暨南大学-彭维湘-统计学复习大纲

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1、统计学原理复习大纲X序论(总体——单位——标志——指标)统计的涵义(统计工作、统计资料、统计学);统计的特点(数量性、具体性、综合性);统计的方法(统计调查、统计整理、统计分析)统计总体的概念(集合体、研究对象);统计总体的特点(同质性、大量性、变异性);统计总体的分类(有限总体、无限总体)总体单位的概念(个体、统计资料来源);与总体的关系标志的概念(总体单位特征、统计资料的名称),标志的种类(数量(离散、连续)、品质;不变、可变);变异的概念;变量的概念指标的概念(总体特征、由相关标志转换、指标名称和指标值);与标志的

2、关系(总体一—个体;标志变换、一定表现为数值);指标体系(系列相关指标)二.统计调查(调查方案)统计调查的概念(搜集原始资料、统计工作的基础);统计调查的原则(实事求是、及时、数字与情况结合);统计调查的组织形式(普查的概念、随机抽样的概念、重点调查的概念、典型调查的概念、定期统汁报表的概念);统计搜集资料的方法(直接观察法、采访法、报告法、通讯法、实验调查法、网上调查法)统计调查方案的内容(目的、对象和单位、调查项目和调查表、时间和地点、方式和方法、组织实施计划)调查误差的种类(工作误差、代表性误差)三.统计整理(分组

3、分布数列)统计整理的意义(分组和汇总、系统化、积累历史资料);统计整理的程序(审核、分组、汇总、编表或图);统计审核的内容(资料完整、及时、正确)统计分组的作用(分类、结构、关系);统计分组的种类(简单、复合、并列;品质分组、数量分组);分组标志的选择(研究目的、重要标志、历史坏境);相关概念(组数、组屮值、组距、组限、组屮值(重合式、不重合式,不含上限原则,代表组平均数))统计汇总的概念(单位计数、变量加总)分布数歹U的概念(组、单位个数);变量数列的种类(品质数列、变量数量;单项数量、组距数列钟型分布、U型分布、J型

4、分布);变量数列的编制(次数或频率分布表、分布图)统计表(概念、结构;种类(调查表、汇总表、分析表));统计图(概念)四、统计指标(乂一一G——f)总量指标(概念;总体单位个数、标志总量;时期指标和时点指标的特点;实物量、价值量、劳动量;计算和应用原则(指标含义和范围、同类相加、计量单位、与其它指标结合))相对指标(概念,计量单位、计划完成程度、结构、比例、比较、动态、强度)平均指标的概念(一般水平);平均指标的特点(同质性、代表性、抽象性);平均指标的作用(总体间比较、不同时期比较、依存关系、预测);平均指标的种类(算

5、术平均、调和平均、几何平均、众数、中位数);算术平均数的计算(算术平均、数学性质、交替标志平均);调和平均数的计算(变形);几何平均数的计算(平均速度);众数和中位数(定义和简单计算);平均数应用原则(同质性、与组平均结合、与具体事例结合)变异指标的概念(离散程度);变异指标的作用(平均数的代表性、现象的稳定性、抽样误差的计算);变界指标的种类(全距、平均差、方差和标准差、变界系数);标准差的计算(简单平均、加权平均、交替标志的方差);变异系数(公式、作用)五、抽样调查P-P^PQ/n抽样调查的概念和特点(随即抽样、推断

6、总体;非全而调查、随即抽样、推断总体、误差可控制);抽样调査的作用(不能、不必、全面调查验证、质量控制)概率的概念(古典概率、统计概率、主观概率);概率分布及概率计算(二项分布、超儿何分布、正态分布、标准正态分布);大数定理(贝努里、切比雪夫、在抽样调查中的作用);中心极限定理(均值、成数、在抽样调查中的作用)抽样调查的概念(总体、样本、总体和样本指标;重复抽样、不重复抽样);抽样谋差(实际、平均、极限;影响因素(6n、重复否、抽样组织形式);。的估计(样本、历史));抽样估计(点估计、区间估计;平均数估计、成数估计);

7、置信度和置信区间(a、样本平均±4);估计量的优良标准(无偏、有效、一致)简单随机抽样的计算(均值、成数估计、n的计算);类型抽样的概念元一F六、假设检验(7<石需一,假设检验的概念、假设检验与抽样估计的关系、双侧均值假设检验的方法和程序七、相关和回归(夕=a+bx,最小二乘法)相关的概念(函数、相关);相关的种类(线性、非线性;完全相关、不完全相关、不相关)回归的概念(数学模型);回归的种类(一元、多元;线性、非线性);回归和相关的关系一元线性回归的方法(模型、最小二乘法、参数估计公式、预测);相关系数(离差分解、计算

8、公式);估计标准误差(公式)八、时间数列(序时平均一一平均发展速度平均增长速度)时间序列的概念(时间、指标值);时间序列的种类(时期、时点、相对和平均数列;时点和时期数列的特点)时间数列水平分析(发展水平、平均发展水平(时点、时期、相对、平均数列));增长量(逐期、累计增反量、平均增长量)吋间数列速度分析(发展速度(

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