统计学简史
统计学简史1
统计是初产生于研究对国家，特别是对其经济以及人口的描述。当时现代数学尚未形成。因此那时的统计史基本上是经济史的范畴。现代统计主要起源于研究总体（population），变差（variation）和简化数据（reduction of data）。
第一个经典文献属于John Graunt(1620-1674)，其具有技巧的分析指出了把一些庞杂、令人糊涂的数据化简为几个说明问题的表格的价值。他注意到在非瘟疫时期，一个大城市每年死亡数有统计规律，而且出生儿的性别比为1.08，即每生13个女孩就有14个男孩。大城市的死亡率比农村地区要高。在考虑了已知原因的死亡及不知死亡年龄的情况下, Graunt估计出了六岁之前儿童的死亡率，并相当合理地估计出了母亲的死亡率为1.5％。因此，他从杂乱无章的材料中得出了重要的结论。他还给出了一个新的生命表。
Edmond Halley(哈雷)(1656－1742)利用了Breslau的记有死亡年龄的数据，改进了Graunt的生命表并引进了死亡率的定义。
瑞士数学家Leonhard Euler(欧拉)(1717-1783)提出了平稳生命表的概念。
Joha De Witt(1625-1672)等人最早讨论退休金和人寿保险的方案。
ThomasRobert MalthuS(马尔萨斯)(1766-1834),Alfred James Lotke(1881-1949)，Ronald Aylmer Fisher(费歇)(189l-l962)，及William Feller(费勒)(1906-1970)等人用渐趋复杂的数学来研究生命表的理论，这对人类及其它总体的动力学描述具有显著意义。
William Petty(1623－1687)是Graunt同时代的经济学家及朋友。他认为需要建立中央统计部来利用人口统计学的知识；由行政区利用列出记录年龄，性别，婚姻状况等细节的记录表格来收集数据；要有出生，死亡，婚姻，收入，教育和商业等方面的统计数据。当时在研究诸如死亡等时间序列时，Graunt注意到了随机的起伏；但他仅以机械的术语加以描述一把这些与钟表运动的忽动忽停相联系。实际上，这种不规则的变化也影响赌博和天文学。因此，其后进一步导致了随机误差的误差分布概念的出现。
赌博产生了第一个机会事件的模型：如果硬币就骰子的每一面都有相同概率，则导致估计抛一个均衡的硬币所出现的正面次数或挪一个均衡的骰子的总点数。
更一般地，Abrahamde Moivre(棣美佛)(1667-1754)导出了对二项分布的一个近似；这使每一个概率都等于正态曲线下的一块面积，这是一种的中心极限定理。
Pierre simon Laplace(拉普拉斯)(1749－1827)导出了对男子出生比例的类似的渐近公式。
Jacob Bemonlli(伯努利)(1664-1705)以弱大数定律支持了对大样本均值的使用。
Thomas simpson(辛普森)(1710－1761)计算了同分布随机变量和的精确分布，同样也支持了对大样本均值的使用。在天文学中，要对一些运动星体位置的未知参数进行估计，通常某
种意义上“最好的”估计都是来源于一些注定不和谐的观察值，因为只要观察值在数量上超过参数，就会产生度量误差。
Roger Cotes(1682-1716),Thomas Bayes(贝叶斯)(1702-1761),Euler,Johnson Tobias Mayer(1723-1762)，Rudger Josif Boskovic(1711-1787)，Laplace和Adrien MarieLegendre（勒让德）(1752-1833)都在研究这个问题。后来被Friedrich Gauss(高斯)(1777-1855)解决。John Michell(米歇尔)(1724-1793)用统计方法证明了双星的存在。
然而，认定现代统计理论是由精算科学，人口学和天文学的需要而发展来的观点是不正确的；事实上，它是由心理学，医学，人体测量学，遗传学和农业的需要发展出来的。直到1830年，几乎所有的经验分布都是关于一维误差或一个非数值变量。
在1830年之后，天文学家和社会学家Adolphe Jacques Quetelet（1796－1874）使得诸如身高体重之类的度量值的变量的经验分布通俗化。他在生物统计研究中大量利用了理论二项分布和正太分布。
后来Ladislaus von Bortkiewicz（1868－1931）报告了在普鲁士兵团中由马踢造成的受伤事故，发现Poisson(普阿松)分布和官方统计学有关。在计算血红细胞数目上，Poisson分布也被Ernst Ahbe（184O-1905）所用。从那时起，该分布被大量地用于计数的试验中，比如闪光的计数。
在生物学上，统计方法使得JOhann Gregor Mendel（孟德尔）（1822－1884）认识到某些主要遗传基因的存在，它们在0，l和2三个水平显现，其中水平0(双隐性)能和水平1和2区别开来。他能确定有相同或不相同的水平的个体之间交配的结果，而且提出了某些生物学事件等价干掷一个硬币的模型；他能对任意交配的结果给出概率并用实验来验证其假设。
虽然经济学没有产生超出用初等理论来求解问题，但在较早的医学统计中却产生了有意思的问题。Philippe Pinel（1745－1826）和Pierre Charles alexandre Louis（1787－1872）开始了建立疾病分类的困难
课题；这些工作人员保存了精确和完整的所有病例的记录，并且能给出和预后有关的统计数字。Louis能有利用跟踪调查的方法反驳了当时广泛滥用的放血疗法。他的三个学生是值得一提的：Jules Gavarret（1808－1890）写了一本医学统计的教科书；书中有应用Simeon－Denis Poisson（178O-1840）理论来对两个比例进行检验的许多应用；Oliver Wendell Holmes （1819-1894）和他的不知名的数学顾问对一系列分娩热病例给出了有趣的分析，证明该病是传染的，这优于任何十九世纪的类似研究；William Farr（1807－1883）在官方统计学中建立了新的惯例。更直接的原动力来自于遗传学（确切地说是优生学）。
Francis Galton（1822一19ll）在1886 年研究了两代豌豆重量之间的
相关时发现了Y关于一个正态变量X的线性回归及类似于椭圆的等概率线；由此James douglas Hamilton dickson（1849－1931）导出了密度与exp（－1/2 x*TAx）成比例的联合正态形式；按标准记号,x*TAx应为x+（y一ρxx）/(1-ρρ).ρ为y对x的回归直线的斜率。从此，多元正态分布就经常出现在文献之中；而两个和三个变量的正态分布在Laplace 时就已经知道了。该联合分布能够由互相独立的正态随机变量的线性变换而构造，例如Giovanni Antonio amedeo Plana（1781－1863）和lrenee－Jules Bravais（1811-1863）所做，而且，反
