内容发布更新时间 : 2024/12/22 22:24:19星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

绝的概率和风险。统计显著等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在0.05或比0.05更小的显著水平上。

8.3什么是假设检验中的两类错误？

答：假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误；另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。

8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？

答：在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。 8.5解释假设检验中的P值

答：P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。）

8.6显著性水平与P值有何区别

答：显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为0.05。而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为观察到的(或实测的)显著性水平 8.7假设检验依据的基本原理是什么？

答：假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。 8.8你认为单侧检验中原假设与备择假设的方向如何确定？

答：将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1，将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0，先确立备择假设H1，备择假设的方向与想要证明其正确性的方向一致，原假设与备择假设是互斥的，等号总在原假设上。（举例说明，如下：“一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“>”(寿命延长)，建立的原假设与备择假设应为H0：μ≤1500，H1：μ＞1500.又例，“一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“<”(废品率降低)，建立的原假设与备择假设应为H0: μ≥2% ，H1: μ< 2%.）

第10章思考题

10.1什么是方差分析？它研究的是什么？

答：方差分析就是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。它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响。

10.2要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法？

答：作两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加。而方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。 10.3方差分析包括哪些类型？它们有何区别？

答：方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。区别：单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响，而双因素涉及两个分类型自变量。 10.4方差分析中有哪些基本假定？

答:方差分析中有三个基本假定： （1） 每个总体都应服从正态分布

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（2） 各个总体的方差σ必须相同 （3） 观测值是独立的

10.5简述方差分析的基本思想。

答： 它是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等，进而分析自变量对因变量是否有显著影响。

10.6解释因子与处理的含义。

答：在方差分析中，所要检验的对象称为因素或因子，因素的不同表现称为水平或处理。 10.7解释组内误差和组间误差的含义。

答：组内误差（SSE）是指每个水平或组的个样本数据与其组平均值误差的平方和，反映了每个样本各观测值的离散状况；组间误差（SSA）是指各组平均值Xi与总平均值的误差平方和，反映各样本均值之间的差异程度。 10.8解释组内方差和组间方差的含义。

答：组内方差指因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差，组间方差指因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差。 10.9简述方差分析的基本步骤。 答：

（1）提出假设（一般提法形式如下：H0：μ1=μ2=μ3=…=μi=….μk，自变量对因变量没有显著影响, H1：μi (i=1,2,3…..,k)不全相等，自变量对因变量有显著影响）

（2）构造检验统计量（包括：计算各样本的均值，计算全部观测值的总均值，计算各误差平方和，计算统计量） （3）统计决策。（将统计量的值F与给定的显著性水平?的临界值F?进行比较，作出对原假设H0的决策）

10.10方差分析中多重比较的作用是什么？

答：通过对总体均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均值之间存在差异。 10.11什么是交互作用？

答：交互作用是指几个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应的作用。 10.12解释无交互作用和有交互作用的双因素方差分析。

答：在双因素方差分析中，如果两个因素对试验结果的影响是相互独立的，分别判断行因素和列因素对试验数据的影响，这时的双因素方差分析称为无交互作用的双因素方差分析或无重复双因素方差分析；如果除了行因素和列因素对试验数据的单独影响外，两个因素的搭配还会对结果产生一种新的影响，这时的双因素方差分析称为有交互作用的双因素方差分析或可重复双因素方差分析。

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10.13解释R的含义和作用。

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答：自变量平方和占总平方和的比例记为R ,即 R2?SSA（组间SS）SST（总SS）

作用：其平方根R就可以用来测量两个变量之间的关系强度。 10.14解释试验、试验设计、试验单元的含义。

答：试验是指收集样本数据的过程。试验设计是指收集样本数据的计划。试验单元是指接受“处理”的对象或实体（“处理”指可控制的因素的各个水平）

10.15简述完全随机化设计、随机化区组设计、因子设计的含义和区别。

答：完全随机化设计是将k种“处理”随机地指派给试验单元的设计。随机化区组设计是先按一定规则将试验单元划分为若干同质组，称为“区组”，然后再将各种处理随机地指派给各个区组。因子设计指考虑两个因素(可推广到多个因素)的搭配试验设计。

第13章思考题

13.1简述时间序列的构成要素。

时间序列的构成要素：趋势，季节性，周期性，随机性 13.2利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题。

