简介：一、问题的提出统计中研究现象总体数量特征常用一般水平反映其总体规模，这个一般水平指标代表性大小则是通过次数分配对称和分配形态是否适中来进行分析。次数分布偏高对称分布的状态称为偏态，测定偏态通常有两种方法：（一）皮尔逊偏态测定法若次数分布果呈钟形分布且微略偏态，则有式中SK代表偏态系数，X代表算术平均数，M0代表众数，Me代表中位数，代表均方差。（二）动差法计算公式用这两种方法测定偏态得到的结论是否一致？我们通过一个例子用上述两种方法分别计算，看看会出现何种情况和问题。某年级《统计学》考试成绩分组资料如表所示（表1）对于同一个次数分布曲线，无论用何种方法测定其偏态，尽管可能存在数值上的差异

简介：鉴于极差比方差更容易获得，所以利用极差对正态总体方差进行间接预估以确定样本量的想法很有实用价值。根据数理统计理论，若以E(Rn)表示正态总体在样本规模n下样本极差的期望，则有E(Rn)=dnσ，dn可以通过多重积分计算得到，且只与n有关，而与μ和σ^2无关。但这种多重积分式虽然有利于在理论上阐明dm与相关变量之间的“定性”关系，却无助于在应用上获得dm与n的定量关系式。本文利用随机模拟方法和线性回归分析得到dm的一个简明表达式：dm=0．5ln(n)+3，从而由此间接获得一个正态总体方差的估计值：σ^2=[Rn／(0．5ln(n)+3)]^2。这将使直接利用“更便宜的”极差确定样本量具有可操作性。

简介：独立同分布是进行股价波动服从随机游走模型的假设条件,同时现代资产组合理论分析股市也默认这一假定分布.这些分布中又以正态分布被人们广为采用.然而,我国学者在进行股市有效性的统计检验时较为普遍地忽视了这一前提.文章通过检验得出,中国股票市场股价波动不服从正态分布,从而股价波动独立同分布假设得不到满足,对中国股市进行有效性检验需要使用诸如非参数方法、过滤检验等不受这一限制的方法.