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统计学名词解释及公式

 

 

公司内部编号:

(GOOD・TMMT・MMUT・UUPTY・UUYY・DTTI・

第1章统计与统计数据

一、学习指导

统计学是处理和分析数据的方法和技术,它儿乎被应用到所有的学科检验领

域。

本章首先介绍统计学的含义和应用领域,然后介绍统计数据的类型及其来

源,最后介绍统计中常用的一些基本概念。

本章各节的主要内容和学习要点如下

表所示。

章节

主要内容

学习要点

统计及其应用领域

什么是统计学

概念:

统计学,描述统计,推断统计。

统计的应用领域

统计在工商管理中的应用。

统计的其他应用领域。

数据的类型

分类数据、顺序数据、数值型数据

概念:

分类数据,顺序数据,数值型数据。

不同数据的特点。

观测数据和实验数据

概念:

观测数据,实验数据。

截面数据和时间序列数据

概念:

截面数据,时间序列数据。

数据来源

数据的间接来源

统计数据的间接来源。

二手数据的特点。

数据的直接来源

概念:

抽样调查,普査。

数据的间接来源。

数据的收集方法。

调查方案设计

调查方案的内容。

数据质量

概念。

抽样误差,非抽样误差。

统计数据的质量。

统计中的儿个基本概念

总体和样本

概念:

总体,样本。

参数和统计量

概念:

参数,统计量。

变量

概念:

变量,分类变量,顺序变量,数值型变量,连续型变量,离散型变量。

二、主要术语

1.统计学:

收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2.描述统计:

研究数据收集、处理和描述的统计学分支。

3.推断统计:

研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。

4.分类数据:

只能归于某一类别的非数字型数据。

5.顺序数据:

只能归于某一有序类别的非数字型数据。

6.数值型数据:

按数字尺度测量的观察值。

7.观测数据:

通过调查或观测而收集到的数据。

8.实验数据:

在实验中控制实验对象而收集到的数据。

9.截面数据:

在相同或近似相同的时间点上收集的数据。

10.时间序列数据:

在不同时间上收集到的数据。

11.抽样调查:

从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,并根据样本调查结果來推断总体特征的数据收集方法。

12.普查:

为特定目的而专门组织的全面调查。

13.总体:

包含所研究的全部个体(数据)的集合。

14.样本:

从总体中抽取的一部分元素的集合。

15.样本容量:

也称样本量,是构成样本的元素数目。

16.参数:

用来描述总体特征的概括性数字度量。

17.统计量:

用来描述样本特征的概括性数字度量。

18.变量:

说明现象某种特征的概念。

19.分类变量:

说明事物类别的一个名称。

20.顺序变量:

说明事物有序类别的一个名称。

21.数值型变量:

说明事物数字特征的一个名称。

22.离散型变量:

只能取可数值的变量。

23.连续型变量:

可以在一个或多个区间中取任何值的变量。

四、习题答案

1.

D

12.

c

23.

c

34.

A

45

A

2.

D

13.

B

24.

B

35.

A

46

B

3.

A

14.

A

25.

D

36.

A

47

C

4.

B

15.

C

26.

C

37.

D

48

A

5.

A

16.

D

27.

B

3&

B

49

C

6.

D

17.

C

28.

D

39.

B

50

D

7.

C

1&

A

29.

A

40.

C

51

A

8.

B

19.

C

30.

D

41.

C

52

C

9.

A

20.

D

31.

A

42.

D

53

D

10.

A

21.

A

32.

B

43.

C

54

A

11.

C、

22.

C

33.

C

44.

