(,S)联合质量控制图

(?)图、S图和R图是产品质量控制所常用的工具,它们可以从产品组间和组内的变化中发现质量问题。不过在实际应用中,人们不难发现,由于样本数据分布在两张图上((?)图和S图或R图),用起来并不得心应手。究其原因,是因为设制质量控制图是以这样一个假设为前提的,即:样本数据呈正态分布或准正态分布。在这一前提下,由每组样本数据计算的样     

统计检验中假设的设置方法

统计假设检验作为一种统计推断方法,必须先建立科学的假设。文章讨论了假设的建立方法,认为应当先把研究者希望得到的结论设置为备择假设,再把相反的结论作为原假设,但等号必须置于原假设中。如果样本数据提供的信息足以支持单侧检验,那么左侧检验和右侧检验的结论是相同的。反之,则应当进行双侧检验。可靠的单侧检验结论应当以拒绝原假设的双侧检验结论为前提。     

二十世纪统计学的新发展

统计成为一门科学，从威廉·配第的《政治算术》算起，已有三百多年的历史。但统计学的日趋完善并广泛应用，则是二十世纪以来不到一百年的时间。二十世纪以来，统计科学究竟有哪些新的发展呢？归纳起来，主要有以下九个方面。一、由描述统计向推断统计发展，抽样方法、技术获得重大突破描述统计是对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表和数字，如编制次数分布表。绘制直方图、计算各种特征数等，对资料进行分析和描述。而推断统计，则是在搜集、整理观测的样本数据基础上，对有关总体作出推断。其特点是根据带随机…     

乡镇统计员应知应会(之五)

统计整理就是根据统计研究任务的要求,对统计调查所取得的原始资料进行加工与汇总,使其系统化、条理化,成为能够反映现象总体特征的综合资料;或对已加工过的资料进行再加工。统计整理有两种情况:一是对本期即月、季、年报表的整理,二是对历史资料的整理。     

浅谈统计整理

统计整理是统计工作的第三阶段，这个阶段是统计调查的继续，是统计分析的前提。在统计整理工作中，我们一定要根据统计研究的目的，将统计调查所得的原始资料，进行科学的分类和汇总，或对已经加工的综合资料进行再加工，为统计分析准备系统化的、条理地的综合资料。统计整理的主要任务是将搜集的大量反映个体单位的原始资料和不系统的资料，整理为系统化的能够反映总体特征的综合数字资料。统计整理应在对所研究的社会经济现象进行统计调查的基础上，抓住最基本、最能说明问题本质特征的统计分组和统计指标，对统计资料进行加工整理。统计…     

统计分组与虚拟变量在线性模型中的比较应用

一、统计分组的应用及其在线性模型拟合中的优缺点统计分组是根据事物内在的特点和统计研究的目的,将特定的总体按某种划分标准区分为若干个不同的组成部分的一种统计方法。统计分组的应用相当广泛。对数据按一定的标准分组后,可以发现数据内的潜在的规律性,呈现出不同组别之间的联系与差异,便于找出深藏于表面现象之下的内在本质,比如列联表分析。统计分组也可以应用于模型的建立中。在拟合样本数据进行建立模型时,常常会有一些质的因素(比如职业、性别、战争、季节等等)影响被解释变量,这些质的因素可能会使回归模型中的参数发生变化。在这种情况下,如果对样本数据笼统地用一个模型来拟合就会产生很大的误差。相反,如果将样本数据按引起线性模型的截距或斜率变化的标志分组,再针对每一组分别拟合模型,则可以得到拟合程度更高的模型。     

关于样本对总体代表性问题的认识与讨论——兼论抽样调查中辅助变量的作用

一、问题的提出抽样调查作为非全面调查最重要、应用最为广泛的一种方法 ,是按一定程序 (方法 )从总体中抽取一部分单元 ,即样本进行调查 ,根据样本数据对总体目标量作估计或其他推断。根据样本估计总体 ,也即根据部分来估计整体必然存在误差 ,即抽样误差。人们期望这种误差愈小愈好 ,估计愈精确愈好。用什么样的抽样方法和估计方法能使这种抽样估计更为正确 ?用一种目前流行的说法就是 ,什么样的样本对总体有较好的代表性 ?目前在国内 ,不少关心或从事抽样调查的统计工作者 ,对上述所谓“样本对总体的代表性”问题 ,不同程度地存在一些认识…     

参数检验中的错误控制及其运用

一、参数检验中的两类错误 统计参数检验是统计推断的两个主要内容之一,是用样本信息鉴定有关总体参数假设的正确性,依据的原理是小概率事件在一次试验当中不可能发生的原理。通常根据某一实际问题在假设中提供两个截然相反的关于总体参数的假设——原假设(H0)和备择假设(Ha),然后基于样本所携带的信息进行推断,在H0和Ha中挑选其一作为我们对总体参数的判断。当然期望的结果是:当H0中所作假设为真时,接受H0,拒绝Ha;反之当Ha为真时,接受Ha,拒绝H0,     

EXCEL在假设检验中的应用

一、基本原理假设检验是推断统计中的一项重要内容 ,它先对研究总体的参数作出某种假设 ,然后从所研究总体中抽取样本进行观察 ,用样本所提供的信息对假设的正确性进行判断 ,从而决定假设是否成立。若观察结果与理论不符 ,则须放弃假设 ;否则 ,认为无充分证据表明假设错误。假设检验的一般步骤是 :提出零假设和备择假设 ;确定适当的检验统计量并计算其值 ;根据显著性水平α定出拒绝区 ;作出最终结论。二、单个样本的假设检验对单个样本的假设检验 ,我们可以根据抽样推断的思路 ,用相应函数计算临界值 ,来判断是接受还是拒绝零假设。以检验均…     

关于统计分析的内容与方法

关于统计分析的内容与方法东北财经大学白雪梅赵松山统计活动是由统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四部分构成的，而统计分析是统计工作中最重要、最复杂的环节。我们认为，统计分析是以整理加工后的资料为依据，对统计整理初步展开的总体数量特征做深入系统的分析...     

