广药统计学简答

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1、简述众数、中位数和均值的特点及应用场合 众数： 不受极端值影响、具有不惟一性、 数据分布偏斜程度较大且有明显峰值时应用 中位数：不受极端值影响、数据分布偏斜程度较大时应用 平均数：易受极端值影响、数学性质优良、数据对称分布或接近对称分布时应用简述用excel进行回归的具体步骤，写出excel输出的回归结果包括几个部分 第1步：选择【工具】下拉菜单第2步：选择【数据分析】选项第 3 步：在分析工具中选择【回归】 ，选择【确定】 第 4 步：当对话框出现时在【Y值输入区域】设置框内键入Y的数据区域 在【X值输入区域】设置框内键入X的数据区域 在【置信度】选项中给出所需的数值 在【输出选项】中选择输

2、出区域 在【残差】分析选项中选择所需的选项写出用 excel 进行方差分析的操作步骤第 1 步：选择【工具】下拉菜单，选择【数据分析】选项第 2 步：在分析工具中选择【单因素方差分析】 ，选择【确定】 第 3 步：当对话框出现时在【输入区域】方框内输入数据单元格 在【a】方框输入题目所需提示的a 在【置信度】选项中给出所需的数值 在【输出选项】中选择输出区域回归分析主要解决哪些方面的问题？1. 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系；2. 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；3. 利用所求的关系式，根据一个或

3、几个变量的取值来估计与预测另一个变量的值 并给出可靠程度；季节指数的计算的基本步骤1. 计算移动平均值，并将其结果进行“中心化”处理。将移动平均的结果再进行 一次2项的移动平均，即得出“中心化移动平均值”（CMA）2. 计算移动平均的比值，也称为季节比率，将序列的各观察值除以相应的中心化 移动平均值，然后再计算出各比值的季度（或月份）平均值，即季节指数3. 季节指数调整，各季节指数的平均数应等于 1 或 100%，若根据第 2 步计算的 季节比率的平均值不等于 1 时，则需要进行调整。具体方法是：将第 2 步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值什么是季节指数，它起到什么作用，举一个例子

4、说明1 刻画序列在一个年度内各月或季的典型季节特征2 以其平均数等于 100% 为条件而构成3 反映某一月份或季度的数值占全年平均数值的大小4 如果现象的发展没有季节变动，则各期的季节指数应等于 100%5 季节变动的程度是根据各季节指数与其平均数 (100%) 的偏差程度来测定 例子：在市场销售中，一些商品如电风扇、冷饮、四季服装等往往受季节影响而出现销售的 淡季和旺季,回归分析中误差项与残差项的区别与联系1. 误差项8是随机变量2. 反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响，是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性3残差定义为(yi_ y)4. 联系为可以

5、用残差的代数式来估计误差项写出判定系数的计算公式，并说明判定系数的意义？1. 回归平方和占总误差平方和的比例2. 反映回归直线的拟合程度3. 取值范围在 0 , 1 之间4. R2 t1,说明回归方程拟合的越好；R20,说明回归方程拟合的越差5. 判定系数等于相关系数的平方R2SSRSST丫 (y - yii=1iii=1请根据你的了解,写出 1 个误用统计学方法的例子,并说明应该如何正确应用 方法？ 比如用平均工资代表某一地区的典型收入,平均房价代表某一地区的典型房价。简述样本容量与置信水平、总体方差、估计误差的关系 由公式可知,样本容量与置信水平成正比关系,与总体方差成正比关系,与估计 误

6、差成反比关系(z)2b 2n =3E2什么是统计量？举例说明 统计量是一个样本的函数,用来描述样本特征的概括性数字度量,是根据样本数 据计算出来的一个量,例如样本均值、样本方差等1）异众比率,公式为工f - fii简述描述数据分布离散程度的指标有哪些？写出其计算式ii2）四分位差 Qd=QU-QL3）方差和标准差刃（x 一 x）2iS =i=1n 一 1简述什么是标准分数，它有哪些特点？ 标准分数:对某一个值在一组数据中相对位置的度量。特点：z分数只是将原始数据进行了线性变换，它并没有改变一个数据在该组数 据中的位置，也没有改变该组数分布的形状，而只是使该组数据均值为0，标准 差为1写出假设检

7、验的基本步骤1. 提出假设2. 确定适当的检验统计量3. 规定显著性水平a4. 计算检验统计量的值5. 作出统计决策写出教材中估计的多元回归方程的通式、多元回归的线性关系检验的假设、多元 回归的系数检验的假设多元回归方程的通式：y = 0 +0x +0 x +0 x0 1 1 2 2 k k线性关系的检验的假设：HO： 01=02=.=0k=O线性关系不显著H1： 01, 02, . 0k至少有一个不等于0系数检验的假设：H0： bi=0 （自变量 xi 与 因变量 y 没有线性关系）H1： bi丰0（自变量xi与因变量y有线性关系）什么是方差分析？简述方差分析的基本思想和原理。1. 平方和除

8、以相应的自由度2. 若原假设成立，组间均方与组内均方的数值就应该很接近，它们的比值就会接 近13. 若原假设不成立，组间均方会大于组内均方，它们之间的比值就会大于14. 当这个比值大到某种程度时，就可以说不同水平之间存在着显著差异，即自变 量对因变量有影响 有一研究者声称某市老年（65 岁以上）人口中近两年内未进行过身体检查的人 数占20%以上。该市老年人口研究会为了检验上述结论是否可靠，随机访问了 400名老人，发现其中有 90人近两年内从未进行过身体检查。根据上述资料： （1）提出该检验的原假设和备择假设；2）写出代入观察数据的检验统计量（不必计算出结果）；3）若给定显著性水平为 0.05

9、，试写出该检验的拒绝域（用符号表示）(1) HO： PW20%, Hl： P20%(2) p = 90/400.9/40 - 0.2z =I 9 *31 40 404009/40 -0.2z =10.2*0.8或( = 1.25)(3)(Z0.05,8)。试用画图说明的方法说明什么是P值？P 值就是当原假设与为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。 P 值是假设检验中的另一个决策工具，对于给定的显著性水平a，若Pa，则拒 绝原假设什么是经验法则？当一组数据对称分布时，经验法则表明：约有 68%的数据在平均数1 个标准差的范围之内约有 95%的数据在平均数2 个标准差的范围之内 约有9

10、9%的数据在平均数3个标准差的范围之内什么是估计标准误差？它起什么作用？ 估计标准误差:度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量作用： 1 反映了用估计的回归方程预测因变量 y 时预测误差的大小2 从另一个角度说明回归直线的拟合优度简述方差分析中的基本假定？1 每个总体都应服从正态分布2 各个总体的方差必须相同3 观测值都是独立的简述直方图和条形图的区别1.条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度是固定的；直方图是用 面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示频数，宽度表示组距，高度与宽度均 有意义2.由于分组数据有连续性，直方图的各矩形是连续排列的；而条形图是分开排列 的3. 条

11、形图用于分类数据，直方图用于展示数值型数据。简述直方图和茎叶图的区别1）直方图虽然能很好地显示数据的分布，但不能保留原始的数值；茎叶图类似 于横置的直方图，与直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每 一个原始数值，即保留了原始数据的信息。2）在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。平均数有哪几种类型？写出各自的含义，并写出一个每个类型的典型应用。样本平均数 x_ x + x + xix =2n = -i=1nn 样本加权平均_ Mf + M f + M fx 二1-ATk k -Mf + f + + f n12k几何平均数G Jx x x x x x n 叶 xm12nii1 简述影响抽样误差大小的因素 置信水平、抽样数目、样本标准差