下载文档原格式
应用统计分析复习要点和回答本文档将提供应用统计分析的复要点和回答，帮助您进行复和准备。
以下是一些重要的要点和相应的回答：1. 描述性统计分析问题：描述性统计分析是什么？描述性统计分析是通过分析和总结数据来了解数据的特征和分布情况的方法。
问题：描述性统计分析常用的统计指标有哪些？常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、方差、标准差和频数。
问题：如何计算某个数据集的平均值？计算平均值的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
问题：如何计算某个数据集的方差？计算方差的方法是将每个数据与平均值的差的平方相加，然后除以数据的个数。
2. 推断统计分析问题：推断统计分析是什么？推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断和估计的方法。
问题：什么是假设检验？假设检验是根据样本数据对关于总体参数的某个假设进行检验的方法。
问题：如何进行一样本均值的假设检验？进行一样本均值的假设检验时，首先设立原假设和备择假设，然后计算样本均值和标准误差，并使用统计检验方法计算显著性水平来判断是否拒绝原假设。
问题：什么是置信区间？置信区间是对总体参数范围的估计，表示我们有一定的置信水平相信参数落在该区间内。
3. 回归分析问题：回归分析是什么？回归分析是通过建立一个数学模型来描述因变量与一个或多个自变量之间的关系的方法。
问题：如何解释回归模型中的回归系数？回归模型中的回归系数表示因变量在自变量发生一单位变化时的平均变化量。
问题：什么是多重共线性？多重共线性是指在回归分析中，自变量之间存在较高的相关性，可能导致参数估计不准确甚至与理论预期相悖。
以上是应用统计分析的一些重要要点和回答，希望能对您的复习有所帮助。
祝您成功！。
应用统计学期末复习重点（按题型整理）一、填空题（10分）1.统计学的三种含义:统计工作；统计数据或统计信息；统计学2.统计学的研究对象是群体现象3.根据统计方法的构成不同，可将统计学分为描述统计学和推断统计学，根据统计方法研究和应用的侧重不同，可将统计学分为理论统计学和应用统计学.4.统计研究的基本方法：大量观察法，实验设计法,统计描述法和统计推断法5.标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的，6.标志按其性质不同分为数量标志和品质标志两种。
按其变异情况可以分为不变标志和可变标志，可变标志称为变量。
7.统计总体具有三个基本特征，即同质性、大量性和变异性.8.统计指标按其作用可分为总量指标、相对指标、平均指标,按所反映总体的内容不同,可以分为数量指标和质量指标.9.总量指标指在一定时间、地点条件下说明现象总体的规模和水平的指标，其表现形式为绝对数。
10.总量指标按其反映时间状况不同，可以分为时点指标和时期指标，按指标数值采用的计量单位不同可以分为实物指标,价值指标，劳动量指标。
总量指标按其说明总体内容不同，可分为总体标志总量和总体单位总量11.平均指标说明分配数列中各变量值分布的集中趋势，变异指标说明各变量值分布的离中趋势12.计量尺度的类型有定类尺度，定序尺度，定距尺度,定比尺度，根据四种计量尺度计量结果，可将统计数据分为三种类型：名义级数据，顺序级数据,刻度级数据。
13.对名义级数据通常是计算众数，对顺序级数据，通常可以计算众数、中位数;对刻度级数据，同样可以计算众数和中位数,还可以计算平均数.14.全面调查方式有统计报表制度，普查；非全面调查有重点调查、典型调查、抽样调查。
15.常用的抽样调查组织形式有简单随机抽样，类型随机抽样，机械随机抽样，整群随机抽样，阶段随机抽样.16.统计分组的关键在于正确选择分组标志和合理划分各组界限17.按分组标志的多少，统计分组可以分为简单分组和复合分组；按分组标志性质不同，统计分组可以分为品质分组和数量分组;按分组作用和任务不同，有类型分组、结构分组和分析分组。
吉林省考研应用统计学复习资料统计方法与数据分析解析在吉林省考研应用统计学复习资料中，统计方法和数据分析是非常重要的内容。
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在研究中，数据的收集和分析是必不可少的步骤。
本文将对统计方法和数据分析进行解析，并介绍一些常用的统计方法。
一、统计方法1. 抽样调查抽样调查是收集数据的一种常用方法。
通过从总体中选取一部分样本进行调查和观察，并通过对样本数据的分析，推断总体特征。
抽样调查需合理选择样本，以保证结果的可靠性。
2. 描述统计描述统计是对数据进行整理、总结和描绘的方法。
通过计算和分析数据的集中趋势、离散程度和分布特征等指标，可以描述数据的基本情况，并对数据进行初步分析。
3. 推断统计推断统计是利用样本数据对总体特征进行推断的方法。
