第一篇：2014年暨大統計學考研重點總結
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2014年暨大統計學考研重點總結
考研是個艱苦的過程，對毅力，體力等多方面都是一個巨大的考驗，當然正確的復習方法也是必不可少的。本文是文成暨大考研輔導老師經過近幾年來統計學考試內容的分析總結出來的考研重點，其中很多都是都具有針對性。相信對考生能起到一定的幫助。
（一）集中量數
1）算術平均數M
優點：反應靈敏；計算嚴密；計算簡單；簡明易解；適合于進一步用代數方法演算；較少受抽樣變動的影響；
缺點：受極端數據的影響；若出現模糊不清的數據時，無法計算平均數；
計算和運用平均數的原則：同質性原則；平均數與個體數值相結合的原則；平均數與標準差。方差相結合原則；
性質：
①在一組數據中每個變量與平均數之差的總和等于零
②在一組數據中，每一個數都加上一個常數C，所得的平均數為原來的平均數加常數C
③在一組數據中，每一個數都乘以一個常數C，所得的平均數為原來的平均數乘以常數C
2）中數：Md按順序排列在一起的一組數據中居于中間位置的數，即這組數據中，一般數據比它大，一般數據比它小。注意計算方法；
3）眾數：Mo是指在次數分布中出現次數最多的那個數值；
三者的關系：正偏態分布中，M>Md>Mo
負偏態分布中，M Mo=3Md-2M（自己推導一下） （二）統計圖表 1）統計圖 次數分布圖： ①直方圖：用以矩陣的面積表示連續性隨即變量次數分布的圖形。 ②次數多邊形圖：一種表示連續性隨機變量次數分布的線形圖，屬于次數分布圖。③累加次數分布圖：分為：累加直方圖和累加曲線圖； 其中累加曲線的形狀大約有三種：一種是曲線的上枝長于下枝（正偏態），另一種是下枝長于上枝（負偏態），第三種是上枝，下枝長度相當（正態分布）。 其他統計圖：條形圖：用于離散型數據資料； 圓形圖：用于間斷性資料； 線形圖：更多用于連續性資料，凡預表示兩個變量之間的函數關系，或描述某種現象在時間上的發展趨勢，或一種現象隨另一種現象變化的情況，用這種方法比較好。散點圖： 2）統計表 ①簡單次數分布表 ②分組次數分布表 ③相對次數分布表：將次數分布表中各組的實際次數轉化為相對次數，即用頻數比率表示。 文成暨大考研網 文成暨大考研網 ④累加次數分布表 ⑤雙列次數分布表：對有聯系的兩列變量用同一個表來表示其次數分布。 （三）相對量數 1）百分位數：第P百分位數就是指在其值為P的數值以下，包括分布中全部數據的百分之p,其符號是Pp； 2）百分等級：常模團體中低于該分數的人所占總體的百分比；百分位數的逆運算； 3）標準分數 （1）定義 標準分數：以標準差為單位表示一個原始分數在團體中所處位置的相對位置量數，也叫Z分數 離平均數有多遠，即表示原始分數在平均數以上或以下幾個標準差的位置。 （2）性質 ①Z分數無實際單位，是以平均數為參照點，以標準差為單位的一個相對量②一組原始分數轉換得到的Z分數可正可負，所有原始分數的Z分數之和為零③原始數據的Z分數的標準差為1 ④若原始分數呈正態分布，則轉換得到的所有Z分數均值為0，標準差為1的標準正態分布 （3）優點 ①可比性--不同性質的成績，一經轉換為標準分數，就可在同一背景下比較；②可加性--不同性質的原始數據具有相同的參照點，因此可相加； ③明確性--知道了標準分數，利用標準正態分布表就能知道其百分等級； ④穩定性--轉換成標準分數之后，規定了標準差為1，保證了不同性質分數在總分數中權重一樣。 轉自：文成暨大考研網 文成暨大考研網 惟學浙大考研網 2014年浙大考研倒計時：統計學重點總結 眼看著考研倒計時牌上的數字又減少了一個數值，離研考只剩半個月的時間了?？赡苡行┩瑢W心理壓力會很大，一方面可能會懷疑自己的能力，覺得還有很多沒有復習到或者復習的不夠扎實；另一方面也可能極其盼望考試馬上進行，但是惟學浙大考研輔導老師建議考生要盡量避免這種心態的出現，這時候最主要的是對考點進行總結與回顧。、相對量數 （1）定義 標準分數：以標準差為單位表示一個原始分數在團體中所處位置的相對位置量數，也叫Z分數 離平均數有多遠，即表示原始分數在平均數以上或以下幾個標準差的位置。 （2）性質 ①Z分數無實際單位，是以平均數為參照點，以標準差為單位的一個相對量 ②一組原始分數轉換得到的Z分數可正可負，所有原始分數的Z分數之和為零③原始數據的Z分數的標準差為1 ④若原始分數呈正態分布，則轉換得到的所有Z分數均值為0，標準差為1的標準正態分布 （3）優點 ①可比性--不同性質的成績，一經轉換為標準分數，就可在同一背景下比較；②可加性--不同性質的原始數據具有相同的參照點，因此可相加； ③明確性--知道了標準分數，利用標準正態分布表就能知道其百分等級； ④穩定性--轉換成標準分數之后，規定了標準差為1，保證了不同性質分數在總分數中權重一樣。 相關量數 （1）前提 ①數據要成對出現，即若干個體中每個個體都有兩種不同的觀測值，并且每隊數據與其它對子相互獨立，N應不小于30對； ②兩列變量各自總體的分布都是正態的，至少接近正態； ③兩個相關的變量是連續變量，也即兩列數據都是測量數據； ④兩列變量之間的關系應是直線性的； （2）肯德爾W系數（等級評定法） 也叫肯德爾和諧系數，原始數據資料的獲得一般采用等級評定法，即讓K個被試對N件實物進行等級評定。其原理是評價者評價的一致性除以最大變異可能性。 Ri：評價對象獲得的K個等級之和，N：等級評定的對象的數目，K：等級評定者的數目。 推斷統計 （1）一個良好估計量的標準：（1）無偏性：即用多個樣本的統計量作為總體參數的估計值，其偏差的平均值為0；例如，用樣本平均數作為總體平均數μ的估計值，就是無偏性；因為無限多個樣本平均數X與μ的偏差之和為零；但方差S2不是σ2的無偏估計，σ2 的無偏估計是：S2n-1=∑x2/（N-1） （2）有效性：當總體參數的無偏估計不止一個統計量時，無偏估計變異量小者有效性高，變異大者有效性底，即方差越小越好；例如μ的估計量有Mo,Md,X但是，只有X是變異量惟學浙大考研網 惟學浙大考研網 最小。 （3）一致性：即當樣本無限增大，估計值應能夠越來越接近它所估計的總體參數，估計值越來越精確，逐漸接近于真值；即當N→∞，X→μ，S2n-1→σ2; 轉自：惟學浙大考研網 惟學浙大考研網 簡述標準差與標準誤的聯系與區別? 標準差和標準誤都是變異指標，但它們之間有區別，也有聯系。區別: ①概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；②用途不同；標準差常用于表示變量值對均數波動的大小，與均數結合估計參考值范圍，計算變異系數，計算標準誤等。標準誤常用于表示樣本統計量(樣本均數，樣本率)對總體參數(總體均數，總體率)的波動情況，用于估計參數的可信區間，進行假設檢驗等。③它們與樣本含量的關系不同: 當樣本含量 n 足夠大時，標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小，甚至趨于0。聯系: 標準差，標準誤均為變異指標，如果把樣本均數看作一個變量值，則樣本均數的標準誤可稱為樣本均數的標準差；當樣本含量不變時，標準誤與標準差成正比；兩者均可與均數結合運用，但描述的內容各不相同。 試述正態分布的特征? 服從正態分布的變量的頻數分布由υ、σ 完全決定。 (1)υ 是正態分布的位置參數，描述正態分布的集中趨勢位置。正態分布以 x =υ為對 稱軸，左右完全對稱。正態分布的均數、中位數、眾數相同，均等于υ。 (2)σ描述正態分布資料數據分布的離散程度，σ越大，數據分布越分散，σ越小，數 據分布越集中。σ也稱為是正態分布的形狀參數，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲 線越瘦高。 簡述直線相關與直線回歸的聯系與區別? 答: 1、區別: ①在資料要求上，回歸要求因變量y 服從正態分布，自變量x是可以精確測量和嚴格控制的變量，一般稱為Ⅰ型回歸；相關要求兩個變量x、y服從雙變量正態分布。這種資料若進行回歸分析稱為Ⅱ型回歸。②在應用上，說明兩變量間依存變化的數量關系用回歸，說明變量間的相關關系用相關。 2、聯系: ①對一組數據若同時計算r與b，則它們的正負號是一致的；②r與b的假設檢驗是等價的，即對同一樣本，二者的t值相等。③可用回歸解釋相關。 .簡述假設檢驗的基本步驟及其兩類錯誤 ① 建立假設：包括: H0，稱無效假設；H1: 稱備擇假設；② 確定檢驗水準：檢驗水準用α表示，α一般取0.05；③ 計算檢驗統計量：根據不同的檢驗方法，使用特定的公式計算；④確定P值：通過統計量及相應的界值表來確定P值；⑤推斷結論：如P＞α，則接受H0，差別無統計學意義；如P≤α，則拒絕H0，差別有統計學意義。Ⅰ型錯誤又稱第一類錯誤（type Ⅰ error）：拒絕了實際上成立的的錯誤，其概率通常用，為“棄真”，表示。Ⅱ型錯誤又稱第二類錯誤（type Ⅱ error）：不拒絕實際上不成立的表示。為“存偽”的錯誤，其概率通常用 3.簡述標準差的意義和用途? 標準差是描述變量值離散程度常用的指標，主要用途如下: ①描述變量值的離散程度。兩組同類資料(總體或樣本)均數相近，標準差大，說明變量值的變異度較大，即各變量值較分散，因而均數代表性較差；反之，標準差較小，說明變量異度較小，各變量值較集中在均數周圍，因而均數的代表性較好。②結合均數描述正態分布特征；③結合均數計算變異系數CV；④結合樣本含量計算標準誤。 抽樣誤差:由于總體中存在個體變異，隨機抽樣所得樣本僅僅是總體的一部分，從而造成樣本統計量與總體參數之間的差異，稱抽樣誤差。 第一類錯誤:拒絕了實際上是成立的H0所產生的錯誤，即“棄真”，其概率大小為α。 第二類錯誤:接受了實際上不成立的H0所產生的錯誤，即“存偽”，其概率大小用β表示，一般β是未知的，其大小與α有關。 構成比: 又稱構成指標。它說明一事物內部各組成部分所占的比重或分布。 構成比=（某一組成部分的觀察單位數／同一事物各組成的觀察單位總數）×100%。 率:又稱頻率指標。它說明某現象發生的頻率或強度。 率=（發生某現象的觀察單位數／可能發生該現象的觀察單位總數）×K。 率的標準化法: 采用一個共同的內部構成標準,把兩個或多個樣本的不同內部構成調整為共同的內部構成標準, 以消除因內部構成不同對總率產生的影響，使算得的標準化率具有可比性 計量資料: 用定量方法對每個觀察對象測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料。 計數資料: 先將觀察單位按某種屬性或類別分組，然后清點各組的觀察單位數所得資料，稱為計數資料。等級資料: 將觀察單位按某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料。 小概率事件：我們把概率很接近于0（即在大量重復試驗中出現的頻率非常低）的事件稱為小概率事件。P值：P 值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值反應結果真實程度，一般以P ≤ 0.05 認為有統計學意義，P ≤0.01 認為有高度統計學意義，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。 描述數據分布集中趨勢的指標 算術均數、幾何均數、中位數。 描述數據分布離散程度的指標 極差、四分位數間距、方差、標準差、變異系數。 同質：影響研究指標的主要因素易控制的因素基本上相同。 可信區間:在參數估計時，按一定可信度估計所得的總體參數所在的范圍。 率:又稱頻率指標。它說明某現象發生的頻率或強度。 