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2017年河北科技大学统计学考研复试核心题库

  摘要

一、简答题

1. 若有线性回归模型

问:

(1)该模型是否违背古典线性回归模型的假定,请简要说明。

(2)如果对该模型进行估计,你会采用什么方法?请说明理由。

【答案】(1)该模型违背了古典线性回归模型的假定。古典线性回归模型要求误差项具有等方差性,即对于不同的自变量x 具有相同的方差。而由题意可知,误差项的方差为

量有关。

(2)如果对该模型进行估计,会采用加权最小二乘法。加权最小二乘法是在平方和中加入权

数以调整各项在平方和中的作用。即寻找参数的估计值使得离差平方和

与自变

其中

达到最小。这样,就消除了异方差性的影响。

2. 简述描述离散程度的统计量和适用类型。

【答案】衡量数据离散程度的统计量主要有极差、平均差、方差和标准差,其中最常用的是方差和标准差。

(1)极差是指一组数据的最大值与最小值之差。用R 表示,其计算公式为:

极差是描述数据离散程度的最简单测度值,计算简单,易于理答,但它容易受极端值的影响。由于极差只是利用了一组数据两端的信息,不能反映出中间数据的分散状况,因而不能准确描述出数据的分散程度。

(2)平均差也称平均绝对离差,它是各变量值与其平均数离差绝对值的平均数。平均差以平均数为中心,反映了每个数据与平均数的平均差异程度,它能全面准确地反映一组数据的离散状况。平均差越大,说明数据的离散程度越大;反之说明数据的离散程度小。为了避免离差之和等于零而无法计算平均差这一问题,平均差在计算时对离差取了绝对值,以离差的绝对值来表示总离差,这就给计算带来了不便,因而在实际中应用较少。但平均差的实际意义比较清楚,容易理答。

(3)方差是各变量值与其平均数离差平方的平均数。它在数学处理上是通过平方的办法消去离差的正负号, 然后再进行平均,方差开方后即得到标准差,方差或标准差能较好地反映出数据的离散程度,是实际中应用最广泛的离散程度测度值。与方差不同的是,标准差是具有量纲的,它与变量值的计量单位相同,其实际意义要比方差清楚。因此,在对实际问题进行分析时更多地使用标准差。

3. 什么是抽样平均误差?影响抽样平均误差的因素有哪些?

【答案】抽样平均误差是指抽样平均数(或抽样成数)的标准差。它反映抽样平均数(或抽样成数)与总体平均数(或总体成数)的平均误差程度。

影响抽样平均误差的因素有四个:

(1)样本单位数目。在其他条件不变的情况下,抽样数目越多,抽样误差越少;抽样数目越少,抽样误差越大。当时,就是全面调查,抽样误差此时为零。

(2)总体标志变动程度。其他条件不变的情况下,总体标志变异程度越大,抽样误差越大;总体变异程度越小,抽样误差越小。

(3)抽样方法。一般讲,不重复抽样的抽样误差要小于重复抽样的抽样误差。当n 相对N 非常小时,两种抽样方法的抽样误差相差很小,可忽略不计。

(4)抽样组织方式。采用不同的抽样组织方式,也会有不同的抽样误差。一般讲分层抽样的抽样误差较小,而整群抽样的抽样误差较大。

4. 简述时间序列的构成要素。

【答案】时间序列的构成要素分为4种,即趋势、季节性或季节变动、周期性或循环波动、随机性或不规则波动。

(1)趋势是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动,也称长期趋势;

(2)季节性也称季节变动,它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动;

(3)周期性也称循环波动,它是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动;

(4)随机性也称不规则波动,是指偶然性因素对时间序列产生影响,致使时间序列呈现出某种随机波动。

5. 试述统计总体及其特征。

【答案】总体是包含所研宄的全部个体(数据)的集合,它通常由所研宄的一些个体组成,如由多个企业构成的 集合,多个居民户构成的集合,多个人构成的集合,等等。总体根据其所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。有限总体是指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的。通常情况下,统计上 的总体是一组观测数据,而不是一群人或一些物品的集合。

总体具有的特征包括:(1)同质性,即总体单位都必须具有某一共同的品质标志属性或数量标志数值,它是 构成总体的条件;(2)大量性,即构成总体的总体单位数目要足够多;(3)差异性,即总体单位必须具有一个或 若干个品质变异标志或数量变异标志。

6. 给出在一元线性回归中:

(1)相关系数的定义和直观意义;

(2)判定系数的定义和直观意义;

(3)相关系数和判定系数的关系。

【答案】(1)相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。若相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体相关系数,记为

称为样本相关系数,记为r 。样本

相关系数的计算公式为:

按上述计算公式计算的相关系数也称为线性相关系数,或称为相关系数。r 仅仅是x 若是根据样本数据计算的,则与y 之间线性关系的一个度量,它不能用于描述非线性关系。这意味着,r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系,并不说明变量之间没有任何关系,它们之间可能存在非线性相关关系。变量之间的非线性相关程度较大时,就可能会导致r=0。因此,当r=0或很小时,不能轻易得出两个变量之间不存在相关关系的结论,而应结合散点图做出合理的答释。

(2)回归平方和占总平方和的比例称为判定系数,记为其计算公式为:

判定系数测度了回归直线对观测数据的拟合程度。

的取值范围是越接近于1, 表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归直线与各观测点越接近,用x 的变化来答释y 值变

差的部分就越多,回归直线的拟合程度就越好;反之,越接近于0, 回归直线的拟合程度就越差。

(3)相关系数和判定系数都是用来表明X 与Y 的关系,即X 对Y 的拟合程度。在一元线性回归中,相关系数实际上是判定系数的平方根。相关系数取值范围在卜之间。判定系数取值范围在[0, 1]之间。

二、计算题

7. 抽样调查某省50户城镇居民平均每人全年可支配收入资料,如表1所示。

表1 居民年人均可支配收入 单位:百元

要求:

(1)试根据上述资料编制频数分布表;

(2)根据所编制的频数分布表绘制直方图。