2015.11《管理系统数量方法与分析报告》总复习资料
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第1章数据分析的基础1.1 数据分组与变量数列1.数据分组数据分组就是对某一变量的不同取值,按照其自身变动特点和研究需要划分成不同的组别,以便更好地研究该变量分布特征及变动规律.由于变量有离散变量与连续变量的区别,因而对其进行分组可分为单项分组与组距分组两种不同的分组方法.若变量是离散型变量,且取值只有不多的几个时,则采用单项分组.这种分组的做法是:将变量的不同取值作为一组的组别,变量有多少个不同取值就划分成多少组.若变量是连续型变量,或者是取值较多的离散型变量,则需采用组距分组.这种分组的做法是:将变量的全部职值按照其大小顺序划分成若干个不同数值的区间.2.变量数列(1)变量数列的概念在对变量取值进行分组的基础上,将各组不同的变量值与其变量值出现的次数排列成的数列,称为变量数列.由于对变量分组有单项分组和组距分组两种不同的方法,因而分组后所形成的变量数列也有单项数列和组距数列两种.(2)累计频数和累计频率向上累计频数(或频率)的具体做法是;由变量值低的组向变量值高的组依次累计频数(或频率).向上累计频数的结果表明某组上限以下的各组次数(或频数)之和是多少;向上累计频率的结果表明某组上限以下的各组次数(或频数)之和占总次数(或总频数)的比重是多少.向下累计频数(或频率)的具体做法是:由变量值高的组向变量值低的组依次累计频数(或频率).向下累计频数的结果表明某组下限及以上各组次数(或频数)之和是多少;向下累计频率的结果表明某组下限及以上各组次数(或频数)之和占总次数(或总频数)的比重.(3)变量数列分布图常用的次数分布图主要有柱状图、直方图和折线图等几种.1.2 分布中心的测度1.分布中心的概念及意义分布中心是指距离一个变量的所有取值最近的位置.揭示变量的分布中心有着十分重要的意义:(1)变量的分布中心是变量取值的一个代表,可以用来反映其取值的一般水平.(2)变量的分布中心可以揭示其取值的次数分布在直角坐标系上的集中位置,可以用来反映变量分布密度曲线的中心位置,即对称中心或尖峰位置.2.分布中心的测度指标及其计算方法(1)算术平均数①简单算术平均数:如果所掌握的资料是未经分组整理的一组变量值,就需要采用简单算术平均的方法计算其算术平均数.设某一变量x的不同取值为X1,X2,...Xn,则计算其算术平均数的公式为:②加权算术平均数:如果所掌握的资料是已经经过分组整理的变量数列资料,包括单项分组的单项数列和组距分组的组距数列.要计算其变量值的算术平均数都需要采用加权算术平均的方法.设X1,X2,…,Xn代表各组的变量值,f1,f2,…,fn代表各组变量值出现的次数,也称权数.则加权算术平均数的计算公式为:(2)中位数中位数是指将某一变量的变量值按照从小到太的顺序排成一列,位于这列数中心位置上的那个变量值.由于所掌握的资料不同,确定中位数的方法也有所区别:①来分组资科中住散的确定.②单项数列中位数的确定.③组距数列中位数的确定.(3)众数众数是指某一变量的全部取值中出现次数最多的那十变量值.由于掌握资料不同,众数的确定方法也有所不同若掌握某一变量的一组末分组的变量值,则只需要绕计出现次数最多的那个变量值即可;若掌握的资料是单项数列,则频数(或频率)最大组的变量值就是众数.若掌握的资料是组距数列,耍确定众数,首先依据各组变量值出现次数多少确定众数所在的组,然后采用上限公或者下限公式确定众数即可.1.3离散程度的测度1. 离散程度测度的意义(1)通过对变量取值之间离散程度的测定,可以反映各个变量值之间的差异大小,从而也就可以反映分布中心指标对各个变盘值代表性的高低.(2)通过对变量取值之间离散程度的测定,可以大致反映变量次数分布密度曲线的形状.2.离散程度的测度指标(1)极差极差又称全距,是指一组变量值中最大变量值与最小变量值之差,用来表示变量的变动范围.通常用R代表全距. R=max(xi)一min(xi)(2)四分位全距四分位全距是指将一组由小到大排列的变量数列分成四等分,可得到三个分割点Ql、Q2、Q3,,分别称为第一个、第二个、第三十四分位数;然后用第一十四分位数Ql减去第三个四分位靛Q3所得差的绝对值,即为四分位全距.(3)平均差平均差是变量各个取值偏差绝对值的算术平均数由于变量的各个取值与其算术平均数的偏差有正有负,直接相加会使其正负抵消而为O.所以可将每个偏差取绝对值后再相加求平均.如此便得到了平均差.实际上,平均差反映了变量的各个取值离其算术平均数的平均距离.(4)标准差标准差是变量的各个取值偏差平方的平均数的平方根,又称为根方差.(5)方差标准差的平方称为方差.它与标准差的作用相同,也可用来描述变量分布的离散程度.方差的数学性质如下:①变最的方差等于变量平方的平均数减平均数的平方.②变量与算术平均数离差平方和具有最小的性质,即变量与算术平均数计算的方差小于变量与任何其他常数计算的方差.③变量线性变换的方差等于变量的方差乘以变量系数的平方.④n个独立变置代数和的方差,等于各变盘方差的代数和.⑤n个独立变量代数和的标准差不大于各变量标准差的代数和.(6)变异系数各个衡量变量取值之间绝对差异的指标与算术平均数的比率,通称为变异系数,具体来说有极差系数、平均差系数和标准差系数等,各变异系数的计算公式分别为:1.4 偏度与峰度1.偏度与峰度的概念变量分布的偏斜程度是指其取值分布的非对称程度;变量分布的峰度是指其取值分布密度曲线顶部的平坦程度或尖峭程度.2.偏度的测度(1)直观偏度系数直观偏度系数是利用描述变量分布中心的不同指标之间的直观关系而确定的测度变量分布偏斜程度的指标.主要有皮尔逊偏度系数和鲍莱偏度系数两种.皮尔逊偏度系数的数值在—3~十3的范围之内.