考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“暨南大学应用统计硕士考研知识点：概率论与数理统计”，让我们一起来看看吧!　　暨南大学应用统计硕士考研知识点：概率论与数理统计　　第一章 随机事件及其概率　　第一节 随机事件及其运算　　第二节 事件的概率　　第三节 概率的性质　　第四节 独立性　　第五节 条件概率　　第二章 随机变量及其概率分布　　第一节 随机变量　　第二节 离散随机变量　　第三节 连续随机变量　　第四节 方差　　第五节 随机变量的其它特征数　　第三章 多维随机变量　　第一节 多维随机变量及其联合分布　　第二节 随机变量的独立性　　第三节 多维随机变量的特征数　　第四节 条件分布与条件期望　　第五节 中心极限定理　　第四章 统计量及其分布　　第一节 总体与样本　　第二节 统计量与抽样分布　　第三节 次序统计量及其分布　　第五章 参数估计　　第一节 矩法估计　　第二节 点估计优劣的评价标准　　第三节 极大似然估计　　第四节 区间估计　　第五节 单侧置信限　　第六节 比率P的置信区间　　第六章 假设检验　　第一节 假设检验的概念与步骤　　第二节 正态总体参数的假设检验　　第三节 比率P的检验　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“暨南大学应用统计硕士考研知识点：概率论与数理统计”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“暨南大学应用统计硕士考研知识点：统计学原理”，让我们一起来看看吧!　　暨南大学应用统计硕士考研知识点：统计学原理　　第一章 绪论　　第一节 统计学的概念、特点和作用　　第二节 统计学的若干基本概念　　第二章 统计调查　　第一节 统计调查的意义和原则　　第二节 统计调查的组织形式　　第三节 统计资料的搜集方法　　第四节 调查方案与问卷设计　　第五节 调查误差　　第三章 统计整理　　第一节 统计整理的意义和程序　　第二节 统计整理的审核和分组　　第三节 分布数列　　第四章 总量指标和相对指标　　第一节 总量指标　　第二节 相对指标　　第五章 平均指标和变异度指标　　第一节 平均指标　　第二节 变异度指标　　第六章 抽样调查　　第一节 抽样调查的基本原理　　第二节 抽样调查的组织形式　　第七章 相关与回归　　第一节 相关与回归分析的基本问题　　第二节 直线相关与简单直线回归分析　　第三节 曲线相关与曲线回归分析　　第四节 时间数列自身相关与自身回归分析　　第五节 复相关与复回归分析　　第六节 应用相关与回归分析应注意的问题　　第八章 时间数列　　第一节 时间数列的概述　　第二节 时间数列的水平分析指标　　第三节 时间数列的速度分析指标　　第九章 统计指数　　第一节 指数的意义与分类　　第二节 综合指数　　第三节 平均指数　　第四节 指数体系和因素分析法　　第五节 指数数列　　第六节 常用价格指数计算　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“暨南大学应用统计硕士考研知识点：统计学原理”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：总体均数估计和假设检验”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：总体均数估计和假设检验　　1. 抽样误差(Sampling Error)：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。　　2. 均数的标准误(Standard error of Mean, SEM)：样本均数的标准差，计算公式：。反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。　　3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n;②通过设计减少S。　　4. t分布特征：　　①单峰分布，以0为中心，左右对称;　　②形态取决于自由度n，n越小，t值越分散，t分布的峰部越矮而尾部翘得越高;　　③当n逼近∞,逼近, t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例。　　5. 置信区间(Confidence Interval, CI)：按预先给定的概率(1-a)确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：　　或　　　　。95%CI含义：从固定样本含量的已知总体中进行重复抽样试验，根据每个样本可得到一个置信区间，则平均有95%的置信区间包含了总体参数。　　6. 假设检验的基本原理：小概率反证法的思想。　　①反证法：从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。　　②小概率事件：在H0成立的条件下计算检验统计量，根据概率分布确定检验水准a下P值大小，判断是否为小概率事件(通常P≤a视为小概率事件，a通常取0.05)，是则拒绝H0，接受H1;否则尚不能拒绝H0。　　7. 假设检验一般步骤：①建立假设(反证法，H0和H1)，确定检验水准(a);②计算统计量：u, t，F;③确定概率值P，做出推断结论。　　8. t检验需满足的条件：比较的两个样本相互独立、均服从正态分布。　　9. P的含义：是指从H0规定的总体随机抽样，抽得等于及大于(或/和等于及小于)现有样本获得的检验统计量(如t、u等)值的概率。　　10. Ⅰ型错误(Type Ⅰ error)：拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误，Ⅰ型错误的大小为检验水准a。