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05058管理数量方法复习

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05058 管理数量方法1 分类型数据 ;又称属性数据,他所描述的是事物的品 质特征,从统计的计量水准来说是一种比较原始和低级 的计量,称作列名水准这类数据只能计算各类的频数 和比例,不能进行其它的数学运算2 数量型数据 ;这类数据是用来说明事物的数量特征, 从统计的计量水准来说,包括订距水准和定比水准3 截面数据 ;是指用来描述事物在同一时点社会经济各 种不同指标的数据,可以观察同一时期个指标之间的相 互关系截面数据还包括同一时期相同指标在不同部门 的分布,通常又称横向数据截面数据可以研究客观现 象之间的相互联系4 时间序列数据 ;将数据按时间先后顺序排列后形成的 数据序列,有称纵向数据时间序列数据可以反应事物 在一定时期范围内的变化情况,研究事物动态变化的规 律性并进行预测等5 频数分布 ;又称次数分布,是按照数据的某种特征进 行分组后再计算出各类数据在各组出现的次数加以整 理,这种次数也称频数,这种整理后形成的表称作频数 分布表把频数与全体数据个数之比,称为频率,这样 的表就为频率分布表频数分布表可以观察各组数据在 全部数据中的状况6 组距;在数量型数列中按单变量分组有时组数过多, 不便于观察数据分布特征和规律,需要将数据的大小适 当归并,在每组中规定最大值与最小值之差就称作组距。

各组的组距均相等时称作等距数列,不完全相等时称不 等距数列 7 组界; 又称组限,只组距的变量数列的分组中,各组 变动范围两端的数值,最小限度的值称作下限,最大限 度的值称作上限,上限与下限之差即为组距8 组中值 ;组距的变量数列中每组上限与下限的平均值, 其计算公式为:组中距 =上限 +下限 /29 频数分布表 频数分布表的另一种表现形式,它把每 组中出现的频数转换为相对次数,记得每组次数除以总 次数,称为各组的频数,各组频数相加为 1.10 直方图 ;频数分布表的直观图示形式它适用于组距 数列,图形用一平面直角坐标系,横轴表示变量值,各 组的组距大小与横轴的长度成正比11 条形图和柱形图一种用 来对各项信 息进行比 较的 图示方式在平面上用相同宽度但不同长度的条形图来 表示数值的大小,器条形可以是横的,也可以是竖的, 当条形竖立时,也称柱形图12 饼形图; 又称圆形结构图,一般用来描述和显示总 体中各类占全体的比例通常以圆的面积表示研究对象 的总量,把圆形分成若干个扇形部分,每个扇形部分代 表一种组成部分,该组成部分的大小与扇形面积的大小 成正比,从而表示总量的构成状况,形象地显示总量结 构。

13 折线图; 有两种折线图,一是研究动态趋势时,以横 坐标表示时间,纵坐标表示现象的数值,将所形成的逐 点相连,就形成动态折线图;另一种是在直方图的基础 上,将顶端的中点,器临近两点用直线加以连接,就形 成频数分配的折线图14 曲线图 ;是折线图的均匀,折线图在个点连接时会产 生突变,而客观事物的发展往往是逐渐变化大的,通过 修匀后的曲线图则弥补了这一不足,反应了逐渐变化的 过程15.散点图 ;又称散布图,通常用来描述两个变量 之间的关系,当一个单元具有两个标志值时,在坐标轴 上分别用横坐标和纵坐标表示,在它们取值的交叉点上 坐点,这些点所形成的图形,就称散点图 16 茎叶图 ;形象地把每个数据分为茎和叶两部分,用数 字的主干部分加以归类作为茎,然后在分类时把其余的 部分作为叶,列在相应的茎上,其优点是可以把统计的 分组和频数分配的划记工作一次完成即保持了直方图 的直观形象,又保留了原有数据的原始信息,从中可以 得到平均数,中位数和众数等特征值 17 平均数 又称均值,其中最长用的是算术平均数,是 指一组数据之和除以数据的个数, 18 中位数 ;将一组数据按照由小到大次序排序后处于中 间位置上的变量值,也就数说中位数将整个数据一分为 二,正好有一半的数据比中位数小,另一半的数据比中 位数大。

