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7、偏態(tài)系數是用來測度數據分布偏度的統計量。如果偏態(tài)系數為正值,說明分布為右偏的,取值在0和 0.5之間說明輕度右偏,取值在0.5和1之間說明中度右偏,取值大于1說明嚴重右偏。如果偏態(tài)系數為負值,說明分布為左偏,取值在-0.5和0之間說明輕度左偏,取值在-1和-0.5之間說明中度左偏,取值小于-1說明嚴重左偏。偏態(tài)系數的絕對值越大,說明數據分布的偏斜程度越大。
8、估計量的常用選擇標準有:①無偏性,即對于不放回簡單隨機抽樣,所有可能的樣本均值取值的平均值總是等于總體均值;②有效性,即在無偏估計的條件下,估計量方差越小估計越有效;③一致性,是指隨著樣本量的增大,估計量的值如果穩(wěn)定于總體參數的真值,這個估計量就有一致性。
9、回歸分析用于研究變量之間相互關系的具體形式,對具有相關關系的變量之間的數量聯系進行測定,確定一個相關的數學方程式,根據這個數學方程式可以從已知量來推測未知量,從而為估算和預測提供了一個重要方法。
10、回歸模型可以用描述因變量Y如何依賴自變量 和誤差項的方程來表示。只涉及一個自變量的一元線性回歸模型可以表示為:Y=β0+β1X+ε,模型中,β0+β1X反映了由于自變量x的變化而引起的因變量Y的線性變化。誤差項ε表示除 和Y的線性關系之外的隨機因素對Y的影響,是不能由x和Y的線性關系所解釋的Y的變異性。
11、決定系數即R2,可以測度回歸直線對樣本數據的擬合程度。決定系數的取值在0到1之間,大體上說明了同歸模型所能解釋的因變量變化占因變量總變化的比例。決定系數越高,模型的擬合效果就越好,即模型解釋因變量的能力越強。如果所有觀測點都落在回歸直線上,R2=1,說明回歸直線可以解釋因變量的所有變化。
12、相關分析與回歸分析在研究目的和方法的區(qū)別:①相關分析研究變量之間相關的方向和相關的程度,無法從一個變量的變化來推測另一變量的變化情況,不需要明確自變量和因變量;②回歸分析是研究變量之間相關關系的具體形式,需要確定因變量和自變量。
13、根據基期的不同確定方法,增長量可分為逐期增長量和累計增長量。逐期增長量是報告期水平與前一期水平之差,它表明現象逐期增加(減少)的絕對數量。累計增長量是報告期水平與某一固定時期水平(通常是時間序列最初水平)之差,它表明報告期比該固定時期增加(減少)的絕對數量。
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