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統(tǒng)計學第六版,人大版,復習筆記

發(fā)布時間:2020-07-31 來源: 演講稿 點擊:

 一 、統(tǒng)計學原理期末考試試題類型及結構 1、單項選擇題:30 分?己藢靖拍畹睦斫夂陀嬎惴椒ǖ膽。

 2、判斷題:10 分?己藢纠碚摗⒒靖拍畹挠洃浐屠斫。

 3、簡答題:30 分?己藢靖拍睢⒒纠碚、基本方法的理解和掌握情況。

 4、計算題:30 分?己藢居嬎惴椒ǖ睦斫狻⒄莆粘潭燃熬C合應用能力。

 二 、期末考試形式及答題時限

  期末考試形式為閉卷筆試;答題時限為 90 分鐘;可以攜帶計算器。

 三 、各章復習內容

 期末復習資料:教材、學習指導書習題、作業(yè)

 第一章

 統(tǒng)計總論

 1. 理解統(tǒng)計學的含義

 答:收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結論的科學(收集數(shù)據(jù):取得數(shù)據(jù);處理數(shù)據(jù):整理與圖表展示;分析數(shù)據(jù):利用統(tǒng)計方法分析數(shù)據(jù) ; 數(shù)據(jù)解釋:結果的說明;得到結論:從數(shù)據(jù)分析中得出客觀結論)

 第二章

 數(shù)據(jù)的搜集

 1. 數(shù)據(jù)的來源 答:(1)數(shù)據(jù)的間接來源:

 系統(tǒng)外部的數(shù)據(jù)(統(tǒng)計部門和政府部門公布的有關資料,如各類統(tǒng)計年鑒、各類經(jīng)濟信息中心、信息咨詢機構、專業(yè)調查機構等提供的數(shù)據(jù)、各類專業(yè)期刊、報紙、書籍所提供的資料、各種會議,如博覽會、展銷會、交易會及專業(yè)性、學術性研討會上交流的有關資料、從互聯(lián)網(wǎng)或圖書館查閱到的相關資料)

 系統(tǒng)內部的數(shù)據(jù)(業(yè)務資料,如與業(yè)務經(jīng)營活動有關的各種單據(jù),記錄、經(jīng)營活動過程中的各種統(tǒng)計報表、各種財務,會計核算和分析資料等)(2) 數(shù)據(jù)的直接來源( ( 原始數(shù)據(jù)) )調查數(shù)據(jù) 實驗數(shù)據(jù) 2. 收集數(shù)據(jù)的基本方法:調查的數(shù)據(jù)(自填式、面訪式、電話式);實驗的數(shù)據(jù) 3. 抽樣誤差:由于抽樣的隨機性所帶來的誤差;所有樣本可能的結果與總體真值之間的平均性差異;影響抽樣誤差的大小的因素(樣本量的大小、總體的變異性)

 重點: : 數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)搜集方法、抽樣誤差

 第三章

 數(shù)據(jù)的圖表展示

 重 點 :

 熟 悉 條 形 圖 、 直 方 圖 、 餅 圖 、 環(huán) 形 圖 、 箱 線 圖 、 線 圖 等

 1.對分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)主要是作分類整理;對數(shù)值型數(shù)據(jù)則主要是作分組整理

 2.適合于低層次數(shù)據(jù)的整理和顯示方法也適合于高層次的數(shù)據(jù);但適合于高層次數(shù)據(jù)的整理和顯示方法并不適合于低層次的數(shù)據(jù) 3.分類數(shù)據(jù)的圖示—條形圖:用寬度相同的條形的高度或長短來表示各類別數(shù)據(jù)的圖形;有單式條形圖、復式條形圖等形式;主要用于反映分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布,繪制時,各類別可以放在縱軸,稱為條形圖,也可以放在橫軸,稱為柱形圖 4.分類數(shù)據(jù)的圖示—帕累托圖:按各類別數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻數(shù)多少排序后繪制的柱形圖;主要用于展示分類數(shù)據(jù)的分布 5.分類數(shù)據(jù)的圖示—餅圖:也稱圓形圖,是用圓形及圓內扇形的角度來表示數(shù)值大小的圖形;主要用于表示樣本或總體中各組成部分所占的比例,用于研究結構性問題;繪制圓形圖時,樣本或總體中各部分所占的百分比用圓內的各個扇形角度表示,這些扇形的中心角度,按各部分數(shù)據(jù)百分比乘以 360 度確定。