(1)当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率；

(2)不能单纯就增长率论增长率，要注意增长率与绝对水平的综合分析；大的增长率背后，其隐含的绝对值可能很小，小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大。 13.3简述平稳序列和非平稳序列的含义。 1.平稳序列(stationary series)

基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的 2.非平稳序列 (non-stationary series)

是包含趋势、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，非平稳序列又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。

13.4简述时间序列的预测程序。

第一步：确定时间序列所包含的成分，也就是确定时间序列的类型。 第二步：找出适合此类时间序列的预测方法。

第三步：对可能的预测方法进行评估，以确定最佳预测方案。 第四步：利用最佳预测方案进行预测。 13.5简述指数平滑法的含义。 1.是加权平均的一种特殊形式

2.对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法

3.观察值时间越远，其权数也跟着呈现指数的下降，因而称为指数平滑 4.有一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等

5.该方法使用第T+1期的预测值等于T期的实际观测值与第T期预测值的加权平均值

6.一次指数平滑法也可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势 13.6简述复合型序列预测的步骤

第一步：确定并分离季节成分，计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季

节性因素从时间序列中分离出去，以便观察和分析时间序列的其他特征。

第二步：对消除了季节成分的时间序列建立适当预测模型，并进行预测。

第三步：计算出最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值 13.7简述季节指数的计算步骤

1.计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均，月份数据采用12项移动平均)，并将其结果进行“中心化”处理

(将移动平均的结果再进行一次二项的移动平均，即得出“中心化移动平均值”(CMA)) 2.计算移动平均的比值，也成为季节比率

(即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度(或月份)平均值，即季节指数)

3.季节指数调整

(各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第二步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整。具体方法是：将第二步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值)

第14章思考题

14.1解释指数的含义。

答：指数最早起源于测量物价的变动。

广义上，是指任何两个数值对比形成的相对数；

狭义上，是指用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。实际应用中使用的主要是狭义的指数。

14.2加权综合指数和加权平均指数有何区别与联系?

加权综合指数:通过加权来测定一组项目的综合变动，有加权数量指数和加权质量指数。使

用条件：必须掌握全面数据（数量指数，测定一组项目的数量变动，如产品产量指数，商品销售量指数等）(质量指数,测定一组项目的质量变动,如价格指数、产品成本指数等)

拉式公式：将权数的各变量值固定在基期。

帕式公式：把作为权数的变量值固定在报告期。

加权平均指数:以某一时期的总量为权数对个体指数加权平均。使用条件：可以是全面数据、不完全数据。因权数所属时期的不同，有不同的计算形式。有：算术平均形式、调和平均形

14.3解释零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数。 答：零售价格指数：反映城乡商品零售价格变动趋势的一种经济指数。

消费价格指数：反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。

生产价格指数: 测量在初级市场上出售的货物(即在非零售市场上首次购买某种商品时) 的价格变动的一种价格指数。

股票价格指数：反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数，简称股价指数。其单位一般用“点”(point)表示，即将基期指数作为100，每上升或下降一个单位称为“1点”。

14.4消费价格指数有哪些作用？

答：消费价格指数除了能反映城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度外，还具有以下几个方面的作用： （1）用于反映通货膨胀状况 （2）用于反映货币购买力变动

（3）用于反映对职工实际工资的影响 （4）用于缩减经济序列

14.5在构建多指标综合评价指数时，指标的转换方法有哪几种形式？ 答：有以下3种形式： （1）统计标准化。 （2）极值标准化。

（3）定基与环比转换。 具体公式见书上P440.

补充：

1.什么是指数体系？

答：指数体系是指由总量指数及其若干个因素指数构成的数量关系式。 总量指数等于各因素指数的乘积

总量的变动差额等于各因素指数变动差额之和

两个因素指数中通常一个为数量指数，另一个为质量指数 各因素指数的权数必须是不同时期的 2.什么是加权综合指数体系？

答：由加权综合指数及其各因素指数构成的等式。

比较常用的是基期权数加权的数量指数和报告期权数加权的质量指数形成的指数体系。

第二部分：练习题

3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B D A B C D B B A C

E A D A B A E A D B

C C B C C C C C B C

C B C D E B C E C E

A C C E D C A E C D

D D A A B D D A A B

C E E B C E C B E C

B C D D C C B D D C

A E C D B E A D C B

E E B C C B E C B C

要求：

(1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据

(2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作：

接收 频率

E 16

D 17

C 32 B 21

A 14

(3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作：