統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念

1、日志 呂品 呂品的日志 當(dāng)前日志 返回日志首頁(yè)？較新一篇/較舊一篇分享1.統(tǒng)計(jì)學(xué)：收集處理分析解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié) 論的科學(xué)。2.描述統(tǒng)計(jì)：研究數(shù)據(jù)收集處理匯總圖 表描述概括與分析等統(tǒng)計(jì)方法。3.推斷統(tǒng)計(jì)：研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體特征的統(tǒng)計(jì)方法。4.分類數(shù)據(jù)：只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)。5.順序數(shù)如果你也考統(tǒng)計(jì)學(xué)網(wǎng)上搜索到的統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念一 2011-05-28 12:06 | 分類:默認(rèn)分類）統(tǒng)計(jì)學(xué)：收集處理分析解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的科學(xué)。描述統(tǒng)計(jì)：研究數(shù)據(jù)收集處理匯總圖表描述概括與分析等統(tǒng)計(jì)方法。推斷統(tǒng)計(jì)：研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體特征的統(tǒng)計(jì)方法。分類數(shù)據(jù)：只能歸于

2、某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)。順序數(shù)據(jù)：只能歸于某一有序類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)：按數(shù)字尺度測(cè)量的觀察值。觀測(cè)數(shù)據(jù)：通過(guò)調(diào)查或觀測(cè)而收集到的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：在實(shí)驗(yàn)中控制實(shí)驗(yàn)對(duì)象而收集到的數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)：在相同或近似相同的時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)：在不同時(shí)間上收集到的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)按時(shí)間順序收集到的。抽樣調(diào)查：從總體中隨機(jī)抽取一部分單位作 為樣本進(jìn)行調(diào)查，根據(jù)樣本調(diào)查結(jié)果來(lái)推斷總體特征 的數(shù)據(jù)收集方法。普查：為特定目的而專門組織的全面調(diào)查?？傮w：包含所研究的全部個(gè)體（數(shù)據(jù)）的集合。樣本：從總體中抽取的一部分元素的集合。樣本容量：也稱樣本量，是構(gòu)成樣本的元素?cái)?shù)目。參數(shù)：用來(lái)描述總體特征的概

3、括性數(shù)字度量。統(tǒng)計(jì)量：用來(lái)描述樣本特征的概括性數(shù)字度量。變量：說(shuō)明現(xiàn)象某種特征的概念。分類變量：說(shuō)明事物類別的一個(gè)名稱。順序變量：說(shuō)明事物有序類別的一個(gè)名稱。數(shù)值型變量：說(shuō)明事物數(shù)字特征的一個(gè)名稱。離散型變量：只能取可數(shù)值的變量。連續(xù)型變量：可以在一個(gè)或多個(gè)區(qū)間中取任何值的變量。調(diào)查數(shù)據(jù)：通過(guò)調(diào)查方法獲得的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法獲得的數(shù)據(jù)概率抽樣：隨機(jī)抽樣，遵循隨機(jī)原則進(jìn)行的油樣，總體中每個(gè)單位都有一定的機(jī)會(huì)被選入樣本。非概率抽樣：不隨機(jī)，根據(jù)研究目的對(duì)數(shù)據(jù)的要求，采用某種方式從總體中抽出部分單位對(duì)其實(shí)施調(diào)查。簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣：從包括總體的N個(gè)單位的抽樣框中隨機(jī)，一個(gè)個(gè)抽取n個(gè)單位作為樣本，每

4、單位 等概論。抽樣框：用于抽選樣本的總體單位信息，是概率抽樣中所不可缺分層抽樣：將抽樣單位按某種特征或某種規(guī)則劃分為不同的層，然后從不同層中獨(dú)立、隨機(jī)地抽 取樣本。整群抽樣：總體中若干單位合并為組，群, 抽樣時(shí)直接抽取群，然后對(duì)中選群中的所有單位全部 實(shí)施調(diào)查。系統(tǒng)抽樣：總體中所有單位按順序排列，在規(guī)定范圍內(nèi)隨機(jī)抽取一單位作為初始單位，然后按事 先規(guī)則確定其它樣本單位。多階段抽樣：首先抽取群，再進(jìn)一步抽樣，從選中的群中抽取出若干個(gè)單位進(jìn)行計(jì)查，二階段抽 樣。方便抽樣：依據(jù)方便原則，自行確定入抽樣本的單位。判段抽樣：研究人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，判斷研究對(duì) 象的了解，有目的選擇一些單位作為樣本。自愿樣本：被

5、調(diào)查者自愿參加，成為樣本中一分子，向調(diào)查人員提供有關(guān)信息滾雪球抽樣：對(duì)稀少群體調(diào)查中，首選選擇一組調(diào)查單位，調(diào)查后，請(qǐng)他們提供另外屬于研究總 體的調(diào)查對(duì)象，調(diào)查人員根據(jù)所提供的線索，進(jìn)行此 后調(diào)查。配額抽樣：將總體中所有單位按一定的標(biāo)志 分若干類，然后每類采用方便抽樣或判斷抽樣的方案 選取樣本單位。自填式：沒(méi)有調(diào)查員協(xié)助，被調(diào)查者自已填寫，完成調(diào)查問(wèn)卷。面訪式：面對(duì)面，調(diào)查員提問(wèn)，被調(diào)查者回答。電話式：打電話方式調(diào)查。抽樣誤差：由于抽樣的隨機(jī)性引起的樣本結(jié)果與總體真值之的誤差。非抽樣誤差：相對(duì)抽樣誤差而言，除抽樣誤差之外的，由于其它原因引起的樣本觀察結(jié)果與總體 真值之間的差異。抽樣框誤差：統(tǒng)計(jì)

