贾俊平《统计学》考研考点大全.doc
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1、目 录第一章 导论 () 第一节 统计及其应用领域 () 第二节 统计数据类型 () 第三节 统计学的常用基本概念 () 第二章 数据的搜集 () 第一节 数据的来源 () 第二节 调查数据 () 第三节 数据的误差 () 第三章 数据的图表展示 () 第一节 数据的预处理 () 第二节 品质数据的整理与展示 () 第三节 数值型数据的整理与展示 () 第四节 合理使用图表 () 第四章 数据的概括性度量 () 第一节 集中趋势的度量 () 第二节 离散程度的度量 () 第三节 偏态与峰态的度量 () 第五章 概率与概率分布 () 第一节 随机事件及概率 () 第二节 概率的性质与运算法则 (
2、) 第三节 离散型随机变量及其分布 () 第四节 连续型随机变量的概率分布 () 第六章 统计量及其抽样分布 () 第一节 统计量 () 第二节 由正态分布导出的几个重要分布 () 第三节 样本均值的分布 () 第四节 样本方差和样本比例的分布 () 第七章 参数估计 () 第一节 参数估计的基本原理 () 第二节 一个总体参数的区间估计 () 第三节 两个总体参数的区间估计 () 第四节 样本量的确定 () 第八章 假设检验 () 第一节 假设检验的基本问题 () 第二节 一个总体参数的检验 () 第三节 两个总体参数的检验 () 第九章 列联分析 () 第一节 分类数据与列联表 () 第二
3、节 检验 () 第三节 列联表中的相关测量 () 第十章 方差分析 () 第一节 方差分析引论 () 第二节 单因素方差分析 () 第三节 双因素方差分析 () 第十一章 一元线性回归 () 第一节 变量间关系的度量 () 第二节 一元线性回归 () 第三节 利用回归方程进行预测 () 第四节 残差分析 () 第十二章 多元线性回归 () 第一节 多元线性回归模型 () 第二节 回归方程的拟合优度 () 第三节 显著性检验 () 第四节 多重共线性 () 第五节 变量选择与逐步回归 () 第十三章 时间序列分析和预测 () 第一节 时间序列及其分解 () 第二节 时间序列的描述性分析 () 第
4、三节 时间序列预测的程序 () 第四节 平稳序列的预测 () 第五节 趋势型序列的预测 () 第六节 复合型序列的分解预测 () 第十四章 指数 () 第一节 基本问题 () 第二节 总指数编制方法 () 第三节 指数体系 () 第四节 几种典型的指数 () 第五节 综合评价指数 () 课程简介统计学是一门关于大量数据如何进行搜集、整理和分析的方法论科学,它是统计学专业的一门专业基础课程,也是经济学类和工商管理类各专业的一门核心课程,众多学科必备的考研专业课程,主要介绍如何运用统计方法对社会经济现象的总体特征和发展规律进行描述、分析,包括:统计指标、数字特征、动态分析、指数分析和简单的趋势模型
5、及抽样推断、相关和回归分析等。内容体系和章节分配描述统计:前四章推断统计:第五章至第十一章统计应用:第十二章至第十四章第 章 导论 第 章 数据的搜集第 章 数据的图表展示 第 章 数据的概括性度量第 章 概率与概率分布 第 章 统计量及其抽样分布第 章 参数估计 第 章 假设检验第 章 列联分析 第 章 方差分析第 章 一元线性回归 第 章 多元线性回归第 章 时间序列分析和预测 第 章 指数课程辅导的作用凸现重点,分解难点,关联体系,把握核心。内容应有取舍,要求亦分三个层次:了解一般的认识。 知道出处、适用范围,反映的具体事情;理解对概念、原理、公式的条件、结论及意义有准确的把握;掌握理解
6、基础上,能够正确运用。通过对重点内容的精细讲解,对难点内容的透彻分析,将整个课程体系串联起来,达到对课程大纲中核心考点和综合知识的系统掌握。课程辅导的目标 更加深刻地理解统计学主要概念及统计背景,了解在社会经济应用及分析中的重要作用,系统掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法; 在掌握统计学基础知识的基础上,能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法,并能独立完成对有关资料的搜集、整理、分析。 为深入研究社会经济问题和学习其它专业课程提供数量分析的方法。 为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。要求学生能在教师的指导下,掌握统计学的基本理论和方法,熟悉统计软件的基本操作,并能够结合经济学