过来它能分解为互相独立的正整随机变量的积，如Auguste Bravais（1811 -1865）和Ire－nee －Jules Bravais（1811－1863）所做。
Idsaac odhunter（1820- 1884）在最小二乘理论上导出了一般形式的多元正态分布，即exp（－xTAx）乘以一个常数；Arthur Cayley（1821－1895）把xTAx化简为平方和并确定了该常数值。这些人都未对A－1=v的非对角线元素感兴趣，这里v是协方差矩阵。Galton后来说"这些误差或偏差正是我想要研究并了解的。”正态分布在理论统计中扮演了一个非常重要角色。有许多理由来说明这一点；一般来说成果一个模型包含着正态分布的几个非平凡特性，则它必须具备所有的特性。
在1895年，Karl Pearson（皮尔森）（1857-1936）认识到对更理论的统计分布的需要，并且得到作为微分方（Pearson方程组）解的密度函数；和另外一些统计学家一样，Andrei andree －viC Markov(马尔科夫）（1856-1922）不愿用Pearson分布方程组，因为即使得了皮尔森τ曲线作为一个极限分布，也没有明显的模型来产生它们。
Markov进一步证明Pearson xx统计量为样本尺寸乘以Wihelm Hector Richard albrcht Lexis （1837－1914）的离散系数。Walter Frank，Raphael Weldon（1860-1906）利用取独立初第二项变量和的方法得到二项变量的联合分布。
许多作者，比如Alexander Claig Aitken（1895－1967），已经参与了发展该思想；但是许多其它思想已经被用来获得联合分布。在Karl Pearson的方法不能产生更多的联合分布之后，Sergei Natanovic Bernstein(1880-1968)认为一个更具有生产价值的方法可能存在于随机过程的领域中。
统计学简史2
Karl Pearson 时代，1890-1920
到1920年为止的英国生物统计学派的主要就为
（i）收集并化简了许多经验数据；
（ii）定义了具有多重和总相关系数p的联合正态分布，还定义了估计误差的联合分布；（iii）关于拟合度的f检验，比较观察分布和理论分布，包括由Herbert Edward Soper（1865－1930）引进的条件Poisso变量；
（iv）分析列联表，特别是利用f统计量；
（V）当边缘分布充分细分时由最大似然法估计p；
（Vi）当边缘分布没有充分定义时估计p；
（vii）由一个统一的参数估计系统来描述一组曲线，即矩方法；
（viii）利用正态定理到遗传选择问题；
（ix）通往独立性一般定理的某些进展；
（X）通往估计和检验估计精确性的一个理论的进展；
（xi）构造了适当的表。
与此同时，在法国的Felix Edouard Ｊustin Ｅmile Ｂorel（1871-1956），Maurice Frenchet （1878－1973）及Jules Henri Poincare（1854-1912），和在俄国的Alekandr Aleksandrovic Cuprov（1874-1926），A．A．Markov Vsevolod Ivanovic Romanovsky( 1879－1954)作出许多
贡献，特别是把数据的数学处理严格化。
A. FISHER 时代，1921－1936
所有的皮尔森的方法都可以应用于大样本，而且可以对方差作出较精确的估计。但对于出现在实际应用中的小样本，这些方法就未必奏效了。William Sealy Gosset（1876-1937）因此导出了一个检验；按照R．A．Fisher的建议该检验在作了一个变换之后成为现在熟和的t- 检验。
Fisher以其四篇值得纪念的论文开创了一个新纪元；相关系数估计的精确分布；协调一致了Mendelian和生物统计对遗传学的不同方法；正确解释了列联表；估计和推断的一般定理。在1920年之后，在Rothamsted实验室，Fisher发展了有广泛应用价值的方差分析和试验与分析的理论。Fisher有很强的数学功底，特别是在组合论
（combinatorics）方面，他能吸引其他数学家作为助手。他对应用领域的选择是很幸运的；研究结果都能立即应用并有明显的经济效应；能够有效地简化假设，比如误差的正态性和独立性；和一些顽固的教条斗争；试验的花费都很低；没有伦理问题。许多重要的步骤用来发展上面提到的Pearson学派的工作的一些分支。在（iii）和（iv）中的许多重要问题被解决了；给出了正确的自由度；K．pearson已经为该目标前进了一段；在（vii）中Fishe发明了更有效的方法来估计；他拒绝了用矩方法来确定分布；在（al）中Fisher和Yate发表了统计表。Fisher在误差分布和互相独立性的假设使其能用正交变换来保持线性和二次型之间的独立性，这样就可合理地利用t- 检验和F- 检验。Fisher看到农业试验能利用更复杂的设计。于是，双向表的影响能够按地理因素（行和列）及处理来分别分析。这能推广到n维Latin 方的应用，把处理用于Larin方相应的不同字母的位置上；该方法通过实行Graeco-Latin方来实现。Fisher及其助手和同事研究了设计问题，缺损值问题，非正交性等等；
这些人包括Maurice Stevenson Bartkett（1910）,William Gemmell cochran（1990-l982），他们后来在美国特别有影响。此外，还有David John Finner(1917－)，Joseph Oscar Irwin（1898－1982），Kanneth Mather（1911－），及Frank Yates(1902-)。
NEYMAN-PEARSON时代，1937-1949
Jerzy Neyman(1894-l981)及Egon sharpe Pearson（1895-1980）在一系列的杰出的文章中澄清了推断理论，特别是有关显著性检验的基本原理一其合理性以往是常被批评为。早期的显著性检验为关于二项变量之间或均值之间的，它们被K．Pearson推广至卡方检验，被R.A.Fisher推广到F一检验，推广了Student T一检验。Neyman和E．S．Fearson看出，为了更有效，应该考虑与待检验的零假设相对应的备选假设。他们在这样的检验中设立两种误差并因素导致了他们的基本引理，似然比检验，及势的概念；他们顺便验证了大多数常见的显著性检验的应用；他们还引进了置信限；但是他们的体系从未被Fisher所承认。
Neyman 和Pearson的工作影响了许多人，特别是美国人。
