經(jīng)濟統(tǒng)計學知識考試熱點總結分析

綜合試卷第=PAGE1*2-11頁（共=NUMPAGES1*22頁） 綜合試卷第=PAGE1*22頁（共=NUMPAGES1*22頁）PAGE①姓名所在地區(qū)姓名所在地區(qū)身份證號密封線1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名，身份證號和所在地區(qū)名稱。2.請仔細閱讀各種題目的回答要求，在規(guī)定的位置填寫您的答案。3.不要在試卷上亂涂亂畫，不要在標封區(qū)內(nèi)填寫無關內(nèi)容。一、選擇題1.經(jīng)濟統(tǒng)計學的研究對象是什么？

A.經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)量特征

B.社會現(xiàn)象的數(shù)量特征

C.自然現(xiàn)象的數(shù)量特征

D.以上都不對

2.統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類有哪些？

A.按時間順序分類

B.按空間范圍分類

C.按性質(zhì)分類

D.以上都是

3.描述性統(tǒng)計的目的是什么？

A.描述數(shù)據(jù)的分布特征

B.摸索數(shù)據(jù)之間的關系

C.評估數(shù)據(jù)的可靠性

D.以上都是

4.什么是概率分布？

A.描述隨機變量取值概率的函數(shù)

B.描述隨機變量取值頻率的函數(shù)

C.描述隨機變量取值大小的函數(shù)

D.以上都不對

5.假設檢驗的基本步驟有哪些？

A.提出假設

B.選擇檢驗統(tǒng)計量

C.確定顯著性水平

D.以上都是

6.相關系數(shù)是什么？如何計算？

A.描述兩個變量線性相關程度的數(shù)值，計算公式為：r=Σ[(xix?)(yi?)]/[√Σ(xix?)2√Σ(yi?)2]

B.描述兩個變量非線性相關程度的數(shù)值，計算公式為：r=Σ[(xix?)(yi?)]/[√Σ(xix?)2√Σ(yi?)2]

C.描述兩個變量正相關程度的數(shù)值，計算公式為：r=Σ[(xix?)(yi?)]/[√Σ(xix?)2√Σ(yi?)2]

D.描述兩個變量負相關程度的數(shù)值，計算公式為：r=Σ[(xix?)(yi?)]/[√Σ(xix?)2√Σ(yi?)2]

7.經(jīng)濟統(tǒng)計學中的“大數(shù)定律”是什么？

A.隨機現(xiàn)象的總體趨勢會趨于穩(wěn)定

B.隨機現(xiàn)象的總體趨勢會趨于分散

C.隨機現(xiàn)象的總體趨勢會趨于集中

D.以上都不對

8.時間序列分析的主要方法有哪些？

A.自回歸模型（AR）

B.移動平均模型（MA）

C.自回歸移動平均模型（ARMA）

D.以上都是

答案及解題思路：

1.A

經(jīng)濟統(tǒng)計學的研究對象是經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)量特征。

2.D

統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以按照時間順序、空間范圍和性質(zhì)進行分類。

3.D

描述性統(tǒng)計的目的是描述數(shù)據(jù)的分布特征、摸索數(shù)據(jù)之間的關系、評估數(shù)據(jù)的可靠性。

4.A

概率分布是描述隨機變量取值概率的函數(shù)。

5.D

假設檢驗的基本步驟包括提出假設、選擇檢驗統(tǒng)計量、確定顯著性水平。

6.A

相關系數(shù)是描述兩個變量線性相關程度的數(shù)值，計算公式為：r=Σ[(xix?)(yi?)]/[√Σ(xix?)2√Σ(yi?)2]。

7.A

經(jīng)濟統(tǒng)計學中的“大數(shù)定律”是指隨機現(xiàn)象的總體趨勢會趨于穩(wěn)定。

8.D

時間序列分析的主要方法包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸移動平均模型（ARMA）。

：二、填空題1.統(tǒng)計學的三大基本概念是數(shù)據(jù)、分布、推斷。

2.在描述性統(tǒng)計中，常用的集中趨勢度量指標有均值、中位數(shù)、眾數(shù)。

3.概率分布的兩種基本類型是離散型概率分布和連續(xù)型概率分布。

4.假設檢驗中，零假設通常用H0表示。

5.相關系數(shù)的取值范圍是1到1。

6.經(jīng)濟統(tǒng)計學中的“中心極限定理”說明了對于來自正態(tài)分布總體的樣本，樣本量的增加，樣本均值的分布將趨向于正態(tài)分布。

7.時間序列分析中，常用的模型有自回歸模型、移動平均模型、自回歸移動平均模型。

答案及解題思路：

答案：

1.數(shù)據(jù)、分布、推斷

2.均值、中位數(shù)、眾數(shù)

