《数量方法》总复习

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假设
则,检验统计量公式为 小样本,用样本方差S代替
6.2.2 单个总体的比例检验
假设 则,检验统计量公式为 小样本,用样本方差S代替
6.2.3 两个总体的均值之差检验
假设 (1) 双侧检验 (2) 左侧检验 (3) 双侧检验
当c=0,则有 (1) 双侧检验 (2) 左侧检验
; ; ;
; ;
(3) 双侧检验
4.2.2.1 两点分布
设随机变量X只可能取0和1两个值,且其分布律为
若X服从两点分布B(1,p),则其数学期望和方差分别为
4.2.2.2 二项分布
伯努力试验 若一个随机试验只有两个可能的结果 或 二项分布公式
若X服从二项分布B(n,p),则其数学期望和方差分别为
4.2.2.3 泊松分布
若随机变量X的分布规律为
名称 简单随机抽样
概率抽样分类 总体的每个个体等概率抽入到样本中
非概率抽样定义 出于方便或者主观判断抽取样本
名称
非概率抽样分类
方便抽样
容易接触到的个体组成的样本
系统抽样
从总体随机抽取一个为起点,然后每隔一定数目的个体抽取一个个体
分层抽样
将总体至少分为两层,每层个体有相同特征,然后从每层抽取一些个体组的样本
2.1 数据的整理与图表显示
频数定义 是指对数据依据某种特征进行分组后,计算出分配在各组中的数据次数,叫做~。 频率定义 频数与总体个数的比称为~。 频数分布表 所有频率形成的频率分布表,频率之和为1。
频数分布表类型 定性数据的频数分布表 数量型数据的频数分布表
2.1.1 定性数据的频数分布表
累积频率 各类别频率(百分比)的逐级累加,向上与向下累积。
2.3.1 极差 2.3.2 四分位差 2.3.3 方差和标准差 2.3.4 变异系数 3 随机事件及其概率 3.1 随机试验与随机事件 3.2 事件间的关系与运算 3.2.1 事件的关系 3.3 事件的概率 3.3.1 古典概率 3.4 条件概率与事件的独立性 4 随机变量及其分布 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量 4.2.1 方差 4.2.2 常见的离散型随机变量的概率分布
《数量方法》总复习
数量方法
《数量方法》总复习 1. 第一章 数据的收集
1.1 数据的来源 1.1.1 数据的定义 1.1.2 一手数据 1.1.3 二手数据
1.2 数据类型 1.2.1 按事物特征 1.2.2 按收集方法 1.2.2 按时间状况
1.3 观测数据获取 1.3.1 普查和抽样调查 1.3.2 概率抽样和非概率抽样 1.3.3 抽样误差
其中K是分组个数, 是频数, 是组中值,i=1,...K, 是分组数据的平均值。
2.3.4 变异系数
变异系数定义 是指数据的标准差与平均数的比值,即~。 变异系数公式
其中 是数据的标准差, 是数据的平均数(

变异系数的意义 变异系数消除了计量单位的数量,可以用来比较多组数据的离散程度。特别是当各组数据的平均值差异较大 或者计量单位不相同的时候,适合采用变异系数对它们的离散程度进行分析和比较。
重复抽样允许误差公式
不重复抽样允许误差公式
重复抽样样本容量公式
不重复抽样样本容量公式
5.5.2 总体比例容量的确定
重复抽样允许误差公式
不重复抽样允许误差公式
重复抽样样本容量公式
不重复抽样样本容量公式
6. 第六章 假设校验
6.1 假设校验的基本概念 6.2 参数假设检验
6.2.1 单个总体的均值检验
不重复抽样
p为总体比例,则q = 1-p,pq为方差。
, ,
, ,
5.3 总体均值的区间估计
5.3.1 大样本
置信水平
置信区间 ,
置信区间-样本方差 ,
置信区间-不重复抽样 ,

5.3.2 小样本
的置信区间 ,
5.4 总体比例的区间估计
前提 一定是大样本(n > 30) 样本比例
令p为总体比例,则q = 1-p。 置信区间
若X服从二项分布P( ),则其数学期望和方差分别为
5 参数估计
5.1 参数估计的一般问题
5.1.1 样本均值
样本均值的数学期望
样本均值的方差
5.1.1 样本方差
样本方差的定义
样本方差的数学期望
5.2 抽样分布
5.2.1 样本均值抽样分布
重复抽样
不重复抽样
, ,
5.2.2 样本比例抽样分布
重复抽样
名称 离散型数据 连续型数据
定量数据分类 指取值可以一一列举出来的数据 不能穷举的数据
1.2.2 按收集方法
1. 观察的数据 2. 试验的数据
1.2.2 按时间状况
名称 按时间状况分类
截面数 是指某种社会经济现象在相同或近似相同的时间上收集的数据,描述该现象在某一时刻,不同

