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统计方法有哪几种
统计方法有多种，下面列举了一些常见的统计方法：
1. 描述统计分析：用于描述和总结数据的基本特征，如均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
2. 探索性数据分析(EDA)：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形，分析数据的分布、异常值等特征。
3. 统计推断：通过从样本中获得的信息来对总体进行推断，包括参数估计、假设检验和置信区间等。
4. 方差分析(ANOVA)：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
5. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
6. 时间序列分析：用于分析时间上的动态变化，如趋势、周期性和季节性等。
7. 网络分析：用于分析网络结构和关系，如社交网络分析、网络流分析等。
8. 因子分析和聚类分析：用于数据降维和分类，发现变量间的关联性。
9. 非参数统计方法：不依赖于总体参数的分布，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
10. 多元统计分析：包括主成分分析、因子分析、判别分析等方法，用于研究多维数据集之间的关系。
这只是一部分常见的统计方法，实际应用中还有很多其他方法，具体使用哪种方法取决于研究问题和数据的性质。
统计方法有哪些统计方法是统计学中用来收集、整理、分析和解释数据的一系列技术和工具。
在研究和实践中，人们经常使用统计方法来帮助他们理解数据，从而做出准确的推断和预测。
一、描述性统计方法：描述性统计方法用于总结和揭示数据的基本特征。
常见的描述性统计方法包括：1. 频数统计：通过计算每个变量的出现次数，了解数据中不同值的分布情况。
2. 百分比统计：通过计算每个变量的百分比，显示每个类别在总体中的比例。
3. 平均数：计算一组数据的算术平均值，反映数据的集中趋势。
4. 中位数：将一组数据从小到大排序，找到位于中间位置的数值，反映数据的中间位置。
5. 众数：一组数据中出现次数最多的数值，反映数据集中分布情况。
6. 极差：计算最大值减去最小值的差值，反映数据的变异程度。
二、推断性统计方法：推断性统计方法用于通过样本数据推断总体的特征和进行统计推断。
常见的推断性统计方法包括：1. 参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如平均值、方差等。
2. 假设检验：基于样本数据进行假设检验，判断统计结论是否具有显著性。
3. 置信区间：通过对样本数据的分析，估计总体参数的置信区间，反映估计结果的精确程度。
4. 方差分析：用于比较两个或多个总体平均值差异的统计方法。
5. 回归分析：用于建立变量之间关系的模型，预测和解释因变量的变化。
三、抽样方法：抽样方法是在总体中选择一部分样本，以代表整体进行数据分析和推断。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：从总体中随机选取若干个样本，保证每个样本被选中的概率相等。
2. 分层抽样：将总体分为若干层，按照一定比例从每一层中抽取样本。
3. 系统抽样：按照固定间隔从总体中选取样本。
4. 整群抽样：将总体按照某种特征分为若干个群体，从中选择若干个群体进行抽样。
5. 随机整群抽样：在整群抽样的基础上，对选取的群体进行随机抽样。
综上所述，统计方法是为了有效地收集和分析数据而发展的一系列技术和工具。
描述性统计方法可以帮助我们更好地了解数据的基本特征，而推断性统计方法则用于从样本数据推断总体特征。
统计：对数据的收集、整理、分析和解释统计一词在不同的语境下有不同的含义，但一般来说，统计可以理解为对数据进行收集、整理、分析和解释的一系列方法。
这些数据可以是对物理现象、社会现象、经济现象等进行测量的结果，也可以是对这些现象进行描述或预测的信息。
以下是对统计含义的更详细描述：1.数据收集：统计工作的第一步是收集数据。
收集数据的方法可以多种多样，如调查、观察、试验等。
收集的数据可能包括人口统计、社会经济数据、市场调查数据、科学研究数据等。
在收集数据时，需要明确研究的目标和问题的定义，以便确定需要收集哪些数据以及如何收集这些数据。