应用统计学期末复习重点（按题型整理） 一、填空题（10分） 1.统计学的三种含义：统计工作；统计数据或统计信息；统计学 2.统计学的研究对象是群体现象 3.根据统计方法的构成不同，可将统计学分为描述统计学和推断统计学，根据统计方法研究和应用的侧重不同，可将统计学分为理论统计学和应用统计学。 4.统计研究的基本方法：大量观察法，实验设计法，统计描述法和统计推断法 5.标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的， 6.标志按其性质不同分为数量标志和品质标志两种。按其变异情况可以分为不变标志和可变标志，可变标志称为变量。 7.统计总体具有三个基本特征，即同质性、大量性和变异性。 8.统计指标按其作用可分为总量指标、相对指标、平均指标，按所反映总体的内容不同，可以分为数量指标和质量指标。 9.总量指标指在一定时间、地点条件下说明现象总体的规模和水平的指标，其表现形式为绝对数。 10.总量指标按其反映时间状况不同，可以分为时点指标和时期指标，按指标数值采用的计量单位不同可以分为实物指标，价值指标，劳动量指标。总量指标按其说明总体内容不同，可分为总体标志总量和总体单位总量 11.平均指标说明分配数列中各变量值分布的集中趋势，变异指标说明
各变量值分布的离中趋势 12.计量尺度的类型有定类尺度，定序尺度，定距尺度，定比尺度，根据四种计量尺度计量结果，可将统计数据分为三种类型：名义级数据，顺序级数据，刻度级数据。 13.对名义级数据通常是计算众数，对顺序级数据，通常可以计算众数、中位数；对刻度级数据，同样可以计算众数和中位数，还可以计算平均数。 14.全面调查方式有统计报表制度，普查；非全面调查有重点调查、典型调查、抽样调查。 15.常用的抽样调查组织形式有简单随机抽样，类型随机抽样，机械随机抽样，整群随机抽样，阶段随机抽样。 16.统计分组的关键在于正确选择分组标志和合理划分各组界限 17.按分组标志的多少，统计分组可以分为简单分组和复合分组；按分组标志性质不同，统计分组可以分为品质分组和数量分组；按分组作用和任务不同，有类型分组、结构分组和分析分组。 18.离散变量可作单项式分组或组距式分组，连续变量只能做组距式分组。 19.从统计表的内容看：统计表由主词和宾词两部分构成，从统计表的形式看：统计表包括总标题、横行和纵栏标题、数字资料 20.平均指标可分为两类：计算均值和位置均值。 21.根据算术平均数、众数和中位数的关系，次数分布可以分为对称分布，左偏分布，右偏分布。
统计学三大分布与正态分布的关系[1] 张柏林 41060045 理实1002班 摘要：本文首先将介绍2χ分布，t 分布，F 分布和正态分布的定义及基本性质， 然后用理论说明2χ分布，t 分布，F 分布与正态分布的关系，并且利用数学软件MATLAB 来验证之. 1. 三大分布函数[2] 1.12χ分布 2()n χ分布是一种连续型随机变量的概率分布。这个分布是由别奈梅 (Benayme)、赫尔默特(Helmert)、皮尔逊分别于1858年、1876年、1900年所发现，它是由正态分布派生出来的，主要用于列联表检验。 定义：若随机变量12n ,,X X …X 相互独立，且都来自正态总体01N （，） ，则称统计量2222 12n =+X X χ++…X 为 服从自由度为n 的2χ分布，记为22~()n χχ. 2χ分布的概率密度函数为 122210(;),2()200n x n x e x n f x n x --?≥??=Γ???? ，2χ分布的密度函数图形是一个只取非负值 的偏态分布，如下图.
卡方分布具有如下基本性质： 性质1：22(()),(())2E n n D n n χχ==； 性质2：若221122(),()X n X n χχ==，12,X X 相互独立，则21212~()X X n n χ++； 性质3：2 n χ→∞→时，（ n ）正态分布； 性质4：设)(~2 2n αχχ，对给定的实数 ),10(<<αα称满足条件: αχχαχα==>? +∞ ) (222 )()}({n dx x f n P 的点)(2 n α χ为)(2n χ分布的水平α的上侧分位数. 简称为上侧α分位数. 对不同的α与n , 分位数的值已经编制成表供查用. 2()n χ分布的上α分位数 1.2t 分布 t 分布也称为学生分布，是由英国统计学家戈赛特在1908年“student”的笔名首次发表的，这个分布在数理统计中也占有重要的位置. 定义：设2 ~0~X N χ（，1），Y （n ），,X Y 相互独立，，则称统计量 T = 服从自由度为n 的t 分布，记为~()T t n . t 分布的密度函数为
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
南京邮电大学 2010 /2011 学年第 一 学期 《应用统计》期末 试卷（A ） 院(系) 班级 学号 姓名 一、单项选择题（每题2分，共10题，合计20分） （1）一个旅游景点的管理员根据以往的经验，有80%游客照相留念，则接下来的两名游客都照相留念的概率是（ ）。 A.0.65 B.0.36 C.0.5 D.0.4 （2）从一个装有3个红球2个白球的盒子摸球（不放回），则连续两次摸到红球的概率为（ ）。 A.0.6 B.0.3 C.0.5 D.0.4 （3）下面属于时期指标的是（ ）。 A.商品销售额 B.商场数量 C.商品价格 D.营业员人数 （4）平均发展速度是（ ）。 A. 定基发展速度的算术平均数 B. 环比发展速度的算术平均数 C. 环比发展速度的几何平均数 D. 增长速度加上100% （5）在回归直线Y ＝a ＋bx 中，回归系数b 的意义为（ ）。 A ．x ＝0时，Y 的期望值 B ．X 每变动一个单位引起的Y 的平均变动量 C ．Y 每变动一个单位引起的X 的平均变动量 D ．X 每变动一个单位时Y 的变动总量 （6）设随机变量2~(3,)X N σ，且(36)0.4P X <<=，则( )0P X <=( )。 A ．0.1 B ．0.4 C ．0.6 D ．1 （7）某企业生产某种产品，其产量每年增加5万吨，则该产品的产量环比增长速度（ ）。 A . 年年下降 B . 年年增长 C . 年年保持不变 D . 无法做结论 （8）设()~X P λ，已知()()12P X P X ===，则()3P X =的数值为（ ）。 装 订 线 内 不 要 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则，诚 信 考 试，绝 不 作 弊
实验五加利佛尼亚州的大气臭氧浓度的地统计分析 （综合实验） 实验目的： 通过对数据的具体分析，掌握ArcGIS下地统计分析模块的功能，了解完整的地统计分析过程，并能使用其解决科研问题中的实际问题。 实验内容： 美国环保局负责对加利佛尼亚州的大气臭氧浓度进行监测。利用地统计分析模块提供的许多工具，通过检测所有采样点之间的关系，对生成一个关于臭氧浓度值、预测标差（不确定性）的连续表面，从而使对其他点的浓度值进行最佳预测成为可能。 1、数据检查 2、模型拟合 3、模型精度比较 4、臭氧浓度制图 实验数据： 数据集描述 Ca_outline 加州轮廓图 Ca_ozone_pts 臭氧采样点数据（单位：ppm） Ca_cities 加州主要城市位置图 实验步骤： 一、数据加载 1、生成子集 将特定位置上的预测值同这些区域内的实测值相对比，是评价一个输出表面质量的最严格的方法。其方法是将原始数据集划分成两个部分：一个部分用于建立模型，也就是用来生成输出表面；另外一个部分用于测试，即验证输出表面。 （1）在Geostatistical Analyst 工具栏中单击Create Subsets命令； （2）Input Layer：选择要划分子集的图层； （3）拖动滑块到合适位置，来选择训练和测试数据的相对百分比； （4）单击完成，训练和测试数据集会在Personal Geodatabase中。 2、应用子数据集进行验证 （1）validation：input 选择测试数据集 （2）attribute：选择与生成表面时相同的属性 （3）打开验证图层 二、数据检查 你可以用三种方式对数据进行检验： （1）检测数据分布
