計(jì)量地理學(xué)知到章節(jié)答案智慧樹2023年西北大學(xué)

計(jì)量地理學(xué)知到章節(jié)測(cè)試答案智慧樹2023年最新西北大學(xué)第一章測(cè)試

工業(yè)革命以來的200年中，人類對(duì)資源的利用方式和規(guī)模、生產(chǎn)方式和消費(fèi)方式均對(duì)自然地理環(huán)境產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，如何實(shí)現(xiàn)人與自然和諧相處，保障人類的持續(xù)發(fā)展，（）成為全人類的共識(shí)。

參考答案:

可持續(xù)發(fā)展理念

第一位給近代地理學(xué)比較明確定義的學(xué)者是德國地質(zhì)地理學(xué)家李?；舴?，下列哪些觀點(diǎn)是他提出的？

參考答案:

地理學(xué)必須限于研究地球表層，即巖石圈、水圈、大氣圈和生物圈相互接觸的地方。;為了要取得有益的可靠的結(jié)論，地球表面上任何部分的地理研究都必需以詳細(xì)描述自然現(xiàn)象開始，然后推進(jìn)到地球表面的其他現(xiàn)象與基本的自然結(jié)構(gòu)的關(guān)系。;地理學(xué)的特殊目的是集中研究地球表面上相互聯(lián)系的各種現(xiàn)象。;地理學(xué)的最高目標(biāo)，在于發(fā)掘人類和物質(zhì)的地球以及與自然現(xiàn)象也有聯(lián)系的生物現(xiàn)象之間的關(guān)系。

數(shù)學(xué)在地理學(xué)研究中所起的作用可以概括為：（）

參考答案:

精確的預(yù)測(cè);準(zhǔn)確的解釋;定量化的描述

計(jì)量運(yùn)動(dòng)是使地理學(xué)從近代階段跨入現(xiàn)代階段的標(biāo)志性事件。

參考答案:

對(duì)

古代地理學(xué)的特點(diǎn)為以描述地理知識(shí)為主，記載多是片斷性的，缺乏理論體系的，地理學(xué)內(nèi)部尚未出現(xiàn)學(xué)科分化，各國的地理學(xué)基本上是在本國封閉的條件下發(fā)展起來的。

參考答案:

對(duì)

第二章測(cè)試

在統(tǒng)計(jì)上，通過對(duì)各取值之間（）的測(cè)定來反映現(xiàn)象總體中各個(gè)體之間的差異程度。

參考答案:

離散程度

如果總水平、總成果等于所有階段、所有環(huán)節(jié)水平、成果的連乘積總和時(shí)，求各階段、各環(huán)節(jié)的一般水平、一般成果時(shí)，要使用什么平均值？

參考答案:

幾何平均數(shù)

空間數(shù)據(jù)包括了三個(gè)維度，分別是（）。

參考答案:

屬性特征;空間屬性特征;時(shí)態(tài)特征

標(biāo)志按照性質(zhì)的不同可分為：

參考答案:

數(shù)量標(biāo)志;品質(zhì)標(biāo)志

離差平方和從總體上衡量一組地理數(shù)據(jù)與平均值的離散程度，是各數(shù)值與平均值之差的平方的總和。

參考答案:

對(duì)

第三章測(cè)試

網(wǎng)絡(luò)圖的測(cè)度方法包括了以下：

參考答案:

鄰接矩陣法;距離矩陣法;關(guān)聯(lián)矩陣法

Lorenz曲線的表示方法有：

參考答案:

凹形表示，即頻率或者百分比分布從小到大排列累計(jì);計(jì)算頻率或者百分比分布比時(shí)刻從小到大，也可從大到小排列累計(jì);凸形表示，即頻率或者百分比分布從大到小排列累計(jì)

地理現(xiàn)象或者地理實(shí)體將以規(guī)則或者聚集的模式出現(xiàn)，則說明某種力量或者機(jī)制來“安排”這個(gè)現(xiàn)象，或者說這些地理現(xiàn)象或者地理實(shí)體的空間分布就體現(xiàn)出了某種聯(lián)系。

