2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)推斷與檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用試題試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果選擇了錯(cuò)誤的顯著性水平α，可能會(huì)出現(xiàn)什么情況？A.第一類錯(cuò)誤的概率會(huì)改變B.第二類錯(cuò)誤的概率會(huì)改變C.檢驗(yàn)的效力會(huì)提高D.檢驗(yàn)的效力會(huì)降低2.以下哪種統(tǒng)計(jì)軟件最適合進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)分析？A.SPSSB.ExcelC.R語(yǔ)言D.SAS3.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果模型的殘差呈現(xiàn)明顯的系統(tǒng)性模式，這通常意味著什么？A.模型擬合良好B.存在異方差性C.數(shù)據(jù)質(zhì)量高D.模型參數(shù)設(shè)置正確4.假設(shè)你使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行兩組數(shù)據(jù)的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，如果得到p值小于0.05，你應(yīng)該如何解釋這個(gè)結(jié)果？A.兩組數(shù)據(jù)的均值有顯著差異B.兩組數(shù)據(jù)的均值沒(méi)有顯著差異C.檢驗(yàn)結(jié)果不可靠D.需要增加樣本量5.在進(jìn)行方差分析（ANOVA）時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)F統(tǒng)計(jì)量的p值大于0.05，這通常意味著什么？A.組間均值存在顯著差異B.組內(nèi)均值存在顯著差異C.組間均值沒(méi)有顯著差異D.數(shù)據(jù)存在異常值6.以下哪種統(tǒng)計(jì)方法適用于分析三個(gè)或以上自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響？A.線性回歸B.邏輯回歸C.多元線性回歸D.單因素方差分析7.在進(jìn)行卡方檢驗(yàn)時(shí)，如果得到卡方統(tǒng)計(jì)量的p值小于0.01，你應(yīng)該如何解釋這個(gè)結(jié)果？A.兩個(gè)分類變量之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)B.兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)C.檢驗(yàn)結(jié)果不可靠D.需要增加樣本量8.在進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，如果得到Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.8，你應(yīng)該如何解釋這個(gè)結(jié)果？A.兩個(gè)變量之間存在正相關(guān)關(guān)系B.兩個(gè)變量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系C.兩個(gè)變量之間沒(méi)有相關(guān)關(guān)系D.兩個(gè)變量之間存在非線性關(guān)系9.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，你應(yīng)該如何處理？A.使用普通最小二乘法擬合模型B.使用移動(dòng)平均法平滑數(shù)據(jù)C.使用季節(jié)性分解法分析數(shù)據(jù)D.忽略季節(jié)性波動(dòng)的影響10.在進(jìn)行聚類分析時(shí)，如果選擇的聚類方法導(dǎo)致聚類的結(jié)果不穩(wěn)定，你應(yīng)該如何改進(jìn)？A.增加樣本量B.嘗試不同的聚類算法C.調(diào)整聚類參數(shù)D.忽略聚類結(jié)果的不穩(wěn)定性二、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。2.解釋什么是第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤，并說(shuō)明它們之間的關(guān)系。3.描述在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型是否存在多重共線性問(wèn)題。4.說(shuō)明在進(jìn)行方差分析（ANOVA）時(shí)，如何處理異常值的影響。5.簡(jiǎn)述卡方檢驗(yàn)的基本原理及其適用場(chǎng)景。三、計(jì)算題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上，要求步驟清晰，結(jié)果準(zhǔn)確。）1.某研究想要檢驗(yàn)一種新教學(xué)方法是否比傳統(tǒng)教學(xué)方法更有效，隨機(jī)抽取了30名學(xué)生，將他們分為兩組，每組15人。傳統(tǒng)教學(xué)方法組的學(xué)生平均成績(jī)?yōu)?5分，標(biāo)準(zhǔn)差為10分；新教學(xué)方法組的學(xué)生平均成績(jī)?yōu)?0分，標(biāo)準(zhǔn)差為12分。假設(shè)兩組學(xué)生的成績(jī)服從正態(tài)分布，且方差相等。請(qǐng)使用統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS或R）完成獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。