3.離散型概率分布、連續(xù)型概率分布

4.H0

5.1到1

6.對于來自正態(tài)分布總體的樣本，樣本量的增加，樣本均值的分布將趨向于正態(tài)分布。

7.自回歸模型、移動平均模型、自回歸移動平均模型

解題思路：

1.統(tǒng)計學的基本概念涵蓋了數(shù)據(jù)收集、描述、分析和推斷的過程。

2.描述性統(tǒng)計用于總結和描述數(shù)據(jù)的特征，均值、中位數(shù)和眾數(shù)都是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢的重要指標。

3.概率分布是描述隨機變量可能值的概率分布情況，分為離散型和連續(xù)型。

4.假設檢驗中，零假設表示無差異或無效應的假設。

5.相關系數(shù)用于衡量兩個變量之間的線性關系強度和方向，其取值范圍在1到1之間。

6.中心極限定理是統(tǒng)計學中的基本定理之一，它說明了大樣本情況下樣本均值的分布近似于正態(tài)分布，這對統(tǒng)計學中的參數(shù)估計和假設檢驗具有重要意義。

7.時間序列分析中，常用的模型包括自回歸模型、移動平均模型和自回歸移動平均模型，它們用于分析時間序列數(shù)據(jù)的趨勢和模式。三、判斷題1.統(tǒng)計學的研究對象是自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象。

判斷：正確

解題思路：統(tǒng)計學是一門研究數(shù)據(jù)收集、分析、解釋和展示的學科，它既涉及自然現(xiàn)象的研究，如生物統(tǒng)計，也涉及社會現(xiàn)象的研究，如社會統(tǒng)計。

2.統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類包括總體、樣本、個體。

判斷：正確

解題思路：在統(tǒng)計學中，數(shù)據(jù)通常被分為三個層級：總體，它是研究的全部對象；樣本，是從總體中隨機選取的一部分個體；個體，是構成總體的每一個具體元素。

3.描述性統(tǒng)計的目的是對數(shù)據(jù)進行描述和分析。

判斷：正確

解題思路：描述性統(tǒng)計是對數(shù)據(jù)的分布特征進行量化描述的統(tǒng)計學方法，它的主要目的是對數(shù)據(jù)集進行總結，提供數(shù)據(jù)的直觀理解。

4.概率分布是描述隨機變量取值規(guī)律的一種方法。

判斷：正確

解題思路：概率分布是統(tǒng)計學中用于描述隨機變量可能取值及其對應概率的方法，如正態(tài)分布、二項分布等。

5.假設檢驗中，原假設和備擇假設是相互獨立的。

判斷：錯誤

解題思路：在假設檢驗中，原假設和備擇假設是相互對立的，但它們并不是相互獨立的，因為備擇假設的存在是為了在原假設不成立時提供替代解釋。

6.相關系數(shù)越大，表示兩個變量之間的線性關系越強。

判斷：正確

解題思路：相關系數(shù)（如皮爾遜相關系數(shù)）是衡量兩個變量線性關系強度的指標，其絕對值越接近1，表示變量之間的線性關系越強。

7.經(jīng)濟統(tǒng)計學中的“大數(shù)定律”說明了樣本量越大，樣本均值越接近總體均值。

判斷：正確

解題思路：大數(shù)定律是概率論中的一個重要定理，它說明了在樣本量足夠大的情況下，樣本均值的分布將趨近于總體均值，這是統(tǒng)計學中估計總體均值的重要依據(jù)。四、簡答題1.簡述統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源和類型。

答案：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源可以分為原始數(shù)據(jù)和次級數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)是由調(diào)查、實驗等直接收集的數(shù)據(jù)；次級數(shù)據(jù)是從公開出版物、數(shù)據(jù)庫等渠道獲取的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型包括定性數(shù)據(jù)（如性別、顏色等）和定量數(shù)據(jù)（如身高、收入等）。

解題思路：

明確統(tǒng)計數(shù)據(jù)的定義，然后分類討論數(shù)據(jù)的來源（原始和次級），最后分別舉例說明定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)的特性。

