玉溪師范學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
玉溪師范學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
玉溪師范學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)玉溪師范學(xué)院《社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、在對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分組時(shí),若組數(shù)過少,可能會(huì)導(dǎo)致什么問題?()A.丟失數(shù)據(jù)信息B.計(jì)算量增大C.結(jié)果不準(zhǔn)確D.以上都有可能2、要研究多個(gè)變量之間的關(guān)系,同時(shí)考慮變量之間的交互作用,以下哪種統(tǒng)計(jì)模型比較合適?()A.多元線性回歸B.方差分析C.協(xié)方差分析D.以上都不合適3、某地區(qū)的房?jī)r(jià)近年來持續(xù)上漲,2015年的平均房?jī)r(jià)為每平方米8000元,2020年上漲到每平方米15000元。假設(shè)房?jī)r(jià)的年增長(zhǎng)率服從幾何平均數(shù),那么這五年的年平均增長(zhǎng)率約為多少?()A.15%B.18%C.20%D.25%4、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果拒絕了原假設(shè),但是實(shí)際上原假設(shè)是正確的,這種錯(cuò)誤被稱為()A.第一類錯(cuò)誤B.第二類錯(cuò)誤C.抽樣誤差D.非抽樣誤差5、在對(duì)某城市居民收入水平的調(diào)查中,收集了不同職業(yè)、不同年齡和不同教育程度居民的收入數(shù)據(jù)。若要分析居民收入與這些因素之間的關(guān)系,最合適的統(tǒng)計(jì)方法是?()A.多元線性回歸B.邏輯回歸C.聚類分析D.因子分析6、為研究某城市居民的消費(fèi)水平與收入水平之間的關(guān)系,隨機(jī)抽取了500個(gè)家庭進(jìn)行調(diào)查。如果要建立消費(fèi)水平關(guān)于收入水平的回歸方程,首先需要判斷兩者之間是否存在線性關(guān)系,應(yīng)進(jìn)行以下哪種檢驗(yàn)?()A.t檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)D.以上都不對(duì)7、在一個(gè)數(shù)據(jù)集中,存在一些異常值。為了使數(shù)據(jù)更具代表性,應(yīng)該如何處理這些異常值?()A.直接刪除B.修正C.保留D.進(jìn)行單獨(dú)分析8、在對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在偏態(tài)分布。此時(shí),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量能更好地反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)?()A.算術(shù)平均數(shù)B.幾何平均數(shù)C.中位數(shù)D.眾數(shù)9、已知某變量的取值范圍為0到100,將其分為5個(gè)組,組距為20。第一組的下限為0,上限為20。則第二組的下限和上限分別為()A.20,40B.21,40C.20,41D.21,4110、某研究人員想要分析一組數(shù)據(jù)的分布形態(tài),除了觀察直方圖外,還可以計(jì)算以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量來判斷?A.峰度B.偏度C.均值D.中位數(shù)11、要比較兩個(gè)以上總體的均值是否相等,同時(shí)考慮多個(gè)因素的影響,應(yīng)該使用哪種方差分析?()A.單因素方差分析B.雙因素方差分析C.多因素方差分析D.協(xié)方差分析12、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),經(jīng)過一階差分后變得平穩(wěn)。若要對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),以下哪種模型可能較為合適?()A.移動(dòng)平均模型B.自回歸模型C.自回歸移動(dòng)平均模型D.指數(shù)平滑模型13、在一個(gè)班級(jí)中,學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)和語文成績(jī)的相關(guān)系數(shù)為0.6。如果數(shù)學(xué)成績(jī)提高10分,語文成績(jī)大約會(huì)提高多少?()A.6分B.4分C.無法確定D.以上都不對(duì)14、某工廠生產(chǎn)的零件尺寸存在一定的誤差,誤差服從正態(tài)分布。若要控制零件尺寸在某個(gè)范圍內(nèi)的概率,需要用到以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量?A.標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)B.概率密度函數(shù)C.分布函數(shù)D.以上都是15、在一個(gè)樣本容量為100的數(shù)據(jù)集中,均值為50,標(biāo)準(zhǔn)差為10。如果將每個(gè)數(shù)據(jù)都乘以2,那么新數(shù)據(jù)集的均值和標(biāo)準(zhǔn)差將分別變?yōu)槎嗌伲浚ǎ〢.100和20B.100和10C.50和20D.50和1016、某超市對(duì)不同品牌的飲料銷售量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到如下數(shù)據(jù):品牌A銷售量為100箱,品牌B銷售量為120箱,品牌C銷售量為80箱,品牌D銷售量為150箱。計(jì)算銷售量的四分位數(shù)間距約為()A.50箱B.60箱C.70箱D.80箱17、要檢驗(yàn)兩個(gè)總體的方差是否相等,應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.F檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.以上都不是18、在對(duì)某一時(shí)間段內(nèi)股票價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行分析時(shí),需要計(jì)算其收益率的方差。已知股票價(jià)格在該時(shí)間段內(nèi)的均值為50元,若收益率的計(jì)算采用對(duì)數(shù)收益率,那么方差的計(jì)算會(huì)受到以下哪個(gè)因素的影響?A.股票價(jià)格的最大值B.股票價(jià)格的最小值C.股票價(jià)格的中位數(shù)D.股票價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差19、為比較兩種教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響,分別對(duì)兩個(gè)班級(jí)采用不同的教學(xué)方法,學(xué)期結(jié)束后進(jìn)行考試。甲班50名學(xué)生的平均成績(jī)?yōu)?0分,標(biāo)準(zhǔn)差為10分;乙班60名學(xué)生的平均成績(jī)?yōu)?5分,標(biāo)準(zhǔn)差為12分。要檢驗(yàn)兩種教學(xué)方法是否有顯著差異,應(yīng)采用的統(tǒng)計(jì)方法是()A.配對(duì)t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.方差分析D.秩和檢驗(yàn)20、在研究消費(fèi)者對(duì)不同品牌手機(jī)的偏好時(shí),收集了消費(fèi)者的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。為了比較不同品牌之間的差異,應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法?()A.方差分析B.卡方檢驗(yàn)C.多重比較D.以上都可以二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)解釋什么是判別分析,說明判別分析的基本思想和方法,以及判別分析在分類問題中的應(yīng)用,舉例說明如何進(jìn)行判別分析。2、(本題10分)在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí),如何檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)性假設(shè)?如果數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性假設(shè),應(yīng)該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換?請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述相關(guān)的方法和策略。3、(本題10分)論述在進(jìn)行空間數(shù)據(jù)分析時(shí),如何使用空間自相關(guān)分析來研究數(shù)據(jù)的空間依賴性,解釋Moran'sI統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算和意義,并舉例應(yīng)用。4、(本題10分)闡述卡方檢驗(yàn)的基本思想和應(yīng)用場(chǎng)景,以一個(gè)實(shí)際的案例為例,說明如何進(jìn)行卡方檢驗(yàn)以及如何解釋檢驗(yàn)結(jié)果。三、案例分析題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題

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