參考答案:

對(duì)

對(duì)于一些地理問題，如果將研究對(duì)象抽象為點(diǎn)（或面），考慮其空間格局隨時(shí)間的變化時(shí)，可采用加權(quán)平均中心模型，通過計(jì)算不同時(shí)段的平均中心，通過分析平均中心的變動(dòng)，來揭示宏觀整體變化的規(guī)律。

參考答案:

對(duì)

地理學(xué)中通常用線狀分布來表達(dá)地理事物之間的聯(lián)系，這種聯(lián)系可分為：

參考答案:

具體的聯(lián)系

;抽象的聯(lián)系

第四章測(cè)試

關(guān)于隨機(jī)事件，說法正確的是

參考答案:

必然事件是指在一定條件下必然發(fā)生某一結(jié)果的現(xiàn)象。如果用其發(fā)生的概率來衡量，其概率為1;不可能事件是指每次試驗(yàn)一定不出現(xiàn)的事件，用F表示，其發(fā)生的概率為0;擲一枚骰子可能出現(xiàn)點(diǎn)數(shù)是3，就是一個(gè)隨機(jī)事件;在概率論中，用隨機(jī)變量來表示隨機(jī)事件

關(guān)于總體參數(shù)說法正確的是

參考答案:

總體參數(shù)的值是一個(gè)常數(shù)，不會(huì)隨著抽取的樣本不同而不同，但這個(gè)常數(shù)通常是未知的;總體參數(shù)主要有總體的均值μ、比率π和方差σ2（或標(biāo)準(zhǔn)差σ）等;總體參數(shù)是總體各單位的標(biāo)志值或?qū)傩灾涤?jì)算的，反映總體特征的綜合指標(biāo);總體參數(shù)的值需要通過收集整理數(shù)據(jù)（調(diào)查問卷）來估計(jì)

在概率論中，基本事件是指一個(gè)不可能再分的隨機(jī)事件，也就是指試驗(yàn)中直接觀察到的最簡(jiǎn)單的結(jié)果。

參考答案:

對(duì)

如果從總體中進(jìn)行多次抽樣，那么絕大多數(shù)樣本統(tǒng)計(jì)量，比如均數(shù)都會(huì)緊密圍繞在總體參數(shù)周圍，這些樣本統(tǒng)計(jì)量以總體參數(shù)為中心呈正態(tài)分布。這個(gè)結(jié)論為總體的參數(shù)檢驗(yàn)提供了依據(jù)。

參考答案:

對(duì)

關(guān)于正態(tài)分布的概率密度函數(shù)曲線的說法正確的是：

參考答案:

高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)，從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它，拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。;正態(tài)分布曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對(duì)稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。;自然界、人類社會(huì)中大量現(xiàn)象服從或者近似地服從正態(tài)分布。;正態(tài)分布也稱“常態(tài)分布”，又名高斯分布，代表了現(xiàn)實(shí)中最普通的一種數(shù)據(jù)形式。

第五章測(cè)試

關(guān)于一元線性回歸分析的說法正確的是

參考答案:

只有一個(gè)自變量和一個(gè)因變量的線性回歸模型叫一元線性回歸模型;在各種回歸分析中，一元線性回歸分析是整個(gè)回歸分析的基礎(chǔ);一般認(rèn)為，在不考慮系統(tǒng)演化的尺度范圍的情況下，樣本數(shù)越大，數(shù)據(jù)序列越長(zhǎng)，回歸模型就越可靠;為了得到盡可能準(zhǔn)確的模型參數(shù)，需要借助于最小二乘法，將所有的數(shù)據(jù)都用上

關(guān)于趨勢(shì)面模型的適合程度的分析，正確的說法是

參考答案:

趨勢(shì)面的擬合度的檢驗(yàn)方法有兩種方法，一種是F檢驗(yàn)法，一種是擬合優(yōu)度指數(shù)R2檢驗(yàn)法;F檢驗(yàn)法是對(duì)趨勢(shì)面回歸模型整體的顯著性檢驗(yàn);對(duì)趨勢(shì)面的擬合程度的分析與回歸模型的效果直接相關(guān)，因此，對(duì)趨勢(shì)面模型的適合程度的分析就是對(duì)回歸模型的檢驗(yàn);擬合優(yōu)度指數(shù)R2檢驗(yàn)法通過衡量觀測(cè)值z(mì)的總離差平方和中回歸平方和所占的比重來表示回歸模型的擬合優(yōu)度

用F分布進(jìn)行多元線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，若F值小于F0.01，但大于F0.05，也就是F值在F0.01和F0.05之間，則反映線性回歸在0.05水平上顯著。

參考答案:

對(duì)

偏回歸平方和Pi是指把取消一個(gè)自變量xi后回歸平方和的減小，或者也可以說剩余平方和的增大，稱為對(duì)y依自變量xi的偏回歸平方和。

參考答案:

對(duì)

關(guān)于線性相關(guān)系數(shù)說法正確的有：

參考答案:

當(dāng)r>0時(shí)，變量間存在正相關(guān)，也就是一個(gè)變量隨另一個(gè)變量的增加而增加，隨另一個(gè)變量的減小而減小，呈同向變化。;線性相關(guān)系數(shù)也叫積差相關(guān)系數(shù)。;線性相關(guān)系數(shù)的取值在-1和+1之間，r=-1或r=1時(shí)，表明變量間存在完全線性相關(guān)，r=0時(shí)，無線性關(guān)系。;在大多數(shù)情況下，線性相關(guān)系數(shù)r值介于±1之間，說明變量之間存在線性關(guān)系。

第六章測(cè)試

關(guān)于時(shí)間序列的趨勢(shì)擬合法說法正確的有

參考答案:

在進(jìn)行趨勢(shì)擬合時(shí)，我們希望誤差項(xiàng)是一個(gè)白噪聲序列，也就是不含什么信息的序列，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度看，就是這個(gè)序列的均值為零，或者接近于零，它的方差為一個(gè)常數(shù);趨勢(shì)項(xiàng)序列Tt可能是線性特征的或者呈非線性特征，因此，趨勢(shì)擬合法又有線性擬合和非線性擬合之分，對(duì)應(yīng)假設(shè)Tt為關(guān)于t的線性函數(shù)和非線性函數(shù)形式;在進(jìn)行趨勢(shì)擬合時(shí)，假定序列中不存在周期項(xiàng)，即xt等于趨勢(shì)值Tt加上殘差項(xiàng)Rt;趨勢(shì)擬合法就是把時(shí)間作為自變量，相應(yīng)的序列觀測(cè)值作為因變量，建立序列值隨時(shí)間變化的回歸模型;在趨勢(shì)擬合中的t表示時(shí)序，可以從零開始取值，也可以從1開始取值。盡管在一些模型中，比如線性模型可以直接用年份為自變量，也可以用時(shí)序?yàn)樽宰兞?，但是在另一些模型中如指?shù)模型、Logistic模型則不宜直接用年份為自變量

時(shí)間序列的預(yù)測(cè)是指將預(yù)測(cè)目標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)按照時(shí)間的順序排列成為時(shí)間序列，然后分析它隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，并建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行外推的定量化預(yù)測(cè)方法。

參考答案:

對(duì)

對(duì)時(shí)間序列的周期性、趨勢(shì)性以及隨機(jī)性的識(shí)別，可結(jié)合自相關(guān)系數(shù)和Q統(tǒng)計(jì)量及其顯著性水平P來判斷。

參考答案:

對(duì)

建立自回歸模型的主要任務(wù)是得到自回歸系數(shù)的估計(jì)值，從而得到自回歸預(yù)測(cè)模型，但首先需要判斷t時(shí)刻的實(shí)際觀測(cè)值和過去的“幾”個(gè)時(shí)刻的實(shí)際觀測(cè)值有關(guān)系。

參考答案:

對(duì)

