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:参与式扶贫和协同式扶贫是两种不同类型的扶贫模式。参与式扶贫源于西方发展理论,强调扶贫对象的参与。由于其存在着理论上的瑕疵和实践上的"久扶不脱贫"的贫困治理困境,发展进程极为缓慢,逐渐被协同式扶贫所取代。协同式扶贫是一种理想的扶贫模式,强调扶贫主体的多元化、扶贫目标的一致性、扶贫系统的开放性、扶贫过程的动态性和扶贫行动的合作性。无论从扶贫主体、扶贫内容还是扶贫方式来看,协同式扶贫与参与式扶贫相比,均有其自身的优势。协同式扶贫在扶贫过程中有利于精准识别、精准帮扶和精准管理,现行的精准扶贫将逐渐走向协同式精准扶贫。实现协同式精准扶贫,需要扶贫信息的协同、扶贫制度的协同、扶贫文化的协同和良好社会资本的培育。唯其如此,才能更好地发挥精准扶贫的协同效应,实现贫困治理绩效的最大化。