通过对样本数据的分析和推断，得出总体参数的估计值，并进行假设检验和置信区间估计等统计推断。
二、数据分析1. 数据整理数据整理是指将收集到的原始数据进行规范化和整理的过程。
包括数据清洗、数据编码和数据录入等环节。
整理后的数据可以更好地进行分析和解释。
2. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式进行展示的过程。
通过可视化手段，可以直观地显示数据的分布、关系和趋势，提高数据的理解和解释能力。
3. 假设检验假设检验是利用统计方法判断数据研究中的假设是否成立的过程。
通过建立零假设和备择假设，并进行统计检验，可以判断样本数据与总体参数之间是否存在显著差异。
4. 回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种方法。
通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响程度和方向，可以预测和解释变量间的关系。
5. 因子分析因子分析是研究多个变量之间的内在关系的一种方法。
通过将多个相关变量综合成少数几个潜在因子，可以降低变量间的复杂性，并提取出主要因素。
总之，统计方法和数据分析在应用统计学中起着至关重要的作用。
通过合理选择统计方法和进行数据分析，可以从大量数据中发现规律、揭示事物本质，并为决策提供科学依据。
复习应用统计分析要点和解答本文档旨在复应用统计分析的要点和解答相关问题。
以下是一些重要的要点和解答，供参考：统计分析要点1. 数据收集和整理- 收集和整理数据是统计分析的第一步。
- 确保数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失值。
2. 描述性统计分析- 描述性统计分析用于总结和描述数据的特征。
- 常见的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
3. 探索性数据分析- 探索性数据分析旨在发现数据中的模式、趋势和异常。
- 可以使用可视化方法如直方图、散点图、箱线图等来帮助分析。
4. 假设检验和推断统计- 假设检验用于判断样本数据是否能代表总体数据。
- 推断统计则用于基于样本数据进行总体的估计和推断。
5. 回归分析和相关分析- 回归分析用于探究变量之间的关系，并预测因变量的值。
- 相关分析用于衡量变量之间的相关性。
6. 抽样和统计推断- 抽样是从总体中选择样本的过程。
- 统计推断是基于样本数据进行总体推断的方法。
7. 实验设计和因子分析- 实验设计用于控制和观察变量对因果关系的影响。
- 因子分析用于确定数据中的潜在因素和变量之间的关系。
问题解答1. 什么是描述性统计分析？- 描述性统计分析用于总结和描述数据的特征，包括中心趋势和离散程度等。
2. 怎样进行探索性数据分析？- 可以使用可视化方法如直方图、散点图、箱线图等来探索数据的模式、趋势和异常。
3. 什么是假设检验和推断统计？- 假设检验用于判断样本数据是否能代表总体数据。
- 推断统计用于基于样本数据进行总体的估计和推断。
4. 为什么抽样和统计推断很重要？- 抽样是从总体中选择样本的过程，能代表总体进行分析。
- 统计推断基于样本数据进行总体推断，可以通过样本推断总体。
5. 回归分析和相关分析有什么区别？- 回归分析用于探究变量之间的关系，并预测因变量的值。
- 相关分析用于衡量变量之间的相关性，不涉及预测。
6. 实验设计和因子分析的作用是什么？- 实验设计用于控制和观察变量对因果关系的影响。
8-1 应用统计学在线考试普通用卷考前复习资料学习方式: 业余时间：100分钟课程:《应用统计学》一单选题 (共35题，总分值70分 )1. 按月平均法计算的各月份的季节指数之和为（）。
（2 分）A. 100%B. 400%C. 1200%D. 360%2. 下列属于间隔相等的时点数列的是( ) （2 分）A. 各月总产值B. 各季度总利润C. 各年生产成本D. 各月初库存量3. 某地的GDP发展呈逐年等量增长的趋势，则( ). （2 分）A. 增长速度等速B. 增长速度递增C. 增长速度递减D. 增长速度难以确定4. 下列属于品质标志的是（）。
（2 分）A. 学生年龄B. 学生成绩C. 学生籍贯D. 学生年级5. 连续三年的员工获奖比率是：5%、8% 和 9% 则三年的平均获奖比率是( ). （2 分）A. 7.33%B. 8.00%C. 7.35%D. 资料不足难以计算6. 某地区有26万人口，共有大型超市18个，平均每个超市服务的居民数为14445人，该指标是（）。
（2 分）A. 平均指标B. 强度相对指标C. 总量指标D. 动态相对指标7. 按月平均法计算的各月份的季节指数之和为（）。
