2025年大學(xué)《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)在城市交通規(guī)劃中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共10分）1.在城市交通規(guī)劃中，若要分析不同收入水平群體對(duì)公共交通的依賴(lài)程度，最適合使用的描述性統(tǒng)計(jì)量是（）。A.標(biāo)準(zhǔn)差B.變異系數(shù)C.均值D.中位數(shù)2.某城市交通管理部門(mén)欲了解市民對(duì)新型公共交通方式的接受意愿，計(jì)劃進(jìn)行抽樣調(diào)查。為了保證樣本能較好地代表總體，應(yīng)優(yōu)先采用（）。A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層隨機(jī)抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣3.在建立城市道路網(wǎng)絡(luò)擁堵度預(yù)測(cè)模型時(shí)，若發(fā)現(xiàn)某個(gè)自變量（如上班高峰小時(shí)）對(duì)因變量（道路平均車(chē)速）有線性影響，且模型擬合良好，則應(yīng)采用（）進(jìn)行分析。A.相關(guān)分析B.回歸分析C.方差分析D.時(shí)間序列分析4.對(duì)某城市連續(xù)五年每個(gè)工作日的主干道交通事故數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)（如周末事故數(shù)少于工作日），此時(shí)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)應(yīng)更傾向于使用（）。A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性分解時(shí)間序列模型D.ARIMA模型5.為評(píng)估一項(xiàng)旨在提高城市中心區(qū)步行吸引力的交通政策效果，研究人員比較了政策實(shí)施前后該片區(qū)的日均人流量。這種研究設(shè)計(jì)屬于（）。A.相關(guān)性研究B.準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究C.完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)D.觀察性研究二、填空題（每空2分，共10分）6.統(tǒng)計(jì)推斷的核心任務(wù)包括參數(shù)估計(jì)和__________兩大類(lèi)。7.在進(jìn)行城市公共交通線網(wǎng)優(yōu)化時(shí)，利用回歸模型分析乘客出行時(shí)間與線路長(zhǎng)度、站點(diǎn)數(shù)量等因素的關(guān)系，屬于__________分析。8.若通過(guò)抽樣調(diào)查得到某城市居民對(duì)交通狀況滿意度評(píng)分的平均值為85分，標(biāo)準(zhǔn)差為5分，則該滿意度評(píng)分的變異性程度可以用__________來(lái)衡量。9.在城市交通需求預(yù)測(cè)中，基于歷史數(shù)據(jù)建立的時(shí)間序列模型，其核心在于捕捉數(shù)據(jù)中的__________、趨勢(shì)和季節(jié)性成分。10.評(píng)價(jià)一個(gè)交通規(guī)劃方案是否合理，除了考慮技術(shù)指標(biāo)外，還應(yīng)關(guān)注其社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響，這體現(xiàn)了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的__________原則。三、計(jì)算題（每題10分，共20分）11.某城市交通研究人員收集了某路段在五個(gè)工作日（周一至周五）的早高峰時(shí)段（7:00-9:00）的平均車(chē)速數(shù)據(jù)（單位：公里/小時(shí)）分別為：35,38,36,40,34。請(qǐng)計(jì)算該路段早高峰時(shí)段的平均車(chē)速、方差和標(biāo)準(zhǔn)差，并簡(jiǎn)要說(shuō)明這些統(tǒng)計(jì)量在此交通研究中的意義。12.假設(shè)某城市交通部門(mén)收集了歷年城市小汽車(chē)保有量（X，單位：萬(wàn)輛）和道路擁堵指數(shù)（Y，數(shù)值越高代表?yè)矶略絿?yán)重）的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)兩者之間存在線性關(guān)系，其回歸方程為Y=1.2+0.8X?，F(xiàn)預(yù)計(jì)明年該城市小汽車(chē)保有量將達(dá)到25萬(wàn)輛，請(qǐng)利用該回歸方程預(yù)測(cè)明年的道路擁堵指數(shù)，并解釋回歸系數(shù)0.8的含義。四、簡(jiǎn)答題（每題8分，共16分）13.簡(jiǎn)述在運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行城市交通流量預(yù)測(cè)時(shí)，選擇合適模型需要考慮哪些主要因素？