6、推論的錯(cuò)誤是由于抽樣框不完善造成的頻數(shù)：落在某一特定類別或組中的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。頻數(shù)分布：各個(gè)類別及其相應(yīng)的頻數(shù)形成的分布。比例：一個(gè)樣本（或總體）中各個(gè)部分的數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)比值。48.比率：一個(gè)樣本（或總體）中各不同類別數(shù)48.比率：一個(gè)樣本（或總體）中各不同類別數(shù)據(jù)之間的比值累積頻數(shù)：將各有序類別或組的頻數(shù)逐級(jí)累加起來(lái)得到的頻數(shù)。累積頻率或累積百分比：將有序類別或組百分比逐級(jí)累加起來(lái)。數(shù)據(jù)分組：根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究需要，將原始數(shù)據(jù)按某種標(biāo)準(zhǔn)化分成不同的組別，。組距是一個(gè)組的上限與下限的差組距分組是將全部變量依次劃分為若干個(gè)區(qū)間，將這一區(qū)間的變量值作為一組。等距分組，在組距分組時(shí)，如果各組的組距相等。組中

7、值=下限值+上限值/2上下限的中間值直方圖：用矩形的寬度和高度（即面積）來(lái)表示頻數(shù)分布的圖形。莖葉圖：由莖和葉兩部分組成的、反應(yīng)原始數(shù)據(jù)分布的圖形。箱線圖：由一組數(shù)據(jù)的最大值、最小值、中位數(shù)和兩個(gè)四分位數(shù)5個(gè)特征值繪制而成的、反應(yīng)原 始數(shù)據(jù)分布圖形。集中趨勢(shì)：指一組數(shù)據(jù)向某一中心值靠攏的程度，反映一組數(shù)據(jù)中心點(diǎn)的位置所在。眾數(shù)：一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻數(shù)最多的數(shù)值中位數(shù)：一組數(shù)據(jù)排序后處于中間位置上的數(shù)值。四分位數(shù)：一組數(shù)據(jù)排序后處在25麻R 75%位置上的數(shù)值。63.平均數(shù)：又稱均值，是全部數(shù)據(jù)的算術(shù)平均63.平均數(shù)：又稱均值，是全部數(shù)據(jù)的算術(shù)平均簡(jiǎn)單平均數(shù)：未經(jīng)分組數(shù)據(jù)計(jì)算的平均數(shù)稱為簡(jiǎn)單平均數(shù)。

8、根據(jù)分組。OO加權(quán)平均數(shù)。幾何平均數(shù)：是n個(gè)變量值乘積的n次方根。 常用于比例數(shù)據(jù)的平均。異眾比率：指非眾數(shù)組的頻數(shù)占總頻數(shù)的比例.四分位差：75%位置上的四分位數(shù)與25%位置上的四分位數(shù)之差。順序數(shù)據(jù)。極差：也稱全距，一組數(shù)據(jù)的最大值與最小值之差。平均差：也稱平均絕對(duì)離差，它是各變量值與其平均數(shù)離差的絕對(duì)值的平均數(shù)。70.數(shù)。70.數(shù)。方差：各數(shù)據(jù)與其平均數(shù)離差平方的平均.標(biāo)準(zhǔn)差：方差的平方根。.標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)：也稱標(biāo)準(zhǔn)化值或 z分?jǐn)?shù)，某個(gè)數(shù)據(jù)與其平均數(shù)的離差除以標(biāo)準(zhǔn)差后的值。.離散系數(shù)：一組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差與其相應(yīng)的平均數(shù)之比。.偏態(tài)：對(duì)數(shù)據(jù)分布對(duì)稱性的測(cè)度。測(cè)度偏態(tài)的統(tǒng)計(jì)量偏態(tài)系數(shù)。.偏態(tài)系數(shù)：對(duì)

9、數(shù)據(jù)分布不對(duì)稱性的度量值。.峰態(tài)：對(duì)數(shù)據(jù)分布平峰或尖峰程度的測(cè)度，測(cè)度峰態(tài)的統(tǒng)計(jì)量則是峰態(tài)系數(shù)。.峰態(tài)系數(shù)：對(duì)數(shù)據(jù)分布峰態(tài)的度量值。.隨機(jī)事件：在同一組條件下，每次試驗(yàn)可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)的事件，也叫偶然事件.必然事件：在同一組條件下，每次試驗(yàn)一定出現(xiàn)的事件. 不可能事件：在同一組條件下，每次試驗(yàn)一 定不出現(xiàn)的事件。.基本事件：如果一個(gè)事件不能分解成兩個(gè)或更多個(gè)事件，則這個(gè)事件稱為基本事件。.概率：對(duì)事件發(fā)生的可能性大小的度量值。.主觀概率：對(duì)一些無(wú)法重復(fù)的試驗(yàn)，確定其結(jié)果的概率只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，人為確定這個(gè)事件的概 率。.條件概率：當(dāng)某事件 B已發(fā)生，求事件 A發(fā)生的概率，稱為事件B發(fā)生條件下事

10、件A發(fā)生的條 件概率。.獨(dú)立事件：兩個(gè)事件中不論哪一個(gè)事件發(fā)生與否并不影響另一個(gè)事件發(fā)生的概率。.隨機(jī)變量：事先不能確定其取值的變量。.離散型隨機(jī)變量：只能取有限個(gè)值的隨機(jī)變量。.連續(xù)型隨機(jī)變量：可以取一個(gè)或多個(gè)區(qū)間中任何值的隨機(jī)變量。.期望值、數(shù)學(xué)期望：隨機(jī)變量的平均取值，各可能值與對(duì)應(yīng)概率乘積之和。.方差：隨機(jī)變量的每一取值與期望值的離差平方的期望值。.泊松分布：用來(lái)描述在一指定時(shí)間范圍內(nèi)或在指定的面積或體積之內(nèi)某一事件出現(xiàn)的個(gè)數(shù)的分 布。.概率密度函數(shù)：對(duì)連續(xù)型隨機(jī)變量用函數(shù)f(x)來(lái)表示。大于等于0,全積分為1.統(tǒng)計(jì)量：對(duì)樣本特征的某個(gè)概括性度量， 是樣本的函數(shù)。.充分統(tǒng)計(jì)量：統(tǒng)計(jì)量加

