(完整版)統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)答題最新（精華版）

1、1. 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)？怎樣理解統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的關(guān)系？統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)答題答：統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)收集、整理、顯示和分析 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的科學(xué) , 其目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的 數(shù)量規(guī)律性 。統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在密切關(guān)系，統(tǒng)計(jì)學(xué)闡述的統(tǒng)計(jì)方法 來(lái)源于對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究，目的也在于對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究 ，離開(kāi)了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)方法乃至統(tǒng)計(jì)學(xué)就失去了其存在意義。3. 簡(jiǎn)要說(shuō)明抽樣誤差和非抽樣誤差答：統(tǒng)計(jì)調(diào)查誤差可分為非抽樣誤差和抽樣誤差。非抽樣誤差是由于調(diào)查過(guò)程中各有關(guān)環(huán)節(jié)工作失誤 造成的，從理論上看，這類誤差是 可以避免的 。抽樣誤差是利用樣本推斷總體 時(shí)所產(chǎn)生的誤差，它是不可避免的 ，但可以 計(jì)量和控制 的。4（先分為集中趨勢(shì)與分

2、散程度，再繼續(xù)細(xì)分，即綜述7、8） 一組數(shù)據(jù)的分布特征可以從哪幾個(gè)方面進(jìn)行測(cè)度？答：數(shù)據(jù)分布特征一般可從集中趨勢(shì)、離散程度、分布形狀（偏態(tài)和峰度）幾方面來(lái)測(cè)度。分布集中趨勢(shì)的測(cè)度有眾數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)、均值、幾何平均數(shù)、切尾均值；分布離散程度的測(cè)度有極差、內(nèi)距、方差和標(biāo)準(zhǔn)差、離散系數(shù)。7. 簡(jiǎn)述眾數(shù)、中位數(shù)和均值的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合。答：眾數(shù)、中位數(shù)和均值是分布集中趨勢(shì) 的三個(gè)主要測(cè)度，眾數(shù)和中位數(shù)是從數(shù)據(jù)分布形狀及位置角度來(lái)考慮的，而均值是對(duì) 所有數(shù)據(jù) 計(jì)算后得到的。眾數(shù)一組數(shù)據(jù) 分布的峰值 ， 容易計(jì)算，但不是總是存在，眾數(shù)只有在 數(shù)據(jù)量較多 時(shí)才有意義，數(shù)據(jù)量較少時(shí)不宜使用。主要適合作為 分

3、類數(shù)據(jù) 的集中趨勢(shì)測(cè)度值， 應(yīng)用場(chǎng)合較少 ；中位數(shù)是一組數(shù)據(jù)中間位置上的代表值，直觀，不受極端數(shù)據(jù)的影響，但數(shù)據(jù)信息利用不夠充分，當(dāng)數(shù)據(jù)的 分布偏斜較大時(shí)，使用中位數(shù)也許不錯(cuò)。主要適合作為順序數(shù)據(jù) 的集中趨勢(shì)測(cè)度值。；均值數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)計(jì)算的，而且利用了全部數(shù)據(jù)信息，提取的信息最充分，當(dāng)數(shù)據(jù)呈 對(duì)稱分布 或近似對(duì)稱分布時(shí)， 三個(gè)代表值相等或相近，此時(shí)應(yīng)選擇平均數(shù)。但受極端數(shù)據(jù)的影響 ，對(duì)于 偏態(tài)分布 的數(shù)據(jù)，平均數(shù)的 代表性 較差，此時(shí)應(yīng)考慮中位數(shù)或眾數(shù)。8. 標(biāo)準(zhǔn)差和方差反映數(shù)據(jù)的什么特征反映數(shù)據(jù)離散程度的特征. 標(biāo)準(zhǔn)差反應(yīng)數(shù)據(jù)的變化幅度，即上下左右波動(dòng)的劇烈程度。在統(tǒng)計(jì)中可以用來(lái)計(jì)算某變

