一 、統(tǒng)計學原理期末考試試題類型及結(jié)構(gòu) 1、單項選擇題：30 分�？己藢�基本概念的理解和計算方法的應用。

　2、判斷題：10 分�？己藢�基本理論、基本概念的記憶和理解。

　3、簡答題：30 分�？己藢�基本概念、基本理論、基本方法的理解和掌握情況。

　4、計算題：30 分�？己藢�基本計算方法的理解、掌握程度及綜合應用能力。

　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(nèi)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(jié)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(jié)果的說明；得到結(jié)論：從數(shù)據(jù)分析中得出客觀結(jié)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(guān)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(gòu)、專業(yè)調(diào)查機構(gòu)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(shù)性研討會上交流的有關(guān)資料、從互聯(lián)網(wǎng)或圖書館查閱到的相關(guān)資料）

　系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)（業(yè)務資料，如與業(yè)務經(jīng)營活動有關(guān)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(diào)查數(shù)據(jù) 實驗數(shù)據(jù) 2. 收集數(shù)據(jù)的基本方法：調(diào)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(jié)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(nèi)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(jié)構(gòu)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(nèi)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(jié)構(gòu)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(zhì)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(gòu)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(cè)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(zhì)、

　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(zhì) 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(zhì):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(gòu)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(gòu)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(nèi)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(gòu)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(gòu)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(guān)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(guān)測量：品質(zhì)相關(guān)-對品質(zhì)數(shù)據(jù)(分類和順序數(shù)據(jù))之間相關(guān)程度的測度；列聯(lián)表相關(guān)測量的統(tǒng)計量主要有（ ? 相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)相關(guān)系數(shù)、 V

　相關(guān)系數(shù)）

　3. ?

　相關(guān)系數(shù)：測度 2?2 列聯(lián)表中數(shù)據(jù)相關(guān)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(guān)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(guān)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(guān)；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(guān)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(jié)構(gòu)) ) （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(gòu)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(nèi)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(nèi)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(jié)論：表明有顯著差異

　第 第 1 11 章

　一元線性回歸

　重點：

　相關(guān)系數(shù)、回歸方程

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

　相關(guān)系數(shù)的性質(zhì) ：

　r

　的取值范圍是 [-1,1]

　| r |=1，為完全相關(guān)

　r =1，為完全正相關(guān)

　 r =-1，為完全負正相關(guān)

　r = 0，不存在 線性 相關(guān)關(guān)系

　 -1? r <0，為負相關(guān)

　0< r ?1，為正相關(guān)

　 | r |越趨于 1 表示關(guān)系越強；| r |越趨于 0 表示關(guān)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(guān)；多重共線性帶來的問題有：可能會使回歸的結(jié)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(guān)；當模型的線性關(guān)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(nèi)容數(shù)量綜合變動的相對數(shù)；指數(shù)的實質(zhì)是測定多項內(nèi)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(quán)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(quán)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(quán)數(shù) （3）數(shù)量指數(shù)與質(zhì)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(zhì)量指數(shù)：反映事物內(nèi)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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