AP 统计学 free response答题模板

AP 统计简单题答题模板一

北京新东方 徐一丁

关于Population mean m 的confidence interval （总体均值m 的区间

估计）。

AP 统计中关于总体均值m 的区间估计共有三种情况，系统图如下： 样本来自什么总体？

一：其中第一种情况：

样本来自正态总体，且正态总体的标准差s 已知。

答题模板：

Step1: States and checks appropriate conditions

m

=题目中所要进行区间估计的总体均值，根据题目写。（这里以prinston205页12题为例）。

m =the mean length of the latest shipment of rods.

Conditions:

注意：考试中肯定满足这两个条件，但是回答的时候要写。 具体的Conditions 如下写：

1）A random sample of 样本数目was selected from the population （根据题目具体写出来），and the samples are independent 。

2）it is also given that the population （具体题目具体写上）are normally distributed 。

The conditions are therefore satisfied and the population standard deviation is known 。Therefore the sampling distribution of the sample mean is normally distributed 。

Step2: identifies the appropriate confidence interval

by name or formula

This is a “known standard deviation case ”，and we can use z-interval to estimate the population mean 。The formula is as follows ：x

±2

Z a 。

Step3:correct mechanics 。

To construct a 置信水平（confidence level ）percent confidence interval ，we need

a = 1-置信水平 。therefore ，2

Z a = （查

标准正态分布表）。The sample mean is 1

n

i

i x

x n

==?=根据题目计算出

来。

The 置信水平 percent confidence interval is ：

x ±2

Z a =具体的数值写上，求出置信区间。

Step4:

Based on the samples ， one can be 置信水平 percent confident that the population mean is between and 。

统计学名词解释汇总情况

1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？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。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）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。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是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。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体？举例说明 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，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类？ 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。

统计学整理讲解

第1章 什么是统计学？ 统计学是研究收集数据，整理数据，分析数据以及由数据分析得出结论的方法，简称为“数据的科学”。 统计滥用 ——不好的样本 ——过小的样本 ——误导性图表 ——局部描述 ——故意曲解 统计应用上的两个极端 ——不用或几乎不用统计 ——简单问题复杂化 随机性和规律性

当我们不能预测一件事情的结果时，这件事就和随机性联系起来了。 通过对看起来随机的现象进行统计分析，统计知识能够帮助我们把随机性归纳于可能的规律性中。统计从我们如何观察事物和事物本身如何真正发生这两个方面帮助我们理解随机性和规律 性的重要性。因此，统计可以看做是一项对随机性中的规律性的研究。 规律也表现出某种随机性。 在这种意义下来说，统计就成了对数据中的偏差问题的研究。根据作为统计基础的数学理论，我们可以确定一项调查中的某一比例有多大的随机性，以及在下一次的重复调查中，这个比例可能有多大的偏差。我们还可以指出，两个比例之间的差异是否大到了随机性本身所不能解释 的地步。 概率 概率是一个0到1之间的数，它告诉我们某一事件发生的机会有多大。 ?概率为统计学的第三个方面——如何从数据中得出结论——奠定了基石。 ?我们可能永远不能确定两个数字的差异是否超出了随机性本身所预期的范围，但是我们可以确定，这种差异发生的概率是大还是小。根据这个基本思想，在很多情况下，我们 可以得出关于我们所处的这个世界的重要结论。 变量(variable) 是指一个可以取两个或更多个可能值的特征、特质或属性。比如，性别是取两个值的变量，因 为一个人只可能是男性或女性。还有其它变量的例子，如人的寿命，体重，以及汽车每升汽油 所能行驶的距离，等等。 变量的值(value) 通常是对某一特定个体的度量，特定个体可能是指一个人，一个家庭，一个地区，或一个国家。表 1.1列出了一些变量、变量的取值及其所测量的个体的例子。从表中可知，性别变量是以人为个体的观测，孩子的数目是以家庭为个体的观测。

统计学基础课后全部详细答案与讲解

统计学第一至四章答案 第一章 一、思考题 1.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。 统计方法可分为描述统计和推断统计。 2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式：观测数据和实验数据按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。 3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说教师的工资。 4.有限总体：指总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。例如：武昌分校10 级金融专业学生 无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。例如：整个宇宙的星

球 5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。 6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量” 、“企业数”。连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。例如“温度” 、“年龄”。 二、练习题 1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量 （4）顺序变量（5）分类变量 2.（1）这一研究的总体是IT 从业者，样本是从IT 从业者中抽取的1000 人，样本量是1000 （2）“月收入”是数值型变量 （3）“消费支付方式”是分类变量 3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者 （2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量 第二章 一、思考题 1:答：1:普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的； ②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比 较准确；4：普查的使用围比较狭窄，只能调查一些最基本的、 特定的现象。2 :抽样调查的特点：①：经济性；②：时效性强; ③：适应面广；④：准确性高。

统计学期末考试答案完整版

第一章绪论 一、填空题 1、根据统计方法的构成，可将统计学分为___描述统计________ 和_推断统计___________ 。 2、按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为___分类数据 ______ 、__顺序数据 ______ 和__ 数值型数据 ______ 。 3、按照数据的收集方法的不同，可将统计数据分为__观测数据_______ 和_实验数据 ________ 。 4、按照被描述的对象与时间的关系，可将统计数据分为_截面数据________ 和_时间序列数据 5、总体可分为____ 有限总体____ 和__无限总体 ______ 两种。 6、从总体中抽出的一部分元素的集合，称为__样本________ 。 7、参数是用来描述_总体特征 ________ 的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括性数 字度量，称为_统计量_______ 。 8、按取值的不同，数值型变量可分为_离散型变量 __________ 和_连续型变量 _______ 。 9、指标和标志的区别之一就是指标是说明__总体数量_______________________ 特征，而标志则是说明___总体单位_________________ 特征。 10、变量按其取值是否连续，有_离散型 ________ 变量和_连续型________ 变量之分。 11、统计分析方法有描述统计方法和推断统计两种。 12、按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和___数值型数 据__________ 。 13、数据分析是通过统计方法研究数据，其所有的方法可分为_描述统计_______________ 方法和 _____ 推断统计 _________ 方法。 14、用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量。 15、根据样本计算的用与推断总体特征的概括性度量称作指标。 16、若要研究某班学生的成绩，则统计总体是该班所有学生。 17、通过调查或观察得到的数据称为观测数据数据。