 6.環(huán)形圖:中間有一個“空洞”,樣本或總體中的每一部分數(shù)據(jù)用環(huán)中的一段表示;與餅圖類似,但又有區(qū)別(餅圖只能顯示一個總體各部分所占的比例;環(huán)形圖則可以同時繪制多個樣本或總體的數(shù)據(jù)系列,每一個樣本或總體的數(shù)據(jù)系列為一個環(huán));用于結構比較研究;用于展示分類和順序數(shù)據(jù) 7.數(shù)值型數(shù)據(jù) A 組距分組:將變量值的一個區(qū)間作為一組;適合于連續(xù)變量;適合于變量值較多的情況;需要遵循“不重不漏”的原則;可采用等距分組,也可采用不等距分組 B 直方圖:用于展示分組數(shù)據(jù)分布的一種圖形;用矩形的寬度和高度來表示頻數(shù)分布(本質上是用矩形的面積來表示頻數(shù)分布);在直角坐標中,用橫軸表示數(shù)據(jù)分組,縱軸表示頻數(shù)或頻率,各組與相應的頻數(shù)就形成了一個矩形,即直方圖。

 C C 直方圖與條形圖的區(qū)別:條形圖是用條形的長度(橫置時)表示各類別頻數(shù)的多少,其寬度(表示類別)則是固定的;直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少,矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或百分比,寬度則表示各組的組距,其高度與寬度均有意義;直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列,條形圖則是分開排列;條形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù),直方圖則主要用于展示數(shù)值型數(shù)據(jù)。

 D 未分組數(shù)據(jù)—莖葉圖:用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布;由“莖”和“葉”兩部分構成,其圖形是由數(shù)字組成的;以該組數(shù)據(jù)的高位數(shù)值作樹莖,低位數(shù)字作樹葉;樹葉上只保留最后一位數(shù)字;莖葉圖類似于橫置的直方圖,但又有區(qū)別(直方圖可觀察一組數(shù)據(jù)的分布狀況,但沒有給出具體的數(shù)值、莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況,又能給出每一個原始數(shù)值,保留了原始數(shù)據(jù)的信息、直方圖適用于大批量數(shù)據(jù),莖葉圖適用于小批量數(shù)據(jù))

 E 未分組數(shù)據(jù)—箱線圖:用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布;由一組數(shù)據(jù)的 5 個特征值繪制而成,它由一個箱子和兩條線段組成;繪制方法(首先找出一組數(shù)據(jù)的 5 個特征值,即最大值、最小值、中位數(shù) Me 和兩個四分位數(shù)(下四分位數(shù) QL 和上四分位數(shù) QU)連接兩個四分位數(shù)畫出箱子,再將兩個極值點與箱子相連接)

 F 時間序列數(shù)據(jù)—線圖:表示時間序列數(shù)據(jù)趨勢的圖形;時間一般繪在橫軸,數(shù)據(jù)繪在縱軸;圖形的長寬比例大致為 10 : 7

 第四章

 數(shù) 據(jù)的概括性度量 (計算章節(jié))

 重點: : 眾數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)、平均數(shù)、方差 (計算); 自由度、 偏態(tài)、峰態(tài)等

 1.離中趨勢:數(shù)據(jù)分布的另一個重要特征;反映各變量值遠離其中心值的程度(離散程度);從另一個側面說明了集中趨勢測度值的代表程度;不同類型的數(shù)據(jù)有不同的離散程度測度值。

 2. 自由度:自由度是指數(shù)據(jù)個數(shù)與附加給獨立的觀測值的約束或限制的個數(shù)之差;從字面涵義來看,自由度是指一組數(shù)據(jù)中可以自由取值的個數(shù);當樣本數(shù)據(jù)的個數(shù)為 n 時,若樣本平均數(shù)確定后,則附加給 n 個觀測值的約束個數(shù)就是 1 個,因此只有 n-1 個數(shù)據(jù)可以自由取值,其中必有一個數(shù)據(jù)不能自由取值;按著這一邏輯,如果對 n 個觀測值附加的約束個數(shù)為 k 個,自由度則為 n-k

