统计学原理8.2A参数估计

参数估计知识点一、知识概述《参数估计》①基本定义：简单说，参数估计就是通过样本数据去猜总体的一些参数。

比如说，想知道全校学生的平均身高，不可能一个一个去量，那就找一部分学生（样本）量出他们的身高，然后根据这部分学生的身高数据来推测全校学生（总体）的平均身高，这个推测的过程就是参数估计。

②重要程度：在统计学里那可相当重要。

就像要了解一个大群体的情况，直接研究整体往往很难，通过参数估计从样本推测整体的情况就变得可行而且高效。

无论是搞市场调查，还是科学研究，这个工具相当好使。

③前置知识：得有点基本的数学知识，像平均数、方差这些概念要能明白，还得对抽样有点概念，知道怎么从一个大群体里抽取样本出来。

④应用价值：在各种实际场景里都有用。

比如企业想了解消费者对产品的满意度，不可能访谈每个消费者，抽样一部分做参数估计就好了。

还有估算农作物亩产量之类的，都可以用到。

二、知识体系①知识图谱：在统计学里，参数估计是推断统计的一部分，是和假设检验等方法相互联系的。

推断统计主要就是根据样本信息推断总体特征，而参数估计是其中很核心的一部分。

②关联知识：和抽样分布密切相关啊。

抽样分布是参数估计的理论基础，如果不知道抽样分布，那参数估计就像无根之木。

还和概率相关，毕竟在样本中各种数值出现是有概率的。

③重难点分析：掌握难度嘛，开始会觉得有点抽象。

关键在于理解样本和总体之间的关系，以及怎么根据不同的条件选择合适的估计方法。

④考点分析：在统计学考试里常考。

考查方式有直接给样本数据让进行参数估计，或者结合其他知识点，像给出抽样分布然后问参数估计的结果之类的。

三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：参数估计就是根据样本统计量去估计总体参数。

总体参数就是描述总体特征的数值，像总体均值、方差之类的。

样本统计量就是从样本里计算出来的值，比如说样本均值、样本方差等。

②特征分析：不确定性算一个特点吧。

毕竟样本不是总体，根据样本做的估计不可能完全精准。

统计学中的参数估计方法统计学中的参数估计方法是研究样本统计量与总体参数之间关系的重要工具。

通过参数估计方法，可以根据样本数据推断总体参数的取值范围，并对统计推断的可靠性进行评估。

本文将介绍几种常用的参数估计方法及其应用。

一、点估计方法点估计方法是指通过样本数据来估计总体参数的具体取值。

最常用的点估计方法是最大似然估计和矩估计。

1. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）最大似然估计是指在给定样本的条件下，寻找最大化样本观察值发生的可能性的参数值。

它假设样本是独立同分布的，并假设总体参数的取值满足某种分布。

最大似然估计可以通过求解似然函数的最大值来得到参数的估计值。

2. 矩估计（Method of Moments）矩估计是指利用样本矩与总体矩的对应关系来估计总体参数。

矩估计方法假设总体参数可以通过样本矩的函数来表示，并通过求解总体矩与样本矩的关系式来得到参数的估计值。

二、区间估计方法区间估计是指根据样本数据来估计总体参数的取值范围。

常见的区间估计方法有置信区间估计和预测区间估计。

1. 置信区间估计（Confidence Interval Estimation）置信区间估计是指通过样本数据估计总体参数，并给出一个区间，该区间包含总体参数的真值的概率为预先设定的置信水平。

置信区间估计通常使用标准正态分布、t分布、卡方分布等作为抽样分布进行计算。

2. 预测区间估计（Prediction Interval Estimation）预测区间估计是指根据样本数据估计出的总体参数，并给出一个区间，该区间包含未来单个观测值的概率为预先设定的置信水平。