2.簡述描述性統(tǒng)計的基本步驟。

答案：

描述性統(tǒng)計的基本步驟包括：收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)的分布、計算描述統(tǒng)計量（如均值、標準差、中位數(shù)等）和制作統(tǒng)計圖。

解題思路：

描述性統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析的基礎，按照數(shù)據(jù)收集、整理、描述分布、計算統(tǒng)計量和可視化五個步驟進行。

3.簡述概率分布的概念和特點。

答案：

概率分布是描述隨機變量取值概率的函數(shù)。其特點包括：概率分布非負、所有概率之和等于1、概率分布可以表示為連續(xù)或離散的形式。

解題思路：

先定義概率分布，然后闡述其性質(zhì)，如非負性、概率和為1，并說明概率分布的形式。

4.簡述假設檢驗的原理和步驟。

答案：

假設檢驗的原理是通過樣本數(shù)據(jù)來驗證某個假設的正確性。步驟包括：提出假設（原假設和備擇假設）、選擇檢驗統(tǒng)計量、計算檢驗統(tǒng)計量的值、確定臨界值、做出決策（拒絕或接受假設）。

解題思路：

解釋假設檢驗的基本原理，然后按步驟說明假設檢驗的過程。

5.簡述相關系數(shù)的計算方法和應用。

答案：

相關系數(shù)計算方法通常采用皮爾遜相關系數(shù)，通過計算協(xié)方差與兩個變量標準差的比值得到。相關系數(shù)的應用包括判斷兩個變量之間的關系強弱和方向。

解題思路：

首先說明相關系數(shù)的概念，然后介紹計算方法，最后討論其在實際應用中的用途。

6.簡述經(jīng)濟統(tǒng)計學中的“中心極限定理”。

答案：

中心極限定理指出，當樣本量足夠大時，無論總體分布形式如何，樣本均值的分布都趨近于正態(tài)分布。

解題思路：

介紹中心極限定理的內(nèi)容，解釋其在經(jīng)濟統(tǒng)計學中的應用價值。

7.簡述時間序列分析的主要模型及其特點。

答案：

時間序列分析的主要模型包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）和自回歸移動平均模型（ARMA）。自回歸模型強調(diào)過去對當前值的影響，移動平均模型強調(diào)過去觀測值的加權平均，ARMA模型結合了兩者。

解題思路：

逐一介紹三種模型的基本概念，然后闡述每個模型的特點和適用情況。

答案及解題思路：

答案：

1.（見上）

2.（見上）

3.（見上）

4.（見上）

5.（見上）

6.（見上）

7.（見上）

解題思路：五、計算題1.某班級學生身高數(shù)據(jù)分析

題目描述：某班級有30名學生，他們的身高（單位：cm）165、168、170、172、173、175、176、177、178、179、180、181、182、183、184、185、1、187、188、189、190、191、192、193、194、195、196、197、198、199。請計算該班級學生身高的均值、中位數(shù)和標準差。

解題思路：首先計算均值，即所有數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。然后確定中位數(shù)，將數(shù)據(jù)按大小順序排列，找到中間位置的數(shù)。最后計算標準差，使用方差公式計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到標準差。

2.某城市一年內(nèi)降雨量數(shù)據(jù)分析

題目描述：某城市一年內(nèi)降雨量（單位：mm）100、150、200、250、300、350、400、450、500、550、600、650、700、750、800、850、900、950、1000。請計算該城市一年內(nèi)降雨量的均值、中位數(shù)和標準差。

解題思路：與第一題類似，先計算均值，然后找到中位數(shù)，最后計算標準差。

3.某產(chǎn)品不合格率數(shù)據(jù)分析

題目描述：某產(chǎn)品不合格率1%、2%、3%、4%、5%、6%、7%、8%、9%、10%。請計算該產(chǎn)品不合格率的均值、中位數(shù)和標準差。

解題思路：由于數(shù)據(jù)是百分比形式，首先將所有數(shù)據(jù)轉換為小數(shù)形式，然后按照計算均值、中位數(shù)和標準差的方法進行。

4.某地區(qū)GDP增長率數(shù)據(jù)分析

題目描述：某地區(qū)GDP增長率5%、6%、7%、8%、9%、10%、11%、12%、13%、14%。請計算該地區(qū)GDP增長率的均值、中位數(shù)和標準差。

解題思路：先將所有數(shù)據(jù)轉換為小數(shù)形式，然后按照計算均值、中位數(shù)和標準差的方法進行。

5.某地區(qū)人口密度數(shù)據(jù)分析

題目描述：某地區(qū)人口密度100、200、300、400、500、600、700、800、900、1000。請計算該地區(qū)人口密度的均值、中位數(shù)和標準差。