 3.偏態(tài):統(tǒng)計學家 Pearson 于 1895 年首次提出;數(shù)據(jù)分布偏斜程度的測度;偏態(tài)系數(shù)=0 為對稱分布、偏態(tài)系數(shù)> 0 為右偏分布、偏態(tài)系數(shù)< 0 為左偏分布、偏態(tài)系數(shù)大于 1 或小于-1,被稱為高度偏態(tài)分布;偏態(tài)系數(shù)在 0.5~1 或-1~-0.5 之間,被認為是中等偏態(tài)分布;偏態(tài)系數(shù)越接近 0,偏斜程度就越低。

 4.峰態(tài):統(tǒng)計學家 Pearson 于 1905 年首次提出;數(shù)據(jù)分布扁平程度的測度;峰態(tài)系數(shù)=0 扁平峰度適中、峰態(tài)系數(shù)<0 為扁平分布、峰態(tài)系數(shù)>0 為尖峰分布。

  第

 五

 章

 概率與概率分布

 重點:

 概率的性質、

 概率的加法法則、

 條件概率與獨立事件 、期望、方差、正態(tài)分布 加法公式 P P

  ( A A ∪ B ) = P P

  ( A ) + P ( B ) - -

 P P

  ( A A ∩ B )

  乘積 公式 :

 P(AB)=P(B)P(A|B) ,或 P(AB)=P(A)P(B|A)

 獨立公式:

 P(AB)=P(A)·P(B)

 (1)概率的性質 1. 非負性 a) 對任意事件 A ,有 0 ?

 P P ( ( A A ) ?

 1 1 2. 規(guī)范性 a) 必然事件的概率為 1;不可能事件的概率為 0。即 P ( ?

 ) = 1 ;

 P ( ?

 ) = 0 3. 可加性 a) 若 A 與 B 互斥, 則 P P

  ( A A ∪ B ) = P P

  ( A ) + P ( B ) )

 b) 推廣到多個兩兩互斥事件 A 1 , A 2 ,…, A n ,有 P

 ( A 1 ∪ A 2

 ∪… ∪ A n ) = P

 ( A 1

 ) + P ( A 2

 ) + …+ P ( A n

 ) (2)條件概率:在事件 B 已經(jīng)發(fā)生的條件下,求事件 A 發(fā)生的概率,稱這種概率為事件 B 發(fā)生條件下事件 A 發(fā)生的條件概率,記為

 P(A|B) =P(AB)

 P(B) (3)

 事件的獨立性:一個事件的發(fā)生與否并不影響另一個事件發(fā)生的概率,則稱兩個事件獨立;若事件 A 與 B 獨立,則 P ( B | A )= P ( B ), P ( A | B )= P ( A ) ;此時概率的乘法公式可簡化為

  P P ( ( AB )= P P ( ( A A )· P P ( ( B B ) )

  推廣到 n 個獨立事件,有

 P ( A 1 A 2

 … A n )= P ( A 1 ) P ( A 2 ) … P ( A n )

。4)

 離散型隨機變量的數(shù)學期望:

 在離散型隨機變量 X 的一切可能取值的完備組中,各可能取值xi與其取相對應的概率pi乘積之和;描述離散型隨機變量取值的集中程度;計算公式為

 (5)

 離散型隨機變量的方差:

 隨機變量 X 的每一個取值與期望值的離差平方和的數(shù)學期望,記為 D(X);描述離散型隨機變量取值的分散程度;計算公式為

  (6 6 )

 正態(tài)分布函數(shù)的性質:概率密度函數(shù)在 x

 的上方,即 f

 ( x )>0;正態(tài)曲線的最高點在均值? ,它也是分布的中位數(shù)和眾數(shù);正態(tài)分布是一個分布族,每一特定正態(tài)分布通過均值 ?和標準差 ? 來區(qū)分。

 ?

 決定了圖形的中心位置, ? 決定曲線的平緩程度,即寬度;曲線f ( x )相對于均值 ? 對稱,尾端向兩個方向無限延伸,且理論上永遠不會與橫軸相交;正態(tài)曲線下的總面積等于 1;隨機變量的概率由曲線下的面積給出( 描述連續(xù)型隨機變量的最重要的分布)

  第

 六

 章

 統(tǒng)計量及其抽樣分布 重點:

 統(tǒng) 計量, ? ? 2 2 分布, t t

  分布, F F

  分布

 1. 統(tǒng)計量:設 X 1 , X 2 ,…, X n 是從總體 X 中抽取的容量為 n 的一個樣本,如果由此樣本構造一個函數(shù) T ( X 1 , X 2 ,…, X n ),不依賴于任何未知參數(shù),則稱函數(shù) T ( X 1 , X 2 ,…, X n )是一個統(tǒng)計量(樣本均值、樣本比例、樣本方差等都是統(tǒng)計量)統(tǒng)計量是樣本的一個函數(shù) ;統(tǒng)計量是統(tǒng)計推斷的基礎

 2. ?2分布:由阿貝(Abbe) 于 1863 年首先給出,后來由海爾墨特(Hermert)和卡·皮爾遜(K·Pearson) 分別于 1875 年和 1900 年推導出來;分布的變量值始終為正;分布的形狀取決于其自由度 n 的大小,通常為不對稱的正偏分布,但隨著自由度的增大逐漸趨于對稱;期望為:

 E ( ?2 )= n ,方差為:

 D ( ? 2 )=2 n ( n為自由度)

 3. t 分布:高塞特(W.S.Gosset)于 1908 年在一篇以“Student”(學生)為筆名的論文中首次提出; t 分布是類似正態(tài)分布的一種對稱分布,它通常要比正態(tài)分布平坦和分散;一個特定的分布依賴于稱之為自由度的參數(shù)。隨著自由度的增大,分布也逐漸趨于正態(tài)分布。

  4. F 分布:由統(tǒng)計學家費希爾(R.A.Fisher) 提出的,以其姓氏的第一個字母來命名。

  5. 中心極限定理:從均值為 ? ,方差為 ?

 2 的一個任意總體中抽取容量為n 的樣本,當 n 充分大時,樣本均值的抽樣分布近似服從均值為 μ 、方差為 σ2 / n的正態(tài)分布。

  第

 七

 章

 參數(shù)估計

 重點:置信區(qū)間

 1. 置信水平:將構造置信區(qū)間的步驟重復很多次,置信區(qū)間包含總體參數(shù)真值的次數(shù)所占的比例稱為置信水平 ;表示為 (1 - a ) % ( a a

 為是總體參數(shù)未在區(qū)間內的比例 )常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% (相應的

  a a

 為 0.01,0.05,0.10)

 2. 置信區(qū)間:由樣本統(tǒng)計量所構造的總體參數(shù)的估計區(qū)間稱為置信區(qū)間;統(tǒng)計學家在某種程度上確信這個區(qū)間會包含真正的總體參數(shù),所以給它取名為置信區(qū)間;用一個具體的樣本所構造的區(qū)間是一個特定的區(qū)間,我們無法知道這個樣本所產(chǎn)生的區(qū)間是否包含總體參數(shù)的真值我們只能是希望這個區(qū)間是大量包含總體參數(shù)真值的區(qū)間中的一個,但它也可能是少數(shù)幾個不包含參數(shù)真值的區(qū)間中的一個; 總體參數(shù)以一定的概率落在這一區(qū)間的表述是錯誤的

 3. 常用置信水平 Z a/2 值

  置信水平 A a/2 Z a/2

 90% 0.1 0.05 1.645 95% 0.05 0.025 1.96 99% 0.01 0.005 2.58

 第

 八

 章

 假設檢驗

 重點:

 原假設 、 備擇假設 、 假設檢驗的流程 、 均值檢驗等

 1. 原假設:待檢驗的假設,又稱“0 假設”;研究者想收集證據(jù)予以反對的假設;總是有等號 =, £ 或 ³

 表示為 H 0 (H 0 :m = 某一數(shù)值 ;指定為 = 號,即 £ 或

 ³;例如, H 0 :m = 3190(克))

 2. 備擇假設:與原假設對立的假設,也稱“研究假設”;研究者想收集證據(jù)予以支持的假設總是有不等號:

 ¹ ¹,

 < < 或 > >

 表示為 H 1

 H 1 :m <某一數(shù)值,或 m > >某一數(shù)值

 例如, H 1 :m < 3910(克),或 m >3910(克)。

 3. 假設檢驗中的兩類錯誤:

 1.

 第一類錯誤(棄真錯誤)原假設為真時拒絕原假設;會產(chǎn)生一系列后果;第一類錯誤的概率為 a; 被稱為顯著性水平

 2.