皮尔逊偏度系数的绝对值越接近于3,变量分布的偏斜程度越大;皮尔逊偏度系数的绝对值越接近于O,变量分布的偏斜程度就越小.鲍莱偏度系数的数值在一1~十l之阿.其绝对值越接近于1,变量分布的偏斜程度越大;其绝对值越接近于0,变量分布的偏斜程度越小.(2)矩偏度系数矩偏度系数就是利用变量的矩来确定的变量分布偏斜程度的指标.变量分布的矩有两种,一种称为原点矩,即变量所有取值的某次方的算术平均数;另一种称为中心矩,即变量所有取值与其算术平均数离差的某次方的算术平均数.其中乘方的次数称为阶数.对于变量x,其m阶原点矩用表示,其m阶中心矩用Sm表示.3.峰度的测度对观测变量分布密度曲线顶峰的尖峭程度的测定,通常主要用峰度系数指标.峰度系数的构造,需要利用观测变量取值的四阶中心距来进行.将变量的四阶中心矩与其标准差的四次方相除,所得比率就称为峰度系数,其计算公式为:1.5 两个变变量的相关关系1.协方差协方差是两个变量的所有取值与其算术平均数离差乘积的算术平均数,它可以用来测定两变量之间相关关系的方向和密切程度.若对两个变量x和Y同时进行了n次观测.所获得x和y的成对观测数据为:(x1,y1),(x2,y2),…,(Xn,Yn),则两变量X和Y的协方差的计算需采用简单算术平均法,其计算公式为:2.相关系数若是根据总体数据计算,相关系数通常用Pxy表示.其计算公式为:式中:表示总体的协方差;表示总体变量X的标准差;表示总体变量y的标准差.若是根据样本数据计算,相关系数通常用表示,其计算公式为:式中:Sxy 表示样本的协方差;Sx 表示样本变量x的标准差;Sy 表示样本变量y的标准差.第2章概率与概率分布2.1 随机事律与概率1.事件的关系与运算(1)若事件A发生必然导致事件B发生,则称事件B包含事件A,或称事件A包含于事件B,即事件A是事件B的子集.若事件A包含事件B.事件B也包含事件A,则称事件A与B相等.(2)若事件A与事件B至少有一个发生,则记为A∪ B(或A+B),并且称为事件A与B的并(和).(3)若事件A与事件B同时发生,则记为A∩ B(或AB).并且称为事件A与B的交(积).(4)若事件A发生而事件B不发生,则记为A一B,并且称为事件A与B的差.(5)若事件A与B不可能同时发生,也就是说,AB是不可能事件,即AB=,则称事件A与B是互不相容事件,或者称A与B是互斥事件.(6)若事件A与事件满足:则称是A的对立事件,或者称A是的对立事件.(7)设A1,A2,…,An 是有限或可数个事件,若其满足:则称由A1,A2,…,An 所组成的事件组为一个完备事件组.2.随机事件的概率概率的性质:(1)O≤P(A)≤1(2)P(Ω)=l,P =0(3)若A与B互不相容(也称互斥),则有:P(A ∪ B)=P(A)+P(B)(4)若A与是对立事件,则有:(5)若A与B是任意两事件,则有:P(A U B)=P(A)+P(B)-P(AB)此式称为概率的加法公式.3.古典概率若一个随机试验的样本空同是由有限个样本点构成,且每个样本点在实验中是等可能地出现,那么,事件A发生的概率就可用下列公式来计算:4.条件概率与事件的独立性(1)条件概率的定义在随机试验中,有时除了需要知道事件B发生的概率P(B)外,还需要知道在事件A已经发生的条件下事件B的概率,我们把这个概率记柞P(B ▏A)·其公式如下:(2)条件概率的计算方法①利用条件概率的定义公式计算.②采用缩减样本空间方法,即根据事件已经发生的信息缩减样本空间,再在此基础上计算B的概率.(3)乘法公式P(AB)=P(A)P(B ▏A) (P(A)>0) 此式称为概率的乘法公式,简称乘法公式.(4)全概率公式与贝叶斯公式若设随机试验E的样本空间为是一个完备事件组,且则对E的任一事件A,都有:上式称为全概率公式.上式称为逆概率公式,或称为贝叶斯公式.在全概率公式和贝叶新公式中的是导致事件A发生的各种原因、情况或途径及其可能性.是各种原因发生的概率,称为先验概率,一般由实际经验给出.贝叶斯公式中的称为后验概率,它反映了事件A发生后各种原因造成的可能性的大小.(5)事件的独立性若事件A和B满足等式P(AB)=P(A)P(B)则称事件A、B是相互独立的.两事件相互独立的概念可以推广到有限多个事件的情形.2.2 随机变量及其分布l.随机变量的概念设随机试验E的样本空间为Ω={e}.若对于每一个e∈Ω.都对应唯一实数X(e),则称变量X(e)为随机变量,记作X.以后用字母X,Y,…表示随机变量.2.随机变量的概率分布(1)离散型随机变量的概率分布①两点分布.两点分布的应用条件是:若互相独立的重复试验只有“成功”和”失败”两种结果,这种试验称为贝努里试验.其分布律为:②超几何分布.若要确定n次实验中恰好出现次成功的概率,则需采用下列概率模型:③二项分布.若要确定其恰好有次成功的概率,其中随机变量X表示实验次数,则所需概率模型为:式中:0<p<1;n为正整数;n和p为二项分布的两个重要的参数.④泊松分布.泊松分布的分布律为:记作为参数.(2)连续型随机变量的概率分布对于随机变量X的分布函数F(x),如果存在非负函数f(x),使对任意实数x有:则称x为连续型随机变量,f(x)为x的概率分布密度,简称分布密度或概率密度,分布密度的图形叫做分布密度曲线.下面介绍几种常用的连续型随机变量的概率分布:①均匀分布,若连续型随机变量X的概率密度为刚称随机变量X在[a,b]上服从均匀分布.②正态分布.若随机变量X的概率密度为其中,为常数,则称x服从参数为的正态分布.记作.③指数分布.指数分布的概率密度函数为其中,为参数.2.3 随机变量的数字特征与独立性l.随机变量的数字特征(1)数学期望随机变量的期望值也称为平均值,它是随机变量取值的一种加权平均数,是随机变量分布的中心.