简答题:
1. 什么是分层抽样、系统（等距）抽样？（含义、例子）
（1）分层抽样：先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。
例：假设某地区有高中生1200人，初中生2400人，小学生4800人，此地教育部门为了了解本地区学生近视情况，从中抽取100名学生进行调查。
例：在以学校进行抽样调查,可先把总体分为男生和女生,然后,采用简单随机抽样方法或系统抽样的方法,分别从男生和女生中各抽100名,这样,由这200名学生所构成的就是一个由分成抽样所得到的样本。
（2）系统抽样：将总体各单位按某一标志顺序排队，然后按照一定的间隔抽取样本单位。 例：要从某校的10000名学生中抽取100个进行健康检查，由于总体中个体数比较多，采用系统抽样。 例：适合用于总体及样本规模都较大的情况。它与简单随机抽样一样都要有完整的抽样框。比如在3000名学生中抽取100名,则先将这3000名的名单依次编上编号,再根据公式K（抽样间距）=N（总体规模）/n（样本规模）=3000/100=30,即每隔30名抽1名。
2.什么是区间估计？影响区间估计长度的因素有哪些？
所谓区间估计，就是在点估计的基础上，用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数。
记总体指标为θ，样本估计量为?? ，事先给定概率为1-α，若根据样本估
?,??计量的概率分布可计算出一个区间 ?LU ，使得该区间包含总体参数θ的概???????1?? ，则该区成立，就该率等于事先给定的概率1-α，即有：P?LU?,??区间 ?而概率1-α就称为是置信概率或置LU 称为总体参数θ的置信区间，信度。
影响因素： 总体标准差、所要求置信水平、样本容量
??????3.什么是假设检验的P值？使用P值检验的程序有哪些（基本步骤）？
检验统计量的取值落在其实际样本值之外的概率，就称为假设检验的p值。 程序：
(1)提出原假设H0和备择假设H1； (2)规定检验的显著性水平α；
(3)构造用于检验的样本指标，即检验统计量；
(4)在原假设为真的假定下，根据检验统计量的概率分布，确定出检验统计量的临界值，并由此临界值构造出检验的拒绝域和接受域；或者计算出假设检验的p值；
(5)比较检验统计量的实际样本值与其临界值，或者比较检验的p值与显著性水平α，并根据比较的结果做出拒绝或不能拒绝原假设的决策。
4.什么是双侧、单侧检验，并且各举以一例
（1）双侧检验：若要检验的假设为：H0:θ=θ0， H1:θ≠θ0
则否定域应建立在与原假设值的正负偏离超出给定临界值的两边，这种检验方法称为双侧检验。
（2）左侧检验：若要检验的假设为：H0:θ≥θ0， H1:θ＜θ0
则否定域应建立在与原假设值的负偏离超出给定临界值的一边，这种检验方法称为左侧检验。
（3）右侧检验；若要检验的假设为：H0:θ≤θ0， H1:θ＞θ0
则否定域应建立在与原假设值的正偏离超出给定临界值的一边，这种检验方法称为右侧检验。
例一，检验某种治疗方法是否有效，是单侧检验，因为只要检测是否比原方法好，而不检验是否比原方法坏。
例二，检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用，做双侧检验，因为既要考虑坏的情况，又要考虑好的情况
5.最小二乘法的基本原理？
所谓最小二乘估计，就是寻找使样本观测模型的随机误差平方和最小的参数值作为回归模型参数的估计值。
6.方差分析表如何构造？如何解释方差分析表中F统计量的意义？
表示方差分析结果的一种表格。表格中通常列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，有时还列出方差组成。以表格形式表示方差分析结果，简单明了。
F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。
F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。
然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果 F < F表 表明两组数据没有显著差异； F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异。
7.对于非概率决策，常见的4种决策准则是什么？
(1)大中取大准则 (2) 小中取大准则 (3) 折中准则 (4) 大中取小准则
8.对于概率性概率，常见的3种决策准则是什么？
（1）期望损益准则 （2）最大可能准则 （3）渴望水平准则
9.均值、中位数、众数的含义，以及三者的关系是什么？
均值：算术平均数又称均值，是随机变量的所有观测值总和与观测值个数的比值。 中位数：在按观测变量值的大小顺序排列所形成的变量值数列中点位置上的变量值。 众数：随机变量的观测值中出现次数或密度最大的变量观测值 。
左偏： 均数<中位数<众数 右偏： 众数<中位数<均数
10、极差（一组数据），全距会计算
极差又称全距，是观测变量的最大值与最小值之间的离差，也就是观测变量的最大观测值与最小观测值之间的区间跨度。
极差的计算公式为：
R=Max(xi)-Min(xi)
相关推荐：
loading