一、单项选择题（每题 2分，共30分） △ 1．在编制等距数列时，如果全距等于56，组数为6，为统计运算方便，组距取（ B ）。 A 、9.3 B 、9 C 、6 D 、10 2．某商业局对其所属商店的销售计划完成百分比采用如下分组， 请指出哪项是正确的（ C ）。 A 、80—89% 90—99% 100—109% 110%以上 B 、80%以下 80.1—90% 90.1—100% 100.1—110% C 、90%以下 90—100% 100—110% 110%以上 D 、85%以下 85—95% 95—105% 105—115% 3．以下是根据8位销售员一个月销售某产品的数量制作的茎叶图 3 02 6785 5654 则销售的中位数为（ C ） 。 A. 5 B. 45 C. 56.5 D. 7.5 4．按使用寿命分组的产品损坏率一般表现为（ D ）分布。 A 、钟型 B 、对称 C 、J 型 D 、U 型 5．某11位举重运动员体重分别为：101斤、102斤、103斤、108 斤、102斤、105斤、102斤、110斤、105斤、102斤，据此计 算平均数，结果满足（ D ）。 A 、算术平均数＝中位数＝众数 B 、众数>中位数>算术平均数 C 、中位数>算术平均数>众数 D 、算术平均数>中位数>众数
6．甲数列的标准差为7.07，平均数为70，乙数列的标准差为3.41， 平均数为7，则（ D ）。 A 、甲数列平均数代表性高； B 、乙数列平均数代表性高； C 、两数列的平均数代表性相同； D 、甲数列离散程度大； 7．某银行想知道平均每户活期存款余额和估计其总量，根据存折 账号的顺序，每50本存折抽出一本登记其余额。这样的抽样组 织形式是（ C ） A 、类型抽样 B 、整群抽样 C 、机械抽样 D 、纯随机抽样 8．在方差分析中，检验统计量F 是（ B ）。 A 、组间平方和除以组内平方和 B 、组间均方和除以组内均方 C 、组间平方和除以总平方和 D 、组内均方和除以组间均方 9. 回归方程中，若回归系数为正，则（ A ）。 A 、表明现象正相关 B 、表明现象负相关 C 、表明相关程度很弱 D 、不能说明相关的方向和程度 △10．已知某工厂甲产品产量和生产成本有直线关系，在这条直 线上，当产量为1000时，其生产成本为30000元，其中不随产量 变化的成本为6000元，则成本总额对产量的回归方程是（ A ） A 、x y 246000?+= B 、x y 24.06?+= C 、x y 624000?+= D 、x y 600024?+= 11.速度和环比发展速度的关系是（ A ）。 A 、两个相邻时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度 B 、两个相邻时期的定基发展速度之差等于相应的环比发展速度
三大抽样分布 众所周知，在概率论中有二项分布、正态分布、泊松分布着三大分布，而统计学中也有三大抽样分布，分别是x2 分布、t布和F分布。这三大抽样分布的发现正好是现代统计学的形成时期，对于以参数统计推断为主要内容的现代统计学理论的形成有着重要意义。X2分布的发现来源于Kad Pears0n创立X2拟合优度理论的过程，而t分布的发现来源于Gosset小样本理论的创立过程，F分布则是来源于Fisher创立方差分析理论的过程。 三大抽样分布的研究意义 c．R．Rao曾经说过“在终极的分析中，一切知识都是历史，在抽象的意义下，一切科学都是数学，在理性的基础上，所有的判断都是统计学。”这句话一语道破统计学的重要性。三大抽样分布在统计学理论中占据着重要地位，由此可见，研究三大抽样分布对于科学研究有着重要意义。在实际工作中，统计工作者对于三大抽样分布的研究必不可少，通过研究三大抽样分布的产生、发展和完善，能够充分了解三大抽样分布理论的重要性。具体到统计学三大分布，对于三大分布理论的研究，能够在充分吸收前人研究成果的基础上不断进行理论创新，从而推动科学技术的进步。纵观所有的科技进步，无一不是在充分研究前人成果的基础上发展而来的研究统计学三大抽样分布，对于我国社会经济发展有着重要的推动作用。三大抽样分布产生于19世纪末20世纪初，在统计学的发展过程中，每一次新的分析统计数据概率模型的发现，统计学理论都会发生一次重大飞跃。为此，要想研究三大抽样分布，就应该对其发展过程进行研究。统计量是样本的函数，是随机变量，有其概率分布，统计量的分布称为抽样分布。 X2分布 x2的早期发展 由于受到中心极限定理和正态误差理论的影响，正态分布一直在统计学中占据重要地位。在很多数学家和哲学家心目中，正态分布是唯一可用的分析和解释统计数据的方法。但是随着时代的发展，一些学者开始对正态性提出了质疑，随后，在多位科学家的试验验证下，正态分布与实际数据拟合不好的情况日渐凸显出来，科学家纷纷开始研究比正态分布范围更广的分布类型，波那个人产生了偏态分布，其中，x2就是最早的偏态分布最早引入偏态分布的是JamesClerk Maxwel，他在研究气体分子运动的过程中引入了X2分布。1891年，X2分布首次被作为统计量的分布导出。Pizzetti在求线性 模型最小二乘估计残差平方和的分布时，通过富氏分析法得出了X2的分布。随着时代的发展，正态分布理论的局限更加明显，更加推动了偏态分布的发展。KarlPearson是对偏态分布贡献最大的人，成为了一代统计学巨人。按照他的观点，统计学应该把在模型基础上对观测数据进行有效预测作为基本任务，所以他开创了一族曲线对观测数据进行拟合，使得分布拟台数据的应用范围进一步扩大。 X2模型
统计学三大分布与正态分布的关系 [1] 张柏林 41060045 理实1002班 摘要：本文首先将介绍 2分布，t 分布，F 分布和正态分布的定义及基本性质， 然后 用理论说明2分布，t 分布，F 分布与正态分布的关系，并且利用数学软件 MATLAB 来验证之. 1.三大分布函数[2] 1.1 2分布 2（n ）分布是一种连续型随机变量的概率分布。这个分布是由别奈梅 （Benayme ）赫尔默特（Helmert ）、皮尔逊分别于1858年、1876年、1900年所发 现，它是由正态分布派生出来的，主要用于列联表检验。 定义：若随机变量X 1,X 2,…X n 相互独立，且都来自正态总体 N （0,，）,则称 统计量 2 =x ； X ；…+X ；为服从自由度为n 的2分布，记为 2 2 ~ （n ）. 2 分布的概率密度函数为 1 x e 2 x 0 J x 0 其中伽玛函数（X ） e t t x 1dt,x 0， 2 分布的密度函数图形是一个只取非负值 的偏态分布，如下图? x 2 n 2° f(x; n)