關(guān)于時(shí)間序列的變化特征說法正確的有：

參考答案:

不規(guī)則變動(dòng)特征是指某些無法預(yù)測(cè)的事件所引起的變動(dòng)，如自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭(zhēng)等，導(dǎo)致時(shí)間序列成為不規(guī)則序列。;循環(huán)序列是以循環(huán)變動(dòng)特征為主的時(shí)間序列，研究對(duì)象呈現(xiàn)出周期性盛衰起伏，時(shí)間序列的周期長(zhǎng)度不固定，一般在一年以上，本質(zhì)上都是一種周期性變動(dòng)。;長(zhǎng)期趨勢(shì)特征序列是某種現(xiàn)象在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)具有上升、下降或保持水平的主要趨勢(shì)。;季節(jié)序列特征是季節(jié)性規(guī)律作用的結(jié)果，具有一定的周期性，一般以月或者季為單位。

第七章測(cè)試

求出判別函數(shù)后，還需要計(jì)算出判別限（或稱判別臨界值Yc），若類別A均值大于類別B的均值，如果計(jì)算出判別函數(shù)值Y大于判別限yc，則歸為

參考答案:

A類

關(guān)于聚類分析方法的特點(diǎn)為

參考答案:

在類型合并的時(shí)候，始終是選擇的距離最小的兩個(gè)類進(jìn)行合并，符合聚類的原則，距離越近的應(yīng)該先歸為一類;需要指出的是類與類之間的距離的確定是很關(guān)鍵的步驟，而且也是依賴于初始的距離矩陣的;事先無需知道分類對(duì)象的分類結(jié)構(gòu)，而只需要知道一批批地理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);選好分類統(tǒng)計(jì)量，也就是距離值，并按一定的方法步驟進(jìn)行計(jì)算，最后便能自然地客觀地得出一張完整的分類系統(tǒng)圖

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法說法正確的是

參考答案:

標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化是將變量減去它的均值除以它的標(biāo)準(zhǔn)差，經(jīng)過這樣的處理之后的指標(biāo)（變量）的均值為0，方差為1，且與指標(biāo)的量綱無關(guān);總和標(biāo)準(zhǔn)化是把變量值除以該變量的數(shù)據(jù)的總和，這種標(biāo)準(zhǔn)化之后的新數(shù)據(jù)的和為1;極大值標(biāo)準(zhǔn)化是把變量(xij)與其最大值求比，處理后各要素的極大值為1，其余各數(shù)值小于1;極差標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，變量的變化范圍在0到1之間，而且消除了量綱的影響

聚類分析時(shí)，距離就是“相似性”的度量。在系統(tǒng)聚類法中有兩個(gè)級(jí)別的相似性的度量，一個(gè)是樣本和樣本的相似性的度量，另一個(gè)是樣本形成的類和類之間的相似性的度量。

參考答案:

對(duì)

在系統(tǒng)聚類法進(jìn)行聚類時(shí)，在類型合并的時(shí)候，始終是選擇的距離矩陣中矩陣元素值最小的兩個(gè)類進(jìn)行合并。

參考答案:

對(duì)

第八章測(cè)試

在主成分選擇時(shí)，關(guān)于特征根的貢獻(xiàn)率的說法正確的有

參考答案:

每個(gè)主成分的方差占所有變量的方差的和的百分比為貢獻(xiàn)率，數(shù)值上等于對(duì)應(yīng)的特征值和所有特征值的和的比值;第i個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率是第i個(gè)特征值的貢獻(xiàn)率，是指第i個(gè)特征值除以p的商的百分率;累積貢獻(xiàn)率就是貢獻(xiàn)率之和;對(duì)于p個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣有p個(gè)特征值，并且這p個(gè)特征值的和為p，因此，每個(gè)特征值理論上的平均值應(yīng)該為1，但實(shí)際上特征值依次減少

主成分分析方法只是一種數(shù)據(jù)降維的方法

參考答案:

對(duì)