4、量值的區(qū)間范圍（即置信區(qū)間） 。 方差：即標(biāo)準(zhǔn)差的平方。所以，標(biāo)準(zhǔn)差和方差兩者沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。5 怎樣理解均值在統(tǒng)計(jì)中的地位？答：均值是對(duì)所有數(shù)據(jù)平均后計(jì)算的一般水平的代表值，數(shù)據(jù)信息提取得最充分，具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，是數(shù)據(jù)誤差相互抵消后的客觀事物必然性數(shù)量特征的一種反映，在統(tǒng)計(jì)推斷中顯示出優(yōu)良特性，由此均值在統(tǒng)計(jì)中起到非常重要的基礎(chǔ)地位。受極端數(shù)值的影響是其使用時(shí)存在的問(wèn)題。10 為什么要計(jì)算離散系數(shù)？答：在 比較二組數(shù)據(jù)的差異程度時(shí)，由于 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 是以均值為中心 計(jì)算出來(lái)的，有時(shí)直接比較 標(biāo)準(zhǔn)差是 不準(zhǔn)確 的， 需要剔除 均值大小不等的影響 ， 計(jì)算并比較 離散系數(shù)1 怎樣理解頻率與概

5、率的關(guān)系？頻率的極限是概率嗎？頻率在一定程度上反映了事件發(fā)生的可能性大小. 盡管每進(jìn)行一連串（ n 次）試驗(yàn)，所得到的頻率可以各不相同，但只要n 相當(dāng)大，頻率與概率是會(huì)非常接近的.因此，概率是可以通過(guò)頻率來(lái)“測(cè)量”的, 頻率是概率的一個(gè)近似 . 概率是頻率穩(wěn)定性的依據(jù)，是隨機(jī)事件規(guī)律的一個(gè)體現(xiàn). 實(shí)際中，當(dāng)概率不易求出時(shí)，人們常通過(guò)作大量試驗(yàn)，用事件出現(xiàn)的頻率去近似概率 . 當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)趨向于無(wú)窮時(shí)，頻率的極限就是概率。2 概率的三種定義各有什么應(yīng)用場(chǎng)合和局限性 古典概率 實(shí)驗(yàn)的基本事件 總數(shù)有限 ，每個(gè)基本事件出現(xiàn)的可能性相同 ； 要求樣本空間 是有限 并且是 已知 的。 機(jī)會(huì)游戲的很多問(wèn)題可

6、以滿足這些條件；但現(xiàn)實(shí)生活的實(shí)際問(wèn)題樣本空間或者出現(xiàn)的結(jié)果 無(wú)限或者未知 ，因此具有 較強(qiáng)的局限性 統(tǒng)計(jì)概率 歷史上 同類事物 發(fā)生的 穩(wěn)定頻率 。在日常生活與工作中，應(yīng)用較為 普遍 ；統(tǒng)計(jì)概率通常是計(jì)算大量重復(fù)試驗(yàn)中該事件 出現(xiàn)次數(shù)的頻率 ，但有些試驗(yàn)是 不能重復(fù)的 主觀概率 隨機(jī)事件發(fā)生的可能性既不能通過(guò)等可能事件個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算，也不能根據(jù) 大量重復(fù)試驗(yàn)的頻率 來(lái)估計(jì)，但決策者又必須對(duì)其進(jìn)行估計(jì)從而做出相應(yīng)決策。具有主觀隨意性3 概率密度函數(shù)和分布函數(shù)的聯(lián)系與區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面一元函數(shù)下 .概率分布函數(shù)是概率密度函數(shù)的變上限積分 ,就是 原函數(shù) .概率密度函數(shù)是概率分布函數(shù)的一階導(dǎo)函數(shù) .多元

7、函數(shù)下 .聯(lián)合分布函數(shù)是聯(lián)合密度函數(shù)的重積分.聯(lián)合密度函數(shù)是聯(lián)合分布函數(shù)關(guān)于每個(gè)變量的偏導(dǎo).6 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差與第二章所講的均值和方差有何區(qū)別，聯(lián)系數(shù)學(xué)期望又稱均值，實(shí)質(zhì)上是隨機(jī)變量所有可能取值的一個(gè)加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)就是取值的概率，方差一樣12 解釋總體分布、樣本分布和抽樣分布的含義總體分布： 所有元素出現(xiàn)概率的分布樣本分布：樣本 n 個(gè)觀察值的概率分布。抽樣分布： 由樣本 n 個(gè)觀察值計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量的概率分布1. 簡(jiǎn)述評(píng)價(jià)估計(jì)量好壞的標(biāo)準(zhǔn)1、無(wú)偏性 ：估計(jì)量抽樣分布的 數(shù)學(xué)期望 等于被估計(jì)的總體參數(shù)2、有效性 ：對(duì)同一總體參數(shù)的 兩個(gè)無(wú)偏點(diǎn)估計(jì)量 ，有更小標(biāo)準(zhǔn)差 的估計(jì)量更有效3、一