《统计学》重点归纳(20200625174335)

统计学》期末重点 1. 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （1）（定性数据）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，用文字来表述； （2）（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （3）（定量数据）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。统计数据；按统计 数据都收集方法分； （4）观测数据：是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。 （5）实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； （6）截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 （7）时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 2. 变量的题型 第10 页，习题1.1 （1）年龄：数值型变量 （2）性别：分类变量 （3）汽车产量：离散型变量 （4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）：顺序变量 （5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）：分类变量 3.随机抽样（概率抽样）的抽样方式。 （1）简单随机抽样 （2）分层抽样：就是抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地 抽取样本。将各层的样本结合起来，对总体目标量进行估计。 （3）整群抽样： （4）系统抽样 （5）多阶段抽样 分层抽样与整群抽样的区别：

分层抽样的层数就是样本容量；整群抽样的群中单位的个数就是样本容量 4.非概率抽样的几种类型 （1）方便抽样 （2）判断抽样 （3）自愿样本 （4）滚雪球抽样 滚雪球抽样往往用于对稀少群体的调查。在滚雪球抽样中，首先选择一组调查单位，对其实施调查后，再请他们提供另外一些属于研究总特的调查对象，调查人员根据调查线索，进行此后的调查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应。 优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者，调查成本也比较低。 （5）配额抽样 比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。 非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。 5.数据预处理内容 数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。 6.数据型数据的分组方法和步骤 分组方法：单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。分组步骤：（1）确定组数 （2）确定各组组距 3）根据分组整理成频数分布表 7.散点图与饼图的主要用途 饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。 散点图是描述变量之间关系的一种直观方法，从中可以大体上看出变量之间的关系形态及关系强度。

统计学简答题35734

1、解释描述统计和推断统计（练习卷答案） （1）描述统计是研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法，内容有收集数据、整理数据、展示数据、描述性分析。 （2）推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法、包含参数估计、假设检验。 2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据 特点： 分类数据是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。 顺序数据是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。 数值型数据是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是数值型数据。 按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据。 特点： 观测数据是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条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。 实验数据则是在实验中控制实验对象而收集到的数据。自然科学领域的大多数数据都为实验数据。 按照被描述的现象与时间关系，可以将其分为截面数据和时间序列数据。 特点： 截面数据是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空间上获得的，用来描述现象在某一时刻的变化情况。 时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这列数据是按时间顺序收集得到的，

用于所描述现象随时间变化的情况。 3、解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 分类数据是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。 顺序数据是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。 数值型数据是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是数值型数据。 4、变量可分为哪几类？ 分类变量（是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据） 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） 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）可分为离散型变量（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）、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） 第二章：数据的搜集 1、比较概率抽样和非概率抽样的特点。列举说明什么情况下什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。（练习卷答案） （1）概率抽样也称随机抽样，是指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。样本统计量的理论分布是存在的，可以根据调查的结果对总体的有关参数进行估计。 （2）非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。样本统计量的分布是不确切的，无法使用样本的几个对总体相应的参数进行推断。 （3）如果调查的目的在于掌握研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信

大学《统计学》课后作业及答案

1.1什么是统计学？ 统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。 增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论性质的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学 1.2解释描述统计和推断统计 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，则必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。 1.3 统计数据可分为哪几种类型？不同类型的统计数据各有什么特点？ 1．分类数据：由定类尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但不区分顺序。 2．顺序数据：由定序尺度计量形成，表现为类别，通常用文字表述，但有顺序。 3．数值型数据：由定距尺度和定比尺度计量形成，说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现。也称为定量数据或数量数据。数据类型的不同，可采用不同的统计方法来处理和分析。 1.4解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 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，其结果表现为类别，因而也称为定性数据或品质数据。 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，因而也可称为定量数据或数量数据. 1.5 举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

统计学资料及课后习题答案

第1章统计与统计数据 一、学习指导 统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。 章节主要内容学习要点 1.1 统计及其应用领域什么是统计学④概念：统计学，描述统计，推断统计。统计的应用领域 ④统计在工商管理中的应用。 ④统计的其他应用领域。 1.2 数据的类型分类数据、顺序数据、数值 型数据 ④概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。 ④不同数据的特点。 观测数据和实验数据④概念：观测数据，实验数据。 截面数据和时间序列数据④概念：截面数据，时间序列数据。 1.3 数据来源数据的间接来源 ④统计数据的间接来源。 ④二手数据的特点。 数据的直接来源 ④概念：抽样调查，普查。 ④数据的间接来源。 ④数据的收集方法。 调查方案设计④调查方案的内容。 数据质量 ④概念。抽样误差，非抽样误差。 ④统计数据的质量。 1.4 统计中的几个基本概念总体和样本④概念：总体，样本。 参数和统计量④概念：参数，统计量。 变量 ④概念：变量，分类变量，顺序变量，数值 型变量，连续型变量，离散型变量。 二、主要术语 1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。