预测区间估计在预测和判断未来观测值时具有重要的应用价值。

三、贝叶斯估计方法贝叶斯估计方法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法。

贝叶斯估计将先验知识与样本数据相结合，通过计算后验概率分布来估计总体参数的取值。

贝叶斯估计方法的关键是设定先验分布和寻找后验分布。

统计学参数估计参数估计是统计学中的一个重要概念，它是指在推断统计问题中，通过样本数据对总体参数进行估计的过程。

这一过程是通过样本数据来推断总体参数的未知值，从而进行总体的描述和推断。

在统计学中，参数是指总体的其中一种特征的度量，比如总体均值、总体方差等。

而样本则是从总体中获取的一部分观测值。

参数估计的目标就是基于样本数据来估计总体参数，并给出估计的精确程度，即估计的可信区间或置信区间。

常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是一种通过单个数值来估计总体参数的方法。

点估计的核心是选择合适的统计量作为估计量，并使用样本数据计算出该统计量的具体值。

常见的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。

最大似然估计是一种寻找参数值，使得样本数据出现的概率最大的方法。

矩估计则是通过样本矩的函数来估计总体矩的方法。

然而，点估计只能提供一个参数的具体值，无法提供该估计值的精确程度。

为了解决这个问题，区间估计被引入。

区间估计是指通过一个区间来估计总体参数的方法。

该区间被称为置信区间或可信区间。

置信区间是在一定置信水平下，总体参数的真值落在该区间内的概率。

置信区间的计算通常涉及到抽样分布、标准误差和分位数等概念。

在实际应用中，参数估计经常用于统计推断、统计检验和决策等环节。

例如，在医学研究中，研究人员可以通过对患者进行抽样调查来估计其中一种药物的有效性和不良反应的发生率。

在市场调研中，市场研究人员可以通过抽取部分样本来估计一些产品的市场份额或宣传效果。

参数估计的准确性和可靠性是统计分析的关键问题。

估计量的方差和偏倚是影响估计准确性的主要因素，通常被称为估计量的精确度和偏倚性。

经典的参数估计要求估计量是无偏且有效的，即估计量的期望值等于真值，并且方差最小。

总之，参数估计是统计学中的一个重要概念，它通过样本数据对总体参数进行估计，并给出估计值的精确程度。

参数估计在统计推断、统计检验和决策等领域具有广泛的应用。

估计量的准确性和可靠性是参数估计的关键问题，通常通过方差和偏倚的分析来评价估计量的性质。

统计学——参数估计第8 讲参数估计本讲的主要内容8.1 参数估计的⼀般问题8.2 ⼀个总体参数的区间估计8.3 两个总体参数的区间估计8.4 样本量的确定学习⽬标1.估计量与估计值的概念2.点估计与区间估计的区别3.评价估计量优良性的标准4.⼀个总体参数的区间估计⽅法5.两个总体参数的区间估计⽅法6.样本量的确定⽅法8.1 参数估计的⼀般问题8.1.1 估计量与估计值估计量与估计值(estimator & estimated value)1.估计量：⽤于估计总体参数的随机变量如样本均值，样本⽐例, 样本⽅差等例如: 样本均值就是总体均值m 的⼀个估计量2.参数⽤θ表⽰，估计量⽤表⽰3.估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值?x=80，则80就是m的估计值8.1.2 点估计与区间估计点估计 (point estimate)1.