解題思路：按照計算均值、中位數(shù)和標準差的一般方法進行。

答案及解題思路

1.答案及解題思路

均值：通過計算所有身高數(shù)據(jù)之和除以學生人數(shù)得到。

中位數(shù)：將身高數(shù)據(jù)排序后，找到中間位置的數(shù)值。

標準差：通過計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到。

2.答案及解題思路

均值：計算所有降雨量數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。

中位數(shù)：將降雨量數(shù)據(jù)排序后，找到中間位置的數(shù)值。

標準差：計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到。

3.答案及解題思路

均值：將不合格率轉換為小數(shù)后，計算所有數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。

中位數(shù)：將轉換后的數(shù)據(jù)排序后，找到中間位置的數(shù)值。

標準差：計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到。

4.答案及解題思路

均值：將GDP增長率轉換為小數(shù)后，計算所有數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。

中位數(shù)：將轉換后的數(shù)據(jù)排序后，找到中間位置的數(shù)值。

標準差：計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到。

5.答案及解題思路

均值：計算所有人口密度數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。

中位數(shù)：將人口密度數(shù)據(jù)排序后，找到中間位置的數(shù)值。

標準差：計算每個數(shù)值與均值差的平方和的平均值，再開方得到。

：六、論述題1.論述經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中的作用。

解題思路：

確定經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中的作用，包括信息提供、決策支持、風險預測等。

結合實際案例，如經(jīng)濟波動分析、政策評估等，闡述其應用。

總結經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用。

2.論述統(tǒng)計學在社會科學研究中的應用。

解題思路：

分析統(tǒng)計學在社會科學研究中的基礎作用，如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、結論得出等。

結合實際案例，如人口普查、社會調(diào)查等，說明其應用。

總結統(tǒng)計學在社會科學研究中的重要作用。

3.論述概率論在統(tǒng)計學中的基礎地位。

解題思路：

闡述概率論在統(tǒng)計學中的基礎性作用，包括概率分布、參數(shù)估計等。

分析概率論如何應用于統(tǒng)計學中的不同領域，如推斷統(tǒng)計、假設檢驗等。

總結概率論在統(tǒng)計學中的基礎地位。

4.論述假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性。

解題思路：

強調(diào)假設檢驗在統(tǒng)計學研究中的關鍵作用，如驗證假設、推斷總體等。

結合實際案例，如新藥療效評估、新產(chǎn)品市場調(diào)查等，說明其應用。

總結假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性。

5.論述相關系數(shù)在統(tǒng)計學中的意義。

解題思路：

闡述相關系數(shù)在描述變量間關系中的重要作用，包括線性關系、非線性關系等。

結合實際案例，如消費者滿意度調(diào)查、投資回報分析等，說明其應用。

總結相關系數(shù)在統(tǒng)計學中的意義。

6.論述時間序列分析在經(jīng)濟學中的應用。

解題思路：

分析時間序列分析在經(jīng)濟學研究中的重要作用，如經(jīng)濟趨勢預測、周期性波動分析等。

結合實際案例，如GDP增長率預測、通貨膨脹率分析等，說明其應用。

總結時間序列分析在經(jīng)濟學中的重要性。

7.論述統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的重要性。

解題思路：

強調(diào)統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的核心作用，如數(shù)據(jù)整理、模型構建、結果解釋等。

結合實際案例，如市場調(diào)研、財務分析等，說明其應用。

總結統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的重要性。

答案及解題思路：

1.經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中的作用：

答案：經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中具有提供決策依據(jù)、評估政策效果、預測經(jīng)濟風險等多重作用。例如通過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的分析，可以了解宏觀經(jīng)濟趨勢，為制定經(jīng)濟政策提供依據(jù)。同時通過經(jīng)濟統(tǒng)計學的分析方法，可以對宏觀經(jīng)濟政策進行評估，從而提高政策的有效性。

解題思路：結合實際案例，如我國經(jīng)濟增長趨勢分析、貨幣政策評估等，說明經(jīng)濟統(tǒng)計學在經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用。

2.統(tǒng)計學在社會科學研究中的應用：

答案：統(tǒng)計學在社會科學研究中具有收集、整理、分析數(shù)據(jù)的全過程，是研究的基礎工具。例如在人口普查、社會調(diào)查等研究中，統(tǒng)計學方法可以幫助研究者獲取準確的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行分析，從而得出有價值的結論。

