统计学考试题目

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统计学考试题目

.-统计学1.按数字尺度测量的观察值称为(c)A.分类数据B.顺序数据C.数值型数据D.数值型变量2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为(B)A.分类数据B.顺序数据C.数值型数据D.数值型变量3.一个样本中各个部分的数据与全部数据之比称为(C)A.频数B.频率C.比例D.比率4.样本中各不同类别数值之间的比值称为(D)A.频数B.频率C.比例D.比率5.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为(C)A.频率B.累计频数C.累计频率D.比率6.下面的图形中最适合描述数值型数据分布的图形是(C)A.条形图B.箱线图C.直方图D.饼图7.当数据量比较小时,适合于描述其分布的图形是(B)A.条形图B.茎叶图C.直方图D.饼图8.离散系数(C)A.只能消除一组数据的水平对标准差的影响B.只能消除一组数据的计量单位对标准差的影响C.可以同时消除数据的水平和计量单位对标准差的影响D.可以准确反映一组数据的离散程度9.比较几组数据的离散程度,最适合的统计量是(D)A.极差B.平均差C.标准差D.离散系数10在用样本的估计量估计总体参数时,评价估计量的标准之一是使它与总体参数的离差越小越好。这种评价标准为(B)。A、无偏性B、有效性C、一致性D、充分性11根据一个具体的样本求出的总体均值95%的置信区间(D)。A、以95%的概率包含总体均值B、有5%的可能性包含总体均值C、绝对包含总体均值D、绝对包含总体均值或绝对不包含总体均值12估计量的无偏估计是指(B)A、样本估计量的值恰好等于待估计的总体参数B、所有可能样本估计值的期望值等于待估总体参数C、估计量与总体参数之间的误差最小D、样本量足够大时估计量等于总体参数-.可修编.\n.-13一个估计量的有效性是指(D)。A、该估计量的期望值等于被估计量的总体参数B、该估计量的一个具体数值等于被估计量的总体参数C、该估计量的方差比其他估计量大D、该估计量的方差比其他估计量小14在假设检验中,第Ⅱ类错误是指(A)。A、当原假设正确时拒绝原假设B、当原假设错误时未拒绝原假设C、当备择假设正确时未拒绝备择假设D、当备择假设不正确时拒绝备择假设15在假设检验中,第I类错误是指(B)。A、当原假设正确时拒绝原假设B、当原假设错误时拒绝原假设C、当备择假设正确时没有拒绝原假设D、当备择假设不正确时未拒绝备择假设16当备择假设为H1:µ<µ0,此时的假设检验称为(C)。A、双侧检验B、右侧检验C、左侧检验D、显著性检验3.2拟合优度检验主要用于判断(B)A.各类别的观察频数是否相等B.各类别的观察频数与期望频数是否一致C.各类别的期望频数是否相等D.各类别的期望频数是否等于观察频数172独立性检验主要用于判断(A)A.两个分类变量是否独立B.两个分类变量各类别的观察频数是否相等C.一个分类变量各类别的观察频数与期望频数是否相等D.一个分类变量是否独立18方差分析的主要目的是(D)。A、判断各总体是否存在方差B、比较各总体的方差是否相等C、分析个样本数据之间是否有显著差异D、研究分类自变量对数值因变量的影响力是否显著19在下面的假定中,不属于方差分析中的假定的是(D)。A、每个总体都服从正态分布B、各总体的方差相等C、观测值是独立的D、各总体的方差等于020如果相关系数r=0,则表明两个变量之间(c)。A、相关程度很低B、不存在任何关系C、不存在线性相关关系D、存在非线性相关关系21说明回归方程拟合优度的统计量主要是(c)。A、相关系数B、回归系数C、判定系数D、估计标准误差-.可修编.\n.-22回归平方和占总平方和的比例称为(c)。A、相关系数B、回归系数C、判定系数D、估计标准误差23已知回归平方和SSR=4854,残差平方和SSE=146。则判定系数R2=(A)。A、97.08%B、2.92%C、3.01%D、33.25%二简答题。1.假设检验的二类:第一类错误:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。第二类错误:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它。称为取伪错误。2、假设检验的步骤:(一)根据所研究问题的要求,提出原假设和备择假设。(二)找出检验的统计量及其分布。(三)规定显著性水平,就是选择发生第一类错误的最大允许概率。(四)确定决策规则。(五)计算检验统计量的值,作出统计决策。3、什么是判定系数,在回归分析的主要作用是什么?拟合优度(或称判定系数,决定系数)目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.是对估计的回归方程拟合优度的度量4、方差分析主要解决的是那些问题;通过检验各总体的均值是否相等来判断分类自变量对数值型的因变量是否有显著的影响5、相关分析与回归分析的异同回归分析与相关分析的联系:研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析。差别主要是:1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的;2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的;3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。6.、结合本专业学习写出一个与统计学相关的例子。我学的是市场营销专业,统计学可以用于市场研究之中,企业在市场的竞争中要想取得优势,首先必须先了解市场,了解市场则需要做广泛的市场调查,取得所需的信息,并对这些信息进行分析,以便作为生产和营销的依据,这些都需要统计的支持。-.可修编.\n.-对因变量的解释程度越高-.可修编.\n.--.可修编.\n.--.可修编.\n.--.可修编.\n.--.可修编.
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