⽤样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值例如：⽤样本均值直接作为总体均值的估计；⽤两个样本均值之差直接作为总体均值之差的估计2.⽆法给出估计值接近总体参数程度的信息⑴虽然在重复抽样条件下，点估计的均值可望等于总体真值，但由于样本是随机的，抽出⼀个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体真值⑵⼀个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的，这表明⼀个具体的点估计值⽆法给出估计的可靠性的度量区间估计 (interval estimate)1.在点估计的基础上，给出总体参数估计的⼀个区间范围，该区间由样本统计量加减估计误差⽽得到2.根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出⼀个概率度量⽐如，某班级平均分数在75～85之间，置信⽔平是95%区间估计的图⽰置信⽔平 (confidence level)1. 将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的⽐例称为置信⽔平2. 表⽰为置信⽔平 =1 - aa 为是总体参数未在区间内的⽐例3. 常⽤的置信⽔平值有 99%, 95%, 90%相应的 a 为0.01，0.05，0.10置信区间 (confidence interval)1. 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间2. 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间3. ⽤⼀个具体的样本所构造的区间是⼀个特定的区间，我们⽆法知道这个样本所产⽣的区间是否包含总体参数的真值我们只能是希望这个区间是⼤量包含总体参数真值的区间中的⼀个，但它也可能是少数⼏个不包含参数真值的区间中的⼀个总体参数以⼀定的概率落在这⼀区间的表述是错误的置信区间 (95%的置信区间)8.1.3 评价估计量的标准⽆偏性 (unbiasedness)⽆偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性 (efficiency)有效性：对同⼀总体参数的两个⽆偏点估计量，有更⼩标准差的估计量更有效⼀致性 (consistency)⼀致性：随着样本量的增⼤，估计量的值越来越接近被估计的总体参数P ()BA ⽆偏有偏θθθ?AB的抽样分布1?θ2?θP ()θθ?θ?8.2 ⼀个总体参数的区间估计8.2.1 总体均值的区间估计⼀个总体参数的区间估计8.2.1-1总体均值的区间估计(正态总体、s２已知，或⾮正态总体、⼤样本)总体均值的区间估计 (⼤样本)1.假定条件总体服从正态分布,且⽅差(σ２) 已知如果不是正态分布，可由正态分布来近似 (n3 30)2.使⽤正态分布统计量z3.总体均值µ在1-α置信⽔平下的置信区间为8.2.1-2总体均值的区间估计(正态总体、s２未知、⼩样本)总体均值的区间估计 (⼩样本)1.假定条件总体服从正态分布,但⽅差(σ２) 未知⼩样本 (n < 30)2.使⽤t分布统计量3.总体均值µ在1-α置信⽔平下的置信区间为t 分布t 分布是类似正态分布的⼀种对称分布，它通常要⽐正态分布平坦和分散。