①离散型随机变量X的数学期望定义为:②连续型随机变量X的数学期望的定义为:(2)方差①离散型随机变量的方差定义为:②连续型随机变量的方差定义为:为了便于计算方差,下面引入一个计算方差的简捷公式:③方差的性质:设c为常数,则D(c)=O.设X为随机变量,c为常数,则有.设X、Y 是两个相互独立的随机变量,则有D(X+Y)=D(X)+D(Y).(3)一些常用随机变量的期望和方差①(O-1)分布.设X服从(0-1)分布,则E(X)=p,D(X)=(1一p)p.②二项分布.设X~B(n,p),则X的分布律为:③泊松分布.设,即X的分布律为:则其数学期望和方差分别为:.④均匀分布设随机变量X在[a,b]上服从均匀分布,则其概率密度为:其教学期望自方差分别为:.⑥指数分布.设X服从指数分布,则其分布密度为:其数学期望和方差分别为:.2.二维随机向量与随机变量的独立性(1)二维随机向量及其分布①离散型随机向量的概率分布.称为随机向量(X,Y)的联合概率分布,简称概率分布,也称联合分布律.称为X的边缘概率分布;为Y的边缘概率分布.②连续型随机向量的概率分布:对于二维随机向量(X,Y)的分布函数F(X,Y),如果存在非负函数f(X,Y),使对任意实数X,Y有:则称(X.Y)为二维连续型随机向量,f(X,Y)称为(X,Y)的联合概率分布密度,简称概率密度.(2)随机变量的独立性设X,Y为两个随机变量,若对任意实数x,y有则称X,Y相互独立.2.4 大皴定律与中心极限定理1.大数定律(1)贝努里大数定理设事件A在一次试验中发生的概率为p,在n次独立重复试验中,A发生m次,那么对任意给定的正数,有(2)辛钦大数定律设随机变量Xl,X2,…,Xn,…相互独立,服从同一分布,且,则对任意正数,恒有2.中心投限定理定理1:设随机变量Xl,X2,…,Xn,…相互独立,服从同一分布,且具有数学期望和方差:则恒有此定理称为林德贝格一勒维中心极限定理,也称为独立同分布的中心极限定理.定理2:设Xn~B(n,p),0<p<1,则此定理称为德莫佛一拉普拉斯中心极限定理.第3章时间序列分析3.1 时间序列概述1.时间序列的概念和种类(l)时间序列的概念时间序列就是按照时间顺序将观察取得的某个统计指标(变量)的一组观察值进行排列而成的序列.(2)时间序列的分类①按指标性质分类.时间序列按照所排列指标的性质不同,可以分为以下三种:时点序列是指由某一时点指标的不同时点上的指标值按照时间先后顺序排列而成的时间序列.时期序列是指某一时期指标的不同时期上的指标值按时间先后顺序排列而成的时间序列.特征序列是指由某一相对指标或者平均指标的不同时间上的指标值按照时间先后顺序排列而成的时间序列.②按指标数值变化特征分类.时间序列按指标数值变化特征不同,可以分为以下两种:如果一十时间序列中的指标数值不存在持续增长或下降的趋势,并且其波动的幅度在不同的时间也没有显著差异,那么该时间序列就是一个平稳序列.如果一个时间序列中的指标数值存在着持续增长或下降的趋势,或者其波动的幅度在不同的时间有明显的差异,那么该时间序列就是一个非平稳序列.2.时间序列的影响因素和模型(1)时间序列的影响因素任何客观现象所构成的时间序列随着时间的推移都会发生各种各样的变化,而这种变化又是受到各种影响因素共同作用的结果.这些影响因素归纳起来主要包括长期趋势(T)、季节变化(S)、循环变动(C)和不规则变动(I).(2)时间序列的变动模型时间序列可分解为多种模型,其中最常见的有乘法模型和加法模型.乘法模型:Y=T·s·c·I加法模型:Y=T+s+c+I3.2 时间序列特征指标l.时间序列水平指标(1)平均发展水平平均发展亦平,又称序时平均数,它是将一个时间序列中各个时间上的指标值加以平均而得到的平均数,用以反映所研究现象在一段时间内的一般水平或者代表水平.(2)增长量增长量是报告期水平与基期水平之差,它反映报告期较基期增长(或减少)的绝对数量.用公式表示为:增长量=报告期水平一基期水平(3)平均增长置平均增长量是逐期增长量的序数平均数.2.时间序列速度指标(1)发展速度发展速度是报告期水平和基期水平之比,又称动态相对数,它反映报告期较基期发展变动的相对程度.(2)增长速度增长速度,也称增长率,它是增长量除以基期水平或者发展速度减l的结果,说明研究现象逐期增长或在较长时期内总的增长速度.(3)平均发展速度和平均增长速度①平均发展速度是各个时期环比发展速度的序时平均数,反映研究现象在较长时期内发展速度变化的平均程度.在实际工作中,平均发展进度的计算方法有两种,即几何平均法和方程式法.②平均增长速度,又称平均增长率,它是增长速度的序时平均数.3.3 长期趋势的测定及预测1.时距扩大法时距扩大法是测定长期趋势最原始、最简单的方法.它是将原有时间序列中较小时距单位的若干个数据加以合并,得出扩大了时距单位的数据,形成新的时间序列,通过这种方法求得的新的时间序列可以消除较小时距单位所受到的偶然因素的影响,使研究现象发展变化的基本趋势显示得更为明显.2.移动平均法移动平均法是对时距扩大法的一种改良.它是采用遥期递推移动的方法计算一系列扩大时距的序时平均数,并以这一系列移动平均数作为其对应时期的趋势值.3.数学模型怯时间序列中长期趋势的表现形式是多种多样的,常用的趋势线数学模型主要有以下几种:直线、指数曲线、二次曲线、修正指数曲线、逻辑曲钱、龚珀茨曲线种双指数曲线.常用的判别方法有:(1)图形法.若以横轴表示原时间序列中的时间(变量)t,以纵轴表示原时间序列中的指标y,将原时间序列中的时间与对应的指标值(ti,yi)作为坐标点描在直角坐标系中便形成散点图.然后根据散点图的走势,就可以大致判断出原时间序列的趋势线模型.(2)指标法.即通蛙计算出一系列指标来判别原时间序列的趋势线类型.3. 4 季节变动的测定和预测1.按月(季)平均法接月(季)平均法是测定被研究现象季节变动的最简单方法.