贾俊平《统计学》（第5版）笔记和课后习题（含考研真题）详解

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内容简介、编委
目录
第1章　导　论
　1.1　复习笔记
　1.2　课后习题详解
　1.3　典型习题详解
第2章　数据的搜集
　2.1　复习笔记
　2.2　课后习题详解
　2.3　典型习题详解
第3章　数据的图表展示
　3.1　复习笔记
　3.2　课后习题详解
　3.3　典型习题详解
第4章　数据的概括性度量
　4.1　复习笔记
　4.2　课后习题详解
　4.3　典型习题详解
第5章　概率与概率分布
　5.1　复习笔记
　5.2　课后习题详解
　5.3　典型习题详解
第6章　统计量及其抽样分布
　6.1　复习笔记
　6.2　课后习题详解
　6.3　典型习题详解
第7章　参数估计
　7.1　复习笔记
　7.2　课后习题详解
　7.3　典型习题详解
第8章　假设检验
　8.1　复习笔记
　8.2　课后习题详解
　8.3　典型习题详解
第9章　分类数据分析
　9.1　复习笔记
　9.2　课后习题详解
　9.3　典型习题详解
第10章　方差分析
　10.1　复习笔记
　10.2　课后习题详解
　10.3　典型习题详解
第11章　一元线性回归
　11.1　复习笔记
　11.2　课后习题详解
　11.3　典型习题详解
第12章　多元线性回归
　12.1　复习笔记
　12.2　课后习题详解
　12.3　典型习题详解
第13章　时间序列分析和预测
　13.1　复习笔记
　13.2　课后习题详解
　13.3　典型习题详解
第14章　指　数
　14.1　复习笔记
　14.2　课后习题详解
　14.3　典型习题详解
                                                                                                                                                                                                    内容简介                                                                                            


　　高校历年考研专业课的试题一般没有提供答案，虽然各校所用参考教材各异，但万变不离其宗，很多考题也是大同小异。我们参考统计学权威教材、全国各大院校统计学考卷的结构和内容、统计硕士考试大纲、同等学力人员申请硕士学位试题和相关资料，收集和整理了众多高校历年考研真题和典型试题，并进行了详细的解答，以减轻读者寻找试题及整理答案的困难，让读者用最少的时间获得最多的重点题、难点题（包括参考答案），这是本书的目的所在。
　　贾俊平的《统计学》是一本经典的统计学优秀教材。作为该教材的学习辅导书，本书具有以下几个方面的特点：
　　1．浓缩内容精华，整理名校笔记。本书每章的复习笔记对本章的重难点进行了整理，并参考了国内名校名师讲授贾俊平的《统计学》的课堂笔记，因此，本书的内容几乎浓缩了经典教材的知识精华。
　　2．解析课后习题，总结知识考点。国内外教材一般没有提供课（章）后习题答案或者答案很简单，本书对每章的习题进行了详细的分析。我们在不违背原书原意的基础上结合其他相关经典教材对相关重要知识点进行了必要的整理和分析。
　　3．补充相关要点，强化专业知识。对每章复习笔记的一些重要知识点和一些习题的解答，我们在不违背原书原意的基础上结合其他相关经典教材进行了必要的整理和分析。
　　需要特别说明的是：有些考题的时间较早或内容有点过时，但很值得参考，不失为优秀考题，因此仍然选用。我们深深感谢贾俊平教授和中国人民大学出版社为我们提供了这样一本优秀的统计学教材。
要深深牢记：考研不同一般考试，概念题（名词解释）要当作简答题来回答，简答题要当作论述题来解答，而论述题的答案要像是论文，多答不扣分。有的论述题的答案简直就是一份优秀的论文（其实很多考研真题就是选自一篇专题论文），完全需要当作论文来回答！
　　统计类国内外经典教材习题详解系列是一套全面解析统计类国内外经典教材的辅导资料。贾俊平的《统计学》是国内最受欢迎的统计学经典教材之一，本书基本遵循该书第5版的章目编排，共分14章，每章由三部分组成：第一部分为复习笔记，总结本章的重难点内容；第二部分是课后习题详解，对第5版的所有习题都进行了详细的分析和解答；第三部分是典型习题详解，精编了每章的典型习题并作了较为详细的分析和解答。
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内容预览
第1章　导　 论
1.1　 复习笔记
一、统计学
1．统计学
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据收集也就是取得统计数据；数据处理是将数据用图表等形式展示出来；数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，并从数据中提取有用信息进而得出结论。
2．数据分析所用的方法
（1）描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法；
（2）推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
二、统计数据的类型
1．分类数据、顺序数据、数值型数据（按计量尺度不同分类）
（1）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的；
（2）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的；
（3）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。
关系：分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因而也可统称为定性数据或称品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此也可称为定量数据或数量数据。
2．观测数据和实验数据（按收集方法分类）
（1）观测数据：通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的；
（2）实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
3．截面数据和时间序列数据（按被描述的现象与时间的关系分类）
（1）截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况；
（2）时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。
三、统计中的几个基本概念
1．总体和样本
（1）总体
①总体、个体
总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。组成总体的每一个元素称为个体。
②总体的分类
根据总体所包含的单位数目是否可数可以分为：
a．有限总体：指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的；
b．无限总体：指总体所包括的元素是无限的，不可数的。
（2）样本、样本量
①样本：从总体中抽取的一部分元素的集合；
②样本量：构成样本的元素的数目。
2．参数和统计量
（1）参数
参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。研究者所关心的参数通常有总体平均数、总体标准差、总体比例等。
（2）统计量
统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。它是根据样本数据计算出来的一个量，由于抽样是随机的，因此统计量是样本的函数。研究者所关心的统计量主要有样本平均数、样本标准差、样本比例等。
3．变量
（1）变量、变量值
①变量：说明现象某种特征的概念，其特点是从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。
②变量值：变量的具体取值。
（2）变量的类型
①分类变量
是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。
②顺序变量
是说明事物有序类别的一个名称，其取值是顺序数据。
③数值型变量
是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。根据其取值的不同，又可以分为：
a．离散型变量：只能取可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举；
b．连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举。
（3）变量的其他分类
①随机变量、非随机变量
②经验变量、理论变量
经验变量所描述的是周围环境中可以观察到的事物；理论变量是由统计学家用数学方法所构造出来的一些变量。

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