统计学之参数估计
参数估计是统计学的一个重要分支，它主要是用来估计未知参数的值。

参数估计关注模型的参数值，而不是模型本身。

参数估计的主要目的是确
定模型背后的重要参数，包括均值、方差、协方差、系数、正则参数等等。

参数估计的主要方法包括极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、解析
估计。

MLE是最常用的参数估计方法，它的目的是寻找一些未知参数
$\theta$，使得根据已知的样本数据，其概率最大。

MLE是一种极大似然
估计，极大似然估计依赖于模型选择，模型选择是极大似然估计的基础。

MLE的关键点是估计参数，并使参数能够使似然函数是极大值。

贝叶斯估计需要对模型参数和概率分布进行假设，以求出参数的期望值。

与极大似然估计不同，贝叶斯估计注重的是参数的后验概率，它不仅
考虑参数的以前的信息，受到先验假设的影响，而且考虑参数的可能性。

解析估计是为了解决极大似然估计和贝叶斯估计的缺点而发展出来的。

解析估计不仅考虑参数的估计，还考虑参数的分布。

解析估计是一种独特
的参数估计方法，它并不依赖于概率模型，也不需要假定概率分布，只需
要估计参数的值即可。

总之，参数估计是统计学的一个重要分支。

参数估计的一般步骤
参数估计是统计学中的一种方法，用于根据样本数据估计总体参数的值。

它是一个重要的统计推断技术，可以帮助我们了解和描述总体的特征。

参数估计的一般步骤如下：
1. 确定研究对象和目标参数：首先，我们需要明确研究对象是什么，需要估计的是哪个参数。

例如，我们可能希望估计某个产品的平均寿命，那么研究对象是产品，目标参数是平均寿命。

2. 收集样本数据：为了进行参数估计，我们需要收集一定数量的样本数据。

样本应该能够代表总体，并且必须是随机选择的，以避免抽样偏差。

3. 选择合适的估计方法：根据研究对象和目标参数的不同，我们可以选择不同的估计方法。

常见的估计方法包括点估计和区间估计。

点估计给出一个单一的数值作为参数的估计值，而区间估计给出一个范围，以表明参数估计值的不确定性。

4. 计算估计值：根据选择的估计方法，我们可以使用样本数据计算出参数的估计值。

例如，对于平均寿命的估计，我们可以计算样本的平均值作为总体平均寿命的估计值。

5. 评估估计的准确性：估计值的准确性可以通过计算估计的标准误
差或置信区间来评估。

标准误差反映了估计值与真实参数值之间的差异，而置信区间提供了参数估计值的不确定性范围。

6. 解释和应用估计结果：最后，我们需要解释估计结果并应用于实际问题中。

根据估计结果，我们可以得出结论，做出决策或提出建议。

参数估计是一种重要的统计推断方法，可以帮助我们了解总体特征并做出准确的推断。

通过正确的步骤和方法，我们可以获得可靠的参数估计结果，并将其应用于实际问题中。

参数估计的一般步骤参数估计是统计学中的一种方法，用于根据样本数据估计总体参数的取值。

它在各个领域都有广泛的应用，例如经济学、医学、社会学等。

本文将介绍参数估计的一般步骤，帮助读者了解如何进行参数估计。

一、确定参数类型在进行参数估计之前，首先需要确定要估计的参数类型。

参数可以是总体均值、总体比例、总体方差等，根据具体问题来确定。

二、选择抽样方法接下来，需要选择合适的抽样方法来获取样本数据。

常用的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。

选择合适的抽样方法可以保证样本的代表性，从而提高参数估计的准确性。

三、收集样本数据在进行参数估计之前，需要收集样本数据。

收集样本数据时要注意数据的准确性和完整性，避免数据采集过程中的偏差。

四、计算点估计量得到样本数据后，可以计算点估计量来估计总体参数的取值。

点估计量是根据样本数据计算得出的一个具体数值，用来估计总体参数的未知值。

常见的点估计量有样本均值、样本比例等。

五、构建置信区间除了点估计量，还可以构建置信区间来估计总体参数的取值范围。

置信区间是一个区间估计，表示总体参数的真值有一定的概率落在该区间内。

置信区间的计算方法与具体的参数类型有关，可以利用统计学中的分布理论或抽样分布来计算。

六、进行假设检验除了估计总体参数的取值，参数估计还可以用于假设检验。

假设检验是根据样本数据来判断总体参数是否符合某个特定的假设。

在假设检验中，需要先提出原假设和备择假设，然后计算检验统计量，最后根据统计显著性水平来判断是否拒绝原假设。

七、解释结果需要对参数估计的结果进行解释和说明。

解释结果时要清楚、简洁，避免使用过于专业的术语，以便读者能够理解和接受。