Ⅱ型错误(Type Ⅱ error)：接受了实际上不成立的H0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误，Ⅱ型错误的大小用b表示，1-b表示检验效能。a越小，b越大，增大样本量可以同时降低a和b。　　11. 置信区间和假设检验的区别和联系：①可以通过判断置信区间是否包含零假设，判断单样本均数是否来自已知的总体;②置信区间不但能回答差别有无统计学意义，还可提示差别有无实际意义。③假设检验可提供置信区间不能提供的信息，如P值和检验效能等。　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：总体均数估计和假设检验”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：重要概念”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：重要概念　　1. 总体(Population)：根据研究目的确定的同质对象的全体(集合);样本(Sample)：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。　　2. 参数(Parameter)：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数;统计量(Statistic)：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。　　3. 统计资料分类：定量(计量)资料、定性(计数)资料、等级资料。　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：重要概念”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：参数估计”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：参数估计　　一、点估计　　用样本的估计量直接作为总体参数的估计值　　2. 缺点：没有给出估计值接近总体参数程度的信息，它与真挚的误差、估计可靠性怎么样无法知道。区间估计可以弥补这种不足。　　点估计的方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等　　二、 区间估计　　在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减抽样误差而得到的。　　根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。　　三、置信水平　　将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平　　表示为 (1 - a% )　　常用的置信水平值有 99%, 95%, 90%相应的 a 为0.01，0.05，0.10　　四、置信区间　　ü 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间　　ü 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间　　ü 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个　　置信区间的表述：　　总体参数的真值是固定的，而用样本构造的区间则是不固定的，因此置信区间是一个随机区间，它会因样本的不同而变化，而且不是所有的区间都包含总体参数　　实际估计时往往只抽取一个样本，此时所构造的是与该样本相联系的一定置信水平(比如95%)下的置信区间。我们只能希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个　　当抽取了一个具体的样本，用该样本所构造的区间是一个特定的常数区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，因为它可能是包含总体均值的区间中的一个，也可能是未包含总体均值的那一个　　一个特定的区间总是“包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题　　置信水平只是告诉我们在多次估计得到的区间中大概有多少个区间包含了参数的真值，而不是针对所抽取的这个样本所构建的区间而言的　　使用一个较大的置信水平会得到一个比较宽的置信区间，而使用一个较大的样本则会得到一个较准确(较窄)的区间。直观地说，较宽的区间会有更大的可能性包含参数　　但实际应用中，过宽的区间往往没有实际意义　　区间估计总是要给结论留点儿余地　　影响置信区间宽度的因素：　　1.总体数据的离散程度，用 s 来测度2.样本容量3. 置信水平 (1- a)，影响 z&alpha/2 的大小　　五、 参数估计标准：　　无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数　　有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效　　一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：参数估计”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“2023应用统计硕士考研备考资料：假设检验”，让我们一起来看看吧!　　