浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《工程統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《工程統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《工程統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《工程統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、已知某地區(qū)的人口增長率在過去5年分別為2%、3%、1%、4%、2%,采用幾何平均法計算這5年的平均人口增長率約為()A.2.4%B.2.5%C.2.6%D.2.7%2、在一項社會調(diào)查中,要了解不同職業(yè)人群的幸福感是否存在差異。幸福感的測量采用了5點(diǎn)量表(非常幸福、幸福、一般、不幸福、非常不幸福)。應(yīng)采用哪種統(tǒng)計方法進(jìn)行分析?()A.方差分析B.卡方檢驗(yàn)C.秩和檢驗(yàn)D.以上都不對3、在多元回歸分析中,如果某個自變量的系數(shù)在5%的顯著性水平下不顯著,應(yīng)該如何處理?()A.直接從模型中刪除該變量B.保留該變量,但在解釋結(jié)果時謹(jǐn)慎對待C.增加樣本量重新進(jìn)行回歸D.改變變量的度量方式4、在一次市場調(diào)查中,研究人員想了解消費(fèi)者對某品牌手機(jī)的滿意度。隨機(jī)抽取了200位消費(fèi)者進(jìn)行問卷調(diào)查,其中表示非常滿意、滿意、一般、不滿意和非常不滿意的人數(shù)分別為40、80、50、20和10人。計算消費(fèi)者滿意度的眾數(shù)是?()A.滿意B.一般C.非常滿意D.不滿意5、某市場調(diào)查公司收集了消費(fèi)者對某品牌的滿意度評分(1-5分),想要了解評分的分布情況,以下哪種統(tǒng)計圖形最合適?()A.柱狀圖B.莖葉圖C.箱線圖D.雷達(dá)圖6、已知某時間序列的自相關(guān)函數(shù)在滯后1期的值為0.8,滯后2期的值為0.5。這說明該時間序列具有什么特征?()A.短期相關(guān)性強(qiáng)B.長期相關(guān)性強(qiáng)C.無相關(guān)性D.無法確定7、為比較兩種教學(xué)方法的效果,分別對兩個班級進(jìn)行測試。甲班30人的平均成績?yōu)?5分,標(biāo)準(zhǔn)差為10分;乙班25人的平均成績?yōu)?0分,標(biāo)準(zhǔn)差為8分。要檢驗(yàn)兩個班級的平均成績是否有顯著差異,應(yīng)采用()A.單側(cè)t檢驗(yàn)B.雙側(cè)t檢驗(yàn)C.單側(cè)Z檢驗(yàn)D.雙側(cè)Z檢驗(yàn)8、在多元線性回歸分析中,如果自變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性,可能會導(dǎo)致()A.回歸系數(shù)估計不準(zhǔn)確B.決定系數(shù)增大C.殘差平方和減小D.模型的擬合優(yōu)度提高9、為研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系,收集了多個企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。如果兩者之間存在非線性關(guān)系,以下哪種方法可能更適合進(jìn)行分析?()A.多項式回歸B.邏輯回歸C.逐步回歸D.嶺回歸10、在對某公司員工工資進(jìn)行調(diào)查時,得到如下數(shù)據(jù):高管平均工資為50000元,普通員工平均工資為8000元。如果要比較高管和普通員工工資的差異程度,應(yīng)使用的統(tǒng)計量是()A.極差B.方差C.標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)D.平均差11、為檢驗(yàn)一批產(chǎn)品是否符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),從這批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一定數(shù)量進(jìn)行檢驗(yàn),這種抽樣方式被稱為?()A.簡單隨機(jī)抽樣B.系統(tǒng)抽樣C.分層抽樣D.整群抽樣12、某研究人員想要分析不同教育程度對收入的影響,將教育程度分為小學(xué)、初中、高中、大學(xué)及以上。在進(jìn)行方差分析時,自由度為()A.3B.4C.5D.613、對某城市的交通流量進(jìn)行監(jiān)測,連續(xù)記錄了30天的數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)每天的平均車流量服從正態(tài)分布,均值為5000輛,標(biāo)準(zhǔn)差為800輛。若要以90%的置信區(qū)間估計該城市的日平均車流量,其區(qū)間寬度大約是多少?