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　　離散程度的測度：方差、標準差、離散系數

　　方差：是數據組中各數值與其均值離差平方的平均數。方差越小，均值的代表性越好。只用于數值型數據。

　　標準差：是方差的平方根。只用于數值型數據。對極端值敏感。

　　離散系數：變異系數或標準差系數，即標準差與均值的比值，主要用于不同類別數據離散程度的比較。

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　　偏態(tài)系數=0，說明數據的分布是對稱的;

　　偏態(tài)系數為正值，分布為右偏。0 和 0.5 之間，輕度右偏;0.5 和 1 之間，中度右偏;大于 1，嚴重右偏。

　　偏態(tài)系數為負值，分布為左偏

　　偏態(tài)系數絕對值越大，數據分布的偏斜程度越大。

　　標準分數：也稱為 Z 分數，是統(tǒng)計上常用的一種標準化方法。平均數為 0，標準差為 1。

　　標準分數計算方法：用數值減去均值所得的差除以標準差。

　　對于服從對稱的鐘形分布的標準分數， 68%的標準分數在 [-1,+1]， 95%的標準分數在[-2,+2]，99%在[-3,+3]

　　Pearson 相關系數(r)，只用于線性相關關系的判斷。

　　0

　　關;r=0 不存在線性相關

　　|r|≥0.8 高度相關;0.5≤|r|<0.8 中度相關;0.3≤|r|<0.5 低度相關;|r|<0.3 相關程度極弱，可視為無線性相關

　　常用的總體參數：總體總量、總體均值、總體比例、樣本方差

　　樣本統(tǒng)計量(估計量)：樣本均值、樣本比例、樣本方差

　　非概率抽樣(非隨機抽樣)：判斷抽樣、方便抽樣、自愿樣本、配額抽樣

　　調查誤差：抽樣誤差;非抽樣誤差(抽樣框誤差、無回答誤差、計量誤差)

　　基本概率抽樣方法：簡單隨機抽樣、分層抽樣、系統(tǒng)抽樣、整群抽樣、多階段抽樣

　　樣本性的影響因素：調查精度、總體離散程度、總體規(guī)模、無回答情況、經費的制約

　　一元線性回歸模型：Y=β0+β1X+ε，誤差項 ε 是個隨機變量，表示除 X 和 Y 的線性關系之外的隨機因素對 Y 的影響。

　　一元線性回歸方程：E(Y)= β0+β1X，方程圖示是一條直線，β0 是回歸直線的截距，β1 是回歸直線的斜率，表示 X 每變動一個單位時，E(Y)的變動量

　　回歸系數的估計方法是最小二乘法——使得因變量的觀測值與估計值之間的離差平方和最小。

　　擬合效果分析：決定系數，也稱為 R2，可以測度回歸直線對樣本數據的擬合程度。決定系數越高，模型的擬合效果越好，即模型解釋因變量的能力越強。

　　R2=1，說明回歸直線可以解釋因變量的所有變化。

　　R2=0，回歸直線無法解釋因變量的變化，因變量的變化與自變量無關。

　　現(xiàn)實中 R2大都落在 0 和 1 之間，越接近 1，回歸直線擬合效果越好;越接近 0，效果越差

　　時間序列的速度分析

　　時間序列的水平分析：發(fā)展水平、平均發(fā)展水平、增長量、平均增長量。

　　時間序列的速度分析：發(fā)展速度、平均發(fā)展速度、增長速度、平均增長速度

　　平均發(fā)展速度原理是：一定時期內現(xiàn)象發(fā)展的總速度等于各期環(huán)比發(fā)展速度的連乘積。

　　平均增長速度：反映現(xiàn)象在一定時期內逐期增長(降低)變化的一般程度。平均增長速度=平均發(fā)展速度-1

　　當時間序列中的指標值出現(xiàn) 0 或負數時，不宜計算速度。速度指標數值與基數的大小有密切關系。

　　增長 1%的絕對值=逐期增長量/環(huán)比增長速度

　　平滑預測法：移動平均法、指數平滑法

　　指數平滑法：Ft+1=αYt+(1+α)Ft ，0<α<1

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