解題思路：結合實際案例，如我國人口結構變化分析、居民消費水平調(diào)查等，說明統(tǒng)計學在社會科學研究中的應用。

3.概率論在統(tǒng)計學中的基礎地位：

答案：概率論是統(tǒng)計學的基礎，包括概率分布、參數(shù)估計等。在統(tǒng)計學中，概率論為數(shù)據(jù)分析和推斷提供了理論基礎。

解題思路：闡述概率論在統(tǒng)計學中的應用，如正態(tài)分布、卡方檢驗等，說明其在統(tǒng)計學中的基礎地位。

4.假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性：

答案：假設檢驗是統(tǒng)計學中的一種重要方法，用于驗證研究假設。例如在藥物臨床試驗中，通過假設檢驗可以判斷藥物是否具有療效。

解題思路：結合實際案例，如新藥療效評估、市場調(diào)查等，說明假設檢驗在統(tǒng)計學中的重要性。

5.相關系數(shù)在統(tǒng)計學中的意義：

答案：相關系數(shù)用于描述兩個變量之間的線性關系，是統(tǒng)計學中的一個重要指標。例如在市場調(diào)查中，相關系數(shù)可以幫助企業(yè)了解消費者需求。

解題思路：結合實際案例，如消費者滿意度調(diào)查、投資回報分析等，說明相關系數(shù)在統(tǒng)計學中的意義。

6.時間序列分析在經(jīng)濟學中的應用：

答案：時間序列分析是經(jīng)濟學研究的重要工具，可以用于預測經(jīng)濟趨勢、分析周期性波動等。例如通過對經(jīng)濟增長率、通貨膨脹率等時間序列數(shù)據(jù)進行分析，可以預測未來經(jīng)濟走勢。

解題思路：結合實際案例，如GDP增長率預測、通貨膨脹率分析等，說明時間序列分析在經(jīng)濟學中的應用。

7.統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的重要性：

答案：統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的核心工具，包括數(shù)據(jù)整理、模型構建、結果解釋等。例如在市場調(diào)研、財務分析等數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計學方法可以幫助研究者獲取有價值的信息。

解題思路：結合實際案例，如市場調(diào)研、財務分析等，說明統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的重要性。七、案例分析題1.某企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量合格率在80%到90%之間波動。

案例分析

本案例中，產(chǎn)品質(zhì)量合格率的波動提示了潛在的質(zhì)量控制問題。通過統(tǒng)計學方法分析該企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題的步驟：

a.數(shù)據(jù)收集：收集企業(yè)一段時間內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)。

b.描述性統(tǒng)計：計算合格率的均值、標準差、最小值、最大值等。

c.假設檢驗：使用合適的統(tǒng)計檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗）來分析合格率波動的顯著性。

d.相關性分析：探究可能影響合格率波動的因素，如生產(chǎn)流程、原料質(zhì)量、工人技能等。

2.某地區(qū)經(jīng)濟快速發(fā)展，但居民收入差距不斷擴大。

案例分析

本案例涉及到收入差距的統(tǒng)計分析和經(jīng)濟因素的關系。分析該地區(qū)收入差距擴大的步驟：

a.數(shù)據(jù)收集：收集該地區(qū)歷年居民收入數(shù)據(jù)。

b.描述性統(tǒng)計：計算收入的中位數(shù)、眾數(shù)、平均數(shù)，以及收入差距的度量指標（如基尼系數(shù)）。

c.分布分析：分析收入的分布情況，如使用直方圖、箱線圖等。

d.因素分析：通過回歸分析等方法探究導致收入差距擴大的經(jīng)濟和社會因素。

3.某產(chǎn)品市場需求旺盛，但銷售量卻持續(xù)下降。

案例分析

需求旺盛但銷售量下降可能由多種因素導致。分析銷售量下降原因的步驟：

a.數(shù)據(jù)收集：收集該產(chǎn)品歷年的銷售數(shù)據(jù)和市場調(diào)查數(shù)據(jù)。

b.描述性統(tǒng)計：分析銷售量的變化趨勢和波動性。

c.季節(jié)性分析：使用時間序列分析方法檢測銷售量的季節(jié)性模式。

d.市場因素分析：探究市場競爭、價格變動、消費者偏好變化等因素對銷售量的影響。

4.某地區(qū)糧食產(chǎn)量逐年增加，但糧食儲備量卻持續(xù)減少