14.簡(jiǎn)要說(shuō)明假設(shè)檢驗(yàn)在評(píng)估某項(xiàng)交通干預(yù)措施（如設(shè)置單行道）效果時(shí)可能發(fā)揮的作用，并指出進(jìn)行此類(lèi)檢驗(yàn)常需要滿足的基本前提條件。五、論述題（12分）15.論述統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)性分析和回歸分析在城市交通規(guī)劃決策中各自的應(yīng)用價(jià)值，并分析兩者在應(yīng)用時(shí)應(yīng)注意的區(qū)別和聯(lián)系。試卷答案一、選擇題1.B2.B3.B4.C5.B二、填空題6.假設(shè)檢驗(yàn)7.相關(guān)8.變異系數(shù)9.隨機(jī)性10.客觀性三、計(jì)算題11.解：平均車(chē)速=(35+38+36+40+34)/5=183/5=36.6公里/小時(shí)方差s2=[(35-36.6)2+(38-36.6)2+(36-36.6)2+(40-36.6)2+(34-36.6)2]/5=[(-1.6)2+1.42+(-0.6)2+3.42+(-2.6)2]/5=[2.56+1.96+0.36+11.56+6.76]/5=23.2/5=4.64公里/小時(shí)2標(biāo)準(zhǔn)差s=√4.64≈2.15公里/小時(shí)意義：平均車(chē)速36.6公里/小時(shí)代表了該路段早高峰時(shí)段的整體行駛速度水平；方差4.64和標(biāo)準(zhǔn)差2.15反映了車(chē)速數(shù)據(jù)的離散程度或波動(dòng)大小，標(biāo)準(zhǔn)差越小，說(shuō)明車(chē)速越穩(wěn)定。12.解：預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)Y=1.2+0.8X=1.2+0.8*25=1.2+20=21.2回歸系數(shù)0.8的含義：表示在其他因素保持不變的情況下，城市小汽車(chē)每增加1萬(wàn)輛，道路擁堵指數(shù)平均上升0.8個(gè)單位。四、簡(jiǎn)答題13.解：選擇合適模型需考慮：(1)數(shù)據(jù)類(lèi)型和特征：是時(shí)間序列、截面數(shù)據(jù)還是面板數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)是否具有線性關(guān)系？是否存在異方差、自相關(guān)等問(wèn)題？(2)預(yù)測(cè)目標(biāo)：是短期、中期還是長(zhǎng)期預(yù)測(cè)？需要多高的精度？(3)模型的復(fù)雜度和可解釋性：模型是否易于理解和操作？計(jì)算成本是否可接受？(4)可用資源：是否有足夠的歷史數(shù)據(jù)？研究人員對(duì)模型的理論知識(shí)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)如何？(5)實(shí)際影響因素：交通流量受哪些主要因素（如天氣、事件、政策）影響？這些因素是否可以被模型有效納入？14.解：作用：假設(shè)檢驗(yàn)可用于判斷某交通干預(yù)措施是否確實(shí)產(chǎn)生了預(yù)期的效果，例如，檢驗(yàn)該措施是否顯著降低了平均通勤時(shí)間或顯著提高了道路通行能力，從而為決策提供統(tǒng)計(jì)依據(jù)。(2分)常需滿足的基本前提條件：①樣本代表性，即樣本能反映總體特征；②數(shù)據(jù)獨(dú)立性，即樣本觀測(cè)值之間相互獨(dú)立；③正態(tài)性，即樣本數(shù)據(jù)（或其抽樣分布）服從正態(tài)分布（尤其在小樣本情況下）；④方差齊性（在比較組時(shí)）；⑤樣本量足夠大（中心極限定理適用）。(每點(diǎn)1分，答出其中3-4點(diǎn)即可)五、論述題15.解：相關(guān)性分析應(yīng)用價(jià)值：用于揭示城市交通各要素（如人口密度、收入水平、道路里程、公共交通服務(wù)水平、出行次數(shù)等）之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系及關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和方向，有助于識(shí)別影響交通問(wèn)題的關(guān)鍵因素，為交通規(guī)劃和政策制定提供初步的關(guān)聯(lián)性依據(jù)。例如，通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)通勤距離與私家車(chē)使用率呈正相關(guān)，提示可能需要改善公共交通。(4分)回歸分析應(yīng)用價(jià)值：用于定量探討城市交通變量之間的因果關(guān)系或預(yù)測(cè)關(guān)系，可以建立數(shù)學(xué)模型描述一個(gè)變量如何受其他一個(gè)或多個(gè)變量的影響。例如，建立回歸模型預(yù)測(cè)未來(lái)交通需求、評(píng)估不同交通政策對(duì)出行行為的影響程度、優(yōu)化交通信號(hào)配時(shí)等。模型輸出結(jié)果（如回歸系數(shù)、預(yù)測(cè)值）能為交通規(guī)劃提供更具體