空间上的变化情况
时序数 是指社会经济现象在不同时间上收集到的数据,描述该现象在同一空间下,随时间变化的情况 据
整群/聚类抽样 将总体分为一些类或群,然后再从这些类中随机选取若干类并调查选中类的所有成员
1.3.3 抽样误差
抽样误差 指抽样方法正确的情况下,由纯随机因素所引起的误差 非抽样误差 除抽样方法之外,由抽样方法、测量工具引起的误差
2. 第二章 数据的整理和描述
数据整理 根据研究目的与要求,对所收集到的大量杂乱无章的数据用科学的方法进行加工整理,使之条理化、系统 化,成为反映现象总体特征的数据。同时用图表形式将数据展示出来。
中位数定义 将一组数值从小到大排列,位于数列中间的数值就是~。 如果n为奇数,即中位数为
如果n为偶数,即中位数为
2.2.4 四分位数
下四分位数
上四分位数
当四分数的位置不是恰好为整数,可以用该位置左、右两边最近整数位置上的两个数的平均数近似。
2.3 数据离散趋势的度量
2.3.1 极差
极差定义 也称全距,是数据中最大值(Max)与最小值(Min)的差。 极差公式
名称 按时间状况分类
平行数 是指截面数据与时间序列数据的结合,描述某种社会经济现象在不同空间下,随时间变化的情


1.3 观测数据获取
1.3.1 普查和抽样调查
普查 抽样调查
1. 概率抽样 2. 非概率抽样
1.3.2 概率抽样和非概率抽样
概率抽样定义 按一定的随机原则抽取样本,个体以已知的概率抽入到样本中
1. 第一章 数据的收集
1.1 数据的来源
1.1.1 数据的定义
变量 数据变化的量
变量值 变量的具体表现
抽样化
1. N=1000 2. n=10 3. n/N=10/100=10%
数量方法 是研究社会经济现象数量规律性问题,如何收集、整理,分析统计数据的一门学科
统计数据 对现象惊醒测量的结果,不是指单个数字,而是指由多个数据构成的数据集(数字及文字)
5.5.2 总体比例容量的确定 6. 第六章 假设校验
6.1 假设校验的基本概念 6.2 参数假设检验
6.2.1 单个总体的均值检验 6.2.2 单个总体的比例检验 6.2.3 两个总体的均值之差检验 7. 第七章 相关与回归分析 7.1 相关系数 7.2 一元线性回归模型 7.2 最小二乘法 7.3 线性回归方程拟合度的评价 7.4 判定系数 7.5 线性关系的检验 7.5.1 检验步骤 7.5 回归系数的检验 8. 第八章 时间序列分析 9. 第九章 指数
条件概率乘法公式
(1)若
,则
(2)若
,则
4 随机变量及其分布
4.1 随机变量
4.2 离散型随机变量
数学期望或均值
数学期望的性质 (1) 常数的期望等于常数,c为常数
(2) 若X,Y事件相互独立,则
4.2.1 方差
方差公式 方差公式变形
方差的性质 (1) 若X,Y事件相互独立,则
(2)
4.2.2 常见的离散型随机变量的概率分布
总体 所研究的全部个体(数据)的集合,其中的每一个元素称为个体
名称 有限总体 无线总体
总体分类 范围能够明确确定,且元素的数目是有限的 所包含的元素是无限的,不可数的
1.1.2 一手数据
一手数据 也称原始数据,通过调查或试验手段获得的直接数据。
一手数据(Primary source)也称为原始数据,原始数据是指通过访谈、询问、问卷、测定等方式直截了当获 得的,通过收集一手数据可以解决待定问题
2. 第二章 数据的整理和描述 2.1 数据的整理与图表显示 2.1.1 定性数据的频数分布表 2.1.2 数量型数据的频数分布表 2.1.3 统计图形 2.1.3.1 柱状图和条形图 2.1.3.2 直方图 2.1.3.3 饼图 2.2 数据集中趋势的度量 2.2.1 平均数(算术平均数) 2.2.2 加权算术平均数 2.2.3 中位数 2.2.4 四分位数 2.3 数据离散趋势的度量
一手数据特点
1. 收集成本高 2. 具有原创性 3. 针对性
1.1.3 二手数据
二手数据 间接途径获取,已经被加工或整理过。
二手数据特点
1. 数据质量难以保证 2. 收集渠道多样(网站,政府机构,图书馆等)
1.2 数据类型
1.2.1 按事物特征
名称 分类数据 顺序数据
定性数据分类 反映事物类别的数据,类与类之间平等,没有先后关系 反映事物的等级或次序的数据,既有分类,又有先后顺序关系
3 随机事件及其概率
3.1 随机试验与随机事件
样本空间 由一个随机试验中所有基本时间的全体所组成的集合称为~,记为 。 样本点 样本空间中的每一个基本时间称为~,记为 。
3.2 事件间的关系与运算
文氏图 如果用一个矩形区域来表示样本空间,而用该矩形区域中的子区域来表示某个事件,即~。 文氏图是用来表示事件间的各种关系和运算的有力工具。