2． 在研宄方法上，参数估计与假设检验有什么相同点和不同点 【答案】（1）参数估计和假设检验的相同点 ①是根据样本信息推断总体参数；
②都以抽样分布为理论依据，建立在概率论基础之上的推断，推断结果都有风险；
③对同一问题的参数进行推断，使用同一样本、同一统计量、同一分布，因而二者可以相互转换。
（2）参数估计和假设检验的不同点 ①参数估计是以样本资料估计总体参数的可能范围，假设检验是以样本资料检验对总体参数的先验假设是否成立；
②区间估计求得的是以样本估计值为中心的双侧置信区间，假设检验既有双侧检验，也有单侧检验；
③区间估计立足于大概率，通常以较大的把握程度（可信度）成立。
3． 多元线性回归模型中有哪些基本的假定 【答案】多元回归模型的基本假定有 （1）自变量（3）对于自变 量 （4）误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即 第 2 页，共 23 页 势必增大 也就是说 ， 的大小和显著性水平的大小成相反方向变化。解决的唯 去估计总体参数的置信区 间；
假设检验立足于小概率， 通常是给定很小的显著性水平去检验对总体参数的先验假设是否 是非随机的、固定的，且相互之间互不相关（无多重共线性）；
的方 差 都相同，且不序列相关， 即 的所有 值 （2）误差项是一个期望值为0的随机变量，即 4． 简述估计量的无偏性，有效性和一致性。
【答案】（1）无偏性 若估计量 的数学期望等于未知参数 则称为的无偏估计量。估计量的值不一定就是的真值，因为它是 一个随机变量，若 是的无偏估计量，则尽管的值随样本的不同而变化，但平均来说它会等于的真值。
（2）有效性 设 （3）致性（相合性） 如果依概率收敛于则称 即 有 是的一致估计量。
5． 在多元线性回归中，为什么我们对整个回归方程进行检验后，还要对每个回归系数来进行检验呢 【答案】在多元线性回归中，线性关系检验主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著，在个自变量中，只要有一个自变量与因变量的线性关系显著，F 检验就能通过，但这不一定意味着每个自变量与因变量的关系都显著。回归系数检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。如果某个自变量没有通过检验，就意味着这个自变量对因变量的影响不显著，也许就没有必要将这个自变量放进回归模型中了。
6． 什么是集中趋势和离散趋势它们常用的指标有哪些 【答案】集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。常用的反映集中趋势的指标有平均数、中位数和众数。
数据的离散趋势是数据分布的另一个重要特征，它反映的是各变量值远离其中心值的程度。数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该组数据的代表性就越差；
离散程度越小，其代表性就越好。描述数据离散程度采用 的测度值，根据所依据数据类型的不同主要有异众比率、四分位差、方差和标准差。此外，还有极差、平均差以 及测度相对离散程度的离散系数等。
与 且至少对于某一个 都是的无偏估计量，若对于任意 上式中的不等号成立，则称 较 有效。
有 即 二、计算题 7． 某电视机厂对三个元件生产厂提供的电子元件的三种性能进行质量检验。他们想知道元件生产厂家同元件性能的质量差异是否有关系。抽查了 450只元件次品，整理成为如表1所示的联表。
表1 33列联表 第 3 页，共 23 页 列 根据抽查检验的数据，他们认为次品类型与厂家（即哪一个厂）生产是无关的。
要求 （1）试以 的显著性水平进行检验，作出判断。
次品类型与厂家生产是独立的，表2 各组的频数理论值计算表 次品类型与厂家生产不是 （2）计算c 系数和V 系数。
【答案】（1）建立假设 独立的。计算得各组的频数理论值，如表2所示。
表中各项的理论频数计算方法为 即 的计算值 为 自由度等 于 第 4 页，共 23 页 查分布表得 一、简答题 考研试题