8、致性 ：隨著 樣本量 的增大時(shí)，點(diǎn)估計(jì)量的值越來(lái)越接近被估總體 的參數(shù)。舉例2. 說(shuō)明區(qū)間估計(jì)的基本原理答：總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)是在一定的置信水平下，根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布計(jì)算出用樣本統(tǒng)計(jì)量加減抽樣誤差表示的估計(jì)區(qū)間 。3解釋置信水平的含義（畫(huà)圖）置信區(qū)間中包含 總體參數(shù)真值的次數(shù) 所占的比率稱為置信水平；而置信區(qū)間是指由樣本統(tǒng)計(jì)量 所構(gòu)成的總體參數(shù)的 估計(jì)區(qū)間。置信區(qū)間越大，置信水平越高。4. 解釋置信水平為 95的置信區(qū)間的含義答：總體參數(shù)是 固定的，未知的 ，置信區(qū)間是一個(gè)隨機(jī)區(qū)間 。置信水平為 95的置信區(qū)間的含義是指，在相同條件下多次抽樣下 ，在所有構(gòu)造的置信區(qū)間里大約有95包含總體

9、參數(shù)的真值。5. 簡(jiǎn)述樣本容量與置信水平、總體方差、允許誤差的關(guān)系答：以估計(jì)總體均值時(shí)樣本容量的確定公式為例：樣本容量與置信水平成正比、與總體方差成正比、與允許誤差成反比。附加題：簡(jiǎn) (綜)述述置信區(qū)間和顯著性水平的關(guān)系顯著性水平為 a 檢驗(yàn)的拒絕域，與置信水平為1-a 的置信區(qū)間互為補(bǔ)集的，也即：求接受域就是求置信區(qū)間，所以假設(shè)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)本質(zhì)是一回事。1理解原假設(shè)與備擇假設(shè)的含義，并歸納常見(jiàn)的幾種建立原假設(shè)與備擇假設(shè)的原則.答： 原假設(shè) 通常是研究者想收集證據(jù)予以反對(duì) 的假設(shè)；而 備擇假設(shè) 通常是研究者想收集證據(jù)予以支持的假設(shè)。建立兩個(gè)假設(shè)的原則有：（1）原假設(shè)和備擇假設(shè)是一個(gè)完備事件組

10、 , 而且相互對(duì)立 。（ 2）一般 先確定備擇假設(shè)。再確定原假設(shè)。（ 3） 等號(hào)“ ”總是放在原假設(shè)上 。（ 4）假設(shè)的確定帶有一定的主觀色彩 。（ 5）假設(shè)檢驗(yàn)的 目的主要是收集證據(jù)來(lái)拒絕原假設(shè)。3. 什么是顯著性水平？它對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn)決策的意義是什么？ 答：假設(shè)檢驗(yàn)中犯第一類錯(cuò)誤的概率被稱為顯著性水平。顯著性水平通常是人們事先給出的一個(gè)值，用于檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性度量，但確定了顯著性水平等于控制了犯第一錯(cuò)誤的概率 ， 對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的 可靠性 起一種 度量作用4. 什么是 p 值？ p 值檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)有什么不同？答： p 值是當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量小于或等于根據(jù)實(shí)際觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得到的檢驗(yàn)

11、統(tǒng)計(jì)量值的概率。p 值常常作為觀察到的數(shù)據(jù)與原假設(shè)不一致程度的度量。統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)采用事先確定顯著性水平，來(lái)控制犯第一類錯(cuò)誤的上限，p 值可以有效地補(bǔ)充提供地關(guān)于檢驗(yàn)可靠性的有限信息。p 值檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)在于，它提供了更多的信息， 讓人們可以選擇一定的水平來(lái)評(píng)估結(jié)果是否具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性。6 比較單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)的區(qū)別（1）問(wèn)題的提法不同 ，雙側(cè)檢驗(yàn)研究的是新方法與舊方法是否有差異；單側(cè)檢驗(yàn)研究的是新方法明顯好于舊方法還是新方法明顯不如舊方法。 2 建立假設(shè)的形式不同 ，雙側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)是 h0: u=u0 h1: u u0；單側(cè)檢驗(yàn)的假設(shè)是 h0: uu0 h1: u>u0 或 h0: u&l

