解释回归模型,经验回归方程,理论回归方程的含义

解释回归模型,经验回归方程,理论回归方程的含义
解释回归模型,经验回归方程,理论回归方程的含义

解释回归模型,经验回归方程,理论回归方程的含义
第一章：导论
1
、
什么是统计学?统计方法可以分为哪两大类
?
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法.
2
、
统计数据可分为哪几种类型?不同类型的数据各有什么特点
?
按照所采用的计量尺度不同,分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法,分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对
象与时间的关系,分为截面数据和时间序列数据.
按计量尺度分时
：分数数据中各类别之间是平等的并列关系,各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值
型数据其结果表现为具体的数值.
按收集方法分时
：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而
收集到的数据.
按被描述的对象与时间关系分时
：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的
情况.
3
、
举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念
.
总体
是包含研究的全部个体的集合.比如要检验一批灯泡的使用寿命,这一批灯泡构成的集合就是总体.
样本
是从总体中抽取的一部分元素的集合.
比如从一批灯泡中随机抽取
100
个,这
100
个灯泡就构成了一个样本.
参数
是用来描述总体特征的概括性数字度量.比如要调查一个地区所有人口
的平均年龄,
“平均年龄”即为一个参数.
统计量
是用来描述样本特征的概括性数字度量.比如要抽样调查一个地区所有人口的平均年龄,样本中的
“平均年龄”即为一个统计量.
变量
是说明现象某种特征的概念.比如商品的销售额是不确定的,这销售额就是变量.
第二章：数据的收集
1
、
调查方案包括哪几个方面的内容?
调查目的
,是调查所要达到的具体目标.
调查对象和调查单位
,是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围.
调查项目和调查表
,要解决的
是调查的内容.
2
、数据的间接来源（二手数据）主要是公开出版或公开报道的数据；数据的直接来源一是调查或观察,二是实验.
3
、
统计调查方式
：抽样调查、普查、统计报表等.
抽样调查
是从调查对象的总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,并根据样本调查结果来推断总体数量特征的一种数据收集方法.
特点
：经
济性,时效性强,适应面广,准确性高.
普查
是为某一特定目的而专门组织一次性全面调查.我国进行的普查主要有人中普查、工业普查、农业普
查等.
统计报表
是按照国家有关法规的规定,自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式.
除此之外,还有重点调查和典型调查.
4
、
统计数据的误差
通常是指统计数据与客观现实之间的差距,误差的主要类型有抽样误差和非抽样误差两类.
抽样误差
主要是指在样本数据进行推断时所产生的随机误差（无法消除）
；
非抽样误差
是人为因素造成的（理论上可以消除）
5
、
统计数据的质量评价标准
：精度,即最低的抽样误差或随机误差；准确性,即最小的非抽样误差或偏差；关联性,即满足用户决策、管理和研究
的需要；及时性,即在最短的时间里取得并公布数据；一致性,即保持时间序列的可比性；最低成本,即在满足以上标准的前提下,以最经济的方
式取得数据.
6
、
数据的收集方法
分为询问调查与观察实验.
7
、
统计调查方案包括哪些内容?
调查目的
即调查所要达到的具体目标；
调查对象和调查单位
,调查对象是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围,调查单位是构成调查对
象中的每一个单位；
调查项目和调查表
,就是调查的具体内容；
其它问题
,即明确调查所采用的方式和方法、调查时间及调查组织和实施细则.
第三章：数据整理与展示
1
、对于通过调查取得的原始数据,应主要从
完整性
和
准确性
两个方面去审核.
2
、对分类数据和顺序数据主要是做分类整理,对数值型数据则主要是做分组整理.
3
、数据分组的步骤：确定组数、组距,最后制成频数分布表
统计分组时“上组限不在内”
,相邻两组组限间断,上限值采用小数点.
组中值＝（下限值
+
上限值）
/2
4
、
频数
：落在各类别中的数据个数；频数分布指把各个类别及落在其中的相应频数全部列出,并用表格形式表现出来；
比例
：某一类别数据占全部
数据的比值；百分比：将对比的基数作为
100
而计算的比值；
比率
：不同类别数值的比值；分类数据的图示包括条形图和饼图.
5
、
直方图与条形图的差别
：条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,宽度则是固定的,直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表
示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义.其次,直方图的各矩形通常是连续排列,而条形图则是分开排列.
最后,条形图主要用于展示分类数据,而直方图则主要用于展示数值型数据.
第四章：数据分布特征的测度
1
、
一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度?
一是
分布的集中趋势
反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二
是分布的离散程度
,反映各数据据远离其中心值的趋势；三
是分布的形状
,反映
数据分布偏斜程度和峰度.
2
、
简述众数、中位数和均值的特点和应用场合及关系.
众数
是一组数据分布的峰值,不受极端值的影响,缺点是具有不唯一性.众数主要作为分类数据的集中趋势测度值.
中位数
是一组数据中间位置上的代表值,不受数据极端值的影响.中位数以及其他分位数主要适合于作为顺序数据的集中趋势测度值.
均值
是就数值型数据计算的,具有优良的数学性质,缺点是易受数据极端值的影响.均值主要适合于作为数值型数据的集中趋势测度值.
关系
：如果数据的分布是对称的,众数、中位数和均值必定相等,即
Mo=Me=xbar
；如果数据是左偏分布,说明数据存在极小值,三者之间的关系
表现为：
xbar
＜
Me
＜
Mo
；如果数据是右偏公布,说明数据存在极大值,必然拉动均值向极大值一方靠,则
Mo
＜
Me
＜
xbar
（图）
3
、
为什么要计算离散系数?
第一,极差、平均差、方差和标准差等都是反映数据分散程度的绝对值,其数值的大小取决于原变量值本身水平高低的影响.第二,它们与原变量
值的计量单位相同,采用不同计量单位计量的变量值,其离散程度的测度值也就不同.因此,为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度的
测度值的影响,需要计算离散系数.
4
、均值是集中趋势的最主要测度值,它主要适用于数值型数据,而不适用于分类数据和顺序数据.
5
、四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度,数值型数据也可以计算四分位差,但不适合于分类数据.
6
、方差是各变量值与其均值离差平方的平均数.方差的平方根是标准差.
方差、标准差计算公式（分组数据、未分组数据两种,自己写）
样本方差和标准差计算公式（同上）
7
、对于分类数据,主要用异众比率来测度其离散程度；对于顺序数据,主要用四分位差来测度其离散程度；对于数值型数据,主要用方差或标准差
来测度其离散程度.
8
、
经验法则
：
68%
－
1
；
95%
－
2
；
99%
－
3
第五章：抽样与参数估计
1
、常用的概率抽样方法主要有：简单随机抽样,分层抽样,系统抽样,整群抽样
2
、置信水平（
P115
）
第七章：相关与回归分析
1
、
解释相关关系的含义,并说明其特点.
相关关系是变量与变量之间存在的不确定的数量关系.
特点
是：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定,当变量
x
取某个值时,变量
y
的取值
可能有几个.
2
、
简述相关系数的取值及其意义,并说明相关程度的几种情况.
相关系数－
1
≤
r
≤
1
.若
0
≤
r
≤
1
,表明
x
与
y
之间存在正线性相关关系；若－
1
≤
r
＜
0
,表明
x
与
y
之间存在负线性相关关系；若
r
＝
1
,表明
x
与
y
之间为完全正线性相关关系；若
r
＝－
1
,表明
x
与
y
之间为完全负线性相关关系.
｜
r
｜≥
0.8
时,可视为高度相关；
0.5
≤｜
r
｜＜
0.8
时,可视为中度相关；
0.3
≤｜
r
｜＜
0.5
时,视为低度相关；当｜
r
｜＜
0.3
时,说明两个变量之间
的相关程度极弱.
3
、
解释回归模型、回归方程、估计的回归方程的含义
回归模型
是描述因变量
y
如何依赖于自变量
x
和误差项的方程.
回归方程
是描述因变量
y
的期望值如何依赖于自变量
x
的方程.
估计的回归方程
是
利用最小二乘法,根据样本数据求出的回归方程的估计.
4
、
简述参数最小二乘估计的基本原理.
x
y
1
0
ˆ
ˆ
ˆ