参数估计是统计学中重要的内容之一，它可以帮助我们从有限的样本数据中推断总体的特征。

通过合理选择抽样方法、收集准确的样本数据，并运用适当的统计方法，我们可以得到准确可靠的参数估计结果，为实际问题的决策提供科学依据。

参数估计的方法与原理参数估计是统计学中的重要概念，用于根据样本数据来估计总体参数的值。

在统计分析中，我们经常需要通过对样本数据的分析来推断总体的性质。

而参数估计的方法和原理则帮助我们确定如何从样本数据中得出总体参数的估计值。

一、参数估计的概念参数估计是统计学中的基本问题，在研究中起到了至关重要的作用。

参数是用来描述总体特征的数值，如平均值、方差等。

参数估计则是根据从总体中抽取的样本数据，对总体参数进行估计。

参数估计可以分为点估计和区间估计两种方式。

1. 点估计点估计是通过样本数据得到总体参数的一个单一数值估计。

常用的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。

最大似然估计是指在给定模型的条件下，选择使观测数据出现的可能性最大的参数值作为估计值。

矩估计则是通过样本矩对总体矩的估计来得到参数的估计值。

2. 区间估计区间估计是指对总体参数进行一个区间的估计，该区间包含了真实参数值的可能范围。

常用的区间估计方法有置信区间估计和贝叶斯区间估计。

置信区间估计是通过样本数据得到参数的一个区间估计，该区间中的值有一定的置信度可以包含真实参数值。

贝叶斯区间估计则基于贝叶斯定理，通过样本数据和先验信息来得到参数的一个区间估计。

二、参数估计的方法参数估计的方法包括最大似然估计、矩估计、贝叶斯估计等。

不同的方法适用于不同的情况和模型。

1. 最大似然估计最大似然估计是一种常用的参数估计方法，它假设样本数据是独立同分布的。

最大似然估计的基本思想是找到使观测数据概率最大的参数值。

具体而言，最大似然估计是通过求解目标函数的最大值来得到参数的估计值。

最大似然估计具有一致性、渐进正态性等良好的统计性质，在实际应用中广泛使用。

2. 矩估计矩估计是一种基于样本矩对总体矩的估计来得到参数的方法。

矩估计的基本思想是将总体矩与样本矩相等，然后解方程得到参数的估计值。

矩估计方法简单易用，但在样本较小或模型复杂的情况下可能存在偏差较大的问题。

3. 贝叶斯估计贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，它将样本数据和先验信息结合起来得到参数的估计值。

《统计学原理》教案第一章：统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学是研究数据收集、分析、解释和展示的科学。

强调统计学在决策和科学研究中的重要性。

1.2 统计学的应用领域介绍统计学在各个领域的应用，如经济学、生物学、医学、社会科学等。

引导学生思考统计学在解决实际问题中的作用。

1.3 统计学的基本概念介绍数据、样本、总体、变量等基本概念。

解释定量变量和定性变量的区别。

第二章：数据的收集与整理2.1 数据的收集方法介绍调查问卷、实验设计、观察法等数据收集方法。

强调数据收集过程中应考虑的伦理和有效性问题。

2.2 数据的整理与描述介绍数据的整理过程，包括数据清洗、数据排序等。

介绍频数、频率、图表等数据描述方法。

2.3 数据的可视化介绍条形图、折线图、饼图等数据可视化方法。

强调数据可视化在数据理解和交流中的重要性。

第三章：概率与随机变量3.1 概率的基本概念介绍事件的概率、条件概率、独立事件等概念。

解释概率的计算方法和概率论的基本原理。

3.2 随机变量的定义与分类介绍随机变量的概念，包括离散随机变量和连续随机变量。

解释随机变量的期望、方差等统计特性。

3.3 概率分布与概率质量函数介绍概率分布的概念，包括二项分布、正态分布等。

解释概率质量函数的定义和作用。

第四章：统计推断与假设检验4.1 统计推断的基本概念介绍统计推断的目的是根据样本数据推断总体特性。

解释点估计、置信区间、假设检验等概念。

4.2 假设检验的方法与步骤介绍常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等。

解释假设检验的步骤，包括设定假设、计算统计量、判断结论等。

4.3 置信区间的估计与推断介绍置信区间的概念和计算方法。

强调置信区间在统计推断中的作用和限制。

第五章：回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念介绍回归分析的目的是研究两个或多个变量之间的关系。