用符号袭示如下:式中:SI代表季节比率;代表各年同月(季)的平均数;代表各年总的月(季)平均数.2.趋势剔除法(1)移动平均趋势剔除法移动平均趋势剔除法是首先将移动平均数作为长期趋势值加以别除,再测定季节变动的方法.(2)配合趋势线趋势剔除法这种方法的具体做法是:①配合趋势方程.②将以年为单位的趋势方程变换为以月(季)为单位,并将原点移动至第一年第一个月(或第一季度).③根据所确立的趋势方程确定每年各月的月趋势值(或各季度的季趋势值).④求修匀比率,即将每月(季)的实际观测值除以每月(季)趋势值.⑤求季节比率,即根据每月(季)的修匀比率计算各月(季)的平均比率.3.季节变动的预测(1)简单季节模型预测方法如果已知下一年的全年预测值,则各月(季)的预测值等于月(季)平均预测值乘以该月(季)的季节比率.用公式表示为:式中:代表月(季)的预测值;代表测算的预测年度各月(季)平均值;代表月(季)季节比率.(2)移动平均季节模型预测方法简单季节模型未考虑到时间序列中的长期趋势变动因素.事实上,时间序列往往同时存在长期趋势变动、季节变动和随机变动,这就需要将三种变动因素加以分解,首先用移动平均消除时间序列中随机因素变动,并在趋势变动的基础上再根据季节变动对预测值加以调整,这样可以达到更切合实际的效果.3.5 循环变动和不规则变动的测定1.循环变动的测定(1)直接测定法计算步骤如下:①计算各期的年距环比发展速度.②计算各期的循环指数.(2)剩余测定法剩余测定法也称分解法.选种方法基本思路是:假定时间序列各影响因素对现象发展影响的模型为乘法模型:y=t·s·c·t,利用分解分析原理,首先在时间序到中剔除长期趋势和季节变动,然后再消除随机变动因素.从而揭示循环变动的特性.2.随机变动的测定随机变动的计算公式为:第4章统计指数4.1 统计指数的概念和种粪1.统计指数的概念从广义上讲,一切说明社会现象数量对比关系的相对数都是指数.从狭义上讲,指数是一种特殊的相对数,它是反映不能直接相加的多种事物数量综合变动情祝的相对数.2.统计指数的作用一般来说,统计指数有以下三个方面的作用:(1)综合反映事物的变动方向和程度.(2)分析受多因素影响的现象总变动中各个因素的影响方向和程度应该明确两点,首先现象总量是由若干个困素的乘积组成.其次,现象总量变动是各因素变动的结果.统计指数第二个作用就是用来分析上述这种受多因素影响的现象总变动中受各个因素的影响方向和程度(3)研究事物在长时间内的变动趋势.3.坑计指数的种类根据研究的目的和任务不同,统计指数可以划分为不同的种类:(1)个体指数和总指数(2)数量指标指数和质量指标指数(3)综合指数和平均指数(4)时间指数和空间指数4.2 综合指数1.综台指数的概念综合指数是总指数的基率形式,它是由两个总量指标对比形成的指数.设qo、q1、po、p1分别代表基期、报告期的销售量和价格,分别代表销售量总指数和价格总指数,则综合指数的公式如下:2.编制综合指数应解决舶问题从上连综合指数的概念中知道,综合指数是研究社会经济现象总体总量的变动情况.3.综合指数公式的编制(1)拉氏指数用来表示物量总指数,用表示物价总指数,拉氏综合指。
《管理数量方法》2017.10月复习资料1)统计调查的方式(5 种)1》定期统计报表制度 2》普查 3》抽样调查 4》重点调查 5》典型调查2)搜集资料的方法(5 种)1》观察实验法 2》报告法 3》问卷调查法 4》访问法 5》卫星遥感法3)调查误差(两种)1》登记性误差是由于调查过程中有关环节上的工作不准确而引起的。
2》代表性误差是指用总体中的一部分单位的数量特征来估算总体的数量特征时所必然产生的误差。
4)统计指标三个特点:1》总体性,即统计指标说明的是总体的数量特征2》数量性,也就是说形成指标的现象必须是可以用数量来表现的。
3》具体性和抽象性统计指标:数量指标,质量指标5)平均数:1》算术平均数,2》调和平均数 3》几何平均数,4》众数,5》中位数6)众数,中位数,算术平均数的关系,P38右偏态分布:偏大的数多,大。
中位数永远居中,平均数最大,众数在左侧图 1-7P38 左偏态分布:偏小的数少,小。
中位数永远居中,平均数最小,众数在右侧图 1-8 P38 7)数据离中趋势的度量(5 种)1》离中趋势的测定—变异指标 2》全距 3》平均差 4》方差 5》标准差8)古典概率 P58 例 2.2条件概率公式 P(B/A)=P(AB)/P(A), P52全概率公式 P53贝叶斯公式 P53-54 (先验概率,后验概率)(i=1,2,3…n)9)A,B 相互独立的充分必要条件以及定义 P54设两个事件 A,B,若 P(AB)=P(A)P(B),则称两个时间 A,B 相互独立。
10)二项分布 P57 11)不减函数,分布函数 P5912)连续型随机变量及密度函数 P61 例 2.11→结合例题理解13)正态分布公式 P63 P64 例 2.14→结合例题理解14)数学期望公式 P6515) 数学期望的性质(4 点)P66-6716)方差的计算公式及性质 P6817)计算置信区间,公式 P87, 例 3.7→结合例题理解18)影响样本容量的因素(5 点)1》总体的变异程度(总体方差)2》允计误差的大小3》概率保证度 1-a 的大小4》抽样方法不同5》抽样组织方式不同19)样本容量的计算公式 P9820)基本抽样方法(4 种)1》简单随机抽样2》分层抽样3》系统随机抽样4》整群抽样21)假设栓验的判断依据,“弃真” ,“取伪”22)假设检验的步骤(四步)P106-107, 例题 4.2-4.5 P108→结合例题理解23)编制时间数列的原则(5 点)1》时间长短统一 2》总体范围统一 3》经济内容统一 4》计算方法统一5》计算价格和计量单位统一24)时间数列的水平指标(4 种)1》发展水平2》平均发展水平3》增减水平 4》平均增减水平25)时间数列变动因素分解1》长期趋势变动2》季节变动3》循环变动4》不规则变动26)统计指数的作用(4 种)1》综合反映社会经济现象总变动方向及变动幅度2》分析现象总变动中各因素变动的影响方向及影响程度3》反映同类现象变动趋势4》统计指数还可以进行地区经济综合评价,对比,研究计划执行情况。