非參數檢驗:在統計推斷中,不依賴于總體的分布形式, 直接對總體分布位置是否相同進行檢驗的方法相關系數: 說明兩變量間相關關系的密切程度與相關方向的指標，用r表示。 回歸系數b: 即回歸直線的斜率,它表示當X變動一個單位時,Y平均改變b個單位。 偏回歸系數bi: 在其它自變量保持恒定時,Xi每增(減)一個單位時y平均改變bi個單位。 決定系數: 相關系數或復相關系數的平方,即r或R。它表明由于引入有顯著性相關的自變量,使總平方和減少的部分,r或R越接近1, 說明引入相關變量的效果越好 醫學參考值范圍：指絕大多數正常人的解剖、生理、生化、免疫及組織代謝產物的含量等各種波動范圍。2222 1.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。 奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的25.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性 2.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變26.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，（樣本均值的均值為量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性u） 組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).27.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多 3.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，（樣本均值的均值為個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，u）區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。 4.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多28.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣 5.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為均值的方差為6平方/n。 u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣29.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著均值的方差為6平方/n。差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方 6.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。 試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假30.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應。回：研究變量之間相互聯設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找 7.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應。回：研究變量之間相互聯到一條直線來適當的代表個點的趨勢。 系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相31.關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找32.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正 在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好到一條直線來適當的代表個點的趨勢。 奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的8.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正 數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好 定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的33.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制 則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。 量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性9.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變 （樣本均值的均值為量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性34.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，u）組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).10.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，（樣本均值的均值為35.