12、t;u0 h1: uu0 。（3）否定的區(qū)域不同 ，雙側(cè)檢驗(yàn)的否定區(qū)域是 |z|> z a/2 ；單側(cè)檢驗(yàn)的否定區(qū)域是 z<-za或 z>za1 什么是方差分析？它研究的是什么？方差分析是檢驗(yàn)多個(gè) 總體均值是否相等 的統(tǒng)計(jì)方法，來(lái)判斷 分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量是否有顯著影響。它所研究的是 分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量的影響。2 方差分析中有哪些基本假定每個(gè)總體都應(yīng) 服從正態(tài)分布 ；每個(gè)總體的 方差 必須 相同； 觀測(cè)值 是獨(dú)立 的3 簡(jiǎn)述方差分析的基本思想通過(guò)分析研究不同來(lái)源的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對(duì)研究結(jié)果影響力的大小7 解釋水平項(xiàng)平方和、誤差項(xiàng)平方和的含

13、義水平項(xiàng)誤差平方和簡(jiǎn)記為ssa，它是 各組平均值與總平均值的誤差平方和，反映 各總體的樣本均值之間的差異程度，是對(duì)隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差 的大小的度量，因此又稱為組間平方和誤差項(xiàng)平方和， 簡(jiǎn)記為 sse，它是 每個(gè)水平或的各樣本數(shù)據(jù)與其組平均值誤差的平方和，反映了 每個(gè)樣本各觀測(cè)值的離散狀況，是對(duì) 隨機(jī)誤差 的大小的度量，因此又稱為組內(nèi)平方和或殘差平方和1 相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別與聯(lián)系是什么？答：相關(guān)與回歸分析是研究變量之間不確定性統(tǒng)計(jì)關(guān)系的重要方法相關(guān)分析主要是判斷兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，并分析 變量間相關(guān)關(guān)系的形態(tài)和程度?；貧w分析主要是對(duì)存在相關(guān)關(guān)系 的現(xiàn)象間 數(shù)量變化的規(guī)律

14、性作出 測(cè)度。具有共同的研究對(duì)象，都是對(duì)變量間 相關(guān)關(guān)系的分析，二者可以 相互補(bǔ)充 。相關(guān)分析可以表明變量間相關(guān)關(guān)系的性質(zhì)和程度，只有當(dāng)變量間存在相當(dāng)程度的相關(guān)關(guān)系時(shí)，進(jìn)行回歸分析去尋找變量間相關(guān)的具體數(shù)學(xué)形式才有實(shí)際的意義。同時(shí)在進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，如果要具體確定變量間相關(guān)的具體數(shù)學(xué)形式，又要依賴于回歸分析，而且在多個(gè)變量的相關(guān)分析中相關(guān)系數(shù)的確定也是建立在回歸分析基礎(chǔ)上但它們?cè)?研究目的 和對(duì)研究方法 上有明顯區(qū)別。2 簡(jiǎn)單線性相關(guān)系數(shù)與等級(jí)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別是什么?簡(jiǎn)單線性相關(guān)系數(shù)要求兩個(gè)隨機(jī)變量的聯(lián)合分布 是二維正態(tài)分布 。等級(jí)相關(guān)系數(shù)主要適用于變量值表現(xiàn)為等級(jí)的變量3.什么是總體回歸函數(shù)和樣

15、本回歸函數(shù)？它們之間的區(qū)別是什么？4 什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差？它們之間的區(qū)別是什么？隨機(jī)誤差項(xiàng) ui 表示 自變量之外其他變量 的對(duì)因變量產(chǎn)生的影響，是不可觀察的 ，通常要對(duì)其給出一定的假設(shè)。殘差項(xiàng) ei 指因變量實(shí)際觀察值與樣本回歸函數(shù)計(jì)算的估計(jì)值 之間的偏差，是 可以觀測(cè) 的。它們的區(qū)別在于，反映的含義是不同且可觀察性也不同7 如果要分析“影響中國(guó)婦女生育水平的決定因素是什么?”的問(wèn)題 ,你認(rèn)為對(duì)此問(wèn)題可以建立什么樣的回歸方程去研究12 對(duì)回歸系數(shù)顯著性作t 檢驗(yàn)的基本思想是什么利用樣本回歸系數(shù)b 與總體平均數(shù)回歸系數(shù)進(jìn)行比較來(lái)判斷回歸方程是否成立。2 時(shí)間序列有哪些速度分析指標(biāo)？它們之間