2023应用统计硕士考研备考资料：假设检验　　一、概念　　先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程　　有参数检验和非参数检验　　逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理　　什么小概率?　　1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率　　2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设　　3. 小概率由研究者事先确定　　怎样通过假设检验去掉偶然性　　利用P值进行检验就可以去掉偶然性。因为P值告诉我们在某个总体的许多样本中，某一类数据出现的经常程度，P值是当原假设正确的情况下，得到所观测的数据的概率。如果原假设是正确的，P值若很小，则告诉我饿们得到这样的观测数据是多么的不可能，相当不可能得到的数据，就是原假设不对的合理证据，偶然性也就消除了。　　二、原假设　　1. 研究者想收集证据予以反对的假设。是关于总体参数的表述，它是接受检验的假设。　　2. 总是有符号 =, £ 或 ³　　3. 表示为 H0　　n H0 ： m = 某一数值　　n 指定为符号 =，£ 或 ³　　三、备择假设　　研究者想收集证据予以支持的假设。党员假设被否定时另一种可成立的假设。　　总是有符号 ¹, < 或 >　　表示为 H1　　n H1 ： m <某一数值，或m>某一数值　　四、结论与总结　　原假设和备择假设是一个完备事件组，而且相互对立　　n 在一项假设检验中，原假设和备择假设有一个成立，而且只有一个成立　　先确定备择假设，再确定原假设　　等号“=”总是放在原假设上　　因研究目的不同，对同一问题可能提出不同的假设(也可能得出不同的结论)　　五、两类错误　　1. 第Ⅰ类错误(弃真错误)　　原假设为真时拒绝原假设　　第Ⅰ类错误的概率记为a。被称为显著性水平。常用的 a 值有0.01, 0.05, 0.10　　2. 第Ⅱ类错误(取伪错误)　　原假设为假时未拒绝原假设　　第Ⅱ类错误的概率记为b (Beta)　　影响b错误的因素：1. 总体参数的真值。随着假设的总体参数的减少而增大　　2. 显著性水平 a。当 a 减少时增大 3. 总体标准差 s。当 s 增大时增大 4.样本容量 n。当 n 减少时增大　　控制：进行假设检验时总希望犯两类错误的可能性都很小，然而，在其他条件不变的情况下，a与b是此消彼长的关系，二者不可能同时减小。若要同时减小a与b，只能是增大样本量。一般总是控制a，是犯错误的概率不大于a，即a是允许犯弃真错误的最大概率值(而P值相当于根据样本计算的犯弃真错误的概率值，故P值又称为观测的显著性水平)。但确定a时须注意，如果犯弃真错误的代价较大，a可取小些，相反，如果返取伪错误的代价较大，则a宜取大些(以使b较小)　　六、假设检验的结论表述　　假设检验的目的就在于试图找到拒绝原假设，而不在于证明什么是正确的　　拒绝原假设时结论是清楚的　　例如，H0：m=10，拒绝H0时，我们可以说¹m10　　当不拒绝原假设时　　并未给出明确的结论　　不能说原假设是正确的，也不能说它不是正确的　　例如， 当不拒绝H0：m=10，我们并未说它就是10，但也未说它不是10。我们只能说样本提供的证据还不足以推翻原假设　　七、统计上的显著与实际意义　　1. 当拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上显著的(statistically Significant)　　2. 当不拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上不显著的　　3. 在“显著”和“不显著”之间没有清除的界限，只是在P值越来越小时，我们就有越来越强的证据，检验的结果也就越来越显著　　4. “显著的”(Significant)一词的意义在这里并不是“重要的”，而是指“非偶然的”　　5. 一项检验在统计上是“显著的”，意思是指：这样的(样本)结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的　　6. 如果得到这样的样本概率(P)很小，则拒绝原假设　　在这么小的概率下竟然得到了这样的一个样本，表明这样的样本经常出现，所以，样本结果是显著的　　7. 在进行决策时,我们只能说P值越小,拒绝原假设的证据就越强,检验的结果也就越显著　　8. 但P值很小而拒绝原假设时，并不一定意味着检验的结果就有实际意义　　因为假设检验中所说的“显著”仅仅是“统计意义上的显著”　　一个在统计上显著的结论在实际中却不见得就很重要，也不意味着就有实际意义　　9. 因为值与样本的大小密切相关,样本量越大,检验统计量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒绝原假设　　10.如果你主观上要想拒绝原假设那就一定能拒绝它　　这类似于我们通常所说的“欲加之罪，何患无词”　　只要你无限制扩大样本量，几乎总能拒绝原假设　　11.当样本量很大时，解释假设检验的结果需要小心　　在大样本情况下，总能把与假设值的任何细微差别都能查出来，即使这种差别几乎没有任何实际意义　　12.在实际检验中，不要刻意追求“统计上的”显著性，也不要把统计上的显著性与实际意义上的显著性混同起来　　n一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要，也不意为着就有实际意义　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“2023应用统计硕士考研备考资料：假设检验”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“2023应用统计硕士考研备考资料：多元回归”，让我们一起来看看吧!　　