2(n2) ,X!,X2相互独立，则X! X2~ 2g n2); 性质3: n 时，2(n) 正态分布; 性质4:设2~ 2(n),对给定的实数 (0 1),称满足条件： P{ 2 2(n)} 2(、f(x)dx (n) 的点2(n)为2(n)分布的水平的上侧分位数. 简称为上侧分位数.对不同的与n,分位 数的值已经编制成表供查 分布，是由英国统计学家戈赛特在1908年“student的'笔名 布在数理统计中也占有重要的位置. 1), Y?2(n), X,Y相互独立，，则称统计量T —X VY/ n 分布，记为T~t( n). 为 性质1: E( 2(n)) n,D( 2(n)) 2n ; 性质2:若X! 2(nJ,X2
§1、4 常用得分布及其分位数 1、 卡平方分布 卡平方分布、t 分布及F 分布都就是由正态分布所导出得分布,它们与正态分布一起,就是试验统计中常用得分布。 当X 1、X 2、… 、Xn 相互独立且都服从N(0,1)时,Z=∑i i X 2 得分布称为自由度等于n 得2χ分布,记作Z ～2χ(n),它得分布 密度 p(z )=??? ????>??? ??Γ--,,00,2212122其他z e x n z n n 式中得??? ??Γ2n =u d e u u n ?∞+--012,称为Gamma 函数,且()1Γ=1, ?? ? ??Γ21=π。2χ分布就是非对称分布,具有可加性,即当Y 与Z 相互独立,且Y ～2χ(n ),Z ～2χ(m ),则Y+Z ～2χ(n+m )。 证明: 先令X 1、X 2、…、X n 、X n+1、X n+2、…、 X n+m 相互独立且都服从N(0,1),再根据2χ分布得定义以及上述随机变量得相互独立性,令 Y=X 21+X 22+…+X 2n ,Z=X 21+n +X 22+n +…+X 2m n +, Y+Z= X 21+X 22+…+X 2n + X 21+n +X 22+n +…+X 2m n +, 即可得到Y+Z ～2χ(n +m )。 2、 t 分布 若X 与Y 相互独立,且 X ～N(0,1),Y ～2χ(n ),则Z =n Y X 得分布称为自由度等于n 得t 分布,记作Z ～ t (n ),它得分布密度 P(z)=)()(221n n n ΓΓ+2121+-???? ??+n n z 。 请注意:t 分布得分布密度也就是偶函数,且当n>30时,t
一 、单项选择题（每题2分，共30分） △1．在编制等距数列时，如果全距等于56，组数为6，为统计运算方便，组距取（ B ）。 A 、 B 、9 C 、6 D 、10 2．某商业局对其所属商店的销售计划完成百分比采用如下分组，请指出哪项是正确的 （ C ）。 A 、80—89% 90—99% 100—109% 110%以上 B 、80%以下 —90% —100% —110% C 、90%以下 90—100% 100—110% 110%以上 D 、85%以下 85—95% 95—105% 105—115% 3．以下是根据8位销售员一个月销售某产品的数量制作的茎叶图 3 02 6785 5654 则销售的中位数为（ C ）。 A. 5 B. 45 C. D. 4．按使用寿命分组的产品损坏率一般表现为（ D ）分布。 A 、钟型 B 、对称 C 、J 型 D 、U 型 5．某11位举重运动员体重分别为：101斤、102斤、103斤、108斤、102斤、105斤、 102斤、110斤、105斤、102斤，据此计算平均数，结果满足（ D ）。 A 、算术平均数＝中位数＝众数 B 、众数>中位数>算术平均数 C 、中位数>算术平均数>众数 D 、算术平均数>中位数>众数 6．甲数列的标准差为，平均数为70，乙数列的标准差为，平均数为7，则（ D ）。 A 、甲数列平均数代表性高； B 、乙数列平均数代表性高； C 、两数列的平均数代表性相同； D 、甲数列离散程度大； 7．某银行想知道平均每户活期存款余额和估计其总量，根据存折账号的顺序，每50本 存折抽出一本登记其余额。这样的抽样组织形式是（ C ） A 、类型抽样 B 、整群抽样 C 、机械抽样 D 、纯随机抽样 8．在方差分析中，检验统计量F 是（ B ）。 A 、组间平方和除以组内平方和 B 、组间均方和除以组内均方 C 、组间平方和除以总平方和 D 、组内均方和除以组间均方 9. 回归方程中，若回归系数为正，则（ A ）。 A 、表明现象正相关 B 、表明现象负相关
. . . 统计学调查报告 （08级） 上海商学院学生消费状况调查报告 （奉浦校区） 徐伟杰，景宝龙，苏淳，张玮，贾金诚小组成员 指导教师姓名崔峰 物流管理系 系名称 论文提交日期2010.12.23
目录 一，调查目的： (3) 二，调查对象： (3) 三，调查项目： (3) 四，调查时间和时限 (3) 五，调查的组织工作 (4) 六，调查结果： (4) 七，调查问卷 (4) 上海市大学生消费状况调查问卷 (4) 八，调查分析： (6) （一）基本信息 (6) （二）消费结构状况分析： (7) （三）具体消费情况： (8) 九，预测分析 (14) 十，调查分析 (16) 十一，附录：调查统计汇总表 (17)
一，调查目的： 随着社会的发展，大学生的消费方式及消费状况引起了社会各界的极大关注，社会消费观念的转变和周围环境影响他们的消费观念和行为。大学生有着较为前卫的消费观念，消费来源主要有家庭父母供给，构成了一个比较特殊的消费群体，随着大学生数量的不断攀升，他们的消费行为在一定程度上形象着整个社会的消费观念和消费行为。而上海有拥有30所本科院校，大学生的数量比较庞大，并且有着更加前卫的消费观念。就此我们针对上海商学院学生的消费情况展开调查，了解我校学生的消费特征，进而探求更为科学的消费方式和行为，提高大学生的消费效益。 二，调查对象： 统计调查对象：上海上海商学院奉浦校区在读学生 统计调查单位：每一位在上海商学院奉浦校区就读的学生 统计填报单位：物流管理082班景宝龙、徐伟杰 三，调查项目： 统计标志：户籍所在地、就读年级、家庭月收入、个人月生活费、生活费来源、各方面的消费金额分配、是否满意目前的消费金额、期望月消费金额、消费计划、期望消费项目、超前消费的情况 四，调查时间和时限 调查时间：2010年10月 调查时限：两个月 五，调查分工： 问卷设计：徐伟杰 问卷校验：苏淳，张玮，景宝龙 问卷调查：景宝龙，张玮，苏淳，徐伟杰，贾金诚
