1、什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？
答：⑴统计学是一门
收集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据的内在的数量规律性；⑵统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究；
⑶离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去其存在的意义。
2、间隔尺度与比例尺度有何区别？
答：⑴对“0”的不同理解； ⑵间隔尺度中，“0”表示某一数值，比例尺度中“0”表示“没有”或“无”； ⑶间隔尺度适合于加减法，比例尺度对加减乘除等运算都有意义。 3、简述
基尼系数的使用。
答：基尼系数用于反应收入分配的变化情况，取值在0～1之间
①基尼系数小于0.2，表明分配平均；②在0.2～0.4之间，分配比较适当；③0.4 是收入分配不公平的警戒线，超过0.4，收入分配不公平。
4、简要说明
抽样误差和非抽样误差。 答：⑴非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的；⑵抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差；⑶抽样误差不可避免，非抽样误差可以避免。 5、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？
答：可以从三个方面测度：⑴分布的集中趋势 反映的是数据一般水平的代表值或者数据分布的中心值；⑵分布的离散程度 反映的是分布离散和差异程度； ⑶分布的
偏态与峰度 反映数据的分布形态是否对称、偏斜的程度以及分布的扁平程度。
6、简述频率与概率的关系。 答：①频率反映的是某一事物出现的频繁程度；②概率是指事件在一次试验中发生的可能性；③当观察次数n很大时，频率与概率非常接近。 7、概率的三种定义各有什么应用场合。
答：⑴古典概率 实验的基本事件总数有限，每个基本事件出现的可能性相同； ⑵统计概率 实验的基本事件总数有限，每个基本事件出现的可能性不完全相同；⑶主观概率
随机事件发生的可能性既不能通过等可能事件个数来计算，也不能根据大量重复试验的频率来估计。 8、
离散型随机变量和连续型随机变量的
概率分布的描述有些什么不同？
答：⑴离散型随机变量的概率分布可以用表格、函数或图形等形式来表现。最常见的离散型随机变量的概率分布是
二项分布，此外还有伯松分布、
超几何分布；
⑵连续型随机变量的概率分布可以用概率密度和
分布函数以及对应的曲线图来表示。最常见的连续型随机变量的概率分布有
正态分布、均匀分布等。
9、正态分布所描述的随机现象有什么特点？为什么许多随机现象服从或近似服从正态分布？
答：⑴正态分布所描述的随机现象的特点：①对称的分布；②中间多两端少；
⑵许多随机现象的分布都会有集中趋势和离散趋势，即现象的分布表现为中间多两端少的特点，这种分布与正态分布十分贴近。
10、简述总体分布、样本分布和抽样分布的含义。
答：①总体分布是指总体的全部观察值形成的分布；②样本分布是指一个样本的所有观察值形成的分布；③抽样分布就是由样本观察值计算的统计量的概率分布。
11、简述
样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系。
答：①样本容量与置信水平成正比；②样本容量与总体方差成正比；③样本容量与允许误差成反比。
是这个吗？