2.数据整理：收集到的大量原始数据往往需要进行整理，以便于分析。
数据整理包括对数据进行排序、分类、分组、合并等操作，以使数据更加有序、直观，方便后续的分析和处理。
3.数据分析：数据分析是统计工作中最为核心的一环。
数据分析的方法和技巧非常丰富，包括描述性统计、推断性统计、时间序列分析、回归分析、因素分析、聚类分析等。
数据分析的目标是通过这些方法和技巧，从数据中发现规律、趋势、结构等重要信息，从而对研究的问题进行深入的认识和理解。
4.数据分析的应用：数据分析在各个领域都有广泛的应用。
例如，在医学领域，可以通过数据分析来评估疾病的治疗效果和药物的效果；在经济学领域，可以通过数据分析来预测经济发展趋势、评估政策效果；在社会学领域，可以通过数据分析来研究社会结构、社会行为和社会现象等。
5.统计推断：统计推断是统计学的核心，它基于样本数据来推断总体特征。
这包括参数估计（如计算平均值或百分比）和假设检验（如检验两个组之间的差异是否显著）。
6.统计决策：基于统计推断的结果，可以进行决策制定。
例如，在医学研究中，如果一组试验数据的统计分析显示新药物对治疗某病的效果显著优于对照组，那么我们可能就会决定将这种新药推向市场。
7.统计预测：统计预测是利用历史数据进行未来趋势的预测。
它可以基于简单的经验规则（如时间序列分析），也可以基于复杂的统计模型（如回归分析和机器学习）。
统计的三个含义：统计工作、、统计资料、统计科学。
关系：统计工作的成果是统计资料，统计科学是统计实践经验的理论概括和科学总结，它来源于统计实践，又高于统计实践，反过来又指导统计实践。
统计研究的对象：统计科学和统计工作的对象是一致的。
统计研究对象是大量社会经济现象总体数量方面，其根本特征是在资与量的辩证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反应社会经济现象发展变化规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。
两者的区别在于：统计科学是从理论角度进行研究阐述，统计工作是从实践上进行具体研究。
其特点：数量性、总体性、具体性和社会性。
统计的作用：统计是社会认识的一种有力武器；统计是制定计划，实行宏观调控的基础；统计是制定政策的依据；统计是经济管理的手段；统计是认世界，开展国际交流和科学研究的工具。
理论基础：哲学、经济学、毛泽东思想、邓小平理论，以及“三个代表”重要思想。
统计总体（总体）：根据一定目的确定的所要研究事物的全体，它是客观存在，并在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物组成的整体。
可分为有限总体和无限总体、静态总体和动态总体。
总体单位（单位）：构成统计总体的每个独立的个别事物。
标志（品质标志、数量标志）：说明总体单位特征的。
指标：说明总体特征的。
变异：可变标志在总体各个单位具体表现上的差别；变量：可变的数量标志；变量值：变量的数值表现。
基本方法：大量观察法、分组法、综合指标法及其他相关的方法。
工作过程：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。
统计的基本任务：我国《统计法》规定：“统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。
”统计的管理体制（组织）：我国《统计法》规定：“国家建立统一的统计系统，实行统一领导、分级负责的统计管理体制。
”统计设计的概念：根据统计研究对象的性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，制订各种设计方案的过程。
统计的含义和特点统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，它在社会科学、自然科学以及各个领域中起着至关重要的作用。
统计的含义和特点是我们探讨的重点，在本文中，我们将深入探讨统计的含义以及其所具有的特点。
一、统计的含义统计是通过对一定数量的样本数据进行测量、整理、分析和解释，来揭示变异规律、推断总体特征和进行决策的一种科学方法。
统计数据是通过实证观察和实证研究而得到的，它使我们能够从大量的数据中找到有用的信息，帮助我们做出决策和推断总体情况。
统计不仅可以描述事物的现状，还可以预测未来的发展趋势。
统计的主要任务包括：数据的采集和整理、数据的分析和解释、总体特征的推断以及决策的制定。