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多 個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，u） 區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。11.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多 36.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為 u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣12.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽 本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為 均值的方差為6平方/n。u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣 本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本37.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體 參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著均值的方差為6平方/n。 差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方13.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體 法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著 試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方 設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次 接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假 設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的38.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應?；兀貉芯孔兞恐g相互聯 系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。 關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找14.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應?；兀貉芯孔兞恐g相互聯 到一條直線來適當的代表個點的趨勢。系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相 39.關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找 40.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正到一條直線來適當的代表個點的趨勢。 在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好15.奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的16.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正 數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好 定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的數據進行分析，因此做好數據收集工作很重要。步驟：首先要明確收集目的和收集方向，制41.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變定數據收集計劃，實施數據收集計劃，明確所敘述句的獲取渠道。 量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性17.正態分布的性質：A：如果隨機變量服從正態分布，組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).則:p(u-6<=x<=u+6)=0.683;:p(u-26<=x<=u+36)=0.995;:p(u-36<=x<=u+36)=0.997.B:如果隨機變 （樣本均值的均值為量x1 x2…xn是相互獨立的正態分布，且E(xi)=ui,var(xi)=xi平方，則隨即變量x1 x2…xn的線性42.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，u）組合，即服從正態分布。C：如果x~n(u,6平方)，則x-u/6~N(0.1).18.x拔抽樣分布于總體分布的關系，樣本均值對總體均值進行估計是無偏的，（樣本均值的均值為43.