11、工過(guò)程中一點(diǎn)信息都不損失的統(tǒng)計(jì)量通常稱為充分統(tǒng)計(jì)量。.抽樣分布：樣本統(tǒng)計(jì)量的概率分布，是由樣本統(tǒng)計(jì)量的所有可能取值形成相對(duì)頻數(shù)分布。.漸近分布：當(dāng)n比較大時(shí)，用極限分布作為抽樣分布的一種近似，這種極限分布常稱為.自由度：獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)。.估計(jì)量：用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量的名稱.估計(jì)值：估計(jì)總體參數(shù)時(shí)計(jì)算出來(lái)的估計(jì)量的具體數(shù)值.點(diǎn)估計(jì)：用樣本估計(jì)量 的取值直接作為總體參 數(shù)9的估計(jì)值.區(qū)間估計(jì)：在點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù) 估計(jì)的一個(gè)估計(jì)區(qū)間，該區(qū)間通常由樣本統(tǒng)計(jì)量加減估計(jì)誤差組成.置信區(qū)間：由樣本統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造出的總體參數(shù)在 一定置信水平下的估計(jì)區(qū)間。.置信水平：也稱為置信度或置信系數(shù)，在重復(fù)

12、構(gòu)造的總體參數(shù)的多個(gè)置信區(qū)間中包含總體參數(shù)真 值的次數(shù)所占的比例。.無(wú)偏性：估計(jì)量抽樣分布的期望值等于被估計(jì) 的總體參數(shù).有效性：對(duì)同一總體參數(shù)的兩個(gè)無(wú)偏估計(jì)量） 有更小標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)量更有效。. 一致性：隨著樣本量的增大，估計(jì)量的值越來(lái) 越接近總體參數(shù)。.獨(dú)立樣本：一個(gè)樣本中的元素與另一個(gè)樣本中 的元素相互獨(dú)立。.匹配樣本：又稱配對(duì)數(shù)據(jù)，一個(gè)樣本中的數(shù)據(jù) 與另一個(gè)樣本中的數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)。.假設(shè)檢驗(yàn)：先對(duì)總體參數(shù)提出某種假設(shè)，然后 利用樣本信息判斷假設(shè)是否成立的過(guò)程。.原假設(shè)：也稱零假設(shè)，是研究者想收集證據(jù)予 以反對(duì)的假設(shè)，用表示。.備擇假設(shè)：也稱研究假設(shè)，是研究者想收集證 據(jù)予以支持的假設(shè)，用或表

13、示。.第I類錯(cuò)誤：原假設(shè)正確時(shí)拒絕原假設(shè)，犯第 I類錯(cuò)誤概率記。.第E類錯(cuò)誤：當(dāng)原假設(shè)為錯(cuò)誤時(shí)沒(méi)有拒絕原假 設(shè)，犯第E類錯(cuò)誤的概率通常記為。.顯著性水平：假設(shè)檢驗(yàn)中發(fā)生第I類錯(cuò)誤的概 率，記為。.小概率原理：進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)利用，指發(fā)生概率 很小的隨機(jī)事件在一次試驗(yàn)中是幾乎不可能發(fā)生的。.檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：根據(jù)樣本觀測(cè)結(jié)果計(jì)算得到的， 并據(jù)以對(duì)原假設(shè)和備擇假設(shè)做出決策的某個(gè)樣本統(tǒng) 計(jì)量.拒絕域：能夠拒絕原假設(shè)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的所有 可能取值的集合。.臨界值：根據(jù)給定的顯著性水平確定的拒絕域 的邊界值。. 值：也稱觀察到的顯著性水平，如果原假設(shè) 是 正確的，那么所得的樣本結(jié)果出現(xiàn)實(shí)際觀測(cè)結(jié)果或更 極端結(jié)果出現(xiàn)

14、的概率。P值很小說(shuō)明發(fā)生概率很小， 拒絕原假設(shè)，P越小，拒絕原假設(shè)的理由就越充分。雙側(cè)P0.025單側(cè)p”或“”的假設(shè)檢驗(yàn)。.雙側(cè)檢驗(yàn)：也稱雙尾檢驗(yàn)，是指?jìng)鋼窦僭O(shè)沒(méi)有特定的方向性，并含有符號(hào)“ 1”的假設(shè)檢驗(yàn)。.列聯(lián)表：由兩個(gè)以上的變量進(jìn)行交叉分類的頻 數(shù)分布表。.條件分布、頻數(shù)：列聯(lián)表中的觀察值分布稱為 條件分布，每個(gè)具體觀察值就是條件頻數(shù)。.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：如果樣本是從總體的不同類別 中分別抽取，研究目的是對(duì)不同類別的目標(biāo)量之間是 否存在顯著性差異進(jìn)行檢驗(yàn)，我們就把它稱為擬合優(yōu) 度檢驗(yàn)或一致性檢驗(yàn)。.獨(dú)立性檢驗(yàn)：判斷兩個(gè)分類變量之間是否存在 聯(lián)系的問(wèn)題，兩組或多組的資料是否相互關(guān)聯(lián)，如果 不

15、關(guān)聯(lián)，就稱為獨(dú)立。這類問(wèn)題的處理稱為獨(dú)立性檢 驗(yàn)。.方差分析：通過(guò)檢驗(yàn)各總體均值是否相等來(lái)判 斷分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量是否有顯著影響。.因素：也稱因子，是方差分析中所要檢驗(yàn)的對(duì) 象。.處理：因素的不同表現(xiàn)稱為水平或處理.組內(nèi)誤差：來(lái)自水平內(nèi)部的數(shù)據(jù)誤差。.組間誤差：來(lái)自不同水平之間的數(shù)據(jù)誤差。.總平方和：反映全部數(shù)據(jù)誤差大小的平方和，記為SST自變量效應(yīng)加殘差效應(yīng)。n-1.組內(nèi)平方和：反映組內(nèi)誤差大小的平方和，記 為SSE殘差變量，殘差效應(yīng);n-k.組問(wèn)平方和：反映組間誤差大小的平方和，記 為SSA自變量效應(yīng)或因子效應(yīng);k-1.單因素方差分析：只涉及一個(gè)分類型自變量的 方差分析。.組內(nèi)方差