《管理数量方法》考试重点1、P1统计总体简称总体,是指客观存在的、具有某种共同性质的众多个别事物的集合。
2、P1 统计标志简称标志,是说明总体单位属性或特征的名称。
3、P1 标志表现是标志特征在各单位的具体表现。
4、P1标志按其性质分为:品质标志、数量标志。
5、P2可变的数量标志称为变量。
6、P2 数据资料搜集是根据统计任务的要求,运用科学的调查方法,有组织、有计划地取得统计分许所需的数据资料的活动过程。
统计数据的搜集必须准确、及时、全面、系统。
7、P2 获取统计数据资料的两种途径:一是通过统计调查获取原始资料,二是通过已经公开出版或发表的各类出版物搜集次级资料。
所谓次级资料是指已经加工整理、能在一定程度上说明总体现象特征的统计资料。
8、P3 定期统计报表是我国统计调查的一种重要的组织形式。
9、P3 定期统计报表制度的优点:1)按国家法规、在规定范围内的各单位必须按要求填报报表,保证了数据资料的全面性和连续性;2)由于从调查内容、表式到时间都是统一规定的,从而保证了资料的统一性和及时性;3)根据规定,必须按原始记录填报报表,这有利于基层单位建立起原始记录,从而使数据资料的来源和准确性有可靠基础10、P3 定期统计报表按填报周期分为:日报、周报、旬报、月报、季报、半年报、年报。
11、P4 抽样调查适用范围:1)不可能进行全面调查的场合。
2)不必要或难以进行全面调查而又必须取得总体数据的现象3)对普查资料进行修正、补充的场合12、P5 (单选)典型调查是从被调查总体中有意识地挑选个别或少数具有代表性的单位,进行深入细致的调查研究的一种非全面调查方法。
13、P5(多选)数据资料搜集的方法:观察实验法、报告法、问卷调查法、访问法、卫星遥感法。
14、P6观察法和实验法是调查者通过直接地调查或实验以获取数据资料的一种方法。
15、P6(单选)访问法就是调查者向被访者提问,根据被访者的答复以取得资料的一种调查方式。
第一章数据分析的根底1.【选择】数据分析的前提是数据的搜集与加工处理。
在数据资料进展加工处理时,通常采用对数据进展分组的方法。
2.【选择】数据分组是对某一变量的不同取值,按照其自身变动特点和研究需要划分成不同的组别,以便更好地研究该变量分布特征及变动规律。
3.【选择】变量数列两要素:①组别——由不同变量值所划分的组;②频数——各组变量值出现的次数。
各组次数与总次数之比叫做比率,又称频率。
4.【选择】在变量数列中,由不同变量值组成的组别表示变量的变动幅度,而频数和频率那么表示相对应的变量值对其平均水平的作用程度。
频数〔频率〕愈大的组所对应的变量值对其平均水平的作用越大;反之,频数〔频率〕愈小的组所对应的变量值对其平均水平的作用也愈小。
5.【案例分析】变量数列的编制〔将结合变量数量分布图进展考察〕①确定组数;对于等距分组,斯特吉斯给出一个大致的计算组数的公式:m=1+3.322lgN 〔变量个数N ,组数为m 〕。
②确定组距;在组距分组中,每组的上限和下限之间的距离称为组距等距分组的组距为d :()m x x d i i m in )m ax (-= ③确定组限;当相邻两组中数值较小的一组的上限和数值较大的一组的下限只能用同一数值表示时,为了不违反分组的互斥性原那么,一般规定上限不包含在本组之,称为上限不在原那么。
④计算各组的次数(频数);⑤编制变量数列;将各组变量值按从小到大的顺序排列,并列出相对应的次数,形成变量数列。
6.【选择】累计频数和累计频率可概括地反映变量取值的分布特征。
向上累计分布曲线呈上升状,向下累计分布曲线呈下降状。
组的次数〔或频数〕较少,曲线显得平缓;组的次数〔或频数〕较密集,曲线显得较陡峭。
7.【选答】洛伦茨曲线及其绘制方法〔1〕累计频数〔或频率〕分布曲线可用来研究财富、土地和工资收入的分配是否公平,这种累计分布曲线图最早是由美国洛伦茨博士提出,故又称洛伦茨曲线图。
洛伦茨曲线,对角线为绝对平等线。
管理数量方法复习资料管理数量方法复习资料在现代社会,管理数量方法是企业管理中不可或缺的一部分。
它通过运用数学和统计学的原理与方法,帮助管理者更好地分析和决策。
为了提高管理者的管理数量方法的应用能力,复习资料是必不可少的。
本文将从基本概念、常用方法和案例应用三个方面,对管理数量方法的复习资料进行探讨。
一、基本概念管理数量方法的基本概念是理解和掌握这门学科的基础。
首先,管理数量方法是一种运用数学和统计学原理解决管理问题的方法。
它可以通过建立模型、收集数据和运用统计分析等手段,帮助管理者更好地了解和把握企业内外部环境的变化趋势。
其次,管理数量方法是一种决策工具。
它可以帮助管理者进行决策分析、风险评估和效果评价等工作,提高管理决策的科学性和准确性。
二、常用方法在管理数量方法的复习资料中,常用方法是重要的内容之一。
首先,线性规划是一种常用的管理数量方法。
它通过建立数学模型,解决资源有限的情况下,如何最大化利润或最小化成本的问题。
其次,统计分析是管理数量方法中的另一个重要方法。
它通过收集和分析数据,帮助管理者了解市场需求、产品销售情况和客户满意度等信息,为决策提供依据。
此外,决策树、模拟和回归分析等方法也是管理数量方法中常用的工具。
三、案例应用管理数量方法的复习资料中,案例应用是提高管理者应用能力的关键。
通过分析实际案例,管理者可以更好地理解和运用管理数量方法。
例如,某公司在市场推广方面遇到了困难,管理者可以通过分析市场数据,运用统计分析方法,找出市场潜力较大的地区和目标客户群体,制定相应的市场推广策略。