（2 分）A. 100%B. 400%C. 1200%D. 360%8. 反映季节变动大小的指标季节指数是 ( ). （2 分）A. 统计综合指数B. 广义的指数C. 平均指标指数D. 总指数9. 消费价格指数反映了（）。
（2 分）A. 城乡商品零售价格的变动趋势和程度B. 城乡居民购买生活消费品价格的变动趋势和程度C. 城乡居民购买服务项目价格的变动趋势和程度D. 城乡居民购买生活消费品和服务项目价格的变动趋势和程度10. 一家商业银行的贷款余额2003年比2002年增长了10%，2004年比2002年增长了15%，则2004年比2003年增长了（）。
（2 分）A. 26.5%B. 5.0%C. 4.5%D. 25.0%11. 人均粮食产量是（）。
应⽤统计学.基础复习第⼀章绪论第⼀节研究对象1统计学1.1统计学分为数理统计与应⽤统计，1.2应⽤统计分为⼼理统计、⽣物统计、医学统计、社会统计、经济统计等等…1.3⼼理统计分为描述统计、推论统计、研究设计。
2.推论统计2.1推论统计常⽤于从局部数据估计总体情况。
例：6岁⼉童的男⼥⾝⾼差异问题的研究。
从某地区随机抽取男⽣30⼈，平均⾝⾼为114cm；⼥⽣27名，平均⾝⾼为112.5cm。
能否根据这⼀次测量的结果下结论：6岁男⽣的⾝⾼⽐⼥⽣⾼？2.2⼼理与教育类实证研究的结果，基本上都不能直接得出结论，⽽需要运⽤推论统计。
第⼆节为什么要学习统计学⼀、发现随机现象的运动规律⼆、贯穿整个⼼理学研究过程的⽅法与技术三、⼼理学研究资料分析的技术四、“⾏话”——⽅便交流、阅读与撰写五、⼼理学专业的应⽤技术之⼀第三节基础概念⼀、总体、样本和个案例：关于汽车限⾏制度，想了解A城市民对此事件的态度调查对象：所有A城市民调查⽬的：赞成vs.反对，各⾃的⽐例可以去问所有的A城市民吗？→不可能，只能问其中⼀部分，幵根据该部分的观点来了解永川市民的总体观点⼆、统计量（特征量）和参数（⼀）总体的特性称为参数,⽤希腊字母表⽰; 样本的特性称为统计量,⽤英⽂字母表⽰（⼆）统计量（特征量）和参数统计指标统计量参数平均数标准差相关系数回归系数三、数据（变量）的类型（1）根据数据反映的测量⽔平，可分为：“称名”，特点：起名称作⽤，不同的数字没有⼤⼩之分（不可⽐较），不能加减乘除。
“顺序”，特点：可⽐较，不能加减乘除。
“等距”，特点：可⽐较、可加减，不能乘除。
“⽐率”，特点：可⽐较、可加减乘除。
◆四种类型变量的数学关系⽐较数据类型数学关系=or≠>or< + or -×or ÷称名√顺序√√等距√√√等⽐√√√√(2) 离散数据(⼜称间断数据)和连续数据A.离散数据的特点：a.离散数据,变量的数值在变化上是有限的，数值与数值之间⽆法找到跟⼩单位的数值(如⼈数、性别、国籍等)b.离散数据的所有取值在数学上是不连续的，所有取值的数⽬是有限的，可以⼀⼀列举，相邻的两个取值之间不能再取中间值。
应用统计专业课背诵
背诵统计学专业课的好处在于加深对统计学知识的理解和记忆，提高解决实际问题的能力。
以下是一些常见的统计学专业课背诵内容：
1. 概率论：背诵概率论中的基本概念、公式和定理，如概率的公理、条件概率、独立事件、贝叶斯定理等。
2. 数理统计学：背诵统计学的基本概念、假设检验、参数估计方法等内容。
重点掌握常见的统计分布的特性和应用。
3. 统计方法：背诵各种常见的统计方法的原理、公式和适用条件，如回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等。
4. 抽样调查：背诵抽样调查的各种抽样方法的原理、公式和选择标准，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
5. 时间序列分析：背诵时间序列分析中的基本概念、模型和预测方法，如平稳时间序列、自回归模型、移动平均模型等。
6. 实验设计：背诵实验设计的基本原理、设计方法和分析步骤，如完全随机设计、随机区组设计、双因素设计等。
7. 多元统计分析：背诵多元统计分析的基本概念、方法和解释步骤，如多元方差分析、主成分分析、判别分析等。
除了背诵上述内容，还应注重理解和应用。
通过解决实际问题、
进行练习题和做实验等方式，巩固学习成果，提高统计学的实际运用能力。
应用统计分析复习笔记BY 东海 2009年１２月1日星期二第一章 导论1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
内容：收集数据（取得数据)；处理数据(整理与图表展示）;分析数据(利用统计方法分析数据);数据解释(结果的说明）;得到结论(从数据分析中得出客观结论）。
２、统计研究的循环过程:实际问题—收集数据—处理数据—分析数据—数据解释—实际问题。
4、描述统计:研究数据收集、整理和描述的统计学分支。
内容:收集数据；整理数据;展示数据;描述性分析。
目的：描述数据特征；找出数据的基本规律。
5、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。
