统计学(贾俊平第七版)课后思考题及答案.docx
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第一章导论
1.什么是统计学?
统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型?
不同类型的数据各有什么特点?
按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据;按照数据的搜集方法,可以分为观测数据和试验数据;按照被描述的现象与实践的关系,可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据;顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据;数值型数据是按照数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合,样本是从总体中抽取的一部分元素的集合,参数是用来描述总体特征的概括性数字度量,统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量,变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类?
变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称,其取值为分类数据;顺序变量是说明十五有序类别的一个名称,其取值是顺序数据;数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,如“产品数量”;连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如“温度”等。
第二章数据的搜集
1.什么是二手资料?
使用二手资料需要注意些什么?
与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样,什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样:
指遵循随机原则进行的抽样,总体中每一个单位都有一定的机会被选入样本。
当用样本对总体进行估计时,要考虑每个单位样本被抽中的概率。
技术含量和成本都比较高。
如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征,得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样。
非概率抽样:
指抽取样本时不是依据随机原则,而是根据研究目的对数据的要求,采用某种方式从总体中抽取部分单位对其进行实施调查。
操作简单、时效快、成本
低。
而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究,调查结果用于发现问题,为更深入的数量分析提供准备。
3.调查中搜集数据的方法主要有自填式、面访式、电话式。
除此之外,还有哪些搜集数据的方法?
试验式和观察式。
4.自填式、面访式、电话式调查各有什么利弊?
自填式优点:
调查组织者管理容易;成本低,可进行大规模调查;减少被调查者回答敏感问题的压力。
缺点:
返回率低;调查内容有限;调查周期长;在数据搜集过程中遇见问题不能及时调整。
面访式优点:
回答率高;数据质量高;在调查过程中遇见问题可以及时调整。
缺点:
成本比较高;搜集数据的方式对调查过程的质量控制有一定难度;对于敏感问题,被访者会有压力。
电话式优点:
对调查员比较安全;对访问过程的控制比较容易。
缺点:
实施地区有限;调查时间不能过长;使用的问卷要简单;被访者不愿回答时,不易劝服。
5.你认为应当如何控制调查中的回答误差?
对于理解误差,我会学习一些心理学知识;对于记忆误差,我会尽量去缩短所涉及的时间范围;对于有意识误差,要做好被调查者的心理工作,要遵守职业道德,为被调查者保密,尽量在问卷中不涉及敏感问题。
6.怎样减少无回答?
请通过一个例子说明你所考虑到的减少无回答的具体措施。
对于随机误差,要提高样本容量;对于系统误差,只有做好准备工作并做好补救措施。
第三章数据的图表展示
1.数据的预处理包括哪些内容?
数据审核(对于原始数据:
完整性和准确性;对于二手数据:
实用性和实效性)、数据筛选和数据排序。
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、百分比和比率等进行描述性分析,可用条形图、帕累托图、饼图和环形图进行图示分析。
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、饼图、累计评书分布图和环形图进行分析。
3.数值型数据的分组方法有哪些?
简述组距分组的步骤。
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确定组距③根据分组整理成频数分布表。
4.直方图与条形图有何区别?
条形图使用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,矩形的高度表示魅族的频数或频率,宽度表示组距。
直方图各矩形连续排列,条形
图分开排列。
直方图主要展示数值型数据。
5.绘制线图应注意哪些问题?
时间在横轴,观测值在纵轴。
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。
6.饼图和环形图有什么不同?
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。
7.茎叶图与直方图相比有什么优点?
他们的应用场合是什么?
茎叶图既能给出数据的分布情况,又能给出每个原始数据,即保留了原始数据的信息。
茎叶图通常适用于小批量数据,直方图适用于大批量数据。
8.鉴别图表优劣的准则有哪些?
显示数据;有助于洞察问题的本质;使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述;快速高效地给读者提供大量的信息;多维的;表述数据的真实情况。
9.制作统计表时应注意哪几个问题?
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;在使用统计表时,必要时可在下方加注释注明数据来源。
第四章数据的概括性度量
1.一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度?