16、：組內(nèi)平方和除以相應(yīng)的自由度。.組間方差：組間平方和除以相應(yīng)的自由度。.雙因素方差分析：方差分析中涉及兩個(gè)分類型 自變量時(shí)，稱為.試驗(yàn)：收集樣本數(shù)據(jù)的過(guò)程.試驗(yàn)設(shè)計(jì)：收集樣本數(shù)據(jù)的計(jì)劃.完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)：將k種處理隨機(jī)地指派給試 驗(yàn)單元的設(shè)計(jì)。.處理指可控制的因素的各個(gè)水平.試驗(yàn)單元：接受處理的對(duì)象或?qū)嶓w稱為試驗(yàn)單 元或抽樣單元。.隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)：先按一定規(guī)則將試驗(yàn)單元?jiǎng)?分為若干同質(zhì)組，區(qū)組，然后再將各種處理隨機(jī)地指 派給各個(gè)區(qū)組。.因子設(shè)計(jì)：考慮兩個(gè)因素搭配的試驗(yàn)設(shè)計(jì)稱為 因子設(shè)計(jì)。.函數(shù)關(guān)系：設(shè)兩變量x,y,變量y隨x一起變化, 并完全依賴于x,當(dāng)變量x取某數(shù)值時(shí)，y依確定關(guān)系 取相應(yīng)的值

17、，則稱y是x的函數(shù)，記為y=f(x).相關(guān)關(guān)系：變量之間存在的不確定的數(shù)量關(guān)系。.相關(guān)分析：分析變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系， 明確其相關(guān)關(guān)系的類型，計(jì)算其相關(guān)關(guān)系的密切程度 的統(tǒng)計(jì)分析方法.相關(guān)系數(shù)：是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算的度量?jī)蓚€(gè)變 量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)量。.回歸模型：描述因變量 y如何依賴于自變量x 和誤差項(xiàng)的方程。.回歸方程：描述因變量y的期望值如何依賴于 自變量x的方程。.估計(jì)的回歸方程：用樣本統(tǒng)計(jì)量代替回歸方程 中的未知參數(shù)，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求出的回歸方程的估 計(jì)。.因變量、自變量：被預(yù)測(cè)或被解釋的變量稱為 因變量，用來(lái)預(yù)測(cè)或用來(lái)解釋因變量的一個(gè)或多個(gè)變 量稱為自變量。.最小二乘法：也稱最

18、小平方法，使因變量的觀 察值與估計(jì)值之間的離差平方和達(dá)到最小來(lái)求得 和的方法。.回歸平方和：y的總變差中由于x與y之間的線 性關(guān)系引起的y的變化部分，它是可以由回歸直線來(lái) 解釋的yi變差部分.殘差平方和：除了 x對(duì)y的線性影響之外的其 它因素對(duì)y變差的作用，是不能由回歸直線解釋的 yi 的變差部分。.判定系數(shù)：回歸平方和占總平方和的比例，記 為.估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差：均方殘差（MSE）的平方 根，用 來(lái)表示。實(shí)際意義反映了用估計(jì)的回歸方程 預(yù)測(cè)因變量y時(shí)的預(yù)測(cè)誤差的大小。越小，各觀測(cè)點(diǎn) 的代表性就越好，預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，從另一個(gè)角度說(shuō)明了 回歸直線的擬合優(yōu)度。.平均值的點(diǎn)估計(jì)：利用估計(jì)的回歸方程，對(duì)于

19、的一個(gè)特定值，求出的平均值的一個(gè)估計(jì)值。.個(gè)別值的估計(jì)值：利用估計(jì)的回歸方程，對(duì)于 的一個(gè)特定值，求出的一個(gè)個(gè)別值的估計(jì)值。.平均值的置信區(qū)間估計(jì)：對(duì) 的一個(gè)給定值 求出的平均值的區(qū)間估計(jì)。.個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)：對(duì)的一個(gè)給定值，求出 的一個(gè)個(gè)別值的區(qū)間估計(jì)。.殘差：因變量的觀測(cè)值yi與根據(jù)估計(jì)的回歸方 程求出的預(yù)測(cè)值yi八之差，用e表示。.標(biāo)準(zhǔn)化殘差：殘差除以它的標(biāo)準(zhǔn)差后得到的數(shù) 值用Ze表示。.異常值：在散點(diǎn)圖中，如果某一個(gè)點(diǎn)與其它點(diǎn) 所呈現(xiàn)的趨勢(shì)不相吻合.有影響的觀測(cè)值：如果某一個(gè)點(diǎn)或某一些觀測(cè) 值對(duì)回歸的結(jié)果有強(qiáng)烈的影響，那么該觀測(cè)值或這些 觀測(cè)值就是.多元線性回歸模型：描述因變量 如

20、何依賴于自 變量和誤差項(xiàng)的方程。.多元線性回歸方程：描述 的期望值如何依賴于的方程.估計(jì)的多元線性回歸方程：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)得到 的多元線性回歸方程的估計(jì)。.多重判定系數(shù)：在多元回歸中，回歸平方和占 總平方和的比例。.修正的多重判定系數(shù)：用模型中自變量的個(gè)數(shù) 和樣本量進(jìn)行調(diào)整的多重判定系數(shù)，記為。.多重共線性：當(dāng)回歸模型中兩個(gè)或兩個(gè)以上的 變量彼此相關(guān)時(shí)，則稱回歸模型中存在 .虛擬變量：變量的取值本身用文字來(lái)描述，要 把它們放進(jìn)回歸模型，必須先將其文字型數(shù)據(jù)用數(shù)字 代碼來(lái)表示，這種代碼化的定性自變量稱為虛擬變 量。.時(shí)間序列：同一現(xiàn)象在不同時(shí)間上的相繼觀察值排列而成的序列.平穩(wěn)序列：基本上不存在趨

