2017年南京邮电大学经济学院432统计学[专业硕士]考研强化模拟题
● 摘要
一、简答题
1. 统计分组标志选择的原则。
【答案】在进行统计分组标志选择时要遵循三个原则:
(1)应根据研宄目的与任务选择分组标志。同一研宄总体,研宄的目的不同,可选用的分组标志也不同。
(2)要选用能反映事物本质或主要特征的标志。一般情况下,社会经济现象有多种特征,在选择分组标志 时,可以使用这种标志,也可以选择另一种标志,这就需要根据被研究对象的特征,选择主要的、能抓住事物本 质的标志进行分组。
(3)要根据现象所处的历史条件及经济条件来选择标志。由于社会是不断发展的,在不同的历史条件与经 济条件下,选择的分组标志也不一样,要根据情况的变化而变化。
2. 解释多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用。
【答案】(1)多重判定系数是多元回归中的回归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,其计算公式为
(2)调整的多重判定系数考虑了样本量(n )和模型中自变量的个数(k )的影响,这就使得
的值永远小于
而且的值不会由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1,
其计算公式为
3. 解释多元回归模型、多元回归方程、估计的多元回归方程的含义。
【答案】(1)多元回归模型:设因变量为如何依赖于自变量
式中(2)多元回归方程:
根据回归模型的假定有
方程,它描述了因变量y 的期望值与自变量
(3)估计的多元回归方程:
回归方程中的参数
数据去估计它们。当用样本统计
量
时,就得到了估计的
多元回归方程,其一般形式为:
第 2 页,共 54 页 个自变量分别为是模型的参数描述因变量y
为误差项。 称为多元回归和误差项的方程称为多元回归模型。其一般形式可表示为
:之间的关系。 是未知的,需要利用样本去估计回归方程中的未知参
数
式中是参数称为偏回归系数。 的估计值是因变量y 的估计值。其中
4. 在什么条件下用正态分布近似计算二项分布的概率效果比较好?
【答案】当样本量n 越来越大时,二项分布越来越近似服从正态分布。这时,二项随机变量的直方图的形状接近正态分布的图形形状。即使对于小样本,当
然相当好,此时随机变量X 的分布是相对于其平均值
大于或等于5时,近似的效果就相当好。
5. 简述平稳序列和非平稳序列的含义。
【答案】(1)平稳序列是基本上不存在趋势的序列。这类序列中的观察值基本上在某个固定的水平上波动,虽然在不同的时间段波动的程度不同,但并不存在某种规律。其波动可以看成是随机的。
(2)非平稳序列包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合。因此,非平稳序列可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列。
6. 考虑总体参数的估计量,简述无偏估计量与最小方差无偏估计量的定义。
【答案】①无偏性(unbiasedness )是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。设总体参数为所选择的估计量为如果则称为的无偏估计量。对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。这样,要确定一个估计量的好坏,就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量,而必须由大量抽样的结果来 衡量。对此,一个自然而基本的衡量标准是要求估计量无系统偏差。尽管在一次抽样中得到的估计值不一定恰好 等于待估参数的真值,但在大量重复抽样时,所得到的估计值平均起来应与待估参数的真值相同,即希望估计量 的均值应等于未知参数的真值,这就是无偏性的要求。 ②最小方差无偏估计是在无偏估计类中使均方误差达到最小的估计量,即在均方误差
是的一个无偏估计量,都有
则称是的一致最小方差无偏估计。
7. 如果有百分之五的人是左撇子,而小明和他弟弟都是左撇子;那么小明和他弟弟都是左撇子这个事件的 概率是不是0. 05X0. 05=0. 00257?为什么?
【答案】不是。
显然,小明和他弟弟都是左撇子的事件不是独立的,所以这种计算方法错误。
第 3 页,共 54 页 时,二项分布的正态近似仍和都对称的。当p 趋于0或1时,二项分布将呈现出偏态,但当n 变大时,这种偏斜就会消失。一般来说, 只要当n 大到使最小意义下的最优估计,它是在应用中人们希望寻求的一种估计量。设若对于的任一方差存在的无偏估计量
当两个事件相互独立时,
当两个事件不相互独立时
,⑴ ⑵
记事件A 为小明是左撇子,事件B 为小明的弟弟是左撇子。显然小明是左撇子和他弟弟是左
撇子这两个事件不相互独立,所以选择第二个公式计算小明和他弟弟都是左撇子这个事件的概率。
8. 在研究总体特征时,往往采用抽样调查,试给出采用抽样的理由。
【答案】
抽样调查()是一种非全面调查,它是按照随机原则从总体中抽取一部分单位作为样本进行观察研宄,以抽样样本的指标去推算总体指标的一种调查。随机原则要求所有调查单位都有一定的概率被抽取。根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样两类。概率抽样是按照概率论和数理统计的原理从调查研宄的总体中,根据随机原则来抽选样本,并从数量上对总体的某些特征作出估计推断,对推断出可能出现的误差可以从概率意义上加以控制。习惯上将概率抽样称为抽样调查。抽样调查同其他调查比较,具有 如下几个特点:第一,样本单位按随机原则抽取,排除了主观因素对选取样本单位的影响;第二,能够根据部分 调查的实际资料对调查对象的总体的数量特征进行推断,从而达到对调查总体的认识;第三,在抽样调查中会存 在抽样误差,但是这个误差可以事先计算并加以控制。因此,抽样调查既能节省人力、物力、财力,又可以提高资料的时效性,而且能取得比较正确的全面统计资料,具有许多优点。
9. 简述方差分析的基本原理。
【答案】方差分析通过检验各总体的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。在方差分析中,数据的误差是用平方和来表示的,总平方和可以分解为组间平方和与组内平方和。组内误差只包含随机误差,而组间误差既包括随机误差,也包括系统误差。如果组间误差中只包含随机误差,而没有系统误差。这时,组间误差与组内误差经过平均后的数值就应该很接近,它们的比值就会接近1; 反之,如果在组间误差中除了包含随机误差外,还会包含系统误差,这时组间误差平均后的数值就会大于组内误差平均后的数值,它们之间的比值就会大于1。当这个比值大到某种程度时,就可以说因素的不同水平之间存在着显著差异,也就是自变量对因变量有影响。
10.单因素方差分析的实质是什么?并说明单因素方差分析的步骤。
【答案】单因素方差分析的实质是研宄一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。
单因素方差分析的步骤为:
(1)按要求检验的个水平的均值是否相等,提出原假设和备择假设。
(2)构造检验统计量,计算各样本均值(3)计算样本统计量
(4
)统计决策。比较统计量 的值。若
第 4 页,共 54 页 样本总均值误差平方和 拒绝原假设;反之,不能
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