統(tǒng)計學資料及課后習題答案

1、第1章 統(tǒng)計與統(tǒng)計數據一、學習指導統(tǒng)計學是處理和分析數據的方法和技術，它幾乎被應用到所有的學科檢驗領域。本章首先介紹統(tǒng)計學的含義和應用領域，然后介紹統(tǒng)計數據的類型及其來源，最后介紹統(tǒng)計中常用的一些基本概念。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點1.1 統(tǒng)計及其應用領域什么是統(tǒng)計學 概念：統(tǒng)計學，描述統(tǒng)計，推斷統(tǒng)計。統(tǒng)計的應用領域 統(tǒng)計在工商管理中的應用。 統(tǒng)計的其他應用領域。1.2 數據的類型分類數據、順序數據、數值型數據 概念：分類數據，順序數據，數值型數據。 不同數據的特點。觀測數據和實驗數據 概念：觀測數據，實驗數據。截面數據和時間序列數據 概念：截面數據，時間序列

2、數據。1.3 數據來源數據的間接來源 統(tǒng)計數據的間接來源。 二手數據的特點。數據的直接來源 概念：抽樣調查，普查。 數據的間接來源。 數據的收集方法。調查方案設計 調查方案的內容。數據質量 概念。抽樣誤差，非抽樣誤差。 統(tǒng)計數據的質量。1.4 統(tǒng)計中的幾個基本概念總體和樣本 概念：總體，樣本。參數和統(tǒng)計量 概念：參數，統(tǒng)計量。變量 概念：變量，分類變量，順序變量，數值型變量，連續(xù)型變量，離散型變量。二、主要術語1. 統(tǒng)計學：收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。2. 描述統(tǒng)計：研究數據收集、處理和描述的統(tǒng)計學分支。3. 推斷統(tǒng)計：研究如何利用樣本數據來推斷總體特征的統(tǒng)計學分支。4

3、. 分類數據：只能歸于某一類別的非數字型數據。5. 順序數據：只能歸于某一有序類別的非數字型數據。6. 數值型數據：按數字尺度測量的觀察值。7. 觀測數據：通過調查或觀測而收集到的數據。8. 實驗數據：在實驗中控制實驗對象而收集到的數據。9. 截面數據：在相同或近似相同的時間點上收集的數據。10. 時間序列數據：在不同時間上收集到的數據。11. 抽樣調查：從總體中隨機抽取一部分單位作為樣本進行調查，并根據樣本調查結果來推斷總體特征的數據收集方法。12. 普查：為特定目的而專門組織的全面調查。13. 總體：包含所研究的全部個體（數據）的集合。14. 樣本：從總體中抽取的一部分元素的集合。15.

4、樣本容量：也稱樣本量，是構成樣本的元素數目。16. 參數：用來描述總體特征的概括性數字度量。17. 統(tǒng)計量：用來描述樣本特征的概括性數字度量。18. 變量：說明現象某種特征的概念。19. 分類變量：說明事物類別的一個名稱。20. 順序變量：說明事物有序類別的一個名稱。21. 數值型變量：說明事物數字特征的一個名稱。22. 離散型變量：只能取可數值的變量。23. 連續(xù)型變量：可以在一個或多個區(qū)間中取任何值的變量。第2章 數據的圖表展示一、學習指導數據的圖表展示是應用統(tǒng)計的基本技能。本章首先介紹數據的預處理方法，然后介紹不同類型數據的整理與圖示方法，最后介紹圖表的合理使用問題。本章各節(jié)的主要內容和

5、學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點2.1 數據的預處理數據審核 數據審核的目的。 原始數據和二手數據的審核內容。數據排序 數據排序的目的。 分類數據和數值型數據的排序方法。數據篩選 數據篩選的目的。 用Excel進行數據篩選。數據透視表 數據透視表的用途。 用Excel進行數據透視。2.2 品質數據的整理與展示分類數據的整理與圖示 概念：頻數，頻數分布，比例，百分比，比率。 用Excel制作分類數據的頻數分布表。 分類數據的圖示：條形圖，帕累托圖，對比條形圖，餅圖。順序數據的整理與圖示 概念：累積頻數，累積頻率。 累積頻數分布圖。2.3 數值型數據的整理與展示數據分組 概念：數據分組，單