通过统计方法的运用，我们可以更好地理解事物的本质，揭示事物之间的关系，为决策提供科学依据。
二、统计的特点1.客观性：统计是客观存在的，其数据来源于实际观察和实证研究。
统计数据的获取过程要尽量避免主观干扰，以确保数据的客观真实性。
2.数量性：统计要求数据是可量化的，能够用数值进行度量。
只有通过数量化，才能进行准确的计算和推断。
3.标度性：不同数据可以按照一定的标度进行分类，标度有序、无序和等距等不同类型，不同类型的标度在统计分析中会采用不同的方法和技巧。
4.相对稳定性：统计数据的相对稳定性是指在一定时间和空间范围内，数据的变异程度相对较小。
通过统计数据的分析，可以找出数据的规律和趋势。
5.代表性：统计数据的样本需要具有代表性，即能够很好地反映总体的特征和规律。
通过合理的采样和样本量的确定，可以保证数据的代表性。
6.综合性：统计分析通常是多指标、多层次的，涉及到多个变量之间的关系。
综合性是统计的一个重要特点，通过综合分析能够揭示多个变量之间的综合规律。
总之，统计作为一门科学，具有客观性、数量性、标度性、相对稳定性、代表性和综合性等特点。
通过统计的方法和技巧，我们可以对数据进行有效地分析和解释，帮助我们更好地理解事物，做出科学的决策。
统计和统计学概念1.统计: 为反映社会某种现象的现状、过程或特征，采用各种调查方法以取得所需资料并进行整理和分析研究的工作。
如进行人口普查，对所取得的资料进行分类、分组、汇总，据以分析研究人口的各种构成和变动情况等。
“统计”一词，也常用以指统计资料或统计学。
2.统计学：统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
“统计”一词的三种含义及其相互关系“统计”一词是英语“Statistics”翻译过来的，具有统计工作、统计资料和统计学三种含义。
统计工作是对客观事物总体数量进行实质性的调查研究工作，包括搜集、整理和分析资料的工作过程。
统计资料是统计工作所取得的各项数字资料及有关情况的总称，如统计表、统计图、统计分析报告和各种统计资料汇编等。
统计学是系统地论述统计理论和统计方法的方法论科学。
统计工作、统计资料、统计学三者之间的关系是：统计工作和统计资料的关系是过程和成果的关系。
统计工作是进行调查研究的工作进程，是统计实践；统计资料则是统计实践活动的结果，是统计工作的成果。
统计学和统计工作的关系则是统计理论与统计实践的关系。
统计学是统计工作实践经验中关于调查研究总体数量关系方法的理论概括；统计工作则是运用统计学的理论和方法来指导调查研究活动，以取得实质性资料的工作过程。
统计调查方法都有哪些？统计调查是取得统计数据的渠道和手段。
统计调查的方法体系在法律上有明确的规定。
《统计法》第十条第一款规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，搜集、整理基本统计资料。
”这是统计法律从总体上对我国统计调查方法所作的一个基本的法律规范，明确了统计调查方法体系的总框架。
统计工作的标准
统计工作的标准通常包括以下几个方面：
1. 数据采集：明确数据采集的目标和方法，并确保数据的准确性、完整性和可靠性。
2. 数据处理和分析：对收集到的数据进行清理、整理和转化，进行统计分析，提取有用的信息和洞察力。
3. 报告和展示：根据统计分析的结果，编写报告或制作可视化图表，以便向相关利益相关方沟通和传达统计结果。
4. 质量控制：确保整个统计过程中的质量控制措施，包括数据质量控制、统计方法的合理性和适用性等。
5. 保密性和隐私保护：根据相关法律法规和道德准则，保护被调查者的隐私和数据的机密性。
6. 标准化和指南：遵循统计学的相关标准和指南，如国际统计学会（ISI）发布的《统计学伦理准则》。
7. 独立性和客观性：在统计工作中，保持独立、中立和客观的原则，避免个人偏见和利益冲突的干扰。
8. 培训和专业知识：拥有必要的培训和专业知识，包括统计方法和工具的应用，以及相关领域的专业知识。
9. 持续改进：不断改进和更新统计工作的方法和技术，以适应不断变化的需求和挑战。
以上标准可根据实际情况和特定领域的要求进行调整和补充。
统计方法有哪些第一篇：常见的统计方法统计方法是数据处理和分析的基础，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、教育学、社会学等等。
本文将介绍常见的统计方法，可供读者参考和学习。
一、描述性统计分析描述性统计分析是指通过图表和数字描述数据的总体特征和分布情况。