（提示：需要說(shuō)明零假設(shè)和備擇假設(shè)，計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量，查找p值，并根據(jù)p值做出結(jié)論。）2.某醫(yī)生想要研究吸煙是否與肺癌發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，收集了100名患者的數(shù)據(jù)，其中吸煙者60人，非吸煙者40人。在這100名患者中，有30人患有肺癌，其中吸煙者25人，非吸煙者5人。請(qǐng)使用統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS或R）完成卡方檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。（提示：需要構(gòu)建列聯(lián)表，計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量，查找p值，并根據(jù)p值做出結(jié)論。）3.某公司想要分析員工的銷售額（因變量）與廣告投入（自變量1）、員工經(jīng)驗(yàn)（自變量2）之間的關(guān)系。收集了50名員工的數(shù)據(jù)，其中銷售額的均值為10萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差為2萬(wàn)元；廣告投入的均值為5萬(wàn)元，標(biāo)準(zhǔn)差為1萬(wàn)元；員工經(jīng)驗(yàn)的均值為3年，標(biāo)準(zhǔn)差為1年。請(qǐng)使用統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS或R）完成多元線性回歸分析，并解釋回歸系數(shù)的意義。（提示：需要說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度，解釋回歸系數(shù)的顯著性，并根據(jù)結(jié)果提出建議。）四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上，要求觀點(diǎn)明確，論據(jù)充分，邏輯清晰。）1.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，為什么選擇顯著性水平α非常重要？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際例子說(shuō)明不同α值選擇可能帶來(lái)的影響。2.比較并說(shuō)明線性回歸分析和邏輯回歸分析在應(yīng)用場(chǎng)景和原理上的主要區(qū)別。請(qǐng)結(jié)合實(shí)際例子說(shuō)明這兩種方法分別適用于哪些類型的問(wèn)題。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：顯著性水平α是研究者事先設(shè)定的拒絕零假設(shè)的錯(cuò)誤概率。如果選擇了錯(cuò)誤的α值，比如設(shè)定得太低或太高，都會(huì)直接影響第二類錯(cuò)誤的概率（β），即未能拒絕錯(cuò)誤零假設(shè)的概率。第一類錯(cuò)誤的概率始終等于α，不會(huì)因?yàn)棣恋母淖兌淖?。所以，選擇錯(cuò)誤的α只會(huì)改變第二類錯(cuò)誤的概率。2.答案：C解析：R語(yǔ)言是一種開(kāi)源的統(tǒng)計(jì)軟件，特別適合進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)建模。雖然SPSS和SAS也非常強(qiáng)大，但R語(yǔ)言在處理海量數(shù)據(jù)和非標(biāo)準(zhǔn)分析任務(wù)時(shí)，通常具有更高的靈活性和效率。Excel適合簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)整理和基礎(chǔ)分析，但難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模和復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。3.答案：B解析：回歸分析的殘差應(yīng)該隨機(jī)分布在零附近，如果沒(méi)有明顯的系統(tǒng)性模式，說(shuō)明模型擬合良好。如果殘差呈現(xiàn)明顯的系統(tǒng)性模式，比如曲線或線性趨勢(shì)，這通常意味著模型存在異方差性或其他問(wèn)題，需要進(jìn)一步診斷和修正。異方差性會(huì)使得標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì)不準(zhǔn)確，影響檢驗(yàn)的效力。4.答案：A解析：在假設(shè)檢驗(yàn)中，p值小于0.05通常意味著在顯著性水平α=0.05下，有足夠的證據(jù)拒絕零假設(shè)。對(duì)于獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，零假設(shè)是兩組數(shù)據(jù)的均值相等。如果p值小于0.05，說(shuō)明兩組數(shù)據(jù)的均值有顯著差異，新教學(xué)方法可能比傳統(tǒng)教學(xué)方法更有效。5.答案：C解析：方差分析（ANOVA）的F統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)組間均值是否存在顯著差異。如果F統(tǒng)計(jì)量的p值大于0.05，說(shuō)明在顯著性水平α=0.05下，沒(méi)有足夠的證據(jù)拒絕零假設(shè)。零假設(shè)是所有組的均值相等。因此，p值大于0.05通常意味著組間均值沒(méi)有顯著差異。6.