6、變量值分組，組距分組，等距分組，不等距分組，組距，組中值。 頻數分布表的制作步驟。 用Excel制作頻數分布表。數值型數據的圖示 直方圖的繪制。 莖葉圖的繪制。 箱線圖的繪制。 直方圖與條形圖的區(qū)別。 莖葉圖與直方圖的區(qū)別。 線圖的繪制。 散點圖的繪制。 氣泡圖的繪制。 雷達圖的繪制。2.4 合理使用圖表鑒別圖形優(yōu)劣的準則 圖形應包括的基本特征。 鑒別圖形優(yōu)劣的準則。統(tǒng)計表的設計 統(tǒng)計表的結構。 統(tǒng)計表的設計。二、主要術語24. 頻數：落在某一特定類別（或組）中的數據個數。25. 頻數分布：數據在各類別（或組）中的分配。26. 比例：一個樣本（或總體）中各個部分的數據與全部數據之比。27. 比

7、率：樣本（或總體）中各不同類別數值之間的比值。28. 累積頻數：將各有序類別或組的頻數逐級累加起來得到的頻數。29. 數據分組：根據統(tǒng)計研究的需要，將原始數據按照某種標準劃分成不同的組別。30. 組距分組：將全部變量值依次劃分為若干個區(qū)間，并將這一區(qū)間的變量值作為一組。31. 組距：一個組的上限與下限的差。32. 組中值：每一組的下限和上限之間的中點值，即組中值(下限值+上限值)/2。33. 直方圖：用矩形的寬度和高度（即面積）來表示頻數分布的圖形。34. 莖葉圖：由“莖”和“葉”兩部分組成的、反應原始數據分布的圖形。35. 箱線圖：由一組數據的最大值、最小值、中位數和兩個四分位數5個特征值繪

8、制而成的、反應原始數據分布的圖形。第3章 數據的概括性度量一、學習指導數據分布的特征可以從三個方面進行描述：一是分布的集中趨勢，反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度；二是分布的離散程度，反映各數據遠離其中心值的趨勢；三是分布的形狀，反映數據分布偏斜程度和峰度。本章將從數據的不同類型出發(fā)，分別介紹集中趨勢測度值的計算方法、特點及其應用場合。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點3.1 集中趨勢的度量眾數 概念：眾數。 眾數的特點。中位數和分位數 概念：中位數，四分位數。 中位數和四分位數的特點。 中位數和四分位數的計算。平均數 概念：平均數，簡單平均數，加權平均數，幾何平均

9、數。 簡單平均數和加權平均數的計算。 平均數的性質。 幾何平均數的計算和應用場合。眾數、中位數和平均數的比較 眾數、中位數和平均數在分布上的關系。 眾數、中位數和平均數的特點及應用場合。3.2 離散程度的度量異眾比率 概念：異眾比率。 異眾比率的計算和應用場合。四分位差 概念：四分位差。 四分位差的計算和應用場合。方差和標準差 概念：極差，平均差，方差，標準差。 極差的計算和特點。 平均差的計算和特點。 樣本方差和標準差的計算。 總體方差和標準差的計算。相對位置的度量 概念：標準分數。 標準分數的計算和應用。 經驗法則。 切比雪夫不等式。離散系數 概念：離散系數。 離散系數的計算。 離散系數的

10、用途。3.3 偏態(tài)與峰態(tài)的度量偏態(tài)及其測度 概念：偏態(tài)，偏態(tài)系數。 偏態(tài)系數的計算。 偏態(tài)系數數值的意義。峰態(tài)及其測度 概念：峰態(tài)，峰態(tài)系數。 峰態(tài)系數的計算。 峰態(tài)系數數值的意義。 用Excel計算描述統(tǒng)計量。 Excel統(tǒng)計函數的應用。二、主要術語和公式（一）主要術語1. 眾數：一組數據中出現頻數最多的變量值，用表示。2. 中位數：一組數據排序后處于中間位置上的變量值，用表示。3. 四分位數：一組數據排序后處于25%和75%位置上的值。4. 平均數：一組數據相加后除以數據的個數而得到的結果。5. 幾何平均數：n個變量值乘積的n次方根，用表示。6. 異眾比率：非眾數組的頻數占總頻數的比率。7