在進(jìn)行主成分選取的時(shí)候，一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%~95%的特征值λ?，λ?，λ?（m≤P）對(duì)應(yīng)的主成分，或者取其特征值大于1的主成分

參考答案:

對(duì)

經(jīng)過主成分變換之后，只需要m個(gè)新的變量就可以代替原來p個(gè)變量（m≤P）所表示的大部分信息。

參考答案:

對(duì)

關(guān)于主成分分析方法說法正確的有

參考答案:

通過主成分分析，可以將多個(gè)變量縮減為少數(shù)幾個(gè)新的變量，而信息并沒有損失，或者說信息損失很少。;通過主成分分析，可以用較少的新的指標(biāo)來代替原來較多的指標(biāo)反映的信息，并且新的指標(biāo)之間是相互獨(dú)立的。;主成分分析方法一種數(shù)據(jù)降維的方法。

第九章測(cè)試

關(guān)于空間連續(xù)性說法正確的有

參考答案:

兩點(diǎn)間的距離大小也決定了兩點(diǎn)間數(shù)值差異的大小，這種數(shù)值的差異隨著距離變化的現(xiàn)象，地統(tǒng)計(jì)學(xué)稱為空間連續(xù)性;較低值附近的數(shù)值也較低，較高值附近的數(shù)值也較高，距離愈小，兩點(diǎn)間數(shù)值就愈接近，反之，兩點(diǎn)間的數(shù)值差異就愈大;空間連續(xù)的存在說明空間相關(guān)的存在;不同的區(qū)域化變量具有不同程度的連續(xù)性

關(guān)于變異函數(shù)說法正確的有

參考答案:

假定在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)，對(duì)任意h有z（x）的平均值等于z（x+h）的平均值，變異函數(shù)可改寫成z（x）減去z（x+h）的差的平方的平均值;在一維條件下的變異函數(shù)定義為區(qū)域化變量Z(x)在點(diǎn)x和x+h處的值z(mì)（x）和z（x+h）差的方差的一半，記為γ（x，h）;變異函數(shù)也稱變差函數(shù)、或變異矩，是地統(tǒng)計(jì)學(xué)所特有的基本工具;變異函數(shù)可以看成是方差的一半，也被稱為半方差函數(shù)

理論的變異函數(shù)模型的參數(shù)有

參考答案:

塊金值（Nugget）;變程（Range）;偏基臺(tái)值（PartialSill）;基臺(tái)值（Sill）

在h-展點(diǎn)圖上，隨著兩點(diǎn)間的距離增大，z（t）和z（t+h）構(gòu)成的散點(diǎn)逐漸從45度角的直線上散開，表明z（t）和z（t+h）的差異在加大，相關(guān)系數(shù)逐漸減小。

參考答案:

對(duì)

關(guān)于區(qū)域化隨機(jī)變量的性質(zhì)的說法正確的有

參考答案:

區(qū)域化隨機(jī)變量的結(jié)構(gòu)性是指變量在點(diǎn)x處的值在z（x）與偏離x空間距離為h的點(diǎn)位x+h處的值Z(x+h)具有某種程度的相似性，即自相關(guān)性;區(qū)域化隨機(jī)變量的隨機(jī)性是指其隨空間位置的不同取值不同;區(qū)域化變量不同程度的連續(xù)性是指不同的區(qū)域化變量具有不同程度的連續(xù)性;區(qū)域化隨機(jī)變量的空間局限性是指區(qū)域化變量被限制在一定的空間范圍內(nèi)，在這個(gè)幾何域或空間范圍之外，變量的屬性表現(xiàn)不明顯，或表現(xiàn)為零

第十章測(cè)試

關(guān)于一致性檢驗(yàn)的說法正確的有

參考答案:

Saaty用一致性比率CR小于0.1作為衡量判斷矩陣是否滿足一致性的條件;所謂一致性檢驗(yàn)是指對(duì)判斷矩陣A允許它不一致的程度應(yīng)該在一定的范圍內(nèi)，如果超過這一范圍，則認(rèn)為沒有通過一致性檢驗(yàn);根據(jù)判斷矩陣求出