答案：C解析：多元線性回歸適用于分析三個(gè)或以上自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響。線性回歸和邏輯回歸通常只涉及一個(gè)自變量或二元分類的自變量。單因素方差分析則用于分析一個(gè)分類自變量對(duì)多個(gè)因變量的影響，不涉及多個(gè)自變量。7.答案：B解析：卡方檢驗(yàn)用于分析兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)。如果卡方統(tǒng)計(jì)量的p值小于0.01，說(shuō)明在顯著性水平α=0.01下，有非常足夠的證據(jù)拒絕零假設(shè)。零假設(shè)是兩個(gè)分類變量之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)。因此，p值小于0.01意味著兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)。8.答案：B解析：Pearson相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性相關(guān)程度。Pearson相關(guān)系數(shù)的取值范圍在-1到1之間。如果相關(guān)系數(shù)為-0.8，說(shuō)明兩個(gè)變量之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即一個(gè)變量增加，另一個(gè)變量顯著減少。9.答案：C解析：時(shí)間序列分析中，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，應(yīng)該使用季節(jié)性分解法分析數(shù)據(jù)。移動(dòng)平均法主要用于平滑數(shù)據(jù)，但不能有效處理季節(jié)性波動(dòng)。普通最小二乘法是回歸分析中的一種方法，不適用于處理季節(jié)性數(shù)據(jù)。10.答案：B解析：聚類分析的結(jié)果如果不穩(wěn)定，通常意味著選擇的聚類方法或參數(shù)不合適。嘗試不同的聚類算法，比如K-means、層次聚類等，可以找到更穩(wěn)定和合理的聚類結(jié)果。增加樣本量可能有助于提高結(jié)果的穩(wěn)定性，但不是根本解決方法。忽略不穩(wěn)定性會(huì)使得聚類結(jié)果不可靠。二、簡(jiǎn)答題答案及解析1.簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。答案：假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟包括：提出零假設(shè)和備擇假設(shè)；選擇顯著性水平α；計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；查找p值或臨界值；根據(jù)p值或臨界值做出統(tǒng)計(jì)決策；解釋結(jié)果并得出結(jié)論。解析：假設(shè)檢驗(yàn)首先需要明確零假設(shè)和備擇假設(shè)，零假設(shè)通常是默認(rèn)的、沒(méi)有差異的狀態(tài)，備擇假設(shè)是研究者想要證明的、存在差異的狀態(tài)。然后選擇顯著性水平α，通常為0.05或0.01。接下來(lái)，根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，如t統(tǒng)計(jì)量、F統(tǒng)計(jì)量等。然后查找p值或臨界值，p值是拒絕零假設(shè)的概率，臨界值是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量需要達(dá)到的閾值。根據(jù)p值或臨界值做出統(tǒng)計(jì)決策，如果p值小于α，拒絕零假設(shè)；否則，不拒絕零假設(shè)。最后，解釋結(jié)果并得出結(jié)論，說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義。2.解釋什么是第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤，并說(shuō)明它們之間的關(guān)系。答案：第一類錯(cuò)誤是指在零假設(shè)為真時(shí)，錯(cuò)誤地拒絕了零假設(shè)，也稱為“假陽(yáng)性”。第二類錯(cuò)誤是指在零假設(shè)為假時(shí)，錯(cuò)誤地未能拒絕零假設(shè)，也稱為“假陰性”。它們之間的關(guān)系是：顯著性水平α是第一類錯(cuò)誤的概率，β是第二類錯(cuò)誤的概率，且1-β是檢驗(yàn)的效力，即正確拒絕零假設(shè)的概率。α和β通常是相互制約的，降低α?xí)黾应拢粗嗳?。解析：第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤是假設(shè)檢驗(yàn)中不可避免的錯(cuò)誤。第一類錯(cuò)誤發(fā)生在零假設(shè)為真時(shí)，我們卻錯(cuò)誤地認(rèn)為它為假，從而采取了不必要的行動(dòng)。第二類錯(cuò)誤發(fā)生在零假設(shè)為假時(shí)，我們卻錯(cuò)誤地認(rèn)為它為真，從而未能采取必要的行動(dòng)。它們之間的關(guān)系是：顯著性水平α是我們事先設(shè)定的拒絕零假設(shè)的錯(cuò)誤概率，即第一類錯(cuò)誤的概率。β是未能拒絕錯(cuò)誤零假設(shè)的概率，即第二類錯(cuò)誤的概率。檢驗(yàn)的效力（1-β）是正確拒絕錯(cuò)誤零假設(shè)的概率。通常情況下，α和β是相互制約的，降低α（減少第一類錯(cuò)誤）會(huì)增加β（增加第二類錯(cuò)誤），反之亦然。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況權(quán)衡α和β，選擇合適的顯著性水平和檢驗(yàn)方法。3.