11、. 四分位差：也稱為內距或四分間距，上四分位數與下四分位數之差。8. 極差：也稱全距，一組數據的最大值與最小值之差。9. 平均差：也稱平均絕對離差，各變量值與其平均數離差絕對值的平均數。10. 方差：各變量值與其平均數離差平方的平均數。11. 標準差：方差的平方根。12. 標準分數：變量值與其平均數的離差除以標準差后的值。13. 離散系數：也稱為變異系數，一組數據的標準差與其相應的平均數之比。14. 偏態(tài)：數據分布的不對稱性。15. 偏態(tài)系數：對數據分布不對稱性的度量值。16. 峰態(tài)：數據分布的平峰或尖峰程度。17. 峰態(tài)系數：對數據分布峰態(tài)的度量值。（二）主要公式名稱公式中位數簡單樣本平均數

12、加權樣本平均數幾何平均數異眾比率四分位差極差簡單平均差加權平均差簡單樣本方差簡單樣本標準方差加權樣本方差加權樣本標準差標準分數離散系數未分組數據的偏態(tài)系數分組數據的偏態(tài)系數未分組數據的峰態(tài)系數分組數據的峰態(tài)系數第4章 抽樣與參數估計一、學習指導參數估計是推斷統(tǒng)計的重要內容之一，它是在抽樣及抽樣分布的基礎上，根據樣本統(tǒng)計量來推斷我們所關心的總體參數。本章首先介紹抽樣分布的有關知識，然后討論參數估計的一般問題，最后介紹一個總體參數估計的基本方法和參數估計中樣本容量的確定問題。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點4.1 抽樣與抽樣分布概率抽樣方法 概念：簡單隨機抽樣，簡單隨機

13、樣本，重復抽樣，不重復抽樣，分層抽樣，系統(tǒng)抽樣，整群抽樣。 用Excel抽取簡單隨機樣本。抽樣分布 概念：抽樣分布，樣本均值的抽樣分布，樣本比例的抽樣分布，樣本方差的抽樣分布。 中心極限定理。 樣本均值抽樣分布的特征。 樣本均值的抽樣分布與總體分布的關系。 樣本比例抽樣分布的形式和特征。 樣本方差抽樣分布的形式。4.2 參數估計的一般問題估計量與估計值 概念：估計量，估計值。點估計與區(qū)間估計 概念：點估計，區(qū)間估計，置信區(qū)間，置信水平。 置信區(qū)間構建的原理。 置信區(qū)間的解釋。評價估計量的標準 概念：無偏性，有效性，一致性。4.3 總體均值的區(qū)間估計正態(tài)總體、方差已知，或非正態(tài)總體、大樣本 正態(tài)

14、總體、方差已知時的置信區(qū)間。 非正態(tài)總體、大樣本時的置信區(qū)間。 用Excel計算給定的正態(tài)分布的臨界值。正態(tài)總體、方差未知、小樣本 正態(tài)總體、方差已知時的小樣本置信區(qū)間。 正態(tài)總體、方差未知時的小樣本置信區(qū)間。 用Excel計算給定的t分布的臨界值。4.4 總體比例的區(qū)間估計總體比例的區(qū)間估計 總體比例的置信區(qū)間。4.5 總體方差的區(qū)間估計總體方差的區(qū)間估計 總體方差的置信區(qū)間。 用Excel計算給定的分布的臨界值。4.6 樣本容量的確定估計總體均值時樣本容量的確定 樣本容量的計算方法。估計總體比例時樣本容量的確定 樣本容量的計算方法。二、主要術語和公式（一）主要術語36. 簡單隨機抽樣：也稱