可以从数据分布的集中趋势、离散程度和分布的偏态与峰态三个方面进行测量。
集中其实反映了各数据向其中心支靠拢或聚集的程度;离散程度反映了各数据原理其中心值的趋势;偏态与峰态反映了数据分布的图像形状。
2.简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值,不受极端值的影响,缺点是具有不唯一性。
众数只有在数据量较多时才有意义。
主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
中位数是一组数据中间位置上的代表值,不受极端值影响,当数据分布的偏斜较大时,可以使用中位数。
主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均是是针对数值型数据计算的,而且利用了全部数据信息。
当数据呈对称分布或接近对称分布时,三个代表值相等或接近相等,这时应选平均数作为集中趋势的代表值。
但平均数的主要缺点是易受极端值的影响;对于偏态分布的数据,平均数的代表性较差。
3.简述异众比率、四分位差、方差或标准差的应用场合。
异众比率主要用于测量分类数据的离散程度;四分位差主要用于测量顺序数据的离散程度;方差或标准差主要用于测量数值型数据的离散程度。
4.标准分数有哪些用途?
标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。
在对多个具有不同量纲的变量进行处理时,常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
5.为什么要计算离散系数?
方差和标准差是反映数据离散程度的绝对值,一方面其数值大小受原变量值本身水平高低的影响;另一方面,他们与原变量的计量单位相同,采用不同计量单位的变量值,其离散程度的测度值也就不同。
6.测度数据分布形状的统计量有哪些?
对于分布形状的测度有偏态和峰态。
测度偏态的统计量是偏态系数;测度峰态的统计量是峰态系数。
第五章概率与概率分布
1.频率与概率有什么关系?
在相同条件下随机试验 次,某事件出现 次,则比值称为该事件发生的频率。
随
着 的增大,该频率围绕某一常数 波动,且波动幅度逐渐减小,趋于稳定,这个频率的稳定值即为该事件的概率。
第六章统计量及其抽样分布
1.什么是统计量?
为什么要引进统计量?
统计量中为什么不含任何未知参数?
统计量:
设𝑋1,𝑋2,···,𝑋𝑛是从总体𝑋总抽取的容量为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。
由样本构造具体的统计量,实际上是对样本信息进行加工并集中到统计量的取值上,便于通过统计量推断总体参数。
由于样本已经抽出,故统计量总是知道的,因此统计量不含有任何未知参数。
2.简述 2分布、 分布、F分布及正态分布之间的关系。
正态分布:
𝑍=𝑋−𝜇~𝑁(0,1),则𝑋~𝑁(𝜇,𝜎2)
𝜒2分布:
设随机变量𝑋1,𝑋2,···,𝑋𝑛相互独立,且𝑋𝑖(𝑖=1,2,···,𝑛)服从标准正态分布
𝑁(0,1),则他们的平方和∑𝑛 𝑋2服从自由度为𝑛的𝜒2分布。
分布:
设随机变量 ~ (0,1), ~ 2( ),且 与 独立,则
=
其分布称为 分
√𝑌/𝑛
布。
分布:
设随机变量 与 相互独立,且 与 分别服从自由度为 和 的 2分布,则
= /= ~ ( , )
/
3.什么是抽样分布?
在总体𝑋的分布类型已知时,若对任一自然数𝑛,都能导出统计量𝑇=𝑇(𝑋1,𝑋2,···,𝑋𝑛)
的分布的数学表达式,这种分布称为精确的抽样分布。
4.简述中心极限定理的意义。
中心极限定理:
设从均值为 ,方差为 2的一个文艺总体中抽取容量为 的样本,当充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为 ,方差为 2/ 的正态分布。
意义:
是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
第七章参数估计
1.解释估计量和估计值。
估计量:
用于估计总体参数的随机变量。
估计值:
估计参数时计算出来的统计量的具体值。
2.简述评价估计量好坏的标准。
无偏性:
估计量抽验分布的数学期望等于被估计的总体参数。
有效性:
对同一总体参数的连个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效。
一致性:
随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数。
3.怎样理解置信区间?
由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
4.解释95的置信区间。
用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
5.的含义是什么?
𝛼/2√𝑛
/2是标准正态分布上侧面积为 /2的 值,公式是统计总体均值时的边际误差。
6.解释独立样本和匹配样本的含义。
独立样本:
两个样本是从两个总体总独立抽取的。
匹配样本:
一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
7.在对两个总体均值之差的小样本估计中,对两个总体和样本都有哪些假定?
两个总体都服从正态分布;两个随机样本独立地分别抽自两个总体。
8.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,与总体方差成正比,与估计误差的平方成反比。
第八章假设检验
1.假设检验和参数估计有什么相同点和不同点?
参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,他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,总体参数在估计前是未知的;而在假设检验中,则是先对参数的值提出一个假设,然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
2.