2023应用统计硕士考研备考资料：多元回归　　多元回归　　1.多重共线性　　回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关　　多重共线性带来的问题有　　可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途　　可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回归系数的正负号有可能同我们预期的正负号相反　　2.多重共线性的识别　　检测多重共线性的最简单的一种办法是计算模型中各对自变量之间的相关系数，并对各相关系数进行显著性检验　　若有一个或多个相关系数显著，就表示模型中所用的自变量之间相关，存在着多重共线性　　如果出现下列情况，暗示存在多重共线性　　模型中各对自变量之间显著相关。　　当模型的线性关系检验(F检验)显著时，几乎所有回归系数的t检验却不显著　　回归系数的正负号与预期的相反。　　3.变量选则过程　　在建立回归模型时，对自变量进行筛选　　选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验　　将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差平方和(SSE)有显著地减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有要将这个自变量引入回归模型　　确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量　　变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等　　4.向前选择　　从模型中没有自变量开始　　对k个自变量分别拟合对因变量的一元线性回归模型，共有k个，然后找出F统计量的值最高的模型及其自变量(P值最小的)，并将其首先引入模型　　分别拟合引入模型外的k-1个自变量的线性回归模型　　如此反复进行，直至模型外的自变量均无统计显著性为止　　5.向后剔除　　先对因变量拟合包括所有k个自变量的回归模型。然后考察p(p　　考察p-1个再去掉一个自变量的模型(这些模型中每一个都有k-2个的自变量)，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来并从模型中剔除　　如此反复进行，一直将自变量从模型中剔除，直至剔除一个自变量不会使SSE显著减小为止　　6.逐步回归　　将向前选择和向后剔除两种方法结合起来筛选自变量　　在增加了一个自变量后，它会对模型中所有的变量进行考察，看看有没有可能剔除某个自变量。如果在增加了一个自变量后，前面增加的某个自变量对模型的贡献变得不显著，这个变量就会被剔除　　按照方法不停地增加变量并考虑剔除以前增加的变量的可能性，直至增加变量已经不能导致SSE显著减少　　在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中　　7.虚拟自变量　　用数字代码表示的定性自变量　　虚拟自变量可有不同的水平　　只有两个水平的虚拟自变量。比如，性别(男，女)　　有两个以上水平的虚拟自变量，贷款企业的类型(家电，医药，其他)　　虚拟变量的取值为0，1　　回归模型中使用虚拟自变量时，称为虚拟自变量的回归　　当虚拟自变量只有两个水平时，可在回归中引入一个虚拟变量，比如，性别　　一般而言，如果定性自变量有k个水平，需要在回归中模型中引进k-1个虚拟变量　　例：引进虚拟变量时，回归方程可写：　　E(y) =b0+ b1x1+ b2x2　　女( x2=0)：E(y|女性) =b0 +b1x1　　男(x2=1)：E(y|男性) =(b0 + b2 ) +b1x1　　b0的含义表示：女性职工的期望月工资收入　　(b0+ b2)的含义表示：男性职工的期望月工资收入　　b1含义表示：工作年限每增加1年，男性或女性工资的平均增加值　　b2含义表示：男性职工的期望月工资收入与女性职工的期望月工资收入之间的差值 (b0+ b2) - b0= b2　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“2023应用统计硕士考研备考资料：多元回归”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月25日 17:31

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：计量资料统计描述”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：计量资料统计描述　　1. 集中趋势：均数(算术、几何)、中位数、众数　　2. 离散趋势：极差、四分位间距(QR=P75-P25)、标准差(或方差)、变异系数(CV)　　3. 正态分布特征：①X轴上方关于X=m对称的钟形曲线;②X=m时，f(X)取得最大值;③有两个参数，位置参数m和形态参数s;④曲线下面积为1，区间m±s的面积为68.27%，区间m±1.96s的面积为95.00%，区间m±2.58s的面积为99.00%。　　4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：;百分位数法：P2.5-P97.5。　