D

55

B

第2章数据的图表展示

一、学习指导

数据的图表展示是应用统计的基本技能。

本章首先介绍数据的预处理方法,

然后介绍不同类型数据的整理与图示方法,最后介绍图表的合理使用问题。

本章

各节的主要内容和学习要点如下表所示。

主要内容

学习要点

数据的预处理

数据审核

数据审核的目的。

原始数据和二手数据的审核内容。

数据排序

数据排序的目的。

分类数据和数值型数据的排序方法。

数据筛选

数据筛选的目的。

用Excel进行数据筛选。

数据透视表

数据透视表的用途。

用Excel进行数据透视。

品质数据的整

理与展示

分类数据的整理与图示

概念:

频数,频数分布,比例,百分比,比率。

用Excel制作分类数据的频数分布表。

分类数据的图示:

条形图,帕累托图,对比条形图,饼图。

顺序数据的整理与图示

概念:

累积频数,累积频率。

累积频数分布图。

数值型数据的整理与展示

数据分组

概念:

数据分组,单变量值分组,组距分组,等距分组,不等距分组,组距,组中值。

频数分布表的制作步骤。

用Excel制作频数分布表。

数值型数据的图示

直方图的绘制。

茎叶图的绘制。

箱线图的绘制。

直方图与条形图的区别。

茎叶图与直方图的区别。

线图的绘制。

散点图的绘制。

气泡图的绘制。

雷达图的绘制。

合理使用图表

鉴别图形优劣的准则

图形应包括的基本特征。

鉴别图形优劣的准则。

统计表的设计

统计表的结构。

统计表的设计。

二、主要术语

24.频数:

落在某一特定类别(或组)中的数据个数。

25.频数分布:

数据在各类别(或组)中的分配。

26•比例:

一个样本(或总体)中各个部分的数据与全部数据之比。

27.比率:

样本(或总体)中各不同类别数值之间的比值。

28.累积频数:

将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数。

29.数据分组:

根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准划分成不同的组别。

30.组距分组:

将全部变量值依次划分为若干个区间,并将这一区间的变量值作为一组。

31.组距:

一个组的上限与下限的差。

32.组中值:

每一组的下限和上限之间的中点值,即组中值=(下限值+上限

值)/2。

33.直方图:

用矩形的宽度和高度(即面积)來表示频数分布的图形。

34.茎叶图:

由“茎”和“叶”两部分组成的、反应原始数据分布的图形。

35.箱线图:

由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的、反应原始数据分布的图形。

四、习题答案

1.

C

8・

B

15.

c

22.D

29.

2.

A

9.

B

16.

B

23.D

30.

3.

B

10.

C

17.

D

24.B

31.

4.

C

11.

A

18.

D

25.D

32.

5.

D

12.

B

19.

C

26.B

33.

6.

B

13.

B

20.

B

27.B

34.

7.

C

14.

C

21.

C

28.D

35.

D

C

B

C

C

A

B

第3章数据的概括性度量

一、学习指导

数据分布的特征可以从三个方面进行描述:

一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度;二是分如的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;三是分布的形状,反映数据分布偏斜程度和峰度。

本章将从数据的不同类型出发,分别介绍集中趋势测度值的计算方法、特点及其应用场合。

本章各

节的主要内容和学习要点如下表所示。

早R

主要内容

学习要点

集中趋势的度量

众数

概念:

众数。

众数的特点。

中位数和分位数

概念:

中位数,四分位数。

中位数和四分位数的特点。

中位数和四分位数的计算。

平均数

概念:

平均数,简单平均数,加权平均数,儿何平均数。

简单平均数和加权平均数的计算。

平均数的性质。

儿何平均数的计算和应用场合。

众数、中位数和平均数的比较

众数、中位数和平均数在分布上的关系。

众数、中位数和平均数的特点及应用场合。

离散程度的度量

异众比率

概念:

异众比率。

异众比率的计算和应用场合。

四分位差

概念:

四分位差。

四分位差的计算和应用场合。

方差和标准差

概念:

极差,平均差,方差,标准差。

极差的计算和特点。

平均差的计算和特点。

样本方差和标准差的计算。

总体方差和标准差的计算。

相对位置的度量

概念:

标准分数。

标准分数的计算和应用。

经验法则。

切比雪夫不等式。

离散系数

概念:

离散系数。

离散系数的计算。

离散系数的用途。

偏态与峰态的度量

偏态及其测度

概念:

偏态,偏态系数。

偏态系数的计算。

偏态系数数值的意义。

峰态及其测度

概念:

峰态,峰态系数。

峰态系数的计算。

峰态系数数值的意义。

用Excel计算描述统计量。

Excel统计函数的应用。

二、主要术语和公式

(一)主要术语

1.众数:

一组数据中出现频数最多的变量值,用表示。

2.中位数:

一组数据排序后处于中间位置上的变量值,用M「表示。

3.四分位数:

一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。

4.平均数:

一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。

5.儿何平均数:

卫个变量值乘积的〃次方根,用G”表示。

6.异众比率:

非众数组的频数占总频数的比率。

7.四分位差:

也称为内距或四分间距,上四分位数与下四分位数之差。

8.极差:

也称全距,一组数据的最大值与最小值之差。

9.平均差:

也称平均绝对离差,各变量值与其平均数离差绝对值的平均数。

10.方差:

各变量值与其平均数离差平方的平均数。

11.标准差:

方差的平方根。

12.标准分数:

变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。

13.离散系数:

也称为变异系数,一组数据的标准差与其相应的平均数之比。

14.偏态:

数据分布的不对称性。

15.偏态系数:

对数据分布不对称性的度量值。

16.峰态:

数据分布的平峰或尖峰程度。

17.峰态系数:

对数据分布峰态的度量值。

(二)主要公式

名称

公式

中位数

简单样本平均数

加权样本平均数

儿何平均数

异众比率

四分位差

极差

简单平均差

加权平均差

简单样本方差

简单样本标准方差

加权样本方差

加权样本标准差

标准分数

离散系数

未分组数据的偏态系数

分组数据的偏态系数

未分组数据的峰态系数

分组数据的峰态系数

四、习题答案

 

1.

A

19.

C

37.

A

55.

B

73.

D

2.

C

20.

A

38.

C

56.

A

74.

C

3.

B

21.

B

39.

B

57.

B

75.

A

4.

C

22.

C

40.

A

58.

D

76.

D

5.

D

23.

C

41.

A

59.

A

77.

D

6.

B

24.

C

42.

B

60.

B

78.

A

7.

D

25.

C

43.

B

61.

C

79.

A

8.

A

26.

D

44.

A

62.

D

80.

c

9.

A

27.

A

45.

B

63.

A

81.

D

10.

C

28.

A

46.

A

64.

C

82.

D

11.

B

29.

B

47.

C

65.

D

83.

A

12.

C

30.

B

48.

D

66.

D

84.

A

13.

A

31.

A

49.

B

67.

C

85.

A

14.

B

32.

A

50.

A

68.

B

86.

D

15.

A

33.

B

51.

C

69.

D

16.

B

34.

B

52.

D

70.

D

17.

A

35.

A

53.

B

71.

A

18.

B

36.

B

54.

D

72.

B

第4章抽样与参数估计

一、学习指导

参数估计是推断统计的重要内容之一,它是在抽样及抽样分布的基础上,根

据样本统计量来推断我们所关心的总体参数。

本章首先介绍抽样分布的有关知

识,然后讨论参数估计的一般问题,最后介绍一个总体参数估计的基本方法和参

数估计中样本容量的确定问题。

本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。

早R

主要内容

学习要点

概率抽样方法

概念:

简单随机抽样,简单随机样本,重复抽样,不重复抽样,分层抽样,系统抽样,整群抽样。

用Excel抽取简单随机样本。

抽样与抽样分布

抽样分布

概念:

抽样分布,样本均值的抽样分布,样本比例的抽样分布,样本方差的抽样分布。

中心极限定理。

样本均值抽样分布的特征。

样本均值的抽样分布与总体分布的关系。

样本比例抽样分布的形式和特征。

样本方差抽样分布的形式。

参数估计

估计量与估计值

概念:

估计量,估计值。

的一般问题

点估计与区间估计

概念:

点估计,区间估计,置信区间,置信水平。

置信区间构建的原理。

置信区间的解释。

评价估计量的标准

概念:

无偏性,有效性,一致性。

总体均值的区间估计

正态总体、方差己知,或非正态总体、大样本

正态总体、方差己知时的置信区间。

非正态总体、大样本时的置信区间。

用Excel计算给定&的正态分布的临界值。

正态总体、方差未知、小样本

正态总体、方差已知时的小样本置信区间。

正态总体、方差未知时的小样本置信区间。

用Excel计算给定a的t分布的临界值。

总体比例的区间估计

总体比例的区间估计

总体比例的置信区间。

总体方差的区间估计

总体方差的区间估计

总体方差的置信区间。

用Excel计算给定a的*分布的临界值。

样本容量的确定

估计总体均值时样本容量的确定

样本容量的计算方法。

估计总体比例时样本容量的确定

样本容量的计算方法。

二、主要术语和公式

(一)主要术语

36.简单随机抽样:

也称纯随机抽样,它是从含有N个元素的总体中,抽取”个元素作为样本,使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中。

37.简单随机样本:

从含有N个元素的总体中,抽取〃个元素作为样本,使得总体

中每一个样本量为川的样本都有相同的机会(概率)被抽中。

38.重复抽样:

从总体中抽取一个元素后,把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素,直至抽取”个元素为止。

39.不重复抽样:

一个元素被抽中后不再放回总体,而是从所剩元素中抽取第二个元素,直到抽取"个元素为止。

40.分层抽样:

也称分类抽样,它是在抽样之前先将总体的元素划分为若干层

(类),然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。

41.系统抽样:

也称等距抽样或机械抽样,它是先将总体中的各元素按某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点;然后,每隔一定的间隔抽取一个元素,直至抽取“个元素形成一个样本。

42.整群抽样:

先将总体划分成若干群,然后以群作为抽样单位从中抽取部分群,随后再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察。

43.抽样分布:

在重复选取样本量为“的样本时,由样本统计量的所有可能取值形成的相对频数分布。

44•样本均值的抽样分彳j:

在重复选取样本量为兀的样本时,由样本均值的所有可能取值形成的相对频数分布。

45.样本比例抽样分布:

在重复选取样本量为"的样本时,由样本比例的所有可能取值形成的相对频数分布。

46.标准误差:

也称为标准误,它是样本统计量的抽样分布的标准差。

47.估计标准误差:

若计算标准误时所涉及的总体参数未知,可用样本统计量代替计算的标准误。

48.估计量:

用来估计总体参数的统计量的名称,用符号8表示。

49.估计值:

用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值。

50.点估计:

用样本统计量6的某个取值直接作为总体参数&的估计值。

51.区间估计:

在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个范围。

52.置信区间:

由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。

53.置信水平:

也称为置信系数,它是将构造置信区间的步骤重复多次后,置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比率。

(二)主要公式

名称

公式

总体均值的置信区间(正态总体,<7己知)

总体均值的置信区间(<7未知,大样本)

总体均值的置信区间(正态总体,"未知,小样本)

总体比例的置信区间

总体方差的置信区间

估计总体均值时的样本容量

估计总体比例时的样本容量

四、习题答案

 

87.

A

121.

B

155.

A

189.

C

223.

B

88.

B

122.

A

156.

B

190.

A

224.

A

89.

A

123.

B

157.

C

191.

B

225.

A

90.

B

124.

D

158.

C

192.

C

226.

D

91.

B

125.

B

159.

D

193.

A

227.

C

92.

C

126.

A

160.

B

194.

D

228.

B

93.

D

127.

C

161.

D

195.

A

229.

A

94.

C

128.

A

162.

D

196.

B

230.

A

95.

A

129.

B

163.

C

197.

C

231.

B

96.

C

130.

A

164.

C

198.

A

232.

B

97.

A

131.

C

165.

B

199.

A

233.

B

98.

A

132.

D

166.

C

200.

A

234.

C

99.

C

133.

C

167.

D

201.

A

235.

B

100.

A

134.

B

168.

D

202.

A

236.

B

101.

D

135.

D

169.

A

203.