21、勢(shì)的序列。.非平穩(wěn)序列：包含趨勢(shì)性、季節(jié)性或周期性的 序列。.趨勢(shì)：也稱長(zhǎng)期趨勢(shì)，指時(shí)間序列在長(zhǎng)時(shí)期內(nèi) 呈現(xiàn)出某種持續(xù)向上或持續(xù)下降的變動(dòng)。.季節(jié)性：季節(jié)變動(dòng)，是指時(shí)間序列在一年內(nèi)重 復(fù)出現(xiàn)的周期性波動(dòng)。.周期性：循環(huán)波動(dòng)，是指時(shí)間序列中呈現(xiàn)出的 圍繞長(zhǎng)期趨勢(shì)的一種波浪形或振蕩式變動(dòng)。.隨機(jī)性：不規(guī)則波動(dòng)，是指時(shí)間序列中除去趨 勢(shì)、周期性和季節(jié)性之后的偶然性波動(dòng)。.增長(zhǎng)率：也稱增長(zhǎng)速度，是指時(shí)間序列中報(bào)告期觀察值與基期觀察值之比減1后的結(jié)果，用表示.環(huán)比增長(zhǎng)率：報(bào)告期觀察值與前一時(shí)期觀察值 之比減1,說(shuō)明現(xiàn)象逐期增長(zhǎng)變化的程度。.定基增長(zhǎng)率：報(bào)告期觀察值與某一固定時(shí)期觀 察值之比減1,說(shuō)明現(xiàn)象

22、在整個(gè)觀察期內(nèi)總的增長(zhǎng)變 化程度。.平均增長(zhǎng)率：也稱平均發(fā)展速度，是指時(shí)間序 列中各逐期環(huán)比值（也稱環(huán)比發(fā)展速度）的幾何平均 數(shù)減1后結(jié)果。.增長(zhǎng)1%絕對(duì)值：增長(zhǎng)率每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)而增 加的絕對(duì)數(shù)量。.簡(jiǎn)單平均法預(yù)測(cè)：根據(jù)過(guò)去已有的期觀察值通 過(guò)簡(jiǎn)單平均來(lái)預(yù)測(cè)下一期的數(shù)值。.移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)：通過(guò)對(duì)時(shí)間序列逐期遞移求 得平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值的一種預(yù)測(cè)方法。.指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)：對(duì)過(guò)去的觀察值加權(quán)平均進(jìn) 行預(yù)測(cè)的一種方法，該方法使得第十1期的預(yù)測(cè)值等 于 期的實(shí)際觀察值與第 期指數(shù)預(yù)測(cè)值的加權(quán)平均 值。.線性趨勢(shì)：指現(xiàn)象隨著時(shí)間的推移而呈現(xiàn)穩(wěn)定 增長(zhǎng)或下降的線性變化規(guī)律。.指數(shù)曲線：描述以幾何級(jí)數(shù)遞增或遞

23、減的現(xiàn)象 即時(shí)間序列的觀察值按指數(shù)規(guī)律變化或說(shuō)時(shí)間序列 逐期觀察值按一定增長(zhǎng)率增長(zhǎng)衰減。.在一般指數(shù)曲線的基礎(chǔ)上增加一個(gè)常數(shù) K,初期 增長(zhǎng)迅速，隨后增長(zhǎng)率逐漸降低，最終以 K為增長(zhǎng)極 限。.指數(shù)：測(cè)定多個(gè)項(xiàng)目在不同場(chǎng)合下綜合變動(dòng)的 相對(duì)數(shù)。.加權(quán)綜合指數(shù)：通過(guò)加權(quán)來(lái)測(cè)定一組商品價(jià)格 的綜合變動(dòng)狀況的指數(shù)。.拉氏價(jià)格指數(shù)：計(jì)算綜合指數(shù)時(shí)，把作為權(quán)數(shù) 的銷售量固定在基期。單純反映價(jià)格的變動(dòng)水平，不 能反映出消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化。.帕氏價(jià)格指數(shù)：把作為權(quán)數(shù)的銷售量固定在報(bào) 告期，不同時(shí)期的指數(shù)缺乏可比性，可以同時(shí)反映出 價(jià)格和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化。.加權(quán)平均指數(shù)：以某一時(shí)期的價(jià)值總量為權(quán)數(shù) 對(duì)個(gè)體指數(shù)加權(quán)平均

24、計(jì)算的指數(shù)。.零售價(jià)格指數(shù)：反映城鄉(xiāng)商品零售價(jià)格變動(dòng)趨 勢(shì)的一種經(jīng)濟(jì)指數(shù)。.消費(fèi)價(jià)格指數(shù)：反映一定時(shí)期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購(gòu) 買的生活消費(fèi)品價(jià)格和服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì)和 程度一種相對(duì)數(shù)。.股票價(jià)格指數(shù)：是反映某一股票市場(chǎng)上多種股 票價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)的一種相對(duì)數(shù)。.間接來(lái)源：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的間接來(lái)源：如果與研究 內(nèi)容有關(guān)的原信息已存在，我們只是對(duì)這些原信息重 新加工整理，使之成為我們進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析可以使用的 數(shù)據(jù)，則我們把它們稱為間接來(lái)源的數(shù)據(jù)。二手?jǐn)?shù)據(jù)的特點(diǎn)：搜集比較容易，采集數(shù)據(jù)成本低， 能很快得到。局限性不是為特定研究問(wèn)題產(chǎn)生有欠 缺，需要評(píng)估。、二手?jǐn)?shù)據(jù)的評(píng)估：誰(shuí)收集，目的，怎么搜集，什么時(shí) 侯收集？概率