解释线性回归、多元回归等概念。

5.2 线性回归模型的建立与评估介绍线性回归模型的建立过程，包括模型选择、参数估计等。

统计学参数估计统计学是一门研究如何收集、处理、分析和解释数据的学科，参数估计是统计学中的重要内容之一。

参数估计旨在利用样本数据来推断总体参数的取值范围，从而为决策和推断提供依据。

本文将介绍统计学参数估计的基本概念和方法。

一、参数估计的概念在统计学中，参数是描述总体特征的数字指标，如总体均值、方差、比例等。

总体是指我们研究的对象的全体，参数是对总体特征的数值度量。

而样本是从总体中抽取的一部分个体，样本统计量是对总体参数的估计。

参数估计就是通过样本数据推断总体参数的过程。

二、最大似然估计最大似然估计是一种常用的参数估计方法。

它基于一个假设：样本观察值是从总体中独立抽取的，并且满足某种概率分布。

最大似然估计的目标是找到一个参数值，使得观察到的样本出现的概率最大。

以估计总体均值为例，假设总体服从正态分布。

根据最大似然估计的原理，我们需要找到一个样本均值和样本方差，使得样本观察值出现的概率最大。

通常情况下，我们使用样本均值作为总体均值的估计值，并使用样本方差除以样本容量的平方根作为总体均值的标准误差的估计值。

三、区间估计除了点估计，我们经常需要给出参数估计的置信区间。

置信区间是估计总体参数的取值范围，其中包含了真实参数值的可能性特定置信水平。

常见的置信水平有95%和99%，意味着我们有95%或99%的置信度相信参数落在该区间内。

求解置信区间的方法有很多，其中一种常用的方法是使用样本均值加减总体均值的标准误差乘以相应的分位数来计算。

这样得到的区间便是总体参数的置信区间。

四、样本容量对参数估计的影响样本容量对参数估计的精度具有重要影响。

当样本容量较小时，估计的不确定性较高；而样本容量增加时，估计的精度会提高。

这是由于大样本可以更好地反映总体特征，减少抽样误差的影响。

五、假设检验在进行参数估计时，我们常常需要对总体参数是否等于某个给定的值进行假设检验。

假设检验的目的是评估参数估计结果的显著性，判断其是否具有实际意义。

统计学参数估计统计学参数估计是统计学中一种重要的方法，它通过观察样本数据来估计总体参数的值。

参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、总体比例等。

参数估计的目的是根据样本信息对总体参数进行推断，从而得到总体特征的近似值。

参数估计的过程通常分为点估计和区间估计两种方法。

点估计是指根据样本数据求出总体参数的一个数值估计量，例如样本均值、样本比例等。

点估计的基本思想是用样本统计量作为总体参数的估计值，它是参数的无偏估计量时，表示点估计是一个良好的估计。

区间估计是指根据样本数据求出一个区间，这个区间包含总体参数的真值的概率较高，通常用置信区间表示。

区间估计的基本思想是总体参数位于一个区间中的可能性，而不是一个确定的值。

置信区间的构造依赖于样本统计量的分布以及总体参数的估计量的抽样分布。

点估计和区间估计的方法有很多，其中最常用的是最大似然估计和矩估计。

最大似然估计是指根据已知样本观测值，选择使样本观测值出现的概率最大的总体参数作为估计值。

最大似然估计的基本思想是找到一个参数值，使得已观测到的样本结果出现的概率尽可能大。

矩估计是指根据样本矩的观测值，选择使样本矩的偏差与总体矩的偏差最小的总体参数作为估计值。

矩估计的基本思想是利用样本矩估计总体矩，从而近似估计总体参数。

参数估计在实际应用中具有广泛的应用价值。

例如，在医学研究中，需要对患者的疾病概率进行估计，以帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。