7、和工商管理理论加以应用。 贾俊平统计学考点精讲第一章 导 论基本内容统计学的含义、统计数据及其分类、统计学常用的基本概念。重点内容统计学常用的基本概念。学习目标 理解统计学的含义,能区分描述统计与推断统计 了解统计学的应用领域 理解统计数据的含义、基本类型及特点 熟悉总体、样本、参数、统计量、变量等基本概念的含义第一节 统计及其应用领域一、什么是统计学统计学是处理数据的方法论,是关于收集、处理、分析、解释数据并从中获得结论的科学,研究对象是来自各领域的数据,其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。 数据收集:取得统计数据。 例如,调查与试验。 数据处理:展示数据。 例如,
8、分组、制表、作图。 数据分析:选择统计方法研究数据。 例如,回归分析 数据解释:结论的讨论与说明。 例如,判别出变量相互独立。图 统计研究的过程 考试点( )名师精品课程 电话: 数据分析方法分类:描述统计方法和推断统计方法,描述是推断统计的前提,推断统计是描述统计的发展。描述统计是研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等的统计方法,通常采用集中量数、差异量数、地位量数、相关系数等概括性的度量工具;反映研究总体的直观特征、外在联系或横向比较结果等浅表性信息。推断统计是借助概率论的原理,研究如何利用样本信息来推断对总体特征的统计方法,主要包括参数估计、假设检验和方差分析;揭示研究总体内在
9、统计规律与特征;对各种统计方法的性质和优良程度进行探讨。 见图 图 统计方法的分类二、统计学的应用领域统计学是适用于所有学科领域的通用数据分析方法,使广泛运用于包含定量数据的一切领域中有效的分析工具,并已发展成为由若干分支学科组成的学科体系。 下面给出统计在工商管理中的一些主要应用。 企业发展战略利用统计方法提供可靠数据,了解经济发展状况、变化趋势,考察市场变化;利用统计方法的科学分析,挖掘企业优势,发现不足,进行合理的市场定位。 产品质量管理统计在产品管理的主要应用方式是质量控制,借助质量控制图监测生产过程。 市场研究通过市场调查,获取所需信息,利用统计分析,得到关于市场规律的科学结论。 财
10、务分析利用统计方法,对上市公司提供的财务资料与数据进行分析,为股民提供投资参考。 经济预测利用统计方法,对获得的经济领域的一些指标数据和统计信息建立定量模型,作出特征判断和趋势预测。 人力资源管理利用统计方法,可以对企业员工的基本信息进行管理与分析,并作为企业制定工资计划、奖惩制度的依据。图 展示了统计学的一些应用领域统计,表 。 贾俊平统计学考点精讲图 统计学的应用领域第二节 统计数据类型统计数据是统计研究的基础信息和分析应用的依据,是对客观现象进行测量的结果,视研究问题的角度可有不同方式数据类型划分。 按计量尺度划分数值型数据( ):按数字尺度测量的数据,结果表现为具体的数值,能对不同事物
11、的特征及间距作出精确测度。 例如:比例数、等;顺序数据( ):只能归于有序等级的非数字型数据,结果表现为等级标准,目的是对事物类别顺序进行测度,例如,学历分为小学、初中、高中、大专、本科、研究生等;分类数据( ):只能用不同类别表述的非数字型数据,结果表现为文字类别,目的是对事物类别进行区分;例如,物体颜色、形状、物理状态等。 按收集方法划分观测数据( ):通过调查或观测而收集到的数据,属于自然环境下获得的。 通常经济、社会、人口领域有关现象的数据大多来源于观测数据。试验数据( ):在试验中控制试验对象而收集到的数据。 各种物理、化学、生物、医学试验等大多数自然科学领域的数据主要出自试验数据。