又如,某公司在生产过程中出现了质量问题,管理者可以通过建立质量控制模型,找出问题产生的原因,采取相应的措施,提高产品质量。
综上所述,管理数量方法的复习资料对于提高管理者的应用能力至关重要。
通过掌握基本概念、常用方法和案例应用,管理者可以更好地运用管理数量方法解决实际问题。
因此,对于管理者来说,不断学习和复习管理数量方法是必不可少的。
管理信息系统期末复习指导2015年11月第一部分考核有关说明一、有关说明1. 考核对象国家开放大学开放教育专科计算机信息管理专业、助力计划信息管理专业学生。
2. 启用时间2015年秋季学期。
3. 考核目标通过考核使学生掌握管理信息系统的概念,管理信息系统的结构,掌握信息系统开发的过程和方法,以及运行维护等环节的知识,能够根据要求绘制数据流图。
4. 考核依据本课程考核说明是依据国家开放大学《管理信息系统课程教学大纲》、文字教材《管理信息系统》(刘世峰主编,中央广播电视大学出版社2015年7月第2版)制定的。
本课程考核说明是课程考核命题的基本依据。
5. 考核方式及计分方法本课程考核采用形成性考核与终结性考试相结合的方式。
形成性考核占课程综合成绩的50%,终结性考试占课程综合成绩的50%。
课程考核成绩统一采用百分制,即形成性考核、终结性考试、课程综合成绩均采用百分制。
课程综合成绩达到60分及以上(及格),可获得本课程相应学分。
二、考核方式与要求(一)形成性考核1. 考核目的加强对学生平时自主学习过程的指导和监督,重在对学生自主学习过程进行指导和检测,引导学生按照教学要求和学习计划完成学习任务,达到掌握知识、提高能力的目标,提高学生的综合素质。
2.考核手段形成性考核成绩包括形成性作业成绩和学习过程表现(或学习行为评价)成绩两部分,形成性作业成绩占课程综合成绩30%,学习过程表现(或学习行为评价)成绩占课程综合成绩20%。
学习过程表现(或学习行为评价)成绩评定由分部(省校)负责设计组织。
本课程的形成性作业采用纸质形成性考核册。
3.形成性考核任务的形式及计分方法每次形考任务按照百分制计分,所得分数乘以对应的权重,相加的和为课程的形成性考核成绩。
(二)终结性考试1. 考试目的终结性考试是在形成性考核的基础上,对学生学习情况和学习效果进行的一次全面检测。
2. 命题原则第一,本课程的考试命题严格控制在教学大纲规定的教学内容和教学要求的范围之内。
2015年10月全国自考《管理数量方法与分析》样卷求学快递网自考专题重点推荐:2015年10月管理数量方法与分析复习技巧、2015年10月管理数量方法与分析应试技巧、2015年10月管理数量方法与分析前辅导第一部分必答题(本部分包括一、二、三题,共60分)一、单选题本题包括第1—10小题,每小题1分,共10分。
在每小题给出的四个选项中,只有一个符合题目的要求。
1.数列3,4,5,7,8,9的中位数是A.3 B.4C.5 D.62.从内容上,操作性标杆分析可分为A.流程标杆分析和职能标杆分析 B.流程标杆分析和业务标杆分析C.战略标杆分析和职能标杆分析 D.战略标杆分析和业务标杆分析3.在M/M/C排队模型中,一般假设顾客服务的时间服从A.指数分布B.泊松分布C.二项分布D.正态分布4.设A、B为互斥事件,P(A)=0.45,P(B)=0.2,则P(A+B)为A.0。
25 B.0。
56C.0。
65 D.0。
745.已知某地2005年的社会商品零售额比1995年增长了1倍,比2000年增长了 0。
5倍,则2000年的社会商品零售额比1995年增长了A.0。
25倍B.0。
33倍C.0。
75倍D.2倍6.某种商品的价格今年与去年相比上涨了2%,销售额增长了8%,则商品销售量增长的百分比为A.1。
6% B.5。
9%C.6.0%D.300%7.利用线性规划解决运输问题时,在运输工具、运输价格差别比较大时,为寻找到总运费最低、总吨公里最小的运输方案,比较适宜采用的方法是A.表上作业法B.图解法C.效率比法D.匈牙利法8.在做非概率决策时,从损失的角度,在诸多决策方案中选择其中损失最小的决策方案,这种决策准则称为A.大中取大准则B.小中取大准则C.大中取小准则D.小中取小准则9.在风险管理决策中,决策者若对风险迟钝而对收益过分敏感、追逐,一般被称为A.风险偏好者B.风险中性者C.风险规避者D.风险保守者10.某电子企业生产单一的电子产品,该产品市场零售价为80元/件,单位变动成本为50元/件,固定总成本240000元,则该产品的损益平衡点销售量为A.3000(件)B.6000(件)C.7000(件)D.8000(件)二、简答题本题包括第11、12小题,每小题5分,共10分.11.简述相关系数的含义,并对其取值范围进行说明。
《管理数量方法》准考证号:姓名:身份证号:专业代码及名称:839工程管理指数体系与两因素分析一、概念。
统计指数有两套体系:一是综合指数体系;二是平均指标指数体系。
两套体系有内在的联系。
统计指数体系因素分析是对经济现象进行定量分析的一种方法。
指数因素分析法是一种重要的统计分析方法,分析结果的正确与否取决于所确定的指数体系。
本文通过总量指标两因素分析的相关案例浅谈指数体系因素分析方法。
二、实例。
现有20XX年8月和20XX年8月三件产品的销售额,销售量和物价之间的指数关系,数据如下:A商品是品牌COLOR KEY的空气唇釉丝绒系列口红,B商品是吉米牌智能小音响,C为众邦牌家用电线。
商品名称计量单位18年8月销售量19年8月销量价格/元A件12500 15000 17000 10 11 B台12000 16800 17000 60 54C米6000 5700 580002.3三、因素分析。
多因一果,造成结果的单因素分析。
S=PQ,销售额的变化,可能是由于价格P和销量Q两个因素影响。