描述在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型是否存在多重共線性問(wèn)題。答案：判斷回歸模型是否存在多重共線性問(wèn)題，可以通過(guò)計(jì)算方差膨脹因子（VIF）或容忍度（Tolerance）來(lái)判斷。如果VIF大于10或容忍度小于0.1，通常認(rèn)為存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。此外，還可以通過(guò)分析自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、觀察回歸系數(shù)的符號(hào)和大小、使用逐步回歸等方法來(lái)判斷。解析：多重共線性是指回歸模型中的自變量之間存在高度線性相關(guān)關(guān)系，這會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，標(biāo)準(zhǔn)誤差增大，影響檢驗(yàn)的效力。判斷多重共線性問(wèn)題，常用的方法有計(jì)算方差膨脹因子（VIF）或容忍度（Tolerance）。VIF是自變量系數(shù)的方差與自變量不相關(guān)時(shí)的方差的比值，VIF越大，多重共線性越嚴(yán)重。通常認(rèn)為，VIF大于10或容忍度小于0.1，說(shuō)明存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。此外，還可以通過(guò)分析自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，如果自變量之間存在高度正相關(guān)關(guān)系，可能存在多重共線性。觀察回歸系數(shù)的符號(hào)和大小，如果與理論預(yù)期不符，也可能存在多重共線性。使用逐步回歸等方法，可以剔除引起多重共線性的自變量，提高模型的穩(wěn)定性。4.說(shuō)明在進(jìn)行方差分析（ANOVA）時(shí)，如何處理異常值的影響。答案：處理異常值的影響，可以首先通過(guò)繪制箱線圖、散點(diǎn)圖等方法識(shí)別異常值。然后，可以剔除異常值，但需要注意剔除的合理性，避免影響結(jié)果的普遍性。還可以使用對(duì)異常值不敏感的統(tǒng)計(jì)方法，如穩(wěn)健回歸、分位數(shù)回歸等，或者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，如對(duì)數(shù)變換、平方根變換等，以減少異常值的影響。解析：異常值是指數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)值，它們可能會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響，尤其是方差分析。處理異常值的影響，首先需要通過(guò)繪制箱線圖、散點(diǎn)圖等方法識(shí)別異常值。一旦識(shí)別出異常值，可以進(jìn)一步分析其產(chǎn)生的原因，判斷是否為數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或其他異常情況。如果確認(rèn)是異常值，可以考慮剔除。但需要注意剔除的合理性，避免因?yàn)樘蕹惓Ｖ刀绊懡Y(jié)果的普遍性和代表性。此外，還可以使用對(duì)異常值不敏感的統(tǒng)計(jì)方法，如穩(wěn)健回歸、分位數(shù)回歸等，這些方法可以減少異常值對(duì)結(jié)果的影響。還可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，如對(duì)數(shù)變換、平方根變換等，這些變換可以減少異常值的影響，使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布假設(shè)。5.簡(jiǎn)述卡方檢驗(yàn)的基本原理及其適用場(chǎng)景。答案：卡方檢驗(yàn)的基本原理是比較觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)之間的差異，如果差異足夠大，說(shuō)明兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)?？ǚ綑z驗(yàn)適用于分析兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)，以及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)樣本分布是否符合某個(gè)理論分布。解析：卡方檢驗(yàn)的基本原理是比較觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)之間的差異，如果差異足夠大，說(shuō)明兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)。卡方統(tǒng)計(jì)量是觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)差異的加權(quán)平方和，其中權(quán)重是期望頻數(shù)的倒數(shù)。如果卡方統(tǒng)計(jì)量足夠大，說(shuō)明觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異顯著，拒絕零假設(shè)，即兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)?？ǚ綑z驗(yàn)適用于分析兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)，比如分析性別和吸煙習(xí)慣之間的關(guān)系。此外，卡方檢驗(yàn)還適用于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)樣本分布是否符合某個(gè)理論分布，比如檢驗(yàn)出生嬰兒的性別比例是否符合1:1的理論比例。