15、純隨機抽樣，它是從含有個元素的總體中，抽取個元素作為樣本，使得總體中的每一個元素都有相同的機會（概率）被抽中。37. 簡單隨機樣本：從含有個元素的總體中，抽取個元素作為樣本，使得總體中每一個樣本量為的樣本都有相同的機會（概率）被抽中。38. 重復抽樣：從總體中抽取一個元素后，把這個元素放回到總體中再抽取第二個元素，直至抽取個元素為止。39. 不重復抽樣：一個元素被抽中后不再放回總體，而是從所剩元素中抽取第二個元素，直到抽取個元素為止。40. 分層抽樣：也稱分類抽樣，它是在抽樣之前先將總體的元素劃分為若干層（類），然后從各個層中抽取一定數量的元素組成一個樣本。41. 系統(tǒng)抽樣：也稱等距抽樣或機械

16、抽樣，它是先將總體中的各元素按某種順序排列，并按某種規(guī)則確定一個隨機起點；然后，每隔一定的間隔抽取一個元素，直至抽取個元素形成一個樣本。42. 整群抽樣：先將總體劃分成若干群，然后以群作為抽樣單位從中抽取部分群，隨后再對抽中的各個群中所包含的所有元素進行觀察。43. 抽樣分布：在重復選取樣本量為的樣本時，由樣本統(tǒng)計量的所有可能取值形成的相對頻數分布。44. 樣本均值的抽樣分布：在重復選取樣本量為的樣本時，由樣本均值的所有可能取值形成的相對頻數分布。45. 樣本比例抽樣分布：在重復選取樣本量為的樣本時，由樣本比例的所有可能取值形成的相對頻數分布。46. 標準誤差：也稱為標準誤，它是樣本統(tǒng)計量的抽

17、樣分布的標準差。47. 估計標準誤差：若計算標準誤時所涉及的總體參數未知，可用樣本統(tǒng)計量代替計算的標準誤。48. 估計量：用來估計總體參數的統(tǒng)計量的名稱，用符號表示。49. 估計值：用來估計總體參數時計算出來的估計量的具體數值。50. 點估計：用樣本統(tǒng)計量的某個取值直接作為總體參數的估計值。51. 區(qū)間估計：在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個范圍。52. 置信區(qū)間：由樣本統(tǒng)計量所構造的總體參數的估計區(qū)間。53. 置信水平：也稱為置信系數，它是將構造置信區(qū)間的步驟重復多次后，置信區(qū)間中包含總體參數真值的次數所占的比率。（二）主要公式名稱公式總體均值的置信區(qū)間（正態(tài)總體，已知）總體均值的置信

18、區(qū)間（未知，大樣本）總體均值的置信區(qū)間（正態(tài)總體，未知，小樣本）總體比例的置信區(qū)間總體方差的置信區(qū)間估計總體均值時的樣本容量估計總體比例時的樣本容量第5章 假設檢驗一、學習指導假設檢驗是推斷統(tǒng)計的另一項重要內容，它是利用樣本信息判斷假設是否成立的一種統(tǒng)計方法。本章首先介紹有關假設檢驗的一些基本問題，然后介紹一個總體參數的檢驗方法。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所。章節(jié)主要內容學習要點5.1 假設檢驗的基本問題假設的陳述 概念：假設，假設檢驗，原假設，備擇假設，單側檢驗，雙側檢驗。 針對具體的實際問題，建立合理的原假設和備擇假設。兩類錯誤與顯著性水平 概念：第類錯誤，第類錯誤，顯著性水平。

19、兩類錯誤的控制。 兩類錯誤的關系。檢驗統(tǒng)計量與拒絕域 概念：檢驗統(tǒng)計量，標準化檢驗統(tǒng)計量，拒絕域，臨界值。 統(tǒng)計量檢驗的原理。 利用統(tǒng)計量檢驗的決策準則。利用P值進行決策 概念：P值。 P值決策的原理，P值的計算。 P值檢驗與統(tǒng)計量檢驗的異同。 P值決策的準則。小結 假設檢驗的步驟。 假設檢驗結果的表述。5.2 總體均值的檢驗大樣本的檢驗方法 總體方差已知時，均值檢驗的統(tǒng)計量和程序。 總體方差未知時，均值檢驗的統(tǒng)計量和程序。 用Excel計算P值。小樣本的檢驗方法 總體方差已知時，均值檢驗的統(tǒng)計量和程序。 總體方差未知時，均值檢驗的統(tǒng)計量和程序。 用Excel計算P值。5.3 總體比例的檢驗總