分析销量的影响时,价格不变, (Q2-QDP1;分析价格影响时,数量相同,(P2-Pl)Q2o由此可见,商品销售量和商品价格是影响商品销售额的两个因素;产品产量和产品价格是影响总产值的两个因素。
(-)根据资料确定指数体系,即:商品销售额指数二销售量指数X销售价格指数(qp二qXp),并从相对数和绝对数两方面进行分析:1.分析现象总量指标总变动程度和总变动规模2.商品销售额的变动程度,可用商品销售额指数来表示,即计算销售额指数,销售额指数等于三种商品报告期销售额(Sqlpl)除于基期销售额(SqOpO)o3.商品销售额指数、销售量总指数、价格总指数计算。
销售额指数:£ qlpl-E qOpO二 1085310-857000二228310 销售量总指数:EqlpO-工qOpO = 1169400-857000二312400 价格总指数:E qlpl-Eqlp0=1085310-1169400=-84090 而这种变动是商品销售量变动和商品价格变动两因素引起的。
PART1:管理数量方法与分析总复习资料使用说明资料使用说明在使用本资料之前,请认真阅读本使用说明资料怎么这么厚?不用着急,先看看使用说明书吧,很多同学不是因为资料太厚而没通过考试,而是因为不会使用资料才挂科,这么厚的资料都有用吗?这个肯定是!这么厚的资料都要背吗?这个真不是……所以让我们一起来看看不同资料的具体作用吧。
本资料一共分为以下几个部分:一、考试说明这一部分主要是让大家回顾一下我们之前讲过的关于考试的情况,比如考试时都有哪些题型,各种题型的分值分布,考试的时间是多少等。
让大家在对考试的基本情况有个简单的了解,在了解完考试的情况之后,我们就可以有的放矢的开始我们正式的复习了。
二、各章节重要知识点这个部分汇总了这门课教材的全部重要知识点,是我们考好这门试的关键所在。
我们这门课相比与其他课程的最大的不同就是计算多,达到 50%以上。
因此,我们在学习本书中的重要知识点时,记忆那是肯定的了,但这只是一个方面,要求更高的是我们还要在记忆的基础上,把相关的知识点、公式等理解、记住,会应用。
同时由于复习资料篇幅的限制,此部分只是把重要的知识点、公式等罗列出来,而在理解和运用相关公式时,需要大家结合着课本相关章节上的例题和解释来理解记忆。
这一部分加起来总共 30 多页,内容不算少。
同时我在不同的知识点上标注了不同的星级,从一星到三星,星级不一样,主要体现在考点的难度和重要性上。
星级越高的知识点,考试时考到的可能性越大,需要复习的时候重点注意。
但星级低的并不意味着不考,只是可能性相对而言比较小,历年考试中都有些题是出在低星级考点上。
因此,老师给大家画星级的目的,只是希望大家在复习的时候能够在全面复习的基础上抓住重点,有的放矢,切不可只看多星级知识点,而忽视低星级知识点,切记!!!三、模拟题老师费了很大的心血才给大家出了这几套模拟题,希望大家一定要把这些题目弄懂、弄会,不要辜负了老师的良苦用心。
模拟题的难度适中,贴近考试实战,同时后面有比较详细的答案,大家可以在看完重要知识点之后,觉得知识点掌握的差不多了,可以尝试着做一下这几套模拟题,检验一下自己的学习效果,以及找找考试的感觉。
在做题的过程,发现自己有不足的知识点,尽快翻书查阅或者咨询老师,逐一的把不懂的知识点扼杀在考试之前。
四、答题规律与考试技巧这个对于通过考试太重要了!!!考试,咱要的不就是至少及格的分数吗?分从何来,除了理解、背诵和计算等考察点,答题规律与考试技巧也是必须有的,这个必须有!这些经验都是老师们和前人经验的总结,如果通过考试算是一种成功,那么扎实的学习与认真的复习是基础,是将马步扎稳,而这些规律与技巧则是锦上添花、行云流水的招式,往往能帮我们多得 10 分左右,真正克敌致胜。
加油,各位!GUESS I CAN? YES I CAN!PART2:考试说明1.本门课程满分 100 分,60 分及格。
考试时间:闭卷笔试,2 小时 45 分钟。
2.考试题型第一章(数据分析的基础)、第二章(概率与概率分布)、第三章(时间序列数据)、第四章统计指数、第七章(与决策相关的成本、风险和不确定性)、第九章(成本、产出和效益分析)。
PART3:各章节重要知识点第一章:数据分析的基础1、数据分组(★):就是对某一变量的不同取值,按照其自身变动特点和研究需要划分成不同的组别,以便更好地研究该变量分布特征及变动规律。
2、数据分组的种类:(★)(1)若变量是离.散.型.变.量.,且取值只有不多的几个时,则采用单.项.分.组.。
这种分组的做.法.是:将变量的不同取值作为一组的组别,变量有多少个不同取值就划分成多少组。
(2)若变量是连.续.型.变.量.,或者是取值较多的离散型变量,则需采用组.距.分.组.。
3、变量数列:(★)在对变量取值进行分组的基础上,将各组不同的变量值与其变量值出现的次数排列成的数列,称为变量数列。
由于对变量分组有单项分组和组距分组两种不同的方法,因而分组后所形成的变量数列也有单.项.数.列.和组.距.数.列.两种。
4、(1)组别(★):一个是由不同变量值所划分的组。
(2)频数(★):各组变量出现的次数。
(3)频率(★):各组次数与总次数之比叫比率。
5、相对数权数的频率满足的条件:(★★)(1)非.负.,各组的频率都是介于0 和 1 之间的分数;(2)各组频率之和必须等于1.(或 100%)。
6、变量数列的编制:(★★★)(1)确.定.组.数.:采用组距分组方法对变量的取值进行分组,各组的区间长度可以相等,也可以不等。
各组区间长度相等的称为等距分组,各组区间长度不等的称为异距分组。
斯特吉斯公式:m=1+3.322lgN(m 代表组数,N 代表变量值的个数)。
(2)确.定.组.距.:在组距分组中,每组的上限和下限之间的距离称为组距。
(3)确.定.组.限.。