统计学三大分布与正态分布的关系 [1] 张柏林 41060045 理实1002班 摘要：本文首先将介绍2χ分布，t 分布，F 分布和正态分布的定义及基本性质， 然后用理论说明2χ分布，t 分布，F 分布与正态分布的关系，并且利用数学软件MATLAB 来验证之. 1.三大分布函数[2] 1.12χ分布 2()n χ分布是一种连续型随机变量的概率分布。这个分布是由别奈梅(Benayme)、赫尔默特(Helmert)、皮尔逊分别于1858年、1876年、1900年所发现，它是由正态分布派生出来的，主要用于列联表检验。 定义：若随机变量12n ,,X X …X 相互独立，且都来自正态总体01N （，） ，则称统计量222 212n =+X X χ++…X 为服从自由度为n 的2χ分布， 记为22~()n χχ. 2χ分布的概率密度函数为 122210(;),2()200n x n x e x n f x n x --?≥??=Γ???? ，2χ分布的密度函数图形是一个只取非负值的偏态分布，如下图.
卡方分布具有如下基本性质： 性质1：22(()),(())2E n n D n n χχ==； 性质2：若221122(),()X n X n χχ==，12,X X 相互独立，则21212~()X X n n χ++； 性质3：2 n χ→∞→时，（ n ）正态分布； 性质4：设)(~2 2n α χχ，对给定的实数),10(<<αα称满足条 件:αχχα χα ==>?+∞ ) (2 22)()}({n dx x f n P 的点)(2 n α χ为)(2n χ分布的水平α的上侧分位数. 简称为上侧α分位数. 对不同的α与n , 分位数的值已经编制成表供查 用. 2()n χ分布的上α分位数 1.2t 分布 t 分布也称为学生分布，是由英国统计学家戈赛特在1908年“student ”的笔名 首次发表的，这个分布在数理统计中也占有重要的位置. 定义：设2 ~0~X N χ（，1），Y （n ），,X Y 相互独立，，则称统计量/T Y n = 服从自由度为n 的t 分布，记为~()T t n .
《应用统计学》期末考试试题（第一套） 参考答案及评分细则 一、单项选择题（在备选答案中只有一个是正确的，将其选出并把它的英文标号写在题后括号内。不答题或者答错题既不得分，也不倒扣分。每题1分，共10分） 1、某城市工业企业未安装设备普查，总体单位是（ B）。 A．工业企业全部未安装设备B．工业企业每一台未安装设备 C．每个工业企业的未安装设备D．每一个工业企业 2、属于数量指标的是（ A ）。 A．粮食总产量 B．粮食平均亩产量 C．人均粮食生产量 D．人均粮食消费量 3、某市工业企业2006年生产经营成果年报呈报时间规定在2007年1月31日， 则调查期限为（ B ）。 A．一日B．一个月C．一年D．一年零一个月 4、某管理局对其所属企业的生产计划完成百分比采用如下分组，请指出下列哪项 是正确的（ C ） A．80－89％B．80％以下C．90％以下D．85％以下 90－99％80.1－90％90－100％ 85－95％ 100－109％ 90.1－100％ 100－110％ 95－105％ 110％以上 100.1－110％110％以上 105－115％ 5、某企业2005年职工平均工资为5200元，标准差为110元，2006年职工平均 工资幅长了40%，标准差增大到150元，职工平均工资的相对变异（ B ）A．增大 B．减小C．不变D．不能比较6、权数对算术平均数的影响作用，实质上取决于（ A ） A．作为权数的各组单位数占总体单位数比重的大小 B．各组标志值占总体标志总量比重的大小 C．标志值本身的大小 D．标志值数量的多少 7、已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%，则相应的定基增长速度的计算方 法为（ A ）
二项分布(,)B n p n 为试验次数，p 为每次成功概率 {}x x n x n p X x C p q -== 其中1p q += (),()E X np Var X npq == ()()tX t n E e q pe =+其中t -￥<<￥ 解释：n 重贝努里实验中正好成功x 次的概率 几何分布()Geo p p 为成功概率 ()x P X x pq == 2(),()E X q p Var X q p == ()(1),ln tX t E e p qe t q =-<- 解释：n 重贝努里实验中首次成功正好在第x+1次 负二项分布(,),1NB k p k >，k 为成功次数，01p <<，p 为成功概率 1{}x k x k x P X x C p q +-== 2(),()E X kq p Var X kq p == ()(),ln 1tX k t p E e t q qe =<-- 解释：贝努里实验系列中第k 次成功正好出现在第x ＋k 次实验上地概率 泊松分布()P l {},0! x P X x e x l l l -==> (),()E X Var X l l == (1)()t tX e E e e l -=，t -￥<<￥ 解释：贝努里概型中的实验次数很大，但每次成功的概率很小，平均成功次数接近于常数
均匀分布(,)U a b 1 (),X f x a x b b a =<<-；(),X x a F x a x b b a -=<<- 2 ()(),()212a b b a E X Var X +-== 11 ()(1)()r r r b a E X r b a ++-=+- 正态分布2(,)N m s 2 1) 2()x X f x m s -- = 2(),()E X Var X m s == 22 1 2()t t tX E e e m s += 对数正态分布2log (,)N m s 2 1 ln () 2()x X f x m s --=2 221 22(),()(1)E X e Var X e e m m s s ++==- 22 1 2()t t t E X e m s += 解释：如果X~2log (,)N m s ,则logX ～2(,)N m s 指数分布()Exp l ()x X f x e l l -=，()1x X F x e l -=- 21 1 (),()E X Var X l l == (1) ()r r r E X l G += 1()(1,X t M t t l l -=-<