()A.300輛B.400輛C.500輛D.600輛14、已知某數(shù)據(jù)的四分位數(shù)間距為20,下四分位數(shù)為30,那么上四分位數(shù)約為多少?()A.40B.50C.60D.7015、某工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品重量服從正態(tài)分布,均值為500g,標(biāo)準(zhǔn)差為20g?,F(xiàn)從生產(chǎn)線上隨機(jī)抽取5個產(chǎn)品,其重量分別為480g,510g,495g,505g,520g。計算這5個產(chǎn)品的平均重量約為多少?()A.501gB.503gC.505gD.507g16、為分析股票價格的波動特征,計算了其收益率的自相關(guān)系數(shù)。如果自相關(guān)系數(shù)顯著不為零,說明什么?()A.存在趨勢B.存在季節(jié)性C.存在自相關(guān)D.數(shù)據(jù)異常17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理時,常用的方法是將數(shù)據(jù)減去均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)具有什么特點(diǎn)?()A.均值為0,方差為1B.均值為1,方差為0C.均值和方差都不變D.均值和方差都為任意值18、某工廠為了提高產(chǎn)品質(zhì)量,對生產(chǎn)過程中的多個環(huán)節(jié)進(jìn)行了改進(jìn)。為評估改進(jìn)效果,收集了改進(jìn)前后的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。應(yīng)采用哪種統(tǒng)計方法來判斷改進(jìn)是否有效?()A.配對樣本t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.方差分析D.卡方檢驗(yàn)19、已知兩個變量X和Y的協(xié)方差為20,X的標(biāo)準(zhǔn)差為4,Y的標(biāo)準(zhǔn)差為5,計算它們的相關(guān)系數(shù)約為多少?()A.0.5B.0.8C.1.0D.1.220、某班級學(xué)生的身高數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布,要估計身高在170cm以上的學(xué)生所占比例,應(yīng)使用哪種統(tǒng)計方法?()A.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表B.t分布表C.F分布表D.卡方分布表二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)闡述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟,并舉例說明如何在實(shí)際問題中提出原假設(shè)和備擇假設(shè)。解釋如何根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果做出決策。2、(本題5分)對于一個時間序列數(shù)據(jù),如何檢驗(yàn)其是否具有平穩(wěn)性?討論常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法和其在建模中的重要性。3、(本題5分)在進(jìn)行統(tǒng)計推斷時,為什么需要考慮樣本量的大?。繕颖玖繉y(tǒng)計推斷的準(zhǔn)確性和可靠性有何影響?三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某城市為了規(guī)劃公共設(shè)施,對不同區(qū)域的人口密度、年齡結(jié)構(gòu)和公共設(shè)施需求進(jìn)行了調(diào)查。合理布局公共設(shè)施。2、(本題5分)某電商平臺想分析不同商品類別在不同促銷節(jié)點(diǎn)的銷售表現(xiàn),收集了相關(guān)數(shù)據(jù),如何制定精準(zhǔn)的促銷策略?3、(本題5分)某手機(jī)應(yīng)用商店對不同類型應(yīng)用的下載量和評分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,包括應(yīng)用功能、更新頻率、用戶界面等。請為開發(fā)者提供應(yīng)用改進(jìn)建議。4、(本題5分)一家汽車制造企業(yè)收集了不同車型的生產(chǎn)時間、成本和質(zhì)量檢測數(shù)據(jù),分析如何通過統(tǒng)計分析優(yōu)化生產(chǎn)流程和控制成本。5、(本題5分)某電子產(chǎn)品制造商為了控制質(zhì)量成本,對產(chǎn)品缺陷率、維修成本和預(yù)防措施效果進(jìn)行了分析。降低質(zhì)量成本。四、計算題(本大題共2個小題,共20分)1、(本題10分)對

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