内容：参数估计；假设检验。
目的:对总体特征做出推断。
6、描述统计与推断统计的关系:７、统计数据的类型（1)按计量层次:分类数据、顺序数据、数值型数据（2）按收集方法:观测数据和实验数据（3）按时间状况：截面数据和时间序列数据8、总体：所研究的全部个体(数据) 的集合,其中的每一个个体也称为元素。
分为有限总体和无限总体。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量。
9、参数:描述总体特征的概括性数字度量,是研究者想要了解的总体的某种特征值。
所关心的参数主要有总体均值(μ )、标准差(σ)、总体比例(π）等。
总体参数通常用希腊字母表示。
10、统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量,它是根据样本数据计算出来的一些量,是样本的函数。
所关心的样本统计量有样本均值(x )、样本标准差(s)、样本比例(p)等。
样本统计量通常用小写英文字母来表示。
变量：说明现象某种特征的概念,如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等。
变量的具体表现称为变量值，即数据变量可以分为：（1）分类变量（说明事物类别的名称)、顺序变量(说明事物有序类别的名称)和数值型变量(说明事物数字特征的名称)。
其中数值型变量又分离散变量（取有限个值）和连续变量（可以取无穷多个值）。
统计学统计分析与实证研究方法综合复习统计学是一门应用广泛的学科，它通过收集、处理和解释数据，帮助我们理解和解决现实生活中的问题。
统计分析是统计学的核心技术之一，它包括数据收集、数据整理、数据描述和数据推断等步骤。
而实证研究方法则是在统计分析的基础上，通过实证数据的分析和研究，得出科学结论的一种方法。
本篇文章将综合复习统计学统计分析与实证研究方法，帮助大家更好地理解和应用这些知识。
一、统计学基础知识综述1. 概率与统计概率论是研究随机事件发生的规律性的数学理论，而统计学则是通过数据的收集和分析，研究已经发生的现象的规律性。
概率论和统计学在统计分析中密不可分，是我们进行数据处理和推断的基础。
2. 数据的类型与测量尺度数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来表示的数据，如身高、年龄等；定性数据是描述性的数据，如性别、颜色等。
在进行统计分析时，我们需要根据数据的类型选择合适的测量尺度和相应的统计方法。
3. 数据的收集与整理数据收集是统计分析的第一步，常见的数据收集方法包括调查问卷、实验和观察等。
在收集到数据后，我们需要进行数据整理，包括数据清洗、数据录入和数据验证等环节，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据的描述统计描述统计是对数据进行整体和局部的描述和总结，常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数、方差和标准差等。
通过描述统计分析，我们可以了解数据的分布规律和特征。
5. 数据的推断统计推断统计是通过样本数据对总体进行推断和判断，常见的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计等。
通过推断统计分析，我们可以对总体特征作出合理的推断和预测。
二、统计学在实证研究中的应用1. 实证研究的设计与方法实证研究是指通过实证数据的收集和分析，验证假设或检验理论的一种研究方法。
在实证研究中，研究者需要设计研究问题、确定样本和选择合适的实证研究方法，如实验、调查或案例研究等。
2. 实证数据的收集与整理在实证研究中，数据的收集与整理是至关重要的环节。
《应用统计学》复习要点（要求：每人携带具有开方功能的计算器）一、名词解释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.方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单3.假设检验：是事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。
分为参数假4.置信区间：是指由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样5.置信水平：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
6.抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。
