中级经济师离散程度

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中级经济师2020经济基础常考知识点：估计量的样本量

知识点：估计量的样本量

（一）估计量的性质

1.估计量的无偏性：对于不放回简单随机抽样，所有可能的样本均值取值的平均值总是等于总体均值。

即：样本均值的平均数等于总体均值，该估计量满足无偏性的要求。

2.估计量的有效性：在同一抽样方案下，对某一总体参数如果有两个估量值，方差越小的估计参数的效率越高，越有效。

即：假设A，B都是总体参数的无偏估计，其中A无偏估计量比其他无偏估计量具有较小的方差，该估计量满足有效性的要求。

3.估计量的一致性：随着样本量的增大，估计量的值如果稳定于总体参数的真值，这个估计量就有一致性。

即：随着样本量的无限增加，样本估计量就充分靠近总体参数，该统计量满足一致性的要求。样本越大估计越准确。

（二）抽样误差的估计

1.抽样误差无法避免，但可以计算，并采用适当的方式对其进行控制。

2.抽样误差影响因素：总体分布、样本量、抽样方式、估计量的选择。

（三）样本量的影响因素

1.调查的精度。调查精度越高（误差水平越小），所需要的样本量就越大。

2.总体的离散程度。总体的离散程度越大，所需要的样本量也越大。

3.总体的规模。总体规模越大，样本量也要随之增大（但不是同比例的）。

4.无回答情况。在无回答率较高的调查项目中，样本量要大一些。

5.经费的制约。

第二十二章　数据特征的测度

第一节、集中趋势的测度

集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。集中趋势的测度，主要包括：

位置平均数----众数、中位数等

数值平均数----算术平均数和几何平均数等

(一)众数是一组数据中出现频数最多的那个数值，用M0表示。用众数反映集中趋势，非常直观，不仅适用于品质数据，也适用于数值型数据。众数是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。

(二)中位数把一组数据按从小到大的顺序进行排列，位置居中的数值叫做中位数，用Me表示。

中位数计算：

3、计算和运用算术平均数注意事项：1)算术平均数同时受到两个因素的影响：各组数值的大小、各组分布频数的多少。频数在算术平均数中起着权衡轻重的作用。2)算术平均数易受极端值的影响。

(四)几何平均数是n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数。

(三)离散系数(标准差系数)

1、极差、标准差、方差都是反映数据分散程度的绝对值，其数值大小受到变量值水平高低和计量单位的影响。

2、为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度测度值的影响，需要计算离散系数。

离散系数通常是就标准差来计算的，因此也称标准差系数。它是一组数据的标准差与其相应的算术平均数之比，是测度数据离散程度的相对指标，用 表示。

离散系数主要是用于比较对不同组别数据的离散程度。离散系数大的说明数据的离散程度也就大，离散系数小的说明数据的离散程度也就小。

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中级经济师2020经济基础常考知识点：离散程度的测度

知识点：离散程度的测度

集中趋势对一组数据的代表程度，取决于该组数据的离散水平。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。

1.方差。 方差是数据组中各数值与其均值离差平方的平均数，它能较好地反映出数据的离散程度，是实际中应用最广泛的离散程度测度值。方差越小，说明数据值与均值的平均距离越小，均值的代表性越好。对极端值敏感。

2.标准差。 标准差即方差的平方根，对极端值敏感。

3.离散系数

定义：离散系数，也称为变异系数或标准差系数，即标准差与均值的比值，主要用于不同类别数据离散程度的比较，记为CV。

离散系数消除了测度单位和观测值水平不同的影响，可以直接用来比较变量的离散程度。标准差的大小不仅与数据的测度单位有关，也与观测值的均值大小有关，不能直接用标准差比较不同变量的离散程度。