20、體比例的檢驗 檢驗的統(tǒng)計量。 檢驗的程序。 用Excel計算P值。5.4 總體方差的檢驗總體方差的檢驗 檢驗的統(tǒng)計量。 檢驗的程序。 用Excel計算P值。二、主要術語和公式（一）主要術語18. 假設：對總體參數的具體數值所做的陳述。19. 假設檢驗：先對總體參數提出某種假設，然后利用樣本信息判斷假設是否成立的過程。20. 備擇假設：也稱研究假設，是研究者想收集證據予以支持的假設，用或表示。21. 原假設：也稱零假設，是研究者想收集證據予以反對的假設，用表示。22. 單側檢驗：也稱單尾檢驗，是指備擇假設具有特定的方向性，并含有符號“”或“”的假設檢驗。23. 雙側檢驗：也稱雙尾檢驗，是指備擇假

21、設沒有特定的方向性，并含有符號“”的假設檢驗。24. 第類錯誤：當原假設為正確時拒絕原假設，犯第類錯誤的概率記為。25. 第類錯誤：當原假設為錯誤時沒有拒絕原假設，犯第類錯誤的概率通常記為。26. 顯著性水平：假設檢驗中發(fā)生第類錯誤的概率，記為。27. 檢驗統(tǒng)計量：根據樣本觀測結果計算得到的，并據以對原假設和備擇假設做出決策的某個樣本統(tǒng)計量。28. 拒絕域：能夠拒絕原假設的檢驗統(tǒng)計量的所有可能取值的集合。29. 臨界值：根據給定的顯著性水平確定的拒絕域的邊界值。30. 值：也稱觀察到的顯著性水平，如果原假設是正確的，那么所得的樣本結果出現實際觀測結果那么極端的概率。（二）主要公式名稱公式總體均

22、值檢驗的統(tǒng)計量（正態(tài)總體，已知）總體均值檢驗的統(tǒng)計量（未知，大樣本）總體均值檢驗的統(tǒng)計量（正態(tài)總體，未知，小樣本）總體比例檢驗的統(tǒng)計量總體方差檢驗的統(tǒng)計量第6章 方差分析一、學習指導本章主要介紹檢驗多個總體均值是否相等的一種統(tǒng)計方法，即方差分析。它是通過對各觀察數據誤差來源的分析來判斷多個總體均值是否相等。本章首先介紹方差分析中的一些基本問題，包括方差分析中的一些術語、方差分析的基本思想和基本假設，然后介紹單因素方差分析方法，最后介紹方差分析中的多重比較。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點6.1 方差分析的基本問題方差分析及有關術語 概念：方差分析，因子，處理。方差分

23、析的基本思想和原理 概念：組內誤差，組間誤差，總平方和，組內平方和，組間平方和。 誤差的分解 總平方和、組內平方和、組間平方和的關系。方差分析中的基本假定 方差分析中的3個基本假定。問題的一般提法 方差分析中假設的提法。6.2 單因素方差分析數據結構 概念：單因素方差分析。 數據結構。分析步驟 概念：總平方和，組內方差，組間方差。 假設的提法。 總平方和、組內方差、組間方差的計算方法。 檢驗統(tǒng)計量的計算方法。 統(tǒng)計決策。 方差分析表的結構。 用Excel進行方差分析。關系強度的測量 關系強度的測量方法。6.3 方差分析中的多重比較方差分析中的多重比較 多重比較的前提。 多重比較的作用。 多重比

24、較的方法。二、主要術語和公式（一）主要術語31. 方差分析( ANOVA)：檢驗多個總體均值是否相等的統(tǒng)計方法。32. 因素：也稱因子，是方差分析中所要檢驗的對象。33. 水平：也稱處理，是因素的不同表現。34. 組內誤差：來自水平內部的數據誤差。35. 組間誤差：來自不同水平之間的數據誤差。36. 總平方和：反映全部數據誤差大小的平方和，記為SST。37. 組內平方和：反映組內誤差大小的平方和，記為SSE。38. 組間平方和：反映組間誤差大小的平方和，記為SSA。39. 單因素方差分析：只涉及一個分類型自變量的方差分析。40. 組內方差：組內平方和除以相應的自由度。41. 組間方差：組間平方