7.方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单（重复啦）8.相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是9.推断统计：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
包含两个内容：参数估计，即利用样本信息推二、计算题1. 在某地区随机抽取按利润额分组（万元）企业数（个）300以下19300~400 30400~500 42500~600 18600以上11合计120计算120。
解：2.某银行为缩短顾客到银行办理业务等待的时间，准备了两种排队方式进行试验。
为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短，两种排队方式各随机抽取9名顾客，得到第一种排队方式的平均等待时间为7.2分钟，标准差为1.97分钟，第二种排队方式的等待时间（单位：分钟）如下：5.56.6 6.76.87.1 7.37.4 7.8 7.8(1)计算第二种排队时间的平均数和标准差。
(2)比较两种排队方式等待时间的离散程度。
(3)如果让你选择一种排队方式，你会选择哪一种？试说明理由。
解：3. 某大学为了解学生每天上网的时间，在全校学生中随机抽取36人，调查他们每天上网的时间（单位：小时），得到的数据如下：3.3 3.1 6.2 5.8 2.34.14.4 2.05.4 2.66.4 1.82.1 1.9 1.2 5.1 4.3 4.24.7 1.4 1.2 2.9 3.5 2.45.4 3.6 4.5 0.8 3.2 1.53.5 0.5 5.7 3.6 2.3 2.5z(0.01)统计量值分别为1.65、1.96和2.58）解：4. 利用下面的信息，构建总体均值μ的置信区间。
(1)总体服从正态分布，且已知σ=500，n=15，=8900，置信水平为95%。
（注：z统计量值为1.96）(2)总体不服从正态分布，且已知σ=500，n=35，=8900，置信水平为95%。
（注：z统计量值为1.96）(3)总体不服从正态分布，σ未知，n=35，=8900，s=500，置信水平为90%。
（注：z统计量值为1.65）(4)总体不服从正态分布，σ未知，n=35，=8900，s=500，置信水平为99%。
（注：z统计量值为2.58）解：5.对消费者的一项调查表明，17%的人早餐饮料是牛奶。
某城市的牛奶生产商认为，该城市的人早餐饮用牛奶的比例更高。
为验证这一说法，生产商随机抽取550人的一个随机样本，其中115人早餐饮用牛奶。
在α=0.05的显著性水平下，检验该生产商的说法是否属实？（注：z统计量值为1.96）解：6.一项包括了200个家庭的调查显示，每个家庭每天看电视的平均时间为7.25小时，标准差为2.5小时。
据报道，10年前每天每个家庭看电视的平均时间是6.7小时。
取显著性水平α=0.01，这个调查能否证明“如今每个家庭每天收看电视的平均时间增加了”？（注：z统计量值为1.96）解：7.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值GDP（Y）和人均消费水平（X）的统计数据（注：此题对应的t统计量值为2.57地区人均GDP（千元）Y人均消费水平（千元）XY-E(Y) X-E(X)(Y-E(Y))×(X-E(X))(X-E(X))2 (Y-E(Y))2北京22.460 7.326 10.212 2.810 28.699 7.899 104.276辽宁11.226 4.490 -1.022 -0.026 0.026 0.001 1.045上海34.547 11.546 22.299 7.030 156.769 49.427 497.226江西 4.851 2.396 -7.397 -2.120 15.679 4.493 54.722河南 5.444 2.208 -6.804 -2.308 15.702 5.325 46.300贵州 2.662 1.608 -9.586 -2.908 27.873 8.454 91.900陕西 4.549 2.035 -7.699 -2.481 19.099 6.153 59.281合计∑85.739 31.609 263.847 81.751 854.751（1（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。
（3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。
（4）检验回归方程线性关系的显著性。
（α=0.05）（5）如果某地区的人均GDP为5千元，预测其人均消费水平。
（6）求人均GDP为5千元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。