16、的關(guān)系是什么？(6 個(gè))（1） 時(shí)間序列有發(fā)展速度與增長(zhǎng)速度、平均發(fā)展速度與平均增長(zhǎng)速度等速度指標(biāo)；按基期的不同有定基速度和環(huán)比速度；（2） 它們之間的關(guān)系：發(fā)展速度增長(zhǎng)速度13 為什么平均發(fā)展速度要用幾何平均法計(jì)算?計(jì)算平均發(fā)展速度的幾何平均法的特點(diǎn)是什么？現(xiàn)象發(fā)展的平均速度，一般用幾何平均法計(jì)算。平均速度是總速度的平均，但現(xiàn)象發(fā)展的總速度 不等于各年發(fā)展速度之和，而 等于各年環(huán)比發(fā)展速度的連乘積，所以求平均發(fā)展速度要用幾何平均法。幾何平均法的實(shí)質(zhì)是要求從最初水平出發(fā)，按所求的平均發(fā)展速度發(fā)展，計(jì)算出的末期水平應(yīng)等于實(shí)際末期水平，這種方法可以 只根據(jù)最初水平與最末水平計(jì)算而不考慮中間水平的變

17、化，其側(cè)重點(diǎn) 在于 考慮最末一期發(fā)展水平4 甲企業(yè)近四年產(chǎn)品銷售量分別增長(zhǎng)了9%、7%、8%、6%；乙企業(yè)這四年產(chǎn)品的次品率也正好是9%、7%、8%、6%。這兩個(gè)企業(yè)這四年的平均增長(zhǎng)率和平均次品率的計(jì)算是否一樣？為什么？不一樣。因?yàn)橛?jì)算的對(duì)象不同，所使用的方法不同。平均增長(zhǎng)率要將增長(zhǎng)率變成發(fā)展速度后，通過(guò)幾何平均法求出平均發(fā)展速度后減去1 得平均增長(zhǎng)率，即：四年的平均增長(zhǎng)率平均次品率是以每年的產(chǎn)品量（包括次品）為權(quán)數(shù)對(duì)每年的次品率進(jìn)行加權(quán)算術(shù)平均得到的，設(shè)四年的產(chǎn)品量分別為a、b、c、d，則四年的平均次品率（9%a+7%b+8%c+6%d） /(a+b+c+d)5 循環(huán)變動(dòng)與季節(jié)變動(dòng)的聯(lián)系和區(qū)

18、別 聯(lián)系:都是影響時(shí)間序列變動(dòng)的因素.區(qū)別: 季節(jié)變動(dòng)是指客觀現(xiàn)象由于受自然因素和生產(chǎn)或生活條件的影響,在一年內(nèi)隨著季節(jié)的更換而引起的比較有規(guī)律的 ,可以預(yù)測(cè)的周期變動(dòng) .循環(huán)變動(dòng)的周期在一年以上,且周期長(zhǎng)短不同 ,沒(méi)有固定的變動(dòng)期限 和明顯的規(guī)律性 ,很難事先預(yù)知 .4 總指數(shù)有哪兩種基本編制方式?它們各自有何特點(diǎn) ?（1） 綜合指數(shù)先綜合，后對(duì)比 的方法。（2） 平均數(shù)指數(shù)先對(duì)比，后平均 的方法。簡(jiǎn)單綜合指數(shù)通常難以成為現(xiàn)象變動(dòng)程度的一種客觀測(cè)度（直接加總無(wú)經(jīng)濟(jì)意義，不同度量）。從經(jīng)濟(jì)分析的角度看，各種商品的重要性程度通常是有差異的，簡(jiǎn)單平均指數(shù)不能反映這種差異，因而難以滿足分析的要求。1

19、0 構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的基本問(wèn)題有哪些？解決這些問(wèn)題的實(shí)際意義何在（4 個(gè)）1 建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系2 確定各項(xiàng)指標(biāo)的 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 3 確定各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的 權(quán)重 4 選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)的 合成方法以上四個(gè)問(wèn)題第一個(gè)問(wèn)題指標(biāo)體系決定了綜合評(píng)價(jià)的實(shí)質(zhì)內(nèi)容，后面三個(gè)問(wèn)題則共同決定了綜合評(píng)價(jià)的方式、方法。通 過(guò)以上步驟解決了有關(guān)的各項(xiàng)問(wèn)題就能夠構(gòu)建出相應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。而對(duì)有關(guān)問(wèn)題處理方式的不同則將導(dǎo)致不完全相 同的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)編制形式和評(píng)價(jià)結(jié)果。題型：是非、判斷、計(jì)算、問(wèn)答。第一章1、名詞解釋：p1：統(tǒng)計(jì)學(xué)； p2：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)； p4：統(tǒng)計(jì)學(xué)產(chǎn)生的源頭； p5：20 世紀(jì)初到中葉，統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的主要成就和代表人物