西安交大统计学考试试卷 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1.在企业统计中，下列统计标志中属于数量标志的是（C） A、文化程度 B、职业 C、月工资 D、行业 2.下列属于相对数的综合指标有（B ） A、国民收入 B、人均国民收入 C、国内生产净值 D、设备台数 3.有三个企业的年利润额分别是5000万元、8000万元和3900万元，则这句话中有（B）个变量？ A、0个 B、两个 C、1个 D、3个 4.下列变量中属于连续型变量的是（A ） A、身高 B、产品件数 C、企业人数 D、产品品种 5.下列各项中，属于时点指标的有（A ） A、库存额 B、总收入 C、平均收入 D、人均收入 6.典型调查是（B ）确定调查单位的 A、随机 B、主观 C、随意D盲目 7.总体标准差未知时总体均值的假设检验要用到（A ）： A、Z统计量 B、t统计量 C、统计量 D、X统计量 8. 把样本总体中全部单位数的集合称为（A ） A、样本 B、小总体 C、样本容量 D、总体容量 9.概率的取值范围是p（D ） A、大于1 B、大于－1 C、小于1 D、在0与1之间 10. 算术平均数的离差之和等于（A ） A、零 B、1 C、－1 D、2 二、多项选择题（每小题2分，共10分。每题全部答对才给分，否则不计分） 1.数据的计量尺度包括（ABCD ）： A、定类尺度 B、定序尺度 C、定距尺度 D、定比尺度 E、测量尺度 2.下列属于连续型变量的有（BE ）： A、工人人数 B、商品销售额 C、商品库存额 D、商品库存量 E、总产值 3.测量变量离中趋势的指标有（ABE ） A、极差 B、平均差 C、几何平均数 D、众数 E、标准差 4.在工业企业的设备调查中（BDE ） A、工业企业是调查对象 B、工业企业的所有设备是调查对象 C、每台设备是 填报单位D、每台设备是调查单位E、每个工业企业是填报单位 5.下列平均数中，容易受数列中极端值影响的平均数有（ABC ） A、算术平均数 B、调和平均数 C、几何平均数 D、中位数 E、众数 三、判断题（在正确答案后写“对”，在错误答案后写“错”。每小题1分，共10分） 1、“性别”是品质标志。（对） 2、方差是离差平方和与相应的自由度之比。（错） 3、标准差系数是标准差与均值之比。（对） 4、算术平均数的离差平方和是一个最大值。（错）
地统计学上机实验指导 一、实验目的和要求 1、实验目的 力图通过本实验课程的学习，掌握地统计学的基本概念、基本操作方法，并能够根据实验结果做出合理的解释。 2、实验要求 本实验课程主要学习探索性空间数据分析、结构分析（计算和模拟临近位置的表面属性）、表面预测与结果评估。 要求学生实验前认真准备，实验后提供实验报告，给出详细的实验过程和实验结果。 实验报告内容应包括：实验名称、目的、内容和实验步骤、实验结果说明。 二、实验环境介绍 实验软件：选用Office Excel软件、ESRI公司ArcGIS软件的地统计（Geostatistics）分析扩展模块。 三、实验内容和学时分配
实验一 相关分析 一、 实验目的 掌握在Office Excel 软件中进行相关分析（包括散点图绘制、相关系数计算、相关性解释）。 二、 实验数据 简单相关分析：“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度和平均坡度字段 偏相关、复相关分析：“实验一相关分析. xlsx ”中沟壑密度、平均坡度、平均坡长字段 三、 实验内容 1、 简单相关分析 分析沟壑密度与平均坡度的相关性？ （1） 绘制相关图 （2） 计算简单相关系数 ● 函数计算法：correl(array1,array2) ● 利用分析工具计算 （3） 相关系数t-检验 2 12 --= n r r t 相关系数的t 值=r/sqrt((1-r^2)/(12-2)) ● t 临界值=tinv(0.05,n-2) 若abs(t)>= t 临界值，则相关性显著。 ● P 值=tdist(t,n-2,2) （tdist 返回t 分布的百分点） 若P<0.05，则认为相关性显著。 2、 偏相关分析 计算沟壑密度分别与平均坡度、平均坡长的一阶偏相关系数 （1） 计算各要素的简单相关系数矩阵 利用数据分析工具中的“相关系数” （2） 计算相关系数矩阵的逆矩阵 minverse （）
第5章 概率与概率分布 练习题 5.1 写出下列随机事件的基本空间： （1） 抛三枚硬币。 （2） 把两个不同颜色的球分别放入两个格子。 （3） 把两个相同颜色的球分别放入两个格子。 （4） 灯泡的寿命（单位：h ）。 （5） 某产品的不合格率（%）。 5.2 假定某布袋中装有红、黄、蓝、绿、黑等5个不同颜色的玻璃球，一次从中取出3个球， 请写出这个随机试验的基本空间。 5.3 试定义下列事件的互补事件： （1） A ={先后投掷两枚硬币，都为反面}。 （2） A ={连续射击两次，都没有命中目标}。 （3） A ={抽查三个产品，至少有一个次品}。 5.4 向两个相邻的军火库发射一枚导弹，如果命中第一个和第二个军火库的概率分别是、， 而且只要命中其中任何一个军火库都会引起另一个军火库的爆炸。试求炸毁这两个军火库的概率有多大。 5.5 已知某产品的合格率是98%，现有一个检查系统，它能以的概率正确的判断出合格品， 而对不合格品进行检查时，有的可能性判断错误（错判为合格品），该检查系统产生错判的概率是多少 5.6 有一男女比例为51：49的人群，已知男人中5%是色盲，女人中%是色盲，现随机抽中 了一个色盲者，求这个人恰好是男性的概率。 根据这些数值，分别计算： （1） 有2到5个（包括2个与5个在内）空调器出现重要缺陷的可能性。 （2） 只有不到2个空调器出现重要缺陷的可能性。 （3） 有超过5个空调器出现重要缺陷的可能性。 5.8 设X 是参数为4=n 和5.0=p 的二项随机变量。求以下概率： （1）)2( 5.9 一条食品生产线每8小时一班中出现故障的次数服从平均值为的泊松分布。求： （1） 晚班期间恰好发生两次事故的概率。 （2） 下午班期间发生少于两次事故的概率。 （3） 连续三班无故障的概率。 5.10 假定X 服从12=N ，7=n ，5=M 的超几何分布。求： （1）)3(=X P 。（2）)2(≤X P 。（3）)3(>X P 。 5.11 求标准正态分布的概率： （1）)2.10(≤≤Z P 。 （2）)49.10(≤≤Z P 。 （3）)048.0(≤≤-Z P 。 （4）)037.1(≤≤-Z P 。 （5）)33.1(>Z P 。 5.12 由30辆汽车构成的一个随机样本，测得每百公里的耗油量数据（单位：L ）如下： 试判断该种汽车的耗油量是否近似服从正态分布 5.13 设X 是一个参数为n 和p 的二项随机变量，对于下面的四组取值，说明正态分布是否 为二项分布的良好近似 （1）30.0,23==p n 。（2）01.0,3==p n 。 （3）97.0,100==p n 。（4）45.0,15==p n 。 申请大学学士学位论文 大学 学士学位论文 统计学三大分布与正态分布的差异年级专业： 学生： 指导教师： 统计学三大分布与正态分布的差异 中文摘要 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策者提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。而对数据的分析过程中就需要利用到数据的分布来研究分类。 在实际遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布。