在经济学研究中，需要对经济指标（如GDP、通胀率等）进行估计，以帮助政府制定宏观经济政策。

在市场调研中，需要对消费者行为进行估计，以帮助企业确定产品定价和市场策略。

然而，参数估计也存在一些局限性。

首先，参数估计的结果仅仅是对总体参数的估计，并不是总体参数的确切值。

其次，参数估计的结果受到样本容量的影响，样本容量越大，估计结果越可靠。

另外，参数估计还需要满足一些假设条件，如总体分布的形式、样本的独立性等，如果这些假设条件不满足，估计结果可能会失效。

827统计学原理考纲统计学原理是一门研究统计学基本理论和方法的学科，通过较为系统和全面地学习，可以使学生了解和掌握统计学的基本概念、基本原理和基本方法。

通过掌握这些内容，学生能够应用统计学方法解决实际问题，同时也为学习更高级的统计学知识和方法打下坚实的基础。

一、统计学基本概念1.统计学的定义、发展和应用领域，统计学的特点和功能。

二、数据的整理和展示1.统计数据的整理和汇总，频数分布表的制作和解读。

2.统计图形的制作和解读，包括直方图、饼图、条形图等。

三、概率与概率分布1.随机事件和概率的概念，基本概率规则。

2.随机变量和概率分布的概念，离散型和连续型随机变量的常见概率分布（例如：二项分布、正态分布等）。

四、参数估计1.点估计和区间估计的概念及其应用。

2.正态总体均值和比例的点估计和区间估计，大样本估计和小样本估计。

五、假设检验1.假设检验的基本思想及步骤，拒绝域和接受域的概念。

2.正态总体均值和比例的假设检验。

六、方差分析与回归分析1.单因素方差分析的基本概念和步骤。

2.回归分析的基本概念和步骤，线性回归模型。

七、非参数检验与数据质量控制1.非参数检验的基本概念和应用。

2.数据质量控制的基本原理和方法。

八、统计决策理论1.统计决策的基本原理和步骤。

2.统计决策在实际问题中的应用，决策风险的分析与评估。

以上是统计学原理的考纲，通过对这些内容的学习，学生可以建立起统计学的基本框架，掌握统计学的基本方法和技巧。

统计学是一门实践性很强的学科，所以在学习过程中，还应注重通过案例分析和实际应用来加深对知识的理解和掌握。

同时，还应注重培养学生的数理思维和数据分析能力，以提高统计学原理的实际应用能力。

国家开放大学《统计学原理》章节测试参考答案第一章一、单项选择1.不能自然地直接使用数字表示的属性称为（）属性。

A.数量属性B.质量属性C.水平属性D.特征属性2.在某个或某些属性上的属性表现相同的诸多实体构成的集合称为（）。

A.同类实体B.异类实体C.总体D.同类集合3.统计学将由许多个小实体构成的同类实体看作集合，称之为（）。

A.总体B.个体C.总量D.变量4.根据总体的形态，总体可以分为（）A.时间总体和空间总体B.实在总体和想象总体C.时点总体和时期总体D.平面总体和线性总体5.属于总体边界清晰，个体不清晰的变量是（）。

A.一列车的煤炭B.滇金丝猴种群C.大兴安岭的树D.工业流水线的一批产品6.与数量属性对应的是（）变量，与质量属性对应的是（）变量。

A.离散连续B.数值分类C.顺序分类D.数值顺序二、多项选择1.按照信息科学和数据库理论，信息的构成要素主要包括（）。

A.实体B.属性C.调查D.情况2.属性的基本类别包括（）。

A.数量属性B.质量属性C.水平属性D.特征属性3.下列属于数量属性的有（）。

A.体重B.年龄C.民族D.销售量4.下列属于质量属性的有（）。

A.里程B.体重C.性别D.籍贯5.下列属于总体边界清晰，个体边界不清晰的是（）A.一艘石油巨轮的石油B.一列车的煤炭C.公园一片草地D.大兴安岭的树三、判断题1.数据一般只包括文字、符号、数码、数字、数值等类型，个体信息量巨大的音频、视频、图像并不包括在内。

（√）2.文字是一种数据。

（√）3.数量属性与质量属性是属性的基本分类，也是最重要的分类。

（√）4.同类实体要求各个实体的所有属性的属性表现都要相同。

（×）5.统计信息量与该同类实体所包括的实体个数成正比，与同类实体被关注的属性个数成反比。

（×）6.信息构成要素中的实体，只能是通过普通感官直接感知的内容。

（×）7.所谓组件构成实体不可缺少的一部分，是客观存在，不依赖于观察者的主观视角，一旦缺少了组件，实体便不完整。