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：计量资料统计描述”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月22日 10:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：假设检验”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：假设检验　　一、概念　　先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程　　有参数检验和非参数检验　　逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理　　什么小概率?　　1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率　　2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设　　3. 小概率由研究者事先确定　　怎样通过假设检验去掉偶然性　　利用P值进行检验就可以去掉偶然性。因为P值告诉我们在某个总体的许多样本中，某一类数据出现的经常程度，P值是当原假设正确的情况下，得到所观测的数据的概率。如果原假设是正确的，P值若很小，则告诉我饿们得到这样的观测数据是多么的不可能，相当不可能得到的数据，就是原假设不对的合理证据，偶然性也就消除了。　　二、原假设　　1. 研究者想收集证据予以反对的假设。是关于总体参数的表述，它是接受检验的假设。　　2. 总是有符号 =, £ 或 ³　　3. 表示为 H0　　n H0 ： m = 某一数值　　n 指定为符号 =，£ 或 ³　　三、备择假设　　研究者想收集证据予以支持的假设。党员假设被否定时另一种可成立的假设。　　总是有符号 ¹, < 或 >　　表示为 H1　　n H1 ： m <某一数值，或m>某一数值　　四、结论与总结　　原假设和备择假设是一个完备事件组，而且相互对立　　n 在一项假设检验中，原假设和备择假设有一个成立，而且只有一个成立　　先确定备择假设，再确定原假设　　等号“=”总是放在原假设上　　因研究目的不同，对同一问题可能提出不同的假设(也可能得出不同的结论)　　五、两类错误　　1. 第Ⅰ类错误(弃真错误)　　原假设为真时拒绝原假设　　第Ⅰ类错误的概率记为a。被称为显著性水平。常用的 a 值有0.01, 0.05, 0.10　　2. 第Ⅱ类错误(取伪错误)　　原假设为假时未拒绝原假设　　第Ⅱ类错误的概率记为b (Beta)　　影响b错误的因素：1. 总体参数的真值。随着假设的总体参数的减少而增大　　2. 显著性水平 a。当 a 减少时增大 3. 总体标准差 s。当 s 增大时增大 4.样本容量 n。当 n 减少时增大　　控制：进行假设检验时总希望犯两类错误的可能性都很小，然而，在其他条件不变的情况下，a与b是此消彼长的关系，二者不可能同时减小。若要同时减小a与b，只能是增大样本量。一般总是控制a，是犯错误的概率不大于a，即a是允许犯弃真错误的最大概率值(而P值相当于根据样本计算的犯弃真错误的概率值，故P值又称为观测的显著性水平)。但确定a时须注意，如果犯弃真错误的代价较大，a可取小些，相反，如果返取伪错误的代价较大，则a宜取大些(以使b较小)　　六、假设检验的结论表述　　假设检验的目的就在于试图找到拒绝原假设，而不在于证明什么是正确的　　拒绝原假设时结论是清楚的　　例如，H0：m=10，拒绝H0时，我们可以说¹m10　　当不拒绝原假设时　　并未给出明确的结论　　不能说原假设是正确的，也不能说它不是正确的　　例如， 当不拒绝H0：m=10，我们并未说它就是10，但也未说它不是10。我们只能说样本提供的证据还不足以推翻原假设　　七、统计上的显著与实际意义　　1. 当拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上显著的(statistically Significant)　　2. 当不拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上不显著的　　3. 在“显著”和“不显著”之间没有清除的界限，只是在P值越来越小时，我们就有越来越强的证据，检验的结果也就越来越显著　　4. “显著的”(Significant)一词的意义在这里并不是“重要的”，而是指“非偶然的”　　5. 一项检验在统计上是“显著的”，意思是指：这样的(样本)结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的　　6. 如果得到这样的样本概率(P)很小，则拒绝原假设　　在这么小的概率下竟然得到了这样的一个样本，表明这样的样本经常出现，所以，样本结果是显著的　　7. 在进行决策时,我们只能说P值越小,拒绝原假设的证据就越强,检验的结果也就越显著　　8. 但P值很小而拒绝原假设时，并不一定意味着检验的结果就有实际意义　　因为假设检验中所说的“显著”仅仅是“统计意义上的显著”　　一个在统计上显著的结论在实际中却不见得就很重要，也不意味着就有实际意义　　9. 因为值与样本的大小密切相关,样本量越大,检验统计量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒绝原假设　　10.如果你主观上要想拒绝原假设那就一定能拒绝它　　这类似于我们通常所说的“欲加之罪，何患无词”　　只要你无限制扩大样本量，几乎总能拒绝原假设　　11.当样本量很大时，解释假设检验的结果需要小心　　在大样本情况下，总能把与假设值的任何细微差别都能查出来，即使这种差别几乎没有任何实际意义　　12.