这一公式的
x
和
y
的
n
对观察值,用于描述其关系的直线有多条,用距离观测点最近的一条直线,用它来表示
x
与
y
之间的关系与实际
数
据
的
误
差
比
其
它
任
何
直
线
都
小
.
根
据
这
一
思
想
确
定
直
线
中
未
知
常
数
0
ˆ

和
1
ˆ

的
方
法
称
为
最
小
二
乘
法
,
即
：
最小









n
i
i
i
n
i
i
x
y
y
y
1
2
1
0
1
2
)
ˆ
ˆ
(
)
ˆ
(


5
、
简述判定系数的含义和作用
回归平方和占总平方和的比例,称为判定系数.它测度了回归直线对观测数据的拟合程度,它反映了在因变量
y
的总变量差中由于
x
与
y
之间的线
性关系所解释的比例.
第八章：时间序列分析和预测
1
、
利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题?
首先,当时间序列中的观察值出现
0
或负数时,不宜计算增长率；其次,在有些情况下,不能单纯就增长率论增长率,要注意增长率与绝对水平的
结合分析.
第九章：指数
1
、
什么是指数?它有哪些性质?
反映复杂现象在不同场合下综合变动的一种特殊相对数,称为指数.
性质
：相对性；综合性；平均性；动态和静态兼有的特性.
2
、
指数有哪些类型?
根据对比场合不同,分为动态指数和静态指数；根据指数研究对象的范围不同,分为个体指数和总指数.
；根据编制方法的不同,总指数分为综合指
数和平均指数；根据指数反映的性质不同,分为质量指数、数量指数；根据比较时所采用的基期不同,分为定基指数和环比指数；根据计算采用权
数与否,分为简单指数和加权指数.