面板数据双因素误差回归模型序列相关和随机效应的联合LM检验

对面板数据双因素误差回归模型构造了检验序列相关和随机效应的一种联合LM检验,发现该LM统计量也是检验联合假设H0：σμ^2=λ=0的Baltagi-Li LM统计量和检验假设H0：σv^2=λ=0的Breusch-Pagan-LM统计量之和。当面板数据的个体数N充分大时,该联合LM统计量的渐近分布是χ^2（3）分布;无论双因素误差面板数据回归模型的剩余误差项是AR（1）过程还是MA（1）过程,联合LM检验是相同的,即对随机效应和一阶序列相关的联合LM检验是独立于序列相关的形式。     

用一套样本推算三级数据

在我国政府统计工作领域广泛应用抽样调查方法，必须要解决两个重要问题，一是能够根据样本数据推算不同层次总体的对应数据，如利用一套样本数据不仅能推算河南省的全省数据，而且还可以推算其下属地市以至各县市的数据，满足各级政府管理本区域经济活动这一分级决策的需...     

有限总体基尼系数的统计推断

进行基尼系数的统计推断时,已有研究一般都设定总体是无限的。研究在有限总体随机抽样的现实背景下,如何利用样本数据对总体基尼系数进行估计及其评价。从总体基尼系数的内涵和定义出发,介绍了非参数估计和参数估计的方法,构造了相应的估计量,基于蒙特卡罗的模拟结果,论证和揭示了不同情况下估计量的性质,并论述了方法的适用性以及在实际应用中需要注意的问题。     

在不可忽略抽样机制下目标变量的估计问题

抽样调查是通过对有限总体的重复抽样,用样本数据对总体的目标变量进行估计,但是若样本的抽样过程与目标变量有关,则样本分布不能代表总体分布,此时用样本数据来估计总体会产生很大的偏差。针对这种在不可忽略的抽样机制下如何进行目标变量的估计问题展开讨论,详细介绍了三种处理该问题的方法并对这三种方法进行了比较,得出第三种概率密度函数的方法是处理该问题比较好的一种方法。     

浅谈统计数据质量

正一、统计数据质量的重要性统计就其性质而言是一种认识活动,它是通过采集整理描述和分析数据来对客观事物的总体现象进行观察和探索的过程。数据作为一种特殊的产品,不论在国家宏观层面还是企业微观层面都起着举足轻重的作用。数据是决策的依据,数据的质量与国家宏观决策和企业微观决策的紧密相关。从宏观上看,国家在进行宏观调控把握经济运行时,需要由统计这一渠道提供信息,并依据它进行政策调控;从微观上看,现代企业管     

数据的检验与变换对统计分析作用的思考

统计建模和统计检验是统计分析中极为重要的内容，它们往往都要求样本数据满足一定的条件。比如，统计建模是以服从某种概率分布的样本观测数据为基础，通过估计得到的；统计检验要求样本数据满足随机性、独立性、正态性、方差齐性等条件，并且要验证待处理的样本数据是否满足这些条件，只有满足要求的条件，得到的结论才是有效而可靠的。当条件不满足时，需对待处理的原始样本数据进行适当的变换。这些工作对统计分析具有十分重要的作用，却被以往的研究所忽视，本文拟对与此相关的问题作进一步的探讨。一、ＡＲＭＡ模型对数据序列的平稳性…     

财务比率统计分布研究

在公司财务统计分析中,多数分析方法是以财务比率具有某些特定的假设分布为前提的.本文对国外财务比率的统计分布研究进行评析,以便为国内相关研究提供参考.     

网络环境下统计信息资源管理理论若干问题研究

文章将信息资源管理的概念引入统计领域,并依据中国统计信息资源活动的实际,即作为一项有目的的搜集、加工和利用客观总体现象数量方面统计信息资源的活动,一般要经过统计方案的设计、统计资料的搜集、整理、分析和综合利用这样几个阶段,提出了"网络环境下统计信息资源管理研究"课题,并从理论和实践的研究上提出了统计信息资源管理研究的框架体系和方法思路,为我国正在进行的统计信息化工作提供了理论参考。     

不完全数据多重插补的Bootstrap方差估计

当对插补所得的“完整数据集”使用标准的完全数据统计方法的时候,往往会低估插补估计量的方差.Bootstrap方法(自助法)是非参数统计中的一种重要的统计方法,是基于原始观测数据进行重复抽样,能充分的利用已知数据,不需要对未知总体进行任何的分布假设或增加新的样本信息,进而再利用现有的统计模型对总体的分布特性进行统计推断.本文首先运用多重插补的方法对缺失数据进行了插补,之后利用Bootstrap方法对插补之后的数据进行了插补统计量的方差估计,结果表明运用Bootstrap方法进行插补统计量的方差估计更科学更准确.     

浅论统计工作的创新

浅论统计工作的创新文＼朱琴华统计工作是对社会经济现象总体的数量方面进行调查、整理和分析的全部活动总和。随着社会主义市场经济体制逐步建立以及两个根本性的转变，作为统计工作的对象——社会经济现象总体已经发生了根本性的变化，因此统计工作只有在现实的基础上不...