在实际检验中，不要刻意追求“统计上的”显著性，也不要把统计上的显著性与实际意义上的显著性混同起来　　n一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要，也不意为着就有实际意义　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：假设检验”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月22日 10:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：统计学性质”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：统计学性质　　统计学： 收集、分析、表述和解释数据的科学 1.数据搜集：取得数据2.数据分析：分析数据3.数据表述：图表展示数据4.数据解释：结果的说明　　一、现代统计学的性质可归纳为如下几个方面：　　1.统计学是方法论科学，而不是实质性科学　　它研究的是事物普遍存在的数量关系的计量和数量分析的方法，并通过数量分析来认识特定事物的内在规律性，但不是研究规律本身。　　2.统计学的应用范围不局限于社会科学,也不局限于自然科学。　　由于其方法来自于社会科学也来自于自然科学，所以它可以用于社会现象也可以用于自然现象，即统计学是一种通用的方法论科学。同时统计学也不是依服于实质性科学而存在的方法论，它是独立的方法论科学。　　3.统计学的研究对象既包括确定性现象的总体数量关系，也包括随机现象的总体数量关系，即统计学是研究各类事物总体数据的方法论科学。　　统计学是为探索事物数量所反映的客观规律性，而对事物总体的大量数据进行收集、整理和分析研究的方法论科学。它以大量的客观事物的量化描述、特征推算及关系分析为其主要研究对象。　　二、描述统计学与推断统计学：　　描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。　　推断统计学(1nferential Statistics)则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。　　描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。　　统计研究过程的起点是统计数据，终点是探索出客观现象内在的数量规律性。在这一过程中，如果搜集到的是总体数据(如普查数据)，则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了如果所获得的只是研究总体的一部分数据(样本数据)，要找到总体的数量规律性，则须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断。　　显然，描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：统计学性质”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月22日 10:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：统计数据”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：统计数据　　对现象进行测量的结果不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的　　分类：按计量　　分类数据(categorical data)　　只能归于某一类别的非数字型数据　　对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述　　顺序数据(rank data)　　只能归于某一有序类别的非数字型数据　　对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述　　数值型数据(metric data)　　按数字尺度测量的观察值　　结果表现为具体的数值，对事物的精确测度　　按收集方法　　观测的数据(observational data) ：　　在没有对事物人为控制的条件下而得到的，通过调查或观测而收集到的数据　　试验的数据(experimental data) ：在试验中控制试验对象而收集到的数据　　按时间状况　　1. 时间序列数据(time series data)　　在不同时间上收集到的数据　　描述现象随时间变化的情况　　2截面数据(cross-sectional data)　　在相同或近似相同的时间点上收集的数据　　描述现象在某一时刻的变化情况　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：统计数据”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月22日 10:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：数据特征”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：数据特征　　一、集中趋势：表明同类现象在一定时间、地点条件下，所达到的一般水平与大量单位的综合数量特征，有以下3个特点：　　1. 用一个代表数值综合反映个体某种标志值的一般水平。　　2. 将个体标志值之间的差异抽象掉了。　　3. 计量单位与标志值的计量单位一致。　　