而由正态分布构造的三大分布在实际中有广泛的应用，因为这三大分布不仅有明确的背景，而且其抽样分布的密度函数有明显表达式，研究三大分布与正态分布有助于研究实际事例，比如经济安全与金融保险领域、人口统计等。 本文讨论了三大分布与正态分布，并将它们之间的密度函数进行比较说明. 第二章介绍了正态分布的定义、性质，三大分布的定义、性质。 第三章介绍了正态分布与三大分布的密度函数，并将它们之间的密度函数进行比较关键词：正态分布；三大分布；密度函数 The Difference between the Three Statistical Distributions and the Normal Distribution Abstract Statistics is a branch of applied mathematics, the mathematical models are mainly established by the probability and statistics theory based on the collecting 名词解释 1.统计学：是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的收集、整 理、分析、表达和解释的一门科学。 2.医学统计学：是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据 信息的搜集整理、分析、表达和解释的一门科学。 3.抽样：是从研那个研究总体抽取少量有代表性的个体，称为抽样。 4.统计推断：是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分析的目的， 包括参数估计和假设检验。 5.总体：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。 6.概率：是随机事件发生可能性大小的数值度量。 7.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。 8.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体差异。 9.正态分布：频数分布的高峰在中间，两端基本对称，逐步减少，这种分布称 为近似正态分布，如果两端完全对称则称为正态分布。 10.医学参考值范围：又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某指 标值的波动范围称为该指标的正常值范围。 11.动态数列（dynamic series）：是按照一定的时间顺序，将一系列描述某事 物的统计指标依次排列起来，观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势，这些统计指标可以为绝对数、相对数或平均数。 12.人口金字塔：将人口的性别与年龄资料结合起来以图形的方式表达人口的性 别与年龄结构，以年龄为纵轴，人口百分比为横轴，左侧为男，右侧为女，两个对应的直方图，其形似金字塔。 13.负担系数（dependency ratio）:又称抚养比或抚养系数，是指人口中非劳 动年龄人数与劳动年龄人数之比。 14.标准化死亡比(SMR):实际死亡人数与期望死亡人数之比称为标准化死亡比。 《应用统计学》期末考试试题（第二套） 参考答案及评分细则 一、单项选择题（在备选答案中只有一个是正确的，将其选出并把它的英文标号写在题后括号内。不答题或者答错题既不得分，也不倒扣分。每题1分，共10分） 1、指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的，所以（ B） A、标志和指标之间的关系是固定不变的 B、标志和指标之间的关系是可以变化的 C、标志和指标都是可以用数值表示的 D、只有指标才可以用数值表示 2、属于质量指标的是（ B ）。 A、货物周转量 B、单位面积产量 C、年末人口数 D、工业增加值 3、所选择单位的标志总量占全部总体标志总量的绝大比例，这些单位就是（ C ）。 A、调查单位 B、代表性单位 C、重点单位 D、典型单位 4、划分连续变量的组限时,相邻的组限必须（ A ） A、重叠 B、相近 C、不等 D、间断 5、宏发公司2004年计划规定利润应比2003年增长10%，实际执行的结果比2003年增长了12%，则其计划完成程度为（ D ）。 A、 83% B、 120% C、 98.2% D、 101.8% 6、甲班学生平均成绩80分，标准差8.8分，乙班学生平均成绩70分，标准差 8.4分，因此（ A ） A、甲班学生平均成绩代表性好一些 B、乙班学生平均成绩代表性好一些 C、无法比较哪个班学生平均成绩代表性好 D、两个班学生平均成绩代表性一样 7、若各年环比增长速度保持不变,则各年增长量( A ) A、逐年增加 B、逐年减少 C、保持不变 D、无法做结论 8、在物价上涨后，同样多的人民币少购买商品2%，则物价指数为（ B ） A 、90.00% B 、102.04% C 、90.91% D 、109.18% 9、在其它条件不变的情况下，提高估计的概率保证程度，其估计的精确程度（B ） A 、随之扩大 B 、随之缩小 C 、保持不变 D 、无法确定 10、下列回归方程中，肯定错误的是（ C ） A 、88.0,32?=+=r x y B 、88.0,32?=+-=r x y C 、88.0,32?-=+-=r x y D 、88.0,32?-=-=r x y 二、多项选择题（在备选答案中有二个以上是正确的，将它们全选出并把它们的标号写在题后括号内，每题所有答案选择正确的得分；不答、错答、漏答均不得分。每题2分，共10分） 1、哪些属于离散变量（ ABC ）。 A 、某企业职工总人数 B 、某行业职工总人数 C 、全国城镇居民家庭总户数 D 、旅客周转量 2、在以下什么条件下，加权算术平均数等于简单算术平均数?( AD ) A 、各组次数相等 B 、各组变量值不等 C 、变量数列为组距数列 D 、各组次数占总次数的比重相等 3、下列指标中属于时点指标的有（ ABD ） A 、企业数 B 、在册职工人数 C 、某种商品的销售量 D 、某地区2006年末人口数 4、计算平均发展速度可采用的公式有( ABD )。 A 、n n a a x 0 = B 、n x x π= C 、n x x ∑= D 、n R x = 5、指数的作用是( ABD )。 A 、综合反映复杂现象总体数量上的变动情况 B 、分析现象总体变动中受各个因素变动的影响 C 、现象总体各单位变量分布的集中趋势 D 、利用指数数列分析现象的发展趋势 三、判断题（请判断每题的表述是否正确，将判断结果写在题后括号内，正确填“√”，错误填“×”。不答题或者答错题既不得分，也不倒扣分每小题1分，共10分）统计学三大分布与正态分布的差异
统计学名词解释
《应用统计学》期末考试试题及答案(第二套)
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