其中常用的统计指标有：中心趋势度量（如平均数、中位数、众数）、离散程度度量（如方差、标准差、四分位差）和数据形态度量（如偏度、峰度）。
描述性统计分析可以对数据进行简要的总结和比较，是其他统计方法的基础。
二、参数检验参数检验是统计学中的一种方法，可用于验证研究假设。
在参数检验中，我们通过假设一个总体参数来检验样本统计量是否符合这个假设，从而得出对研究假设的结论。
参数检验分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。
其中，单样本检验是检验一个样本的总体均值是否等于一个固定值；双样本检验是检验两个样本的总体均值是否相等；方差分析是多个样本的均值是否相等。
三、相关分析相关分析主要是研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
其中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性、斯皮尔曼等级相关系数则适用于非线性关系。
判定系数是用来说明自变量对因变量的解释能力。
四、回归分析回归分析是一种探究因变量和自变量之间关系的统计方法。
其基本思想是将多个自变量线性加权组合作为预测因变量的值，以探寻因变量与自变量之间的关系。
常见的回归方法有：线性回归、非线性回归、多元回归等。
线性回归通常应用在两个变量之间的关系上，而非线性回归通常应用在非线性的变量关系上。
五、时间序列分析时间序列分析是用来研究一组连续时间点上的数据的方法。
其目的是利用时间序列的特征来预测未来或分析过去。
时间序列分析主要包括趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等。
其中，趋势分析是研究数据的长期变化趋势的方法，季节性分析是研究数据在不同季节之间的周期性变化的方法。
统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。
2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。
5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。
6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。
7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。
8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。
10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。
形考作业一：(第一～三章)一、判断题1、√2、×3、×4、×5、×6、×7、√8、×9、√10、√二、单项选择题1、C2、B3、B4、D5、D6、D7、A8、C9、B三、多项选择题1、AD2、BCE3、ACE4、BCE5、BCE6、ACD四、简答题1、标志是总体各单位所共同具有的某种属性和特征，标志表现是标志特征在各单位的具体表现。
标志分为品质标志，如“性别”，“籍贯”；数量标志，如：年龄“，“工资”，相应的标志表现有品质标志表现如“男”“杭州”；数量标志表现，如“20岁”，“2000元”。
2、统计总体是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
样本是从总体中抽取出来的用来代表总体的那部分单位，具有以下几个特点：（1）样本中的单位来自总体；（2）样本是非唯一的；（3）样本具有一定的代表性；（4）样本具有客观性。
3、普查是专门组织的一次性全面调查。
普查属于不连续调查，调查内容主要是反映国情国力方面的基本统计资料；而全面统计报表属于连续调查，调查内容主要是需要经常掌握的各种统计资料。
全面统计报表要经常填报，因此报表内容固定，调查项目较少；而普查是专门组织的一次性调查，在调查时可以包括更多的单位，分组更细、项目更多。
因此，有些社会经济现象不可能也不需要进行经常调查，但又需要掌握比较全面、详细的资料时，就可通过普查来解决。
普查花费的人力、物力和时间较多，不宜常组织，取得经常性的统计资料还需要靠全面统计报表。
4、调查对象与调查单位的关系是总体与个体的关系。
调查对象是由调查目的决定的，是应搜集其资料的许多单位的总体；调查单位也就是总体单位，是调查对象所包含的具体单位。