解：8.随机抽取7家超市，得到其广告费支出（X）和销售额（Y）数据如下：超市销售额（万元）Y广告费支出（万元）XY-E(Y) X-E(X)(Y-E(Y))×(X-E(X))(X-E(X))2 (Y-E(Y))2A 19 1 -23 -7.143 164.286 51.020 529B 32 2 -10 -6.143 61.429 37.735 100C 44 4 2 -4.143 -8.286 17.163 4D 40 6 -2 -2.143 4.286 4.592 4E 52 10 10 1.857 18.571 3.449 100F 53 14 11 5.857 64.429 34.306 121G 54 20 12 11.857 142.286 140.592 144合计∑294 57 447 288.857 1002（1（2）广告费用支出作自变量，销售额作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。
（3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。
（4）检验回归方程线性关系的显著性。
（α=0.05）（5）如果某超市的广告费用支出为5万元，预测其销售额。
（6）求广告费用支出为5万元时，超市销售额95%的置信区间和预测区间。
Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95% 上限95% Intercept 29.39911 4.807253 6.115573 0.001695 17.04167 41.75655 17.04167 41.75655 X Variable1 1.547478 0.463499 3.338688 0.020582 0.356016 2.738939 0.356016 2.738939（1）r=63.86/（6.424*11.964）=0.831显示两个变量之间高度相关，有很强的线性关系。
（2），代表广告费用每增加1万元，销售额增加1.54748万元。
（3）列表中可得：判定系数R²=0.6906，估计标准误差4.807253（4）根据方差分析所示，Fα=6.608＜F=11.14684，即广告费支出与销售额之间的线性关系显著。
（5）当广告支出为5万元时，销售额为y=29.399+1.54748*5= 37.1364元。
（6）三、论述题1.简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
答：（1）估计总体均值时样本量为n，则（2）样本量n与置信水平1-α、总体方差σ²、估计误差E之间的关系为：①与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需要的样本量越大；②与总体方差成正比，总比的差异越大，所要求的样本量也越大；③与总体方差成正比，样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量越小。
2.简述评价估计量的三个标准。
（15分）答：评价估计量好坏的标准主要有：无偏性、有效性和相合性。
①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；②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；③一致性：随着样本量的增大时，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
3.简要说明残差分析在回归分析中的作用。
（15分）答：残差是因变量的观测值y与根据估计的回归方程求出的预测值之差，它反映了用估计的回归方程去预测y而引起的误差。
回归模型中出现残差的前提条件是：平均值及总和是0，标准误差符合正规分布。
因此在回归分析中，可以通过残差进行线性回归适用性检验：①回归模型残差的正态性检验：残差的直方图和累计概率图②回归模型残差的独立性检验:参数有Dw或D，D的取值范围是0＜D＜4,其统计学意义为：D≈2，残差与自变量相互独立；D＜2，残差与自变量正相关；D＞2，残差与自变量负相关。
③残差的方差齐性检验。
另外，残差还可以检验奇异点，评判预测效果等。
这在回归分析中对模型的效果检验有着重要的作用。
4.简要误差分解的概念和基本原理。
（15分）答：（1）误差是测量值与真值之间的差值，误差分为系统误差和随机误差。
①系统误差是某一确定的因素引起的，它可以测量，有确定性，单向性，系统误差是可以消除的，在正确的操作中不应含系统误差。
②随时误差是不可测量的，它不能被避免，只能适当减小，就个体而言，它有不确定性，无规律可循，但在等精度条件下的多次测量，其大多数服从正态分布。
③还有一种是，过失误差是测量过失而产生的明显偏离真值的误差，是完全可以避免的。
（2）误差分解的原理：是通过计算来比较因某一特定因素带来的样本值的差异与随机偶然因素对样本值的差异的大小，从而判断该因素对总体是否有统计意义。