19 众数 ;是指一组数据中出现次数最多的那个变量值, 众数的优点在于反应了数据中最常见的数值,它不仅适 用于数量型数据,也适用于分类型数据20 方差 ;是一组数据的每一个观察值与其平均值离差平 方的平均数21 标准差 ;方差的平方根也是反应数据离散程度的指 标,由于方差是变量与平均数离差平方的平均数,因而 方差的量纲与原来数据的量纲不 一致,标准差将其开平 方根,就恢复了原来数据的量纲22 极差 又称全距, 指一组数据中最大值与最小值之差23 变异系数 ;又称离散系数,是指一组数据的标准差与 其平均数之比24 四分位点 ;将一组数据由小到大顺序排列,用 Q1,Q2 和 Q3 三个点将整个数据进行四等分,它们分别位于 25%, 50%和75%的位置,这三个点就成为四分位点,这 三个点的数值称为四分位数25 四分卫极差 ;基于四分位点计算的数据值之差,又分 为四分位极差和四分位半距,四分位极差是指第三个四 分位数 Q3 与第 1 个四分位数之差,即 Q3-Q1 ,它表明两 端各 25 %的数据后的极差,四分位半距是将四分位极差 除以 2.26 所及实验 ;广义第将,凡是一个运动或过程会导致一 系列可能结果之一,但具体发生哪 一个结果则是不确定 的,这种行动行动或过程称为随机试验。

27 随机事件 ;随机试验的每一个可能的结果称为随机事 件,又称不确定性事件,简称事件 28 样本空间 ;随机试验的所有可能结果所组成的全体, 称作样本空间,通常用 O 表示样本空间应该无一遗漏 地包括所有基本结果29 事件的包含 ;如果事件 A 的每一个样本点都包括在事 件 B 中,或事件 A 的发生必然导致事件 B 发生,则称事 件A包含与事件B,或称事件B包含事件A,记作AWB 或BGA30事件的并;又称事件的和,即表示事件 A和事件B至 少有一个事件发生的事件,记为 AUB或A+B.31事件的交;又称事件的积,时间A与事件B同时发生 的事件称为事件A与事件B的交,它是由即属于A也属 于B的所有公共样本点所组成的集合,记为 ACB或AB 32 事件的差 ;事件 A 发生而事件 B 不发生,这一事件称 为事件A与事件B之差它由属于事件A而不属于事件 B 的那些样本点构成的集合,记作 A-B 或 AB.33;互斥事件 ;事件 A 与事件 B 没有共同的样本点, 即两 事件不可能同时发生,称事件 A与事件B为互斥事件, 又称 A 和 B 互不相容否则这两个事件是相容的34 对立事件 ;又称互补事件或逆事件,一个事件 B 若与 事件A互斥,且它与事件A的并是整个样本空间0,则 称 B 是事件 A 的对立事件。

概率是对于不确定性事件出现可能性大小的一种度量 由于概率应用的发展,统计学家对概率哟不同的解释, 有古典的定义,统计的定义以及公理化定义等36 随机变量把一个随机试验的所有可能 的结果用数量 来描述时,与一定事件对应的数值称为随机变量随机 变量可以分为离散的随机变量和连续的随机变量两类37 概率分布 ;对随机变量总体规律性的描述,综合反应 随机变量在取某一值时的概率有多种表示形式,如分 布规律,概率密度函数等38 分布律 是概率分布的一种表示形式, 通常适用于离散 型的随机变量,即用列表的形式,一方面列出随机变量 的可能取值,另一方面列出各种取值的概率39 概率密度函数 ;用数学函数的形式来表示概率分布, 这种方式一般适用于连续的随机变量,而且比较简洁, 同一类型的随机变量的分布,只要用不同的参数就可以 表示不同的分布40 决策树 ;是在不确定条件下进行决策时,形象地利用 树分支的结构图形进行决策的一种方法一般是从左向 右展开,用一方框代表决策点,然后根据方案的多少向 右边分出几根树枝,每根树枝的末端有一原点作节点, 根据决策面临的状态又分成若干树枝,将决策方案与每 一种状态结合,就得到各种不同的收益或损失4 1 ;极大极小决策原则 不确定情况下的决策原则之一, 这一原则的基本思想是在选择方案是要从最坏处着想, 即将各种结果的最坏 -极小收益进行比较, 从中选择以个 收益最大的方案42 最小期望机会损失原则 ;机会损失是指由于没有选择 正确的方案而带来的损失。