调查对象和调查单位概念不是固定不变的，随着调查目的的不同二者可以互相变换。
填报单位是负责上报调查资料的单位，填报单位与调查单位有时候一致，有时候不一致。
例如：农村耕地调查，调查对象是农村所有的耕地，调查单位是每一块耕地，填报单位是农户或农业生产经营单位。
5、单项式分组就是以一个变量值为一组，组距式分组是以变量值变化的一个区间为一组。
变量有离散变量和连续变量两种，离散变量可一一列举，而连续变量是连续不断，相邻两组之间可作无限分割。
所以，离散变量可作单项式分组和组据式分组，而连续变量则只能作组距式分组。
在离散变量中，当变量值变动幅度较小时，采用单项式分组；当变量值变动幅度较大时，则采用组距式分组。
6、基本步骤为：第一步：将原始资料按数值大小依次排列。
第二步：确定变量的类型和分组方法（单项式分组或组距式分组）。
第三步：确定组数和组距。
当组数确定后，组距可计算得到：组距＝全距÷组数，全距=最大值—最小值。
第四步：确定组限（第一组的下限要小于或等于最小值，最后一组的上限要大于最大值）。
第五步：汇总出各组的单位数，计算频率，并编制分配数列。
五、计算题1、等距分配数列可按照以下标准来编制向上累计向下累计工人数企业数比重频率频数频数频率200－300 3 10％10％ 3 30 100％300－400 5 16.7％26.7％8 27 90％400－500 9 30％56.7％ 17 22 73.3％500－600 7 23.3％80％24 13 43.3％600－700 3 10％90％27 6 20％700－800 3 10％100％30 3 10％不等距分配数列答案有多种，但基本的原则是要反映出一定的规律性。
如：工人数企业数比重200－250 1 3.4％250－400 7 23.3％400－600 16 53.3％600－700 3 10％700－800 3 10％2、分配数列如下：成绩人数比重60以下 4 10％60～70 6 15％70～80 12 30％80～90 15 37.5％90～100 3 7.5％合计40 100％分组标志为“成绩”，为数量标志，该班考试成绩为“两头小，中间大”的钟型分布。
形考作业二：（第四章）一、判断题1、×2、×3、×4、√5、×6、×7、√二、单项选择题1、A2、C3、D4、B5、C6、D7、B 8、B 9、D 10、C 11、D 12、D三、多项选择题1、BE2、ADE3、ABC4、DE5、ADE6、ADE7、ABCDE8、BDE四、简答题1、结构相对指标、比例相对指标和比较相对指标有什么不同的特点？请举例说明。
答：结构相对指标是以总体总量为比较标准，计算各组总量占总体总量的比重，来反映总体内部组成情况的综合指标。
如：各种工人占全部工人的比重。
比例相对指标是指总体不同部分数量对比的相对数，用以分析总体范围内各个局部之间比例关系和协调平衡状况。
如：轻重工业比例。
比较相对指标是不同单位的同类指标对比而确定的相对数，用以说明同类现象在同一时期内各单位发展的不平衡程度。
如：甲地职工平均收入是乙地职工平均收入的1.3倍。
2、强度相对指标与平均指标的区别是什么？答：主要区别：（1）其他各种相对指标都属于同一总体的数量进行对比，而强度相对指标除此之外，也可以是两种性质不同的但又有联系的属于不同总体的总量指标之间的对比。
（2）计算结果表现形式不同。
其他相对指标用无名数表示，而强度相对指标主要是用有名数表示。
（3）当计算强度相对指标的分子、分母的位置互换后，会产生正指标和逆指标，而其他相对指标不存在正、逆指标之分。
3、如何理解权数的意义？在什么情况下，应用简单算术平均数和加权算术平均数计算的结果是一致的？答：加权算术平均数中的权数，指的就是标志值出现的次数或各组次数占总次数的比重。
在计算平均数时，由于出现次数多的标志值对平均数的形成影响大些，出现次数少的标志值对平均数的形成影响小些，因此就把次数称为权数。
在分组数列的条件下，当各组标志值出现的次数或各组次数所占比重均相等时，权数就失去了权衡轻重的作用，这时用加权算术平均数计算的结果与用简单算术平均数的结果相同。
4、什么是变异系数？变异系数的应用条件是什么？请写出标准差变异系数的计算公式。
答：变异系数是以相对数形式表示的变异指标。
变异系数的应用条件是：为了对比分析不同水平的变量数列之间标志值的差异程度，就必须消除数列水平高低的影响，这时就要计算变异系数。
5、请分别写出结构相对指标、动态相对指标和强度相对指标的计算公式并举例说明。
答：结构相对指标＝，如：某门课程及格率为98％。
动态相对指标＝，如：今年产量为去年的95％。