C

237.

D

102.

B

136.

C

170.

B

204.

B

238.

A

103.

D

137.

A

171.

C

205.

B

239.

B

104.

B

138.

A

172.

A

206.

A

240.

B

105.

B

139.

D

173.

A

207.

C

241.

C

第5章假设检验

一、学习指导

假设检验是推断统计的另一项重要内容,它是利用样本信息判断假设是否成

立的一种统计方法。

本章首先介绍有关假设检验的一些基本问题,然后介绍一个

总体参数的检验方法。

本章各节的主要内容和学习要点如下表所。

早TJ

主要内容

学习要点

假设检验的基本问题

假设的陈述

概念:

假设,假设检验,原假设,备择假设,单侧检验,双侧检验。

针对具体的实际问题,建立合理的原假设和备择假设。

两类错误与显着性水平

概念:

第I类错误,第I【类错误,显着性水平。

两类错误的控制。

两类错误的关系。

检验统计量与拒绝域

概念:

检验统计量,标准化检验统计量,拒绝域,临界值。

统计量检验的原理。

利用统计量检验的决策准则。

利用P值进行决策

概念:

P值。

P值决策的原理,尸值的计算。

P值检验与统计量检验的异同。

P值决策的准则。

小结

假设检验的步骤。

假设检验结果的表述。

总体均值的检验

大样本的检验方法

总体方差/己知时,均值检验的统计量和程序。

总体方差□未知时,均值检验的统计量和程序。

用Excel计算P值。

小样本的检验方法

总体方差/己知时,均值检验的统计量和程序。

总体方差□未知时,均值检验的统计量和程序。

用Excel计算尸值。

总体比例的检验

总体比例的检验

检验的统计量。

检验的程序。

用Excel计算尸值。

总体方差的检验

总体方差的检验

检验的统计量。

检验的程序。

用Excel计算尸值。

二、主要术语和公式

(一)主要术语

18.假设:

对总体参数的具体数值所做的陈述。

19.假设检验:

先对总体参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。

20.备择假设:

也称研究假设,是研究者想收集证据予以支持的假设,用厲或表示。

21.原假设:

也称零假设,是研究者想收集证据予以反对的假设,用乩)表示。

22.单侧检验:

也称单尾检验,是指备择假设具有特定的方向性,并含有符号

“〉”或“〈”的假设检验。

23.双侧检验:

也称双尾检验,是指备择假设没有特定的方向性,并含有符号“”的假设检验。

24.第【类错误:

当原假设为正确时拒绝原假设,犯第I类错误的概率记为

25.第II类错误:

当原假设为错误时没有拒绝原假设,犯第【I类错误的概率通常记为0。

26.显着性水平:

假设检验中发生第I类错误的概率,记为

27.检验统计量:

根据样本观测结果计算得到的,并据以对原假设和备择假设做出决策的某个样本统计量。

28.拒绝域:

能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合。

29.临界值:

根据给定的显着性水平确定的拒绝域的边界值。

30.P值:

也称观察到的显着性水平,如果原假设是正确的,那么所得的样本结

果出现实际观测结果那么极端的概率。

(二)主要公式

名称

公式

总体均值检验的统计量(正态总体,<7已知)

总体均值检验的统计量("未知,大样本)

总体均值检验的统计量(正态总体,”未知,小样本)

总体比例检验的统计量

总体方差检验的统计量

四、习题答案

1.

A

34.

A

66.

D

99.

A

2.

D

35.

C

67.

D

100.

B

3.

C

36.

B

68.

A

101.

D

4.

A

37.

A

69.

C

102.

C

5.

B

38.

D

70.

D

103.

B

6.

C

39.

D

71.

A

104.

D

7.

A

40.

C

72.

C

105.

B

8.

B

41.

C

73.

B

106.

B

9.

A

42.

c

74.

A

107.

A

10.

B

43.

c

75.

A

108.

A

11.

A

44.

A

76.

B

109.

B

12.

C

45.

B

77.

C

110.

A

13.

A

46.

A

78.

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