集中趋势　　1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度　　2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值　　3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值　　4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据　　集中趋势的作用：　　比较若干总体的某种标志数值的平均水平　　研究总体某种标志数值的平均水平在时间上的变化　　分析社会经济现象的依存关系　　研究和评价事物优劣的数量指标　　计算和估算其他重要的经济指标　　二、离中趋势：　　数据分布的另一个重要特征　　反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度)　　从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度　　不同类型的数据有不同的离散程度测度值　　离中趋势度量的目的：　　描述总体内部差异程度衡量和比较均值指标的代表性高低为抽选样本单位数提供依据　　区别与联系：　　区别：集中趋势是对频数分布资料的集中状况和平均水平的综合测度是一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值。离中趋势是对频数分布资料的差异程度和离散程度的测度，用来衡量集中趋势所测数据的代表性，或者反应变量值的稳定性与均匀性是用来描述总体内部差异程度及衡量和比较均值指标的代表性高低。偏度是用来反应变量数列分布偏斜程度的指标，有对称分布和非对称分布，非对称分布也即为偏态分布，包括左偏分布和右偏分布。峰度是用来反应变量数列曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。　　联系：为了反面描述研究对象的情况，仅仅用集中趋势方法来测度集中性和共性是不够的，还要用离散趋势方法来测度其离散性和差异性，因此，而这需要结合使用。集中趋势和离中趋势是变量数列分布的两个重要特征，但要多方面了解变量数列分布的特点，还需要知道数列的形状是否对称、偏斜程度以及分布的扁平程度等。偏度和峰度就是从分布特征作进一步的描述。　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：数据特征”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月22日 10:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：数据质量”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：数据质量　　1. 数据的误差：(1)抽样误差　　a、 在用样本数据进行统计推断时所产生的误差(样本统计量与相应总体参数之间的偏差)　　b、由于抽样的随机性所带来的误差　　c、 影响抽样误差的大小的因素：抽样方法样本量的大小总体的变异性　　(2) 非抽样误差(抽样框误差回答误差无回答误差调查员误差)　　a、 调查过程中由于调查者和被调查者的人为因素所造成的误差(除抽样误差之外的，由于其他原因造成的样本观察结果与总体真值之间的差异)　　b、理论上可以消除　　c、 存在于所有的调查之中：概率抽样，非概率抽样，多方面性调查　　(3) 误差的控制　　a、 抽样误差可计算和控制　　b、非抽样误差的控制：调查员的挑选调查员的培训督导员的调查专业水平：调查过程控制(调查结果进行检验、评估现场调查人员进行奖惩的制度)　　(4)统计数据质量的要求　　1. 精 度：最低的抽样误差或随机误差　　2. 准 确 性：最小的非抽样误差或偏差　　3. 关 联 性：满足用户决策、管理和研究的需要　　4. 及 时 性：在最短的时间里取得并公布数据　　5. 一 致 性：保持时间序列的可比性　　6. 最低成本：以最经济的方式取得数据　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：数据质量”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月21日 09:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：简单回归”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：简单回归　　1.相关分析:对两个变量之间线性关系的描述与度量，它要解决的问题包括　　§ 变量之间是否存在关系?　　§ 如果存在关系，它们之间是什么样的关系?　　§ 变量之间的强度如何?　　§ 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?　　2.回归分析：从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来?或控制另一个特定变量的取值，并给出这种?或控制的精确程度　　3.回归分析与相关分析的区别　　相关分析中，变量 x 变量 y 处于平等的地位回归分析中，变量 y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于?因变量的变化　　相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量　　相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行?和控制　　4.一元线性回归模型　　描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项e 的方程称为回归模型　　一元线性回归模型可表示为　　y = b0 +b1 x + e　　y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项　　线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化　　误差项 e 是随机变量　　l 反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响　　l 是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性　　b0 和 b1 称为模型的参数　　5.