25、和除以相應的自由度。（二）主要公式名稱公式組間方差組內方差方差分析的檢驗統(tǒng)計量關系強度的測量多重比較的LSD第7章 相關與回歸分析一、學習指導相關與回歸是研究變量之間關系的統(tǒng)計方法，該方法廣泛應用于自然科學和社會科學的各個領域。本章首先介紹相關分析方法，然后介紹一元線性回歸和多元線性回歸分析方法。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點7.1 變量間關系的度量變量間的關系 概念：函數關系，相關關系。 相關關系的特點。相關關系的描述與測度 概念：相關系數。 相關分析的內容。 散點圖的繪制和分析。 相關系數的計算。 相關系數的性質。相關系數的顯著性檢驗 相關系數檢驗的目的。 相

26、關系數檢驗的程序。7.2 一元線性回歸一元線性回歸模型 概念：回歸模型，回歸方程，估計的回歸方程。 回歸分析的內容。 回歸模型的基本假定。參數的最小二乘估計 概念：最小二乘法。 和的計算。 的解釋。 用Excel進行回歸。回歸直線的擬合優(yōu)度 概念：總平方和，回歸平方和，殘差平方和，判定系數，估計量的標準誤差。 判定系數的計算和解釋。 判定系數與相關系數的關系。 估計量的標準誤差的計算和解釋。顯著性檢驗 線性相關檢驗的目的。 線性關系顯著性檢驗的程序。 回歸系數檢驗的目的。 回歸系數檢驗的程序。 Excel輸出的回歸結果的解釋和應用。利用回歸方程進行估計和預測 概念：平均值的點估計，個別值的點估

27、計，平均值的置信區(qū)間估計，個別值的預測區(qū)間估計。 平均值的點估計和個別值的點估計的區(qū)別。 平均值的置信區(qū)間估計和個別值的預測區(qū)間估計的區(qū)別。 點估計和區(qū)間估計的計算方法。7.3多元線性回歸多元回歸模型與回歸方程 概念：多元線性回歸模型，多元線性回歸方程，估計的多元線性回歸方程。 偏回歸系數的解釋。參數的最小二乘估計 參數的最小二乘估計方法。 用Excel進行回歸?；貧w方程的擬合優(yōu)度 概念：多重判定系數，修正的多重判定系數，估計標準誤差。 判定系數的實際意義。 估計標準誤差的實際意義。 Excel回歸結果的解釋。顯著性檢驗 線性關系檢驗與回歸系數檢驗的區(qū)別。 線性關系檢驗的程序。 回歸系數檢驗的

28、程序。 Excel回歸結果的解釋和應用。二、主要術語和公式（一）主要術語42. 相關關系：變量之間存在的不確定的數量關系。43. 相關系數：也稱Pearson相關系數，是根據樣本數據計算的度量兩個變量之間線性關系強度的統(tǒng)計量。44. 因變量：被預測或被解釋的變量，用y表示。45. 自變量：用來預測或用來解釋因變量的一個或多個變量，用x表示。46. 回歸模型：描述因變量y如何依賴于自變量x和誤差項的方程。47. 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。48. 估計的回歸方程：根據樣本數據求出的回歸方程的估計。49. 最小二乘法：也稱最小平方法，使因變量的觀察值與估計值之間的離差平

29、方和達到最小來求得和的方法。50. 判定系數：回歸平方和占總平方和的比例，記為。51. 估計量的標準誤差：均方殘差（MSE）的平方根，用來表示。52. 的平均值的點估計：利用估計的回歸方程，對于的一個特定值，求出的平均值的一個估計值。53. 的個別值的估計值：利用估計的回歸方程，對于的一個特定值，求出的一個個別值的估計值。54. 的平均值的置信區(qū)間估計：對的一個給定值，求出的平均值的區(qū)間估計。55. 的個別值的預測區(qū)間估計：對的一個給定值，求出的一個個別值的區(qū)間估計。56. 多元線性回歸模型：描述因變量如何依賴于自變量和誤差項的方程。57. 多元線性回歸方程：描述的期望值如何依賴于的方程。58