25、抽樣與非概率抽樣比較：性質(zhì)不同，非概不依據(jù) 隨機(jī)原則選樣本，樣本統(tǒng)計(jì)量分布不確切，無(wú)法使用 樣本的結(jié)果對(duì)總體相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行推斷。操作簡(jiǎn)便，時(shí) 效快，成本低，專業(yè)要求不很高。概率抽樣依據(jù)隨機(jī) 原則抽選樣本，理論分布存在，對(duì)總體有關(guān)參數(shù)可進(jìn) 行估計(jì)，計(jì)算估計(jì)誤差，得到總體參數(shù)的置信區(qū)間。 提出精度要求。數(shù)據(jù)收集方法的選擇：抽樣框中有關(guān)信息，目標(biāo)總體 特征，調(diào)查問(wèn)題的內(nèi)容，有形輔助物的使用，實(shí)施調(diào) 查的資源，管理與控制，質(zhì)量要求實(shí)驗(yàn)中的若干問(wèn)題：人的意愿，心理問(wèn)題，道德問(wèn)題 回答誤差：理解誤差，記憶誤差，有意識(shí)誤差誤差的控制：抽樣誤差是抽樣隨機(jī)性帶來(lái)的，不可避 免可以計(jì)算，改大樣本量。選擇合適改進(jìn)的抽

26、樣框， 設(shè)計(jì)好的調(diào)查問(wèn)卷，調(diào)查過(guò)程的質(zhì)量控制。抽樣誤差因素：樣本量大小，總體變異性大大抽樣方式選組織形式數(shù)據(jù)審核的目的：檢查數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤，原始數(shù)據(jù)完 整性準(zhǔn)確性，二手適用性時(shí)效性。數(shù)據(jù)篩選的目的：根據(jù)需要找出符合特定條件的某類 數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)排序是按一定的順序?qū)?shù)據(jù)排列，以便研究者通 過(guò)瀏覽數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)一些明顯的特征或趨勢(shì)，找到解決問(wèn) 題的線索。數(shù)據(jù)透視表作用：可以對(duì)數(shù)據(jù)表重要信息按使用者的 習(xí)慣或分析要求進(jìn)行匯總和作圖，形成一個(gè)符合需要 的交叉表 數(shù)據(jù)分布表的制作步驟：確定組數(shù)，確定組距，根據(jù) 分組整理成頻數(shù)分布表，上組限不在內(nèi)不重不漏 直方圖與條形圖的差別：首先條形圖是用條形的長(zhǎng)度 表示各類別頻

27、數(shù)的多少，寬度是固定的；直方圖用面 積表示各組頻數(shù)的多少，矩形的高度表示每一組的頻 數(shù)或頻率，寬度則表示各組的組距，高寬均有意義。其次由于分組數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，直方圖的各矩形通常 是連續(xù)排列，而條形圖則是分開(kāi)排列。最后條形圖主 要用于展示分類數(shù)據(jù)，直方圖主要用于展示數(shù)值型數(shù) 據(jù)。莖葉圖與直方圖的區(qū)別：莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布 情況，又能保留原始數(shù)據(jù)的信息。直方圖通常適用于 批量數(shù)據(jù)，莖葉圖小批量數(shù)據(jù)。餅圖與環(huán)形圖差別：環(huán)形圖中空洞，樣本或總體中每 一部分用環(huán)中的一段表示。餅圖只能顯示一個(gè)樣本或總體各部分所占的比例，環(huán)形圖可以同時(shí)繪制多個(gè), 有利比較研究。好圖形具備特征：顯示數(shù)據(jù)，讀者注意集中圖形

28、內(nèi)容, 避免歪曲，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間比較，服務(wù)明確目的，對(duì)圖 形統(tǒng)計(jì)描述與文字說(shuō)明。圖形優(yōu)劣準(zhǔn)則：好圖應(yīng)當(dāng)使復(fù)雜的觀點(diǎn)簡(jiǎn)明、確切、 高效闡述，最短時(shí)間內(nèi)以最少的筆墨給讀者提大信 息，多維，表述數(shù)據(jù)真實(shí)情況。制作統(tǒng)計(jì)表設(shè)計(jì)注意：合理安排表結(jié)構(gòu)，包括表號(hào)總 標(biāo)題單位，上下兩橫線粗，中間細(xì)，必要注釋、來(lái)源數(shù)據(jù)分布的特征三方面：數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)，離散 程度，形狀眾數(shù)的特點(diǎn)：不受極端值影響，分布角度上看是具有 明顯集中趨勢(shì)點(diǎn)的數(shù)值，眾數(shù)可能不存在也可能有多 個(gè)。眾數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)的關(guān)系：從分布角度看，眾數(shù)M0是最高峰值，中位數(shù) Me是數(shù)據(jù)中間位置上值, 平均數(shù)是全部數(shù)據(jù)的算術(shù)平均。左偏 XMe1 -1高偏

29、0.5-1 -1 0.5 中偏，接近0,偏度低，正值右偏。概率的古典定義：如果某一隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果有限，而且各個(gè)結(jié)果出現(xiàn)可能性相等，則某一事件 A發(fā)生概率 為該事件所包含的基本事件數(shù) m與樣本空間中所包 含的基本事件數(shù)n的比值。概率的統(tǒng)計(jì)定義：在相同條件下隨機(jī)試驗(yàn) n次，某事 件A出現(xiàn)m次(m=0整個(gè)概率密度曲線都在x軸上方(2)曲線相對(duì)x=w對(duì)稱，在x=w處最大值 f(w)= (3)曲線陡緩程度由b決定，越大，越緩;(4) x趨于無(wú)窮時(shí)，曲線以x軸為漸近線。3 b 準(zhǔn)則：P(|x- a |= a )=0.6836,2 a =0.9545,3 a=0.9973獨(dú)立性和互斥性的關(guān)系：互斥事件一定是

30、相互依賴(不獨(dú)立)的，但相互依賴的事件不一定是互斥的。不互斥事件可能是獨(dú)立的，也可能是不獨(dú)立的，然而 獨(dú)立事件不可能是互斥的。統(tǒng)計(jì)推斷的三個(gè)中心內(nèi)容：抽樣分布，參數(shù)估計(jì)和假 設(shè)檢驗(yàn)中心極限定理：設(shè)從均值為w，方差為b 2(有限)的任意 一個(gè)總體中抽取樣本量為n的樣本，當(dāng)n充分大時(shí)， 樣本均值X的抽樣分布近似服從均為以，方差為b Zn 的正態(tài)分布。置信區(qū)間的理解：1.某種方法構(gòu)造所有區(qū)間中 95%的 區(qū)間包含總體參數(shù)的真值，5%不包括，用該方法構(gòu)造 的區(qū)間稱為置信水平為95%的置信區(qū)間2.總體參數(shù)真 值固定未知，而樣本構(gòu)造區(qū)間不固定，置信區(qū)間是隨機(jī)區(qū)間因樣本不同而不同不都包含總體參數(shù)真值。3.實(shí)