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多 個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，u） 區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。19.參數點估計區間估計的基本原理。A:點估計，如果已知總體x的分布形式，但是其中一個或多 44.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽個參數未知，這種借助于總體x的一樣樣本來估計其未知參數的數值，被稱為參數的點估計。B，區間估計：區間估計是在點估計的基礎上，根據給定的置信度估計總體參數的取值范圍的方法。樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為 u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣20.x拔的抽樣分布與中心極限定理之間的關系。當樣本容量逐漸增多時，來自不同的樣本均值的抽 本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本樣都趨向于正態分布，這是由于中心極限定理造成的，中心極限定理可以簡述為，從一均值為 均值的方差為6平方/n。u方差為6的總體中進行抽樣，不論總體服從何種分布，只要當樣本容量足夠大（n>=30），樣 45.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體本均值的分布都近似服從正態分布，并且有x拔~（u,6平方/n）,即樣本均值的均值為u，樣本 參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著均值的方差為6平方/n。 差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方21.假設檢驗的基本原理，基本步驟。A，基本原理，也成為顯著檢驗，是實現作出一個關于總體 法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次參數的假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著 試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假差異，從而決定應接受或者否定原假設的統計推斷方法，對總體作出的統計假設進行檢驗的方 設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的法依據是概率論的“在一次實驗中小概率事件幾乎不發生”的原理，即概率很小的事件在一次 接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。試驗中可以把它看成是不可能發生的。B，基本步驟：a,根據問題要求提出原假設H0和被選假 46.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應?；兀貉芯孔兞恐g相互聯設H1，b，確定適當的檢驗統計量及相應的抽樣分布，c，選取顯著水平a，確定原假設H0的系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相接受與和拒絕域，d計算檢驗統計量的值e，做出統計決策。 關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找22.相關與回歸性分析區別。相：變量之間有關系，擔不是一一對應。回：研究變量之間相互聯 到一條直線來適當的代表個點的趨勢。系的一種統計方法，其用意是研究一個被解釋變量（又稱因變量）與一個或多個解釋之間的相 關關系。區：相關關系是研究兩個變量之間是否有關系及相關的強弱程度，而回歸分析是找 到一條直線來適當的代表個點的趨勢。 23.24.數據收集和整理的意義和步驟。意義：為一項調查或者研究提供必要的輸入；用與評估某項正 在進行的服務或產品流程的客戶反饋情況；檢測各項標準的一致性；滿足管理者某一方面的好 奇心；管理工作能否順利進行，都依賴于一定數量和質量的數據支持，企業管理需要對大量的 統計學重點 第一章 著重考查對數據的理解，注意后面的習題 注意幾個概念：樣本、總體、統計量、變量以及數據的來源等 第二章 中位數、四分位數、均值的計算，分組均值、分組分位數計算 離差、自由度是什么（理解）（見33頁） 偏態研究的是什么，峰度測度的是什么 注意課后9、10、11、12等類似的題目 第三章 抽樣 第四章 1、一個參數的計算128頁 2、什么情況下使用正態分布、t分布、f分布等 3、兩個參數的計算，注意匹配、方差等 課后題如3、9、11、12題等 第五章 1、假設的陳述——原假設與備擇假設 2、假設描述 3、兩類錯誤是什么 4、拒絕域怎么表示155頁 5、一個總體參數的檢驗 總體均值、比率注意單側還是雙側檢驗6、167頁兩個總體均值的檢驗什么時候用t分布、正態分布 判斷是大樣本還是小樣本7、176頁兩個總體方差的比把握自由度 第六章考概念、方法原理 原假設、備擇假設是什么 187-188頁的基本原理 193頁均方、f值等 方差分析之單因素、雙因素（雙因素考的概率比較大，但不排除單因素出現在填空等）等 195頁 第七章 注意p227/p241的回歸圖表數據 1、相關回歸的概念及差異的關系 2、一元線性回歸與多元線性回歸的寫法 3、總體回歸函數與樣本回歸函數中ue代表的意思如何檢驗怎樣設置第二篇：2014年浙大考研倒計時：統計學重點總結
第三篇：醫學統計學重點總結
第四篇：統計學重點
第五篇：2014統計學考試重點
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