在采用这一原则时,首先要 计算出各种情况下实行的方案与最优方案之间的差额, 即机会损失然后根据各种状态的概率算出个方案的期 望机会损失最小期望机会损失原则就是选择期望损失 最小的方案43 最大期望收益原则 ;采用不同方案时对于不同的状态 会得到不同的收益,可以根据不同的概率,计算出期望 收益最大的期望收益原则就是选择期望收益最大的方 案44 敏感性分析 ;是指某一决策方案确定以后,决策中的 自然状态变动对最优方案的变动是否敏感45 抽样推断 ;从研究对象的全部中抽取一部分单元进行 观察研究取得数据,并从这些数据中获得信息,以此来 推断全体46 总体;是研究对象的全体,它是具有某种共同性质的 许多个体的集合,这些个体称为总体单元或元素47 样本 ;是按照某种抽样规则从总体中抽取一部分总体 单元加以观察研究并用来推断总体的那部分但愿的集 合样本中包括的总体单元数目称作样本量或样本容量48 随机抽样 又称概率抽样, 在抽取样本的过程中排除主 观上有意识地选择样本单元, 而是按照一定的设计原则, 是每个总体单元都有一个已知的概率被抽中的抽样方 法49 简单随机抽样 ;又称纯随机抽样,是指总体有 N 个单 元,从中抽取 n 个单元作样本,使得所有的样本都有同 样的机会被抽中的方法。

50 系统抽样 ;又称等距抽样或机械抽样,这种抽样方法 是将总体单元在抽样之前按某种顺序排列并按照设计的 规则确定一个随机起点,然后每隔一定的间隔逐个抽取 样本的方法51 分层抽样 ;又称分类抽样或类型抽样,是在抽样之前 将总体划分为互不交叉的若干层,每个总体单元被化在 某一层内,然后在各层中独立地抽取一定数量的单元作 样本的抽样52 整群抽样是在抽样之前把总体的单元 按自然形成的 或人为地分成的整群作为抽样单位在包括全部 总体单 元的群中随机地抽取若干群体作为样本的抽样方法53 抽样框 ;用来代表总体从中抽选样本的框架,为了实 施抽样通常把总体单元划分成抽样单元,把抽样单位编 制成名册、清单活地图就称作抽样框54抽样误差;通过样本的估计值B来推断总体的相应值 b 时,这时假定各个样本单元的数值是可以正确取得的, 但由于样本是随机抽取的,有样本对总体代表性引起的 误差( B-b )称作抽样误差,因此抽样误差是一种随机误 差55 非抽样误差 ;是指抽样调查的估计推断中除了抽 样误差以外其它所有误差的总称56 偏差;又称偏误,是一种系统性的误差,它定义为样 本估计量的数学期望与带估的总体参数之间的离差。

57 无回答 ;是指抽样调查的样本中,由于各种原因未能 获得调查数据通常是发生在调查对象是人的总体,包括 有意或无意的无回答58 总体分布 ;是研究对象这一总体中各个单元标志值所 形成的分布总体分布的一些特征如数学期望等往往是 抽样推断中待估的参数59 样本分布 ;又称子分布或经验分布,是指从总体中 抽取容量为 n 的样本,这些单元标志值所形成的分布60.抽样分布 ;是指样本估计量的分布 样本估计量是样 本的一个函数,在统计学中称作统计量,因此抽样分布 也是指统计量的分布61 中心极限定理 ;是统计学中阐明在什么条件下随机变 量趋近于正态分布的一类定理最常用的极限定理是: 一个具有任意分布形式的总体,从中抽取容量为 n 的样 本,随着样本容量的增大,样本平均数则逐渐趋近于正 态分布 62 参数;狭义的参数是指决定理论分布的函数 中一个好哦若干个数值, 它决定了随机变量的分布状况广义的参。

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