87、某企业计划2008年产值达到5500万元，但实际产值完成了5000万元，则该企业产值计划完成相对指标为( b) a、10% b、90.9%c、100% d、110% 88、登记性误差( c )

a、只在全面调查中产生b、只在非全面调查中产生

【篇三：统计学练习题答案】

要区别描述统计与推断统计

统计是对社会自然现象客观存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析的活动过程。 推断统计是统计的方法之一，统计的方法大致如下：

1、大量观察法 大量观察法指统计研究社会经济现象和过程，要从总体上加以考察，就总体中的全部或足够多数的单位进行调查观察并加以综合研究。统计调查中的普查、统计报表、抽样调查、重点调查等都是观察研究对象的大量单位，来了解社会经济现象发展情况的。

2、综合分析法 综合分析法是指对于大量观察所获得的资料，运用多种综合指标以反映总体一般数量特征。运用分组法，以显示现象的不类型。在分组的基础上，运用多种数量分析方法探讨总体内部的各种数量关系。

3、归纳推断法 即统计推断法，指以一定的置信标准要求，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理方法。

2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 一组数据的分布特征可以从以下三个方面进行测度：

集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值） 离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数） 偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度） 3. 在列联分析中，简述?统计量的计算步骤？ 4. 简述单因素方差分析的基本步骤？

1、提出原假设：h0——无差异；h1——有显著差异

2、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是f统计量，即f值检验。

3、计算检验统计量的观测值和概率p值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率p值。 4、给定显著性水平 ，并作出决策

5. 简述双因素方差分析的基本步骤？

6. 简述方差分析的基本思路和原理？ 2

方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。[1]

方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作ssw，组内自由度dfw。

(2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作ssb，组间自由度dfb。

7. 简述?分布、t分布、f分布及正态分布之间的关系？

这三个分布都是基于正态分布变形得到的，在实际中只能用来做假设检验。比如，已知样本x都是服从正态分布的样本，而且方差未知，那么，检验x的均知就会用到t分布,其他的情况也类似，可以看看数理统计相关内容例题：以x^2分布为例子吧 x1,x2..xn都遵守n(0,1)的正态分布，则 x1^2+x2^2+...遵守x^2(n)分布

相当于形成了一个新统计量y=x1^2+x2^2+...

是新的统计量！而t分布，f分布也都是新统计量的分布，只不过他们都是正态总体中的抽样x1,x2,x3...组成的函数就好象你知道x,y独立，且其分布你也知道，让你求x^2+y^2的分布一个道理，只不过抽样都是独立同分布而已！

8. 回归分析主要解决哪几方面的问题？

（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 9.回归分析与相关分析的区别？

, 在相关分析中，解释变量x与被解释变量y之间处于平等的位置。而回归分析中，解释变量与被解释变量必须是严格确定的。 2 相关分析中，被解释变量y与解释变量x全是随机2

变量。而回归，被解释变量y是随机的，解释变量x可能是随机的，可能是非随机的确定变量。 3 相关的研究主要主要是为刻画两变量间线性相关的密切程度。而回归不仅可以揭示解释变量x和被解释变量y的具体影响形式，而且还可以由回归方程进行预测和控制。如果两变量间互为因果关系，解释变量与被解释变量互换位置，相关分析结果一样，回归分析结果不同。 10.简述一元线性关系的检验步骤？ 三，名词解释 1.拉氏价格指数

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。 2.帕氏价格指数

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。 3.集中趋势

是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。集中趋势测度就是寻找数据水平的代表值或中心值，低层数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据，能够揭示总体中众多个观察值所围绕与集中的中心，反之，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据。 4.置信区间 5.置信水平

置信水平（confidence level），也叫可靠度，或置信度、置信系数，它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度，也就是概率是对个人信念合理性的量度。概率的置信度解释表明，事件本身并没有什么概率，事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的信念证据。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信

水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。

6.弃真错误 7.取伪错误 8.多重共线性

所谓多重共线性（multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 10.线性趋势

线性趋势指单一递增或者递减，朝同一方向变动，且变动速度不变 11.回归方程

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（依变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。 12.最小二乘估计 例: y = ax + (

其中:y,x 可测;( — 不可测的干扰项;

a —未知参数.通过 n 次实验,得到测量数据 yk 和

xk k = 1,2,3 ?,确定未知参数 a 称参数估计. 使准则 j 为最小 : 令:( j ( ( a = 0 , 导出 a =

称为最小二乘估计,即残差平方总和为最小的估计, 13.判定系数

r^2判定系数就是拟合优度判定系数，它体现了回归模型中自变量的变异在因变量的变异中所占的比例。如r^2=0.99999表示在因变量y的变异中有99.999%是由于变量x引起。当r^2=1时表示，所有观测点都落在拟合的直线或曲线上；当r^2=0时，表示自变量与因变量不存在直线或曲线关系 14.估计标准误差

估计标准误差是说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标，主要用来衡量回归方程的代表性。 15.残差

残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差 16.拟合优度

拟合优度（goodness of fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）r。r的取值范围是[0，1]。r的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，r的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。 17，无偏性 18，统计量

统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。统计量有众数，平均数，中位数等等 19，参数，

参数，也叫参变量，是一个变量.描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的