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1、统计学思考题一、名词解释1.参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。所关心的参数主要有总体均值、标准差、总体比例等。总体参数通常用希腊字母表示2.残差: 因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差，用e表示。反映了用估计的回归方程去预测而引起的误差，可用于确定有关误差项的假定是否成立 3.标准分数：变量值与其平均数离差除以标准差后的值就是标准分数也称标准化值或z分数。P874.次序统计量：一组样本观测值X1,X2,Xn由小到大的排序X（1）X（2） X（i） X（n）后，称X（1），X（2），X（n）为次序统计量 。中位数、分位数、四分位数等都是次序统计
2、量5.错误：原假设为伪是没有拒绝，犯这种错误的概率用表示，所以也称错误或取伪错误6.错误：原假设为真时拒绝原假设，犯这种错误的概率用表示，所以也被称为错误或弃真错误。7.多元回归方程：描述因变量 y 的平均值或期望值如何依赖于自变量 x1， x2 ，xk的方程。多元线性回归方程的形式为 E( y ) = b0+ b1 x1 + b2 x2 + bk xk8.多元回归模型：描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ， x2 ， xk 和误差项e 的方程，称为多元回归模型。 其一般形式为 ：E( y ) = b0+ b1 x1 + b2 x2 + bk xk + 9.多重判定系数：是多元回归中的回归
3、平方和占总平方和的比例，它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了在因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例。10.F分布：设随机变量Y与Z相互独立，且Y与Z分别服从于自由度为m和n的 分布，随机变量X有如下表达式：F=nYmZ,则称X服从于第一自由度为m,第二自由度为n的F分布，记作XF（m,n）11.方差分析：检验各个总体均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。12.分布：设随机变量X1，X2，Xn相互独立，且Xi（i=1，2，n）服从标准正态分布N（0，1）则他们的平方和 服从自由度为n的分布。期望为：E(c2)=n，方差为：D(c2)=2n(n为自由度)
4、13.非平稳序列：是有趋势、季节性和周期性的序列，他可能只含有一种成分也可能含有几种成分的组合。14.偏态：由统计学家皮尔逊提出，它是对数据分布对称性的测度。测度偏态的统计量是偏态系数，记作SK。偏态系数=0为对称分布，偏态系数 0为右偏分布，偏态系数 0为右偏分布，偏态系数 0为左偏分布。偏态系数大于1或小于-1，被称为高度偏态分布；偏态系数在0.51或-1-0.5之间，被认为是中等偏态分布；偏态系数越接近0，偏斜程度就越低峰态系数：峰态是对数据分布扁平程度的测度。峰态系数=0扁平峰度适中，峰态系数0为尖峰分布13.简述评价估计量好坏的标准。(1) 无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数(2) 有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效（3）一致性：随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数14.简述样本量与置信水平、总体方差、边际误差的关系。样本量与置信水平成正比。在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需的样本量也就越大。样本量与总体方差成正比，总体的差异越大所要求的样本量也就越大。样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的方差越大，所需的样本量就越小。15.假设检验和参数估计有什么相同点和不