强度相对指标＝，如：人均国内生产总值10000元/人。
6、请分别写出简单算术平均数、加权算术平均数、加权调和平均数的计算公式并分别说明其应用条件。
答：简单算术平均数：加权算术平均数：加权调和平均数：简单算术平均数适合于总体单位数比较少，资料没有进行分组，而且标志值只出现一次的情况；加权算术平均数适合于总体单位数比较多，而且标志值不只一次出现，资料分组的情况；加权调和平均数适合缺少总体单位数的情况。
五、计算题1、解：甲产品的动态相对数：乙产品的动态相对数：丙产品的动态相对数：2002年计划完成相对数：2、解：（1）按加工零件数分组人数比重％25－30 7 17.530－35 8 2035－40 9 22.540－45 10 2545－50 6 15合计40 1003、解：4、解：平均劳动生产率5、解：（1）甲市场平均价格（2）平均单位产品成本所以甲市场的平均价格比较高。
6、解：形考作业三：(第五～七章)一、判断题1、×2、×3、√4、×5、√6、√7、√8、×二、单项选择题1、A2、C3、C4、C5、C6、A7、B8、D9、A 10、B11、B 12、D三、多项选择题1、ABCD2、ACD3、BC4、ABCE5、BDE6、AD7、ABCD8、BCDE9、ABD 10、ACE四、简答题1、什么是抽样推断？抽样推断都有哪几方面的特点？答：抽样推断是在抽样调查的基础上，利用样本的实际资料计算样本指标，并据以推算总体相应数量特征的统计分析方法。
特点：（1）是由部分推算整体的一种认识方法论；（2）建立在随机取样的基础上；（3）运用概率估计的方法；（4）抽样推断的误差可以事先计算并加以控制。
2、什么是抽样误差？影响抽样误差大小的因素有哪些？答：抽样误差是指由于抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的机构，而引起抽样指标和全及指标之间的绝对离差。
影响抽样误差大小的因素有：总体各单位标志值的差异程度、样本的单位数、抽样方法和抽样调查的组织形式。
3、什么是参数和统计量？各有何特点？答：参数是一个全及指标，它反映了全及总体某种数量特征；统计量即样本指标，它反映了样本总体的数量特征。
其特点是：全及指标是总体变量的函数，但作为参数其指标值是确定的、唯一的，是由总体各单位的标志值或标志属性决定的；而统计量是样本变量的函数，是总体参数的估计值，其数值由样本各单位标志值或标志属性决定，统计量本身也是随机变量。
4、什么是抽样平均误差和抽样极限误差？二者有何关系？答：抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标；而抽样极限误差是反映抽样误差的最大范围的指标，二者既有联系又有区别。
二者的联系是：极限误差是在抽样平均误差的基础上计算得到的，即；二者的区别是：（1）二者涵义不同；（2）影响误差大小的因素不同；（3）计算方法不同。
5、请写出相关系数的简要公式，并说明相关系数的取值范围及其判断标准。
答：相关系数的简要公式：（1）相关系数的数值范围是在－1和＋1之间，即（2）判断标准：，，，；不相关，完全相关。
6、拟合回归方程yc=a+bx有什么前提条件？写出参数a，b 的计算公式并解释经济含义。
答：拟合直线回归方程的要求是：（1）两变量之间确实存在线性相关关系；（2）两变量相关的密切程度必须显著；（3）找到合适的参数a、b，使所确定的回归方程达到使实际的y值与对应的理论值的离差平方和为最小。
回归方程中参数a 代表直线的起点值，在数学上称为直线的纵轴截距，它表示x=0时y的常数项。
参数b称为回归系数，表示自变量x增加一个单位时因变量y的平均增加值。
回归系数的正负号与相关系数是一致的，因此可以从回归系数的正负号判断两变量相关的方向。
六、计算题1、解：2、解：3、编制分配数列如下：成绩组中值人数比重60分以下55 3 7.5％60－70 65 6 15％70－80 75 15 37.5％80－90 85 12 30％90－100 95 4 10％合计40 100％4、解：5、解：产量x 成本y xy2 73 1464 53293 72 216 9 51844 71 284 16 50413 73 219 9 53294 69 276 16 47615 68 340 25 4624合计426 1481 79 30268x=6代入方程6、解：设回归方程表达式为当人均收入增加1元，销售额平均增加0.92万元x=14000代入7、解：收入每增加1元，支出平均增加0.8元。