20、的主要思想和貢獻(xiàn)； p5-p6：描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、兩者關(guān)系；思考：統(tǒng)計(jì)指數(shù)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)是否屬于上述其中一種統(tǒng)計(jì)方法？涉及到p7：理論統(tǒng)計(jì)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)； p9-p10：抽樣誤差與非抽樣誤差； p10-p11；總體與樣本；2、典型習(xí)題：第一章 思考與練習(xí)： 1、5；案例 1：思考 “小概率原理”； 習(xí)題集第 1 章習(xí)題： 3、4、8、10、14、24、26、30、33第二章1、名詞解釋：p16：統(tǒng)計(jì)分組；p18： “分組原則：不重不漏 ”；p20-21：統(tǒng)計(jì)曲線（常用 4 種）：正態(tài)分布、偏態(tài)（+p31-p32： 偏態(tài)分布圖形中眾數(shù)、中位數(shù)、均植之間關(guān)系） 、j 形、u 形； p24：眾數(shù)； p

21、25-p26：中位數(shù)、中位數(shù)性質(zhì)； p26：分位數(shù)、均值； p26-28；均值的 3 個(gè)重要性質(zhì)， p28-p31；算術(shù)平均數(shù)、幾何平均數(shù)；p33；方差與標(biāo)準(zhǔn)差； p34-p35：樣本分組數(shù)據(jù)方差、樣本方差計(jì)算公式， （2.11）-（ 2.13）；p34-p35：偏態(tài)系數(shù)和峰度 系數(shù)；2、典型習(xí)題：第二章 思考： 4（先分為集中趨勢(shì)與分散程度，再繼續(xù)細(xì)分，即綜述7、8）、5、10；練習(xí)： 10、11、14；習(xí)題集 第 2 章習(xí)題： 11、16、32、38、71、76、97、98、119、123第三章1、名詞解釋：p63：樣本空間； p63-p65：概率定義（ 4 種）； p72-p74：獨(dú)立事

22、件、全概率公式和貝葉斯公式、例3.14； p75：隨機(jī)變量； p77-p78：離散型、例 3.16，數(shù)學(xué)期望與方差； p85-86：連續(xù)型、概率密度函數(shù)與分布函數(shù)，公式（ 3.20-3.27）；p96-98：常用抽樣方法（ 4 個(gè)名詞及其意義相同的其它稱呼、各舉一例） ；p103：抽樣分布特征； p103-106：樣本均值的總體方差已知、未知所服從的抽樣分布； p107-111：樣本比率抽樣分布、樣本方差的抽樣分布、兩個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量（差、比率、方差比）的抽樣分布； p111-113：中心極限定理的應(yīng)用，例 3.33、例 3.342、典型習(xí)題：第三章 思考： 1、2、6、12；練習(xí)： 17、18；

23、習(xí)題集第 3 章習(xí)題： 39、49、51；第 4 章：6、12、15、23、71、110、112、176；第四章1、名詞解釋：p123-p125：參數(shù)估計(jì)、估計(jì)值與估計(jì)量、區(qū)間估計(jì)、置信區(qū)間、置信水平；p126-p127：評(píng)價(jià)估計(jì)量的 3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)；p128-140：允許誤差、熟悉各種類型的總體均植區(qū)間估計(jì)計(jì)算公式與方法；p140：表 4.7；p142-143： 總體均植樣本量的確定；2、典型習(xí)題：第四章 思考： 1、3、4、5、6；習(xí)題集第 5 章習(xí)題： 10、11、17、18、31、32-44、62-65、70-75、102、108、121、128-129； 181-183；第五章1、名詞解釋：p149-p152：綜述假設(shè)檢驗(yàn)基本原理、過(guò)程、單、雙側(cè)檢驗(yàn)（表5.2）， p153-p155：顯著性水平、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、拒絕域和臨界值； p155-p156：p 值；（重復(fù)第四章）各種樣本類型的檢驗(yàn)方法；2、典型習(xí)題：第五章 思考： 1、3、4、6；附加題：簡(jiǎn) (綜)述述置信區(qū)間和顯著性水平的關(guān)系 * ；練習(xí)： 5、6、7；習(xí)題集第 6 章習(xí)題： 5、15、19、35-38、50-53、62-64、76-77、152-154、159-162、170-17