31、際中只抽一個(gè)樣本，可包可不包，真正意義是如果 做了 100次抽樣，大概有95次找到的區(qū)間包含真值， 有5次找到的區(qū)間不包真值。評(píng)價(jià)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)：無(wú)偏 有效一致性在對(duì)兩總體均值之差小樣本估計(jì)對(duì)兩總體和樣本的 假定：1.兩總體服從正態(tài)分布2兩隨機(jī)樣本獨(dú)立地分 別抽自兩總體。假設(shè)檢驗(yàn)的步驟：1提出原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H12確定適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量3確定顯著性水平a和臨界值及拒絕域4根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值 P5將檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值與臨界值比較，作出拒絕或接受原假設(shè) 的決策假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)有什么相同點(diǎn)和不同點(diǎn)？參數(shù) 估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)學(xué)推斷的兩個(gè)組成部分，都是利 用樣本對(duì)總體進(jìn)行某種推斷，然而推斷的角度

32、不同。 參數(shù)估計(jì)討論的是樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)的方法， 總體參數(shù)H在估計(jì)前是未知的。而在參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 中，則是先對(duì)以的值提出一個(gè)假設(shè)，然后利用樣本信 息去檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè)是否成立。兩類錯(cuò)誤控制：首先控制犯a錯(cuò)誤原則，原因：統(tǒng) 原則，原假設(shè)常明確。兩類錯(cuò)誤的關(guān)系：一定樣本量 n,減小a錯(cuò)誤，增大 B錯(cuò)誤，同時(shí)減少可以增大樣本量。單側(cè)檢驗(yàn)中原、備擇假設(shè)方向如何確定？原有的傳統(tǒng) 的放在原假設(shè)。x 2統(tǒng)計(jì)量的步驟：1.用觀察值f0減去期望值fe;2.將 (f0-fe)之差平方；3.將平方(f0-fe)2結(jié)果除以fe;4將3的 結(jié)果加總。一致性檢驗(yàn)和獨(dú)立性檢驗(yàn)的區(qū)別：首先，兩種檢驗(yàn)抽 取樣本的方法或?qū)τ^察值

33、進(jìn)行測(cè)定的方法有所不同， 如果在各類別中分別進(jìn)行，屬于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，如果 事先未分類，抽取樣本后根據(jù)研究?jī)?nèi)容分類形成列聯(lián) 表就是獨(dú)立性檢驗(yàn)。其次，兩者檢驗(yàn)假設(shè)的內(nèi)容有差 異，似通常假設(shè)各類別總體比例等于某個(gè)期望概率， 而獨(dú)立性檢驗(yàn)中，原假設(shè)則假設(shè)兩個(gè)變量之間相互獨(dú) 立。最后，計(jì)算期望頻數(shù)時(shí)，在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中利用 原假設(shè)中的期望概率，用觀察頻數(shù)乘以期望概率，直 接得到期望頻數(shù)，如果獨(dú)立性檢驗(yàn)，則假設(shè)兩個(gè)變量 的分類是獨(dú)立的，因而兩個(gè)水平的聯(lián)合概率是兩個(gè)單 獨(dú)的概率的乘積。簡(jiǎn)述4)cV相關(guān)系數(shù)各自的特點(diǎn)：4) 2X2列聯(lián)表，0-1 范圍，0完全相關(guān)I 4)| = 1完全相關(guān)，絕對(duì)值越大， 相關(guān)程度

34、越高，4)無(wú)上限；c大于2X2列聯(lián)表，相互獨(dú) 立時(shí)c=0,不可能大于1,最大值依賴于列聯(lián)表的行數(shù)列數(shù)，且隨著R、C的增大而增大。V 0相關(guān)獨(dú)立, 1完全相關(guān)，1誤差分解：總誤差(SST 二組內(nèi)誤差(SSE +組問(wèn)誤 差(SSA)方差分析中的三個(gè)基本假定：每個(gè)總體都應(yīng)該服從正態(tài)分布，各個(gè)總體的方差b 2必須相同，觀測(cè)值是獨(dú) 立的。方差分析中假設(shè)的提法：H0:u1=u2=-自變量對(duì)因變 量沒(méi)有顯著影響 H1:u1,u2不全相等多重比較前提、作用：對(duì)總體均值之間的配對(duì)比較來(lái) 進(jìn)一步檢驗(yàn)到底哪些均值之間存在差異。要檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否相等時(shí)，為什么不兩兩比而 用方差分析？?jī)蓛杀葻╀N，增大犯 I類錯(cuò)誤的

35、概率， 降低置信水平。方差分析是同時(shí)考慮所有樣本，排除 了錯(cuò)誤累積的概率，從而避免拒絕一個(gè)真實(shí)的原假 設(shè)。方差分析的基本思想：1.圖形描述，散點(diǎn)圖2.誤差分 解3.誤差分析，顯著性方差分析的基本步驟：1.提出假設(shè)2.構(gòu)造檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì) 量：1）計(jì)算各樣本均值2）計(jì)算全部觀測(cè)值的總均值 3）計(jì)算各誤差平方和 總平方和 組間平方和 組內(nèi)平 方和4）計(jì)算統(tǒng)計(jì)量3.統(tǒng)計(jì)決策4.方差分析表5.方差 分析關(guān)系強(qiáng)度R2的含義和作用：組間平方和占總平方和 的比例大小 R2=SSA/SS夜映兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng) 度相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn)：一個(gè)變量的取值不能由另一個(gè)變量 唯一確定，當(dāng)變量x取某個(gè)值時(shí)，變量y的取值可能 有幾個(gè)