30、. 估計的多元線性回歸方程：根據樣本數據得到的多元線性回歸方程的估計。59. 多重判定系數：在多元回歸中，回歸平方和占總平方和的比例。60. 修正的多重判定系數：用模型中自變量的個數和樣本量進行調整的多重判定系數，記為。（二）主要公式名稱公式相關系數相關系數檢驗的統(tǒng)計量回歸方程的截距回歸方程的斜率（回歸系數）判定系數估計標準誤差線性關系檢驗的統(tǒng)計量回歸系數檢驗的統(tǒng)計的統(tǒng)計量的平均值的置信區(qū)間的個別值的預測區(qū)間修正的多重判定系數第8章 時間序列分析和預測一、學習指導分析時間序列數據的主要目的是對未來的觀測值進行預測。本章在給出時間序列概念及分類的基礎上，首先介紹了時間序列的描述性分析方法，然后介

31、紹了平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列的一些簡單預測方法。本章各節(jié)的主要內容和學習要點如下表所示。章節(jié)主要內容學習要點8.1 時間序列及其分解時間序列及其分解 概念：時間序列，平穩(wěn)序列，非平穩(wěn)序列，趨勢，季節(jié)性，周期性，隨機性。 時間序列的分解模型。8.2 時間序列的描述性分析圖形描述 時間序列的圖形描述。增長率分析 概念： 增長率，環(huán)比增長率，定基增長率，平均增長率，年度化增長率，增長1%絕對值。 一般增長率的計算與分析。 平均增長率的計算與分析。 年度化增長率的計算與分析。 增長率分析中應注意的問題。 增長1%絕對值的計算和應用。8.3 時間序列的預測程序確定時間序列的成分 時間序列的預測步驟。 趨勢成

32、分的確定方法。 季節(jié)性成分的確定方法。選擇預測方法 時間序列的類型和預測方法的預測方法的評估 概念：平均誤差，平均絕對誤差，均方誤差，平均百分比誤差和平均絕對百分比誤差。 各種誤差的計算方法。8.4 平穩(wěn)序列的預測簡單平均法 簡單平均法預測。移動平均法 移動平均法預測。 用Excel進行移動平均預測。指數平滑法 指數平滑法預測。 用Excel進行指數平滑預測。8.5 趨勢型序列的預測線性趨勢預測 直線趨勢方程的求法。 直線趨勢方程預測。非線性趨勢預測 二次曲線預測。 指數趨勢預測，指數曲線和直線的區(qū)別。 修正指數曲線預測。 龔鉑茨曲線預測。 Logistic曲線預測8.6 復合型序列的分解預測

33、確定并分離季節(jié)成分 季節(jié)指數的計算。 分離季節(jié)成分。建立預測模型并進行預測 建立預測模型。計算最后的預測值 最終預測值的計算。二、主要術語和公式（一）主要術語61. 時間序列：同一現象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的序列。62. 平穩(wěn)序列：基本上不存在趨勢的序列。63. 非平穩(wěn)序列：包含趨勢性、季節(jié)性或周期性的序列。64. 趨勢：也稱長期趨勢，是指時間序列在長時期內呈現出來的某種持續(xù)向上或持續(xù)下降的變動。65. 季節(jié)性：也稱季節(jié)變動，是指時間序列在一年內重復出現的周期性波動。66. 周期性：也稱循環(huán)波動，是指時間序列中呈現出來的圍繞長期趨勢的一種波浪形或振蕩式變動。67. 隨機性：也稱不規(guī)則波動，是指時間序列中除去趨勢、周期性和季節(jié)性之后的偶然性波動。68. 增長率：也稱增長速度，是指時間序列中報告期觀察值與基期觀察值之比減1后的結果，用%表示。69. 平均增長率：也稱平均發(fā)展速度，是指時間序列