利用回归方程?时应注意　　1. 在利用回归方程进行估计或?时，不要用样本数据之外的x值去?相对应的y值　　2. 因为在一元线性回归分析中，总是假定因变量y与自变量x之间的关系用线性模型表达是正确的。但实际应用中，它们之间的关系可能是某种曲线　　3. 此时我们总是要假定这条曲线只有一小段位于x测量值的范围之内。如果x的取值范围是在xL和xU之间，那么可以用所求出的利用回归方程对处于xL和xU之间的值来估计E(y)和?y。如果用xL和xU之间以外的值得出的估计值和?值就会很差　　6.离差平方和　　总平方和(SST)　　反映因变量的 n 个观察值与其均值的总离差　　回归平方和(SSR)　　反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的平方和　　残差平方和(SSE)　　反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的平方和或剩余平方和　　7.估计标准误差　　实际观察值与回归估计值离差平方和的均方根(自由度n-2)　　反映实际观察值在回归直线周围的分散状况　　对误差项e的标准差s的估计，是在排除了x对y的线性影响后，y随机波动大小的一个估计量　　反映用估计的回归方程?y时?误差的大小　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：简单回归”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月21日 09:57

　　考研经济学复习备考过程中，具体的备考指导,对于大家的备考来说有更好地指导意义。具体的考研经济学部分如何备考?需要掌握哪些知识点?为了让参加考研经济学考试的同学,更高效的复习备考。下面小编为大家整理了“应用统计硕士考研知识要点：方差分析”，让我们一起来看看吧!　　应用统计硕士考研知识要点：方差分析　　1. 通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等研究一个或多个分类型自变量对一个数值型因变量的影响　　单因素方差分析：涉及一个分类的自变量　　双因素方差分析：涉及两个分类的自变量　　2.(1)仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同行业被投诉的次数之间有显著差异　　这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的　　需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著，也就是进行方差分析　　所以叫方差分析，因为虽然我们感兴趣的是均值，但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方差　　这个名字也表示：它是通过对数据误差来源的分析判断不同总体的均值是否相等。因此，进行方差分析时，需要考察数据误差的来源　　(2)随机误差　　因素的同一水平(总体)下，样本各观察值之间的差异　　比如，同一行业下不同企业被投诉次数是不同的　　这种差异可以看成是随机因素的影响，称为随机误差　　系统误差　　因素的不同水平(不同总体)下，各观察值之间的差异　　比如，不同行业之间的被投诉次数之间的差异　　这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也可能是由于行业本身所造成的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的，称为系统误差　　(3) 数据的误差用平方和(sum of squares)表示　　组内平方和(within groups)　　因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的平方和　　比如，零售业被投诉次数的误差平方和　　组内平方和只包含随机误差　　组间平方和(between groups)　　因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的平方和　　比如，四个行业被投诉次数之间的误差平方和　　组间平方和既包括随机误差，也包括系统误差　　3.方差分析的基本假定　　正态性：每个总体都应服从正态分布　　对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本　　比如，每个行业被投诉的次数需服从正态分布　　方差齐性：各个总体的方差须相同　　各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的　　比如，四个行业被投诉次数的方差都相等　　独立性：观察值是独立的(该假定不满足对结果影响较大)　　4.问题的一般提法：(1)设因素有k个水平，每个水平的均值分别用m1 , m2, ¼, mk 表示　　(2)要检验k个水平(总体)的均值是否相等，需要提出如下假设：　　H0 ： m1 = m2 = …= mk　　H1 ： m1 , m2 , ¼，mk 不全相等　　5.SST：全部观察值xij与总平均值的离差平方和，反映全部观察值的离散状况　　以上就是新东方在线考研频道为大家整理的“应用统计硕士考研知识要点：方差分析”相关内容，希望可以帮助大家，更多考研经济学复习指导内容尽在新东方在线考研频道!

2022年05月21日 09:57