 第二類錯誤(取偽錯誤)

;原假設為假時接受原假設;第二類錯誤的概率為 b (Beta)

 4. 假設檢驗的流程 :提出假設、確定適當?shù)臋z驗統(tǒng)計量、規(guī)定顯著性水平、計算檢驗統(tǒng)計量的值、做出統(tǒng)計決策。

 5. 顯著性水平 a:1.是一個概率值;原假設為真時,拒絕原假設的概率;被稱為抽樣分布的拒絕域;表示為 a (alpha);常用的 a 值有 0.01, 0.05, 0.10;由研究者事先確定

 6. 總體均值的檢驗:(選擇題:已知-Z 統(tǒng)計量;未知-T 統(tǒng)計量)

 第

 九

 章

 分類數(shù)據(jù)分析

 重點:列聯(lián)表、相關系數(shù)

 1. 列聯(lián)表:由兩個以上的變量交叉分類的頻數(shù)分布表; ;行變量的類別用 r

 表示, r i

 表示第 i

 個類別 ;列變量的類別用 c

 表示, c j

 表示第 j

 個類別 ;每種組合的觀察頻數(shù)用 f ij

 表示 ;表中列出了行變量和列變量的所有可能的組合,所以稱為列聯(lián)表 ;一個

 r 行 c

 列的列聯(lián)表稱為 r

 ?

 c

 列聯(lián)表 2. 列聯(lián)表中的相關測量:品質相關-對品質數(shù)據(jù)(分類和順序數(shù)據(jù))之間相關程度的測度;列聯(lián)表相關測量的統(tǒng)計量主要有( ? 相關系數(shù)、列聯(lián)相關系數(shù)、 V

 相關系數(shù))

 3. ?

 相關系數(shù):測度 2?2 列聯(lián)表中數(shù)據(jù)相關程度;對于 2 ? 2 列聯(lián)表, ?

 系數(shù)的值在 0~1 之間 4. 列聯(lián)相關系數(shù):

 C 的取值范圍是 0? C <1; C = 0 表明列聯(lián)表中的兩個變量獨立; C 的數(shù)值大小取決于列聯(lián)表的行數(shù)和列數(shù),并隨行數(shù)和列數(shù)的增大而增大;根據(jù)不同行和列的列聯(lián)表計算的列聯(lián)系數(shù)不便于比較 5. V 相關系數(shù):

 V 的取值范圍是 0? V ?1; V = 0 表明列聯(lián)表中的兩個變量獨立; V =1 表明列聯(lián)表中的兩個變量完全相關;不同行和列的列聯(lián)表計算的列聯(lián)系數(shù)不便于比較;當列聯(lián)表中有一維為 2,min[( r -1),( c -1)]=1,此時 V = ?

 6. 關于小單元頻數(shù)有兩條準則:如果只有兩個單元,每個單元的期望頻數(shù)必須大于或等于 5;倘若有兩個以上的單元,如果百分之二十的單元期望頻數(shù)小于 5,則不能用 ?2 檢驗。

 第 第 0 10 章

 方差分析

 重點:

 單因素方差分析表( ( 基本結構) ) (說出每一步驟的意思)

 1. 單因素方差分析分析步驟 提出假設:一般提法( H 0

 :

 m 1

 = m 2

 =…= m k

  自變量對因變量沒有顯著影響 ; H 1 :

 m 1

 , m 2

 ,… ,m k 不全相等 自變量對因變量有顯著影響

 注意:拒絕原假設,只表明至少有兩個總體的均值不相等,并不意味著所有的均值都不相等)

 構造檢驗的統(tǒng)計量 :計算各樣本的均值、計算全部觀察值的總均值、計算各誤差平方和(總平方和 SST、組間平方和 SSA、組內平方和 SSE

 SST=SSA+SSE )、計算統(tǒng)計量 (MSA=SSA/k-1 MSE=SSE/n-k F=MSA/MSE~F)

 統(tǒng)計決策:如果原假設成立,則表明沒有系統(tǒng)誤差,組間方差 MSA 與組內方差 MSE 的比值差異就不會太大。若 F>F a

  則拒絕原假設 H O

 結論:表明有顯著差異

 第 第 1 11 章

 一元線性回歸

 重點:

 相關系數(shù)、回歸方程

 相關系數(shù):度量變量之間關系強度的一個統(tǒng)計量 ;對兩個變量之間線性相關強度的度量稱為簡單相關系數(shù) ;若相關系數(shù)是根據(jù)總體全部數(shù)據(jù)計算的,稱為總體相關系數(shù),記為 ? ?

