上海東海職業(yè)技術(shù)學(xué)院《探索性數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
上海東海職業(yè)技術(shù)學(xué)院《探索性數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
上海東海職業(yè)技術(shù)學(xué)院《探索性數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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《探索性數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15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、已知一個(gè)總體服從均勻分布,區(qū)間為[0,10]。隨機(jī)抽取一個(gè)樣本量為50的樣本,計(jì)算樣本均值的期望值是?()A.2.5B.5C.7.5D.102、某地區(qū)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)存在極端值,為了更穩(wěn)健地描述房?jī)r(jià)的平均水平,應(yīng)采用以下哪種統(tǒng)計(jì)量?()A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.幾何平均數(shù)3、為了研究不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與教育投入之間的關(guān)系,收集了多個(gè)地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)。若經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用GDP衡量,教育投入用教育經(jīng)費(fèi)占比表示,以下哪種圖表更能直觀地展示兩者的關(guān)系?()A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖4、在一項(xiàng)關(guān)于大學(xué)生就業(yè)意向的調(diào)查中,詢問了學(xué)生期望的工作地點(diǎn)、行業(yè)、薪資等。若要分析不同專業(yè)的學(xué)生在就業(yè)意向上是否存在顯著差異,應(yīng)采用以下哪種統(tǒng)計(jì)方法?()A.卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)B.方差分析C.相關(guān)分析D.回歸分析5、在一項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)查中,研究人員想了解消費(fèi)者對(duì)某新產(chǎn)品的接受程度。隨機(jī)抽取了200名消費(fèi)者,其中120人表示愿意嘗試。以90%的置信水平估計(jì)愿意嘗試該產(chǎn)品的消費(fèi)者比例,其置信區(qū)間為()A.(0.54,0.66)B.(0.56,0.64)C.(0.58,0.62)D.(0.60,0.60)6、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7、要檢驗(yàn)一個(gè)骰子是否均勻,投擲了60次并記錄每個(gè)點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)。應(yīng)使用哪種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法?()A.單樣本t檢驗(yàn)B.單樣本方差分析C.卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)D.獨(dú)立性檢驗(yàn)8、在一項(xiàng)關(guān)于城市居民消費(fèi)水平的調(diào)查中,隨機(jī)抽取了500個(gè)家庭。已知家庭月平均收入的標(biāo)準(zhǔn)差為8000元,若要以95%的置信水平估計(jì)家庭月平均收入的均值,允許誤差為500元,那么所需的最小樣本量約為多少?()A.256B.384C.553D.6839、在分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí),如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出曲線的趨勢(shì),應(yīng)該采用哪種方法來擬合?()A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸10、在一個(gè)有1000個(gè)數(shù)據(jù)的樣本中,計(jì)算得到眾數(shù)為50,均值為60,中位數(shù)為55。這組數(shù)據(jù)的分布可能是怎樣的?()A.左偏態(tài)B.右偏態(tài)C.正態(tài)分布D.均勻分布11、在一項(xiàng)關(guān)于消費(fèi)者對(duì)某品牌滿意度的調(diào)查中,采用5級(jí)量表進(jìn)行評(píng)分(1表示非常不滿意,5表示非常滿意)。隨機(jī)抽取了200個(gè)消費(fèi)者,得到平均滿意度為3.5,標(biāo)準(zhǔn)差為0.8。假設(shè)顯著性水平為0.01,能否認(rèn)為總體平均滿意度大于3?()A.能B.不能C.無法確定D.以上都不對(duì)12、在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí),得到相關(guān)系數(shù)為0.8。這意味著這兩個(gè)變量之間存在怎樣的關(guān)系?()A.強(qiáng)正相關(guān)B.強(qiáng)負(fù)相關(guān)C.弱正相關(guān)D.弱負(fù)相關(guān)13、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果樣本量較小,應(yīng)該選擇哪種分布來計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?()A.正態(tài)分布B.t分布C.F分布D.卡方分布14、為了評(píng)估一個(gè)分類模型的性能,除了準(zhǔn)確率外,還可以使用以下哪個(gè)指標(biāo)?()A.召回率B.F1值C.混淆矩陣D.以上都是15、在一次抽樣調(diào)查中,從總體中抽取了一個(gè)容量為200的樣本,計(jì)算得到樣本均值為50,樣本方差為25。若總體方差未知,以95%的置信水平估計(jì)總體均值的置信區(qū)間為()A.(48.08,51.92)B.(48.65,51.35)C.(49.02,50.98)D.(49.21,50.79)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)詳細(xì)闡述如何使用結(jié)構(gòu)方程模型來研究多個(gè)變量之間的復(fù)雜關(guān)系,解釋模型的構(gòu)建、估計(jì)和評(píng)估方法,并舉例應(yīng)用。2、(本題5分)在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模時(shí),如何選擇合適的模型評(píng)估指標(biāo)?請(qǐng)說明常見的評(píng)估指標(biāo)及其適用場(chǎng)景,并舉例說明如何根據(jù)具體問題選擇合適的指標(biāo)。3、(本題5分)某研究團(tuán)隊(duì)想要比較兩種教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響,進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)研究。請(qǐng)說明如何設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)以確保結(jié)果的有效性,如何收集和分析數(shù)據(jù),以及可能存在的潛在問題和解決方法。4、(本題5分)詳細(xì)分析如何使用統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估一個(gè)旅游目的地的吸引力?需要收集哪些數(shù)據(jù)和采用哪些分析方法?三、計(jì)算題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)對(duì)某批產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),其質(zhì)量得分(滿分為100分)數(shù)據(jù)如下:85、90、80、95、88……已知質(zhì)量得分服從正態(tài)分布,均值為90分,計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差和概率密度函數(shù)在85分處的值。2、(本題5分)某工廠生產(chǎn)兩種產(chǎn)品,A產(chǎn)品的產(chǎn)量為1000件,單位成本為20元;B產(chǎn)品的產(chǎn)量為800件,單位成本為25元。請(qǐng)計(jì)算該廠生產(chǎn)這兩種產(chǎn)品的總成本和平均單位成本,并分析成本結(jié)構(gòu)。3、(本題5分)某工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品需要經(jīng)過兩道工序,第一道工序的次品率為3%,第二道工序的次品率為2%。求該產(chǎn)品的總次品率。4、(本題5分)對(duì)某批產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè),不合格率為10%,隨機(jī)抽取500個(gè)產(chǎn)品,計(jì)算不合格產(chǎn)品的數(shù)量及其期望值。5、(本題5分)為研究不同教育程度人群的收入差異,將人群分為高中及以下、大專、本科及以上三個(gè)層次進(jìn)行調(diào)查。高中及以下層次有100人,平均收入為3000元;大專層次有150人,平均收入為4000元;本科及以上層次有200人,平均收入為5000元。求不同教育程度人群平均收入之差的90%置信區(qū)間。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某短視頻平臺(tái)收集了不同創(chuàng)作者的粉絲增長(zhǎng)情況、內(nèi)容類型和收益數(shù)據(jù),以提供創(chuàng)作支持。請(qǐng)進(jìn)行數(shù)據(jù)研究。2、(本題10分)某快遞企業(yè)分析不同地區(qū)的快遞業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)

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