在组距分组中,每组的最大值称为该组的上限,每组的最小值称为该组的下限,上限和下限统称为组限。
(4)计.算.各.组.的.次.数.(.频.数.).。
在确定了各组的组限以后,接着就需要计算出所有变量值中落入各组之内的变量值的个数,每组所分配的变量值的个数也就是该组的次数,又称频数。
(5)编.制.变.量.数.列.。
当各组变量值的变动范围和各组的次数确定之后,接下来就可以将各组变量值按照从小到大的顺序排列,并列出相对应的次数,就形成变量数列。
7、累计频数的种类:(★★)1 n(1)向.上.累.计.频.数.(.或.频.率.).:由变量值低的组向变量值高的组依次累计频数(或频率)。
(2)向.下.累. 计.频.数.(.或.频.率.).:由变量值高的组向变量值低的组依次累计频数(或频率)。
8、 变量数列的分布图( ★★★)(1)柱.状.图.:是用顺序排的柱状线段的高低来显示各组变量值出现次数的多少或频率的高低的图形。
柱 状图通常用来显示单项分组的次数分布。
(2)直.方.图.:是用顺序排列的各区间上的直方条表示变量在各 区间内取值的次数或频率的图形。
直方图可用来显示变量的组距分组次数分布。
(3)折.线.图.:在直方图 中将各直方条顶端中点用线段连接起来,并在最低组之前和最高组之后各延长半个组距,将所连折线在连 接到横轴上,所形成的图形就称为折线图。
折线图也可用来显示组距分组次数分布。
9、 分 布中心 的概念 (★):指距离一个变量的所有取值最近的位臵:揭示变量的分布中心有着十分重要 的意义。
10、 分布 中心的 意义 :(★★)(1)变量的分布中心是变量取值的一个代表,可以用来反映其取值的一 般水平。
(2)变量的分布中心可以揭示其取值的次数分布在直角坐标系上的集中位臵,可以用来反映变 量分布密度曲线的中心位臵,即对称中心或尖峰位臵。
11、分布中心的测度指标及其计算方法:(★★★) (1)算.术.平.均.数.:算术平均数又称均值,它是一组变量值的总和与其变量值的个数总和的比值,是测度 变量分布中心最常用的指标。
算术平均数的计算方法:简单算术平均数和加权算术平均数两种。
(2)简.单.算.术.平.均.数.(★★★)。
x xxxnx i (具体应用详见课本 P13 例 1.4)1 2 nnn i1nx 代表算数平均数;x i 代表变量值总和;n 代表变量值个数之和。
i 1(3)加.权.算.术.平.均.数.:(★★★) ①组.距.数.列.算.术.平.均.数.的.计.算.方.法.:组距数列与单项数列计算算术平均数的方法的区别在于,组距数列首 先 需 要 计 算 出 每 个 组 的 组 中 值 , 组 中 值 就 是 各 组 变 量 值 的 代 表 值 , 其 计.算.公.式.如 下 :nx i fiff(具体应用详见课本例 1.5)xi1xfi i1f 代表各组频率f标准文档②组.距.数.列.算.术.平.均.数.的.计.算.方.法.:组距数列与单项数列计算算术平均数的方法的区别在于,组距数列首先需要计算出每个组的组中值,组中值就是各组变量值的代表值,其计.算.公.式.如下:组中值上限下限212、应用算术平均数应注意的几个问题:(★★)(1)算术平均数容易受到极端变量值的影响。
(2)加标准文档∑权算术平均数大小起着权衡轻重的作用,但不取决于它的绝对值的大小,而是取决于它的比重,如果各组 绝对数权数按统一比例变化,则不会影响平均数的大小,故比重(相对数)权数更能反映权数的实质。
(3) 根据组距数列求加权算术平均数时,需用组中值作为各组变量值的代表,它是假定各组内部的所有变量值 是均匀分布的,但实际并非如此,故由组距数列计算的平均数在一般情况下只是一个近似值。
13、算术平均数的数学性质:(★★)(1)各变量值与算术平均数离差的总和等于零。
(2)各变量值与 算术平均数离差平方和为最小。
(3)变量线性变换的平均数等于变量平均数的线性变换。
(4)n 个相互 独立的变量的代数和的平均数等于其平均数的代数和。
(5)n 个相互独立变量乘积的平均数等于其平均数 的乘积。
14、 算术平均数的变形−调和平均数 :(★★)(具体应用详见课本 P17 例 1.8)xxfmf1 mx15、中位数的概念:(★★★)指将某一变量的变量值按照从小到大的顺序排成一列,位于这列数中心位 臵上的那个变量值。
16、 中位数的确定:(★★★) (1)未.分.组.资.料.中.位.数.的.确.定.。
(★★★) 由未分组资料求中位数,首先将所有的变量值由小到大排列,然后用n 1确定中位数所处的位臵,最2n 后寻找该位臵的变量值,即为中位数。
若变量值的个数 n 为偶数时,则应以排在数列中第 2误!未找到引用源。
项变量值得简单算术平均数作为中位数。
(2)单.项.数.列.中.位.数.的.确.定.。
(★★★) 项与n1错2由单项数列确定中位数,首先应计算向上或向下累计次数;然后由公式f 的计算结果与累计次数的2结果确定中位数在单项数列中所处组的位臵,则改组位臵上的变量值就是中位数。
(3)组.距.数.列.中.位.数.的.确.定.。
(★★★) 由组距数列确定中位数,首先根据组距数列资料计算向上或向下累计次数,然后由公式f 的计算结2果与累计次数的结果来确定中位数在数列中所在的组,最后由下列两个公式中任意一个均可确定中位数。
fS m 1fS m1m e L 2 d (下限公式); m e U 2d (上限公式) f m f mm e 代表中位数;L 、U 分别代表中位数所在组的下限和上限; S m1代表变量值小于中位数的各组次数之和;S m1 代表变量值大于中位数的各组次数之和;f m 代表中位数所在组的次数;d 代表中位数所在组的组 距。
17、 众数 (★★★) (1)众数的概.念.(★):指某一变量的全部取值中出现次数最多的那个变量值。