 ;若是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算的,則稱為樣本相關系數(shù),簡稱為相關系數(shù),記為 r r

 相關系數(shù)的性質 :

 r

 的取值范圍是 [-1,1]

 | r |=1,為完全相關

 r =1,為完全正相關

  r =-1,為完全負正相關

 r = 0,不存在 線性 相關關系

  -1? r <0,為負相關

 0< r ?1,為正相關

  | r |越趨于 1 表示關系越強;| r |越趨于 0 表示關系越弱 回歸方程 :描述 y 的平均值或期望值如何依賴于 x 的方程稱為回歸方程 一元線性回歸方程的形式如下

 E E ( y ) = ? ? 0 0 + ? ? 1 x x ? 方程的圖示是一條直線,也稱為直線回歸方程 ? ? 0 是回歸直線在 y 軸上的截距,是當 x =0 時 y 的期望值 ? ? 1 是直線的斜率,稱為回歸系數(shù),表示當 x 每變動一個單位時, y 的平均變動值

 第 第 2 12 章

 多元線性回歸

 重點:

 多重共線性、回歸方程

 1. 多重共線性:回歸模型中兩個或兩個以上的自變量彼此相關;多重共線性帶來的問題有:可能會使回歸的結果造成混亂,甚至會把分析引入歧途;可能對參數(shù)估計值的正負號產(chǎn)生影響,特別是各回歸系數(shù)的正負號有可能同預期的正負號相反 2. 多重共線性情況:模型中各對自變量之間顯著相關;當模型的線性關系(F 檢驗)顯著時,幾乎所有回歸系數(shù)的 t 檢驗卻不顯著;回歸系數(shù)的正負號與預期的相反

 第 第 3 13 章

 時間序列分析和預測

 重點: : 時間序列類別、成分、預測方法

 1. 時間序列分類 2.時間序列的成分

  3.預測方法的選擇

 第

 14 章

 指數(shù)

 重點:指數(shù)概念、常見指數(shù)

 1. 指數(shù)的含義:指數(shù)最早起源于測量物價的變動;指數(shù)是測定多項內容數(shù)量綜合變動的相對數(shù);指數(shù)的實質是測定多項內容,例如,零售價格指數(shù)反映的是零售市場幾百萬種商品價格變化的整體狀況;指數(shù)的表現(xiàn)形式為動態(tài)相對數(shù),既然是動態(tài)相對數(shù),就涉及到指標的基期對比,不同要素基期的選擇就成為指數(shù)方法需要討論的問題。編制指數(shù)的方法就是圍繞上述兩個問題展開的 2. 指數(shù)的分類 (1)個體指數(shù)與綜合指數(shù) 個體指數(shù):反映單一項目的變量變動;如一種商品的價格或銷售量的變動 總指數(shù):反映多個項目變量的綜合變動;如多種商品的價格或銷售量的綜合變動 (2)簡單指數(shù)與加權指數(shù) 簡單指數(shù)(simple index number):計入指數(shù)的各個項目的重要性視為相同 加權指數(shù)(weighted index number):計入指數(shù)的項目依據(jù)重要程度賦予不同的權數(shù) (3)數(shù)量指數(shù)與質量指數(shù) 數(shù)量指數(shù):反映物量變動水平;如產(chǎn)品產(chǎn)量指數(shù)、商品銷售量指數(shù)等 質量指數(shù):反映事物內含數(shù)量的變動水平;如價格指數(shù)、產(chǎn)品成本指數(shù)等 3. 幾種典型的指數(shù) 居民消費價格指數(shù)(Consumer Price Index,簡稱 CPI)是度量居民消費品和服務項目價格水平隨時間變動的相對數(shù),反映居民家庭購買的消費品和服務價格水平的變動情況。該指數(shù)是分析經(jīng)濟形勢走勢,檢測物價水平,進行國民經(jīng)濟核算的重要指標,也常被用作測定通貨膨脹。

 股票價格指數(shù)反映某一股票市場上多種股票價格變動趨勢的一種相對數(shù)。其單位一般用“點”(point)表示,即將基期指數(shù)作為 100,每上升或下降一個單位稱為“1 點”。

 消費者滿意度指數(shù)反映消費者的滿意程度。

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