36、，這種關(guān)系不確定的變量顯然不能用函數(shù)關(guān)系 進(jìn)行描述，但變量之間存在一定的規(guī)律。相關(guān)與回歸 分析正是描述探索這類變量關(guān)系及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律的方法。相關(guān)分析的內(nèi)容：變量之間是否存在關(guān)系，存在什么 樣的關(guān)系，關(guān)系強(qiáng)度如何，樣本所反映的變量之間關(guān) 系能否代表總體？相關(guān)分析總體的兩個(gè)假定：兩變量之間線性關(guān)系，兩 變量都是隨機(jī)變量。相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)：(1)取值范圍在-1+1 0-1正線性相 關(guān)，反負(fù)相關(guān)，1完全正線性相關(guān)I r | =1 y取值完全 依賴于x,兩者函數(shù)關(guān)系，r=0, y取值與x無(wú)關(guān)，兩 者不存在線性相關(guān)關(guān)系(2)對(duì)稱性rxy=ryx (3) r大小與xy原點(diǎn)及尺度無(wú) 關(guān)(4)僅是線性關(guān)系度量(5)

37、xy線性關(guān)系的度量但非因 果關(guān)系 高0.8中0.5低0.3不相關(guān)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的目的：能否根據(jù)樣本相關(guān)系數(shù)說(shuō)明總體的相關(guān)程度，考察樣本相關(guān)系數(shù)的可靠性，就是顯 著性檢驗(yàn)。p較大正值r左偏，p接近0,樣本量n 很大，才能認(rèn)為r接近正態(tài)分布的隨機(jī)變量。相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的程序：1.提出假設(shè)H0: p=0;H1: p0 2計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：3進(jìn)行決策|t|ta/ 2（n-2）,拒絕 回歸分析的內(nèi)容：（1）從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定出 變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式；（2）對(duì)這些關(guān)系式的可信程 度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并從影響某一特定變量的諸多 變量中找出哪些變量的影響顯著不顯著。（3）利用所 求的關(guān)系式，根據(jù)一個(gè)或幾個(gè)變量的

38、取值來(lái)估計(jì)或預(yù) 測(cè)另一個(gè)待定變量的取值，并給出這種估計(jì)或預(yù)測(cè)的 可靠程度。理論回歸模型的假定：（1）因變量y與自變量x之間 有線性關(guān)系。（2）重復(fù)抽樣中，x取值固定非隨機(jī)的。（3）誤差項(xiàng) 是期望0的隨機(jī)變量E（ ）=0，假定模型為 直線。（4）對(duì)所有x值，的方差。2都相同。（5）誤 差項(xiàng)服從正態(tài)分布隨機(jī)變量且獨(dú)立，即 N（0,（r2）最小二乘法的原理：距離各觀測(cè)點(diǎn)最近的一條直線， 用它來(lái)代表x與y之間的關(guān)系與實(shí)際數(shù)據(jù)的誤差比其 他任何直線都小。最小二乘法擬合直線的性質(zhì)：（1）使離差平方和達(dá)到 最?。?）可以知B 0, B1估計(jì)量的抽樣分布（3）在 某些條件下B 0, B 1的最小二乘估計(jì)量同其

39、它相比， 抽樣分布具有較小的標(biāo)準(zhǔn)差?？偲椒胶停⊿ST =回歸平方和（SSR）殘差平方和（SSE）判定系數(shù)R2=SSR/SS計(jì)算A對(duì)B回歸的判定系數(shù)R2, 在A的變差中，有R2 %可以由A與B之間的線性差 系來(lái)解釋。線性相關(guān)檢驗(yàn)的目的：檢驗(yàn)自變量 x與因變量y之間 的線性關(guān)系是否顯著，或說(shuō)它們之間能否用一個(gè)線性 模型y= B 0+ B 1x+來(lái)表示。線性相關(guān)檢驗(yàn)的程序：（1）提出假設(shè)H0: B 1=0兩個(gè) 變量之間的關(guān)系不顯著（2）計(jì)算統(tǒng)計(jì)量F=MSR/MSE（3） 作出決策FF時(shí)巨絕。說(shuō)明線性關(guān)系是顯著的。回歸系數(shù)檢驗(yàn)的目的：檢驗(yàn)自變量對(duì)因變量的影響是否顯著。B 1 = 0，表明y不依量x沒(méi)有

40、線性關(guān)系?；貧w系數(shù)檢驗(yàn)的程序：（1）提出檢驗(yàn) H0: p 1=0 H1:B10 (2)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)量量t (3)決策拒絕說(shuō)明是顯 著因素?；貧w分析結(jié)果的評(píng)價(jià)：(1)所估計(jì)的回歸系數(shù) 的符 號(hào)是否與理論或事先預(yù)期的相一致(2)如果理論上 認(rèn)為y與x之間關(guān)系不僅正，而且統(tǒng)計(jì)上顯著，所建 立的回歸方程也應(yīng)該如此。(3)回歸模型在多大程度 上解釋了因變量y取值的差異？用判定系數(shù)來(lái)回答。(4)考察關(guān)于誤差項(xiàng) 的正態(tài)性假定是否成立。殘差分析在回歸分析中的作用：檢測(cè)異常值，檢測(cè)有 影響的觀測(cè)值。線性關(guān)系檢驗(yàn)與回歸系數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別：在一元中是等 價(jià)的，在多元回歸中不等價(jià)，線性關(guān)系檢驗(yàn)主要是檢 驗(yàn)因變量同多個(gè)自變量的線性關(guān)系是否顯著，k個(gè)自變量只要有一個(gè)線性關(guān)系顯著，F(xiàn)檢驗(yàn)就能通過(guò)。但 并不代表每個(gè)關(guān)系都顯著?；貧w系數(shù)檢驗(yàn)則是對(duì)每個(gè) 回歸系數(shù)分別進(jìn)行單獨(dú)的檢驗(yàn)，主要用于檢驗(yàn)每個(gè)自 變量對(duì)因變量的影響是否