的发展时期 注意各阶段各学派代表人物 第二章 统计数据分类与特点 统计数据来源 第三章 数据审核内容 不同类型数据如何整理与显示 数据的审核、筛选与排序 数据的审核 发现数据中的错误 数据的筛选 找出符合条件的数据 数据排序 发现数据的基本特征 升序和降序 闭口组组中值=（上限+下限）/2 缺上限的开口组组中值=下限+邻组组距/2 缺下限的开口组组中值=上限-邻组组距/2 第四 章 第一节 集中趋势的测度 第二节 离散程度的测度 第三节 偏态与峰度的测度 数据分布的特征和测度 数据类型与集中趋势测度值 数据类型与离散程度测度值 第五章 点估计 极大似然估计 区间估计 总体均值估计(计算） 第六章 假设检验 第一节 假设检验的一般问题 第二节 一个正态总体的参数检验 第三节 两个正态总体的参数检验 参数估计与假设检验的关系 参数估计（Parameter estimate）和假设检验（Hypothesis testing）是统计推断的两个重要内容 参数估计是用样本统计量估计总体参数，总体参数在估计前是未知的 在假设检验中，是先对总体参数提出一个假设，再利用样本信息去检验这个假设是否成立 假设检验分为两类： 一类是关于总体参数的检验问题，称为参数检验 另一类是关于总体模型描述及随机变量概率分布的检验，称为非参数检验 假设检验的基本思想：通过提出假设，利用“小概率原理”和“概率反证法”，论证假设的真伪的一种统计分析方法。 小概率原理：也就是实际推断原理，它认为在一次实验中，概率很小的事件，实际上是不可能发生的。 概率反证法：如果在其他因素给定的前提下，要证明某一事实（对总体参数假定）是否成立，只要假设该事实（参数假定）成立，在该事实成立的前提下，来证明由该事实（参数假定）和样本建构的统计量的取值概率较小以证明假定是否成立。 一个总体的检验 两个正态总体的参数检验 第七章 相关系数计算 一元线性回归计算 二元线性回归分析 （给出模型、参数会分析） 第十一章 指数 指数的分类 基期变量值加权的综合指数(要点和计算公式) 报告期变量值加权的综合指数(要点和计算公式) 固定时期变量值加权的综合指数(要点和计算公式) 第三节 平均指数 基期总量加权的平均指数(要点和计算公式) 报告期总量加权的平均指数(要点和计算公式) 祝大家取得好成绩 * * 第三节 数值型数据的整理与显示 一. 数据的分组 二. 数值型数据的图示 三. 频数分布的类型 第四节 统计表 一. 统计表的构成 二. 统计表的设计 数据的特征和测度 分布的形状 集中趋势 离散程度 众 数 中位数 均 值 离散系数 方差和标准差 峰 度 四分位差 异众比率 偏 态 四分位数 — — — 中位数 四分位数 — — 几何平均数 中位数 众数 — 调和平均数 众数 四分位数 — 众数 ※均值 定比数据 — ※均值 定距数据 — — ※中位数 ※众数 适 用 的 测 度 值 定序数据 定类数据 数据类型 表4-10 数据类型和所适用的集中趋势测度值 四分位差 — — 极差 — — 平均差 — — ※离散系数（比较时用） 异众比率 — 异众比率 ※方差或标准差 定距数据或定比数据 — — ※四分位差 ※异众比率 适 用 的 测 度 值 定序数据 定类数据 数据类型 表4-15 数据类型和所适用的离散程度测度值 Z 检验 （单尾和双尾） t 检验 （单尾和双尾） Z 检验 （单尾和双尾） ?2检验 （单尾和双尾） 均值 一个总体 比例 方差 两个总体的检验 Z 检验 (大样本) t 检验 (小样本) t 检验 (小样本) Z 检验 F 检验 独立样本 配对样本 均值 比例 方差 指数的分类 按计算形式划分 按内容划分 按项目多少划分 数量指数 质量指数 按对比场合划分 时间指数 区域指数 简单指数 加权指数 个体指数 综合指数 将作为权数的各变量值固定在基期 也被称为拉氏指数或L式指数 计算公式为 质量指数： 数量指数： 可以消除权数变动对指数的影响 将作为权数的各变量值固定在报告期 也被称为帕氏指数，或简称为P式指数 计算公式为 质量指数： 数量指数： 不能消除权数变动对指数的影响 将作为权数的各变量值