重慶科技學(xué)院《多元統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)重慶科技學(xué)院《多元統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、某超市對(duì)不同品牌的同一種商品進(jìn)行了價(jià)格調(diào)查,想要了解這些品牌的價(jià)格離散程度,以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量最合適?()A.極差B.平均差C.方差D.標(biāo)準(zhǔn)差2、在構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型時(shí),如果存在多重共線性問(wèn)題,會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生以下哪種影響?()A.系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確B.方差增大C.模型不穩(wěn)定D.以上都是3、在對(duì)一批產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)時(shí),采用抽樣的方法。如果希望在給定的置信水平下,使抽樣誤差盡量小,應(yīng)該怎么做?()A.增加樣本容量B.減小樣本容量C.改變抽樣方法D.提高檢驗(yàn)精度4、在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析時(shí),得到的相關(guān)系數(shù)為0,說(shuō)明這兩個(gè)變量之間是什么關(guān)系?()A.完全線性相關(guān)B.非線性相關(guān)C.不相關(guān)D.無(wú)法確定5、為研究某種減肥產(chǎn)品的效果,隨機(jī)選取了兩組志愿者,一組使用該產(chǎn)品,另一組作為對(duì)照組。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后,測(cè)量?jī)山M志愿者的體重變化。若要比較兩組體重變化的差異是否顯著,應(yīng)選用哪種統(tǒng)計(jì)方法?()A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.方差分析D.相關(guān)分析6、在一個(gè)正態(tài)總體中,抽取樣本量為9的樣本,計(jì)算得到樣本方差為25。總體方差的95%置信區(qū)間是?()A.[11.02,64.71]B.[10.02,65.71]C.[9.02,66.71]D.[8.02,67.71]7、在一個(gè)多元回歸模型中,如果某個(gè)自變量的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著,這意味著什么?()A.該自變量對(duì)因變量沒(méi)有影響B(tài).該自變量對(duì)因變量的影響不明顯C.模型存在多重共線性D.樣本量太小8、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果p值小于給定的顯著性水平,我們應(yīng)該做出怎樣的決策?()A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法確定D.重新進(jìn)行檢驗(yàn)9、在回歸分析中,如果殘差的分布呈現(xiàn)出明顯的喇叭形,說(shuō)明可能存在什么問(wèn)題?()A.異方差B.自相關(guān)C.多重共線性D.模型設(shè)定錯(cuò)誤10、在一個(gè)樣本中,如果存在極端值,對(duì)樣本均值和中位數(shù)的影響程度有何不同?()A.對(duì)均值影響大B.對(duì)中位數(shù)影響大C.影響程度相同D.無(wú)法確定11、在一項(xiàng)社會(huì)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(cè)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(jì)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(duì)12、在比較多個(gè)總體的均值是否相等時(shí),如果數(shù)據(jù)不滿足方差分析的前提條件,應(yīng)該采用哪種非參數(shù)檢驗(yàn)方法?()A.Kruskal-Wallis檢驗(yàn)B.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)C.Friedman檢驗(yàn)D.Mood中位數(shù)檢驗(yàn)13、已知某時(shí)間序列具有明顯的季節(jié)性變動(dòng),現(xiàn)采用移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果移動(dòng)平均的項(xiàng)數(shù)選擇不當(dāng),可能會(huì)導(dǎo)致()A.預(yù)測(cè)值偏高B.預(yù)測(cè)值偏低C.消除季節(jié)性變動(dòng)D.不能消除季節(jié)性變動(dòng)14、對(duì)于一個(gè)分類變量,要檢驗(yàn)其不同類別之間的比例是否符合某種預(yù)期,應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)15、對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后,處于中間位置的數(shù)值被稱為中位數(shù)。如果數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為偶數(shù),中位數(shù)應(yīng)如何計(jì)算?()A.中間兩個(gè)數(shù)的平均值B.中間兩個(gè)數(shù)中的較大值C.中間兩個(gè)數(shù)中的較小值D.無(wú)法確定二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)論述在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí),如何識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性成分,并說(shuō)明相應(yīng)的處理方法和預(yù)測(cè)模型。2、(本題5分)在進(jìn)行聚類分析時(shí),常見(jiàn)的聚類方法有哪些?請(qǐng)闡述這些方法的基本原理和適用情況,并舉例說(shuō)明。3、(本題5分)對(duì)于一個(gè)含有缺失值的時(shí)間序列數(shù)據(jù),如何進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)和分析?三、計(jì)算題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某醫(yī)院對(duì)兩種治療方法的療效進(jìn)行比較。方法A治療的80名患者中,治愈60人;方法B治療的70名患者中,治愈50人。試在95%的置信水平下檢驗(yàn)兩種治療方法的治愈率是否有顯著差異。2、(本題5分)對(duì)某學(xué)校兩個(gè)年級(jí)的學(xué)生身高進(jìn)行比較。隨機(jī)抽取一年級(jí)40名學(xué)生,平均身高為150厘米,標(biāo)準(zhǔn)差為5厘米;隨機(jī)抽取二年級(jí)50名學(xué)生,平均身高為155厘米,標(biāo)準(zhǔn)差為6厘米。求兩個(gè)年級(jí)學(xué)生身高總體均值之差的95%置信區(qū)間。3、(本題5分)某公司為了解員工的工資水平與工作年限之間的關(guān)系,對(duì)200名員工進(jìn)行調(diào)查。記錄每個(gè)員工的工作年限和月工資如下表所示:|員工編號(hào)|工作年限(年)|月工資(元)||||||1|2|3000||2|3|3500||3|4|4000||4|5|4500||...|...|...||197|18|8000||198|19|8500||199|20|9000||200|21|9500|求工資水平與工作年限之間的相關(guān)系數(shù),并建立線性回歸方程,預(yù)測(cè)工作年限為25年時(shí)的月工資。4、(本題5分)某地區(qū)有10個(gè)超市,它們上個(gè)月的銷售額(萬(wàn)元)分別為:50、60、70、80、90、100、110、120、130、140。請(qǐng)計(jì)算這10個(gè)超市銷售額的幾何平均數(shù)和調(diào)和平均數(shù),并比較它們與算術(shù)平均數(shù)的差異。5、(本題5分)某地區(qū)的農(nóng)作物種植面積服從正態(tài)分布,平均種植面積為180畝,標(biāo)準(zhǔn)差為30畝。從該地區(qū)隨機(jī)抽取90畝進(jìn)行調(diào)查,求樣本平均數(shù)的抽樣分布,并計(jì)算抽樣平均誤差。若規(guī)定農(nóng)作物種植面積在175畝到185畝之間為合格,求樣本中合格畝數(shù)的比例的抽樣分布及概率。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)某電商平臺(tái)想了解不同年齡段消費(fèi)者的購(gòu)買行為和消費(fèi)偏好,收集了大量交易數(shù)據(jù)。請(qǐng)分析應(yīng)如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,以

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