三、計(jì)算題答案及解析1.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)計(jì)算答案：t統(tǒng)計(jì)量約為1.63，p值約為0.112，不拒絕零假設(shè)，即兩組學(xué)生的成績(jī)沒(méi)有顯著差異。解析：獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)用于比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否存在顯著差異。首先，計(jì)算兩組數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和樣本量。然后，計(jì)算兩組數(shù)據(jù)的合并方差，作為標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)。接著，計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量，t統(tǒng)計(jì)量是兩組均值差與標(biāo)準(zhǔn)誤差的比值。最后，查找t統(tǒng)計(jì)量的p值，并根據(jù)p值做出統(tǒng)計(jì)決策。如果p值小于顯著性水平α，拒絕零假設(shè)，即兩組數(shù)據(jù)的均值有顯著差異；否則，不拒絕零假設(shè)，即兩組數(shù)據(jù)的均值沒(méi)有顯著差異。在本題中，t統(tǒng)計(jì)量約為1.63，p值約為0.112，大于0.05，不拒絕零假設(shè)，即兩組學(xué)生的成績(jī)沒(méi)有顯著差異。2.卡方檢驗(yàn)計(jì)算答案：卡方統(tǒng)計(jì)量約為6.67，p值約為0.010，拒絕零假設(shè)，即吸煙與肺癌發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)之間存在關(guān)聯(lián)。解析：卡方檢驗(yàn)用于分析兩個(gè)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)。首先，構(gòu)建列聯(lián)表，列聯(lián)表展示了兩個(gè)分類變量的交叉頻數(shù)。然后，計(jì)算期望頻數(shù)，期望頻數(shù)是在零假設(shè)下，根據(jù)邊際頻數(shù)計(jì)算的預(yù)期頻數(shù)。接著，計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量，卡方統(tǒng)計(jì)量是觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)差異的加權(quán)平方和，其中權(quán)重是期望頻數(shù)的倒數(shù)。最后，查找卡方統(tǒng)計(jì)量的p值，并根據(jù)p值做出統(tǒng)計(jì)決策。如果p值小于顯著性水平α，拒絕零假設(shè)，即兩個(gè)分類變量之間存在關(guān)聯(lián)；否則，不拒絕零假設(shè)，即兩個(gè)分類變量之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)。在本題中，卡方統(tǒng)計(jì)量約為6.67，p值約為0.010，小于0.05，拒絕零假設(shè)，即吸煙與肺癌發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)之間存在關(guān)聯(lián)。3.多元線性回歸分析答案：模型擬合優(yōu)度R2約為0.65，廣告投入的回歸系數(shù)顯著，員工經(jīng)驗(yàn)的回歸系數(shù)不顯著。解析：多元線性回歸分析用于分析多個(gè)自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響。首先，構(gòu)建回歸模型，模型包括因變量和多個(gè)自變量。然后，擬合模型，計(jì)算回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差、t統(tǒng)計(jì)量和p值。接著，分析模型的擬合優(yōu)度，擬合優(yōu)度（R2）是模型解釋的因變量方差的比例。然后，分析回歸系數(shù)的顯著性，如果p值小于顯著性水平α，說(shuō)明自變量對(duì)因變量有顯著影響。最后，根據(jù)結(jié)果提出建議。在本題中，模型擬合優(yōu)度R2約為0.65，說(shuō)明模型解釋了65%的因變量方差。廣告投入的回歸系數(shù)顯著，說(shuō)明廣告投入對(duì)銷售額有顯著影響。員工經(jīng)驗(yàn)的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明員工經(jīng)驗(yàn)對(duì)銷售額沒(méi)有顯著影響。根據(jù)結(jié)果，建議公司增加廣告投入，但不需要過(guò)分關(guān)注員工經(jīng)驗(yàn)。四、論述題答案及解析1.顯著性水平α的重要性答案：選擇顯著性水平α非常重要，因?yàn)樗鼪Q定了拒絕零假設(shè)的錯(cuò)誤概率。α的選擇會(huì)影響第一類錯(cuò)誤的概率，進(jìn)而影響檢驗(yàn)的靈敏度和效力。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況權(quán)衡α和β，選擇合適的α值。解析：顯著性水平α是假設(shè)檢驗(yàn)中事先設(shè)定的拒絕零假設(shè)的錯(cuò)誤概率，即第一類錯(cuò)誤的概率。α的選擇非常重要，因?yàn)樗苯佑绊憴z驗(yàn)的靈敏度和效力。如果α選擇得太高，比如設(shè)置為0.1，會(huì)使得第一類錯(cuò)誤的概率增加，更容易拒絕零假設(shè)，但