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广东药学院 统计学重点

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统计学总复习
考试题型：单项选择题（20个小题共20分）
填空题（10个小题共10分）判断题（10个小题共10分）(注：两套卷交叉选题)
问答题（每套卷四题共八题），四题20分）
计算分析题（4个题共50分）
第一章、导论（要点）
1、什么是统计学？
2、怎样理解统计学与统计数据的关系？
3、统计数据的类型？（分类数据、顺序数据、数值型数据）
4、什么是描述统计？什么是推断统计？
5、什么是截面数据、什么是时间序列数据？
6、什么是总体、样本、变量（分类变量、顺序变量、数值型变量）？
第二章、数据的搜集（要点）
1、统计调查实践中经常采用的概率抽样方式有几种？（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）
第三章、数据的图表展示（要点）
1、什么是数据分组？什么是上限、下限？什么是组中值？组中值的计算？（缺上限和下限）
2、直方图和条形图的区别
3、频数、频率、比率、比例、百分比的概念
第四章、数据的概括性度量（要点）
1、众数、中位数的概念？
2、什么是均值（平均数）？均值的计算方法（简单平均与加权平均）？
3、众数、中位数和均值的特点及应用场合
4、怎样理解均值在统计学中的地位？
5、几何平均数的计算公式
6、众数、中位数和平均数的关系（对称分布、左偏分布、右偏分布）
7、方差、标准差、离散系数（变异系数）的计算及其意义？
第六章 统计量及其抽样分布（要点）
1、什么是抽样分布（样本均值的抽样分布和样本比例的抽样分布）？
第七章 参数估计（要点）
1、什么是点估计？什么是区间估计？什么是估计量？什么是估计值？参数与统计量的概念？
2、什么是置信水平（置信度、置信系数）？什么是置信区间？
3、什么是估计误差（含义）？
4、简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系？
5、估计总体均值时样本量的确定（公式的意义）
第六章 假设检验（要点）
1、假设检验的概念与表达形式？ 双侧检验、单侧检验（左侧、右侧）
2、原假设与备择假设的建立方法？
3、检验统计量的计算？
4、假设检验的步骤？
第八章 相关与回归分析（要点）
1、什么是相关分析？相关分析主要解决哪几方面的问题？相关关系的性质？（正相关、负相关）相关系数的取值范围。
2、散点图的概念？
3、相关系数的计算及其检验步骤？
4、什么是回归分析（自变量、因变量）？回归分析主要解决哪些问题？一元回归方程的建立及其求解？回归模型（）中每一个字母的意义？回归系数意义？回归系数与相关系数的联系？判定系数的意义。

第十三章 时间序列分析和预测（要点）
1、什么是时间序列？时间序列的分类（平稳时间序列和非平稳时间序列），
2、时间序列的速度分析中的计算（发展速度，定基发展速度，环比发展速度，两者的关系）（增长速度的计算）
2、平均发展速度和平均增长速度的计算方法并注意相关问题（比如：开方、两者的关系）
3、增长1%的绝对值
4、利用时间序列进行预测的方法（平稳时间序列——简单平均法、移动平均法、指数平滑法，非平稳时间序列——数学模型法）
第十四章 指数（要点）
1、什么是拉氏指数？什么是帕氏指数？
2、拉氏指数、帕氏指数的计算方法？
3、综合指数的编制、平均指数的编制方法？
4、指数体系概念与计算（相对数与绝对数）

计算部分
1、 平均数方差和标准差、离散系数的计算？并会对计算的结果进行分析说明。（注意分组时的各种组中值计算）
2、 计算相关系数、对相关系数进行检验、建立回归方程并解释回归系数的意义。
3、 根据给定的条件对参数进行区间估计（均值和比例）。根据给定的条件对参数进行假设检验（均值和比例、重点是双侧检验）。
4、 指数的计算。拉氏价格指数、帕氏价格指数的计算？指数体系的意义与计算，（注意拉氏、帕氏在计算时不同时期的选择）

问答部分
一、什么是统计学？怎样理解统计学与数据的关系？
答：统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。（或者说统计学是研究数据的科学），统计学它是一套处理数据的方法和技术，因此，统计学与数据有着密不可分的关系。统计学研究的每一个环节都离不开数据，具体包括：收集数据、整理数据、分析数据、解释数据四个方面。离开了数据统计学就失去了用武之地，收集数据是统计分析的基础，整理数据是对统计数据的加工处理过程，目的是使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需要。分析数据是统计学的核心内容，是统计学研究的目的所在，解释数据是对分析的结果进行说明，从数据中得出了哪些规律性的结论。

二、怎样理解均值在统计学中的地位？
答：均值在统计学中具有重要的地位，它是进行统计分析和统计推断的基础。首先，从统计思想上看，均值是一组数据的重心所在，是数据误差相互抵消后的必然结果。其次，均值具有一些重要的数学性质，比如各变量值与其均值的离差之和等于零，各变量值与其均值的离差平方和最小。这些数学性质在实际中有着广泛的应用，许多统计分析方法都来源于这些性质，同时也体现了均值的统计思想。

三、简述样本容量与置信水平、总体方差、估计误差的关系
答：从样本容量的计算公式可以看出，样本容量与置信概率成正比，在其他条件不变的情况下，置信概率越大，所需要的样本容量也就越大，样本容量与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本容量也越大，样本容量与估计误差的平方成反比，我们可以接受的估计误差越大，所需的样本容量就越小。

四、解释拉氏价格指数和帕氏价格指数？
答：拉氏指数是1864年德国学者拉斯贝尔斯提出的一种指数计算方法，拉氏价格指数是指在计算一组商品价格的综合指数时，把作为权数的销售量固定在基期。帕氏指数是由德国的另一位统计学家帕舍于1874年提出的一种指数计算方法，帕氏价格指数是指在计算商品价格综合指数时，把作为权数的销售量固定在报告期。

五、回归分析主要解决哪些方面的问题？
（一）从一组样本数据出发，确定出变量之间的数学关系式；（二）对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的；（三）利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值，并给出这种估计或预测的可靠程度。

六、直方图与条形图有何区别？
（1）条形图是用条形的长度或高度表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的；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。
（2）直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。
（3）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。

七、众数、中位数和均值的特点及应用场合。
众数是一组数据中出现最多的变量值，是位置代
表值，不受极端值的影响，适合于作为分类数据的集中趋势测度值；中位数是一组数据经过排序后，处于中间位置的变量值，是位置代表值，不受极端值的影响，适合于作为顺序数据的集中趋势测度值；均值是一组数据相加后除以数据个数而得到的结果，利用了全部数据信息，主要适用于数值型数据，当数据呈对称分布或接近对称分布时，应选择均值作为集中趋势代表值，但易受极端值的影响，对于偏态分布数据，考虑选择众数或中位数等位置代表值。
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