12、 按时间状况划分截面数据( ):取自相同或相似的时间点上的数据,这类数据通常是在不同的空间上获得的,测度现象在某一时刻的状态特征。 例如,某一年亚洲各国和地区的人文发展数据。时间序列数据( ):取自不同时间点上的数据,这类数据通常是在同一空间上获得的,描述现象随时间变化的规律。 例如, 年至 年我国人口数据。第三节 统计学的常用基本概念 总体和样本总体():包含研究对象的全体组成的集合,组成总体的每一个元素称为个体,按照总体所含元素数目可分为有限总体和无限总体。 有限总体的范围能够明确确定,且元素的数目是有限的;无限总体所包括的元素是无限的,元素的数目不可数的。 区分有限总体和无限总体主要目的
13、是为了 考试点( )名师精品课程 电话: 判断在抽样过程中独立性。注意:在统计问题中通常将所研究总体限定于它的某个数量指标,视总体为一些实数构成的集合,利于统计分析方法应用。 例如检验一批灯泡的质量,从中选择 只,观察其使用寿命,这里研究总体就不是这批灯泡,而是这批灯泡的使用寿命,为一组实数构成的集合。样本():从总体中抽取的一部分元素组成的集合,也是总体的一个子集。 构成样本的元素数目称为样本容量或样本量( )。 上例中 只灯泡的使用寿命就构成一个样本。 参数和统计量参数():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的数量表现。 统计学中常用的参数主要有总体均值()、标
14、准差()、总体比例()等,总体参数通常是一个未知的常数。统计量():用来描述样本特征的概括性数字度量,它是根据样本数据计算出来的,集中了样本所带来的总体众多信息的样本函数。 对应于总体主要参数的样本统计量有样本均值()、样本标准差()、样本比例()等,样本统计量通常用小写英文字母来表示。注意:除了上述基本统计量外,统计学中还有一些为统计分析需要所构造的统计量,以后章节中将会陆续引入。 变量变量:反映现象某种特征和状态的指标,变量的具体取值称为变量值,即数据。 如商品价格、受教育程度、时间、体重等都是变量。 统计数据就是统计变量的一些取值。按照计量尺度划分数据类型的方式,相应地可将变量分成分类变
15、量、顺序变量和数值型变量。 数值型变量因刻画事物特征最为精确,亦为应用最广泛的类型,而且根据其取值是否连续,又可分为离散型变量和连续型变量。 贾俊平统计学考点精讲第二章 数据的搜集基本内容数据的来源、获得数据方法、数据的误差。重点内容简单随机抽样、抽样误差。学习目标 了解数据来源的两种渠道 了解概率抽样与非概率抽样特点和差异 熟悉概率抽样几种常用方式的操作方法和优缺点 了解非概率抽样常用方式适用条件和差异 了解搜集数据的基本方法及其特点 理解数据的误差含义,以及抽样误差和非抽样误差的区别、产生的原因, 了解误差控制的方法第一节 数据的来源统计数据是实践的基本资源和统计分析的依据,展示了客观现象
16、数量方面的特征,从本质上讲,所有统计数据最初都来源于调查或实验,但从使用者的角度看,主要出自直接和间接两条途径。 数据的间接来源间接来源:未经过自己的实践,而对别人已搜集数据直接加以利用而得到的。 或将已存在信息重新加工、整理,变为我们所用数据的方式。搜集的范围包括系统外部和系统内部。 系统外部:对外公布的常规信息,收集渠道很多;系统内部:不对外公布的精密资料,获取途径较少。优点:采集成本低,便于搜集,并且能很快利用;作用广泛,包括分析所要研究的问题、提供研究问题的背景、帮助研究者更好地定义问题、检验和回答某些疑问和假设、寻找研究问题的思路和途径等。缺点:针对性差,相关性、准确性、时效性可能有
17、不足。 数据的直接来源直接来源:经过自己的调查或实验等直接的实践活动,取得的第一手数据。包括通过调查方法获得的调查数据,主要针对社会经济现象且取自有限总体,比如统计学家收集 考试点( )名师精品课程 电话: 人口数据分析某地区人口增长的规律;通过实验方法得到的实验数据,它大多用于自然现象,社会科学领域也有应用,比如医学家通过实验验证某种中成药的疗效。优缺点恰与间接来源相反。第二节 调查数据 概率抽样与非概率抽样在数据采集阶段,我们面临的一个关键问题:如何选出一个好的样本? 相对而言,好的样本包含两方面含义:对所研究问题有较强的针对性;调查费用与估计精度间要保持较高的性价比。运用抽样方式采集数据
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