统计学真题及答案.doc
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统计学试题
一.单项选择题(本题包括1-30题共30个小题,每小题2分,共60分。
在每小题给出的四个选项中,只有一个符合题目要求,把所选项前的字母填在答题卡相应的序号内)。
1.为了调查某校学生的购书费用支出,从男生中抽取60名学生调查,从女生中抽取40名学生调查,这种抽样方法属于( )。
A.简单随机抽样
B.整群抽样
C.系统抽样
D.分层抽样
2.某班学生的平均成绩是80分,标准差是10分。
如果已知该班学生的考试分数为对称分布,可以判断考试分数在70到90分之间的学生大约占( )。
A.95%
B.89%
C.68%
D.99%
3.已知总体的均值为50,标准差为8,从该总体中随机抽取样本量为64的样本,则样本均值的数学期望和抽样分布的标准误差分别为( )。
A.50,8
B.50,1
C.50,4
D.8,8
4.根据一个具体的样本求出的总体均值95%的置信区间( )。
A.以95%的概率包含总体均值
B.有5%的可能性包含总体均值
C.绝对包含总体均值
D.绝对包含总体均值或绝对不包含总体均值
5.一项研究发现,2000年新购买小汽车的人中有40%是女性,在2005年所作的一项调查中,随机抽取120个新车主中有57人为女性,在的显著性水平下,检验2005年新车主中女性的比例是否有显着增加,建立的原假设和备择假设为( C )。
6.在回归分析中,因变量的预测区间估计是指( B )。
7.在多元线性回归分析中,如果F检验表明线性关系显着,则意味着( )。
A.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性相关系着
B.所有的自变量与因变量之间的线性关系都显着
C.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显着
D.所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显着
8.如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减,则适合的预测模型是( )。
A.移动平均模型
B.指数平滑模型
C.线性模型
D.指数模型
9.雷达图的主要用途是( )。
A.反映一个样本或总体的结构
B.比较多个总体的构成
C.反映一组数据的分布
D.比较多个样本的相似性
10.如果一组数据是对称分布的,则在平均数加减2个标准差之内的数据大约有( )。
A.68%
B.90%
C.95%
D.99%
11.从均值为200、标准差为50的总体中,抽出n=100的简单随机样本,用样本均值估计总体均值 则的期望值和标准差分别为( )。
A.200,5
B.200,20
C.200,0.5
D.200,25
12.95%的置信水平是指( )。
A.总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为95%
B.总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为5%
C.在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,包含总体参数的区间比例为95%
D.在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,包含总体参数的区间比例为5%
13.在假设检验中,如果所计算出的值越小,说明检验的结果( )。
A.越显着
B.越不显着
C.越真实
D.越不真实
14.在下面的假定中,哪一个不属于方差分析中的假定( )。
A.每个总体都服从正态分布
B.各总体的方差相等
C.观测值是独立的
D.各总体的方差等于0
15.在方差分析中,数据的误差是用平方和来表示的,其中组间平方和反映的是( )。
A.一个样本观测值之间误差的大小
B.全部观测值误差的大小
C.各个样本均值之间误差的大小
D.各个样本方差之间误差的大小
16.在多元线性回归分析中,t检验是用来检验( )。
A.总体线性关系的显着性
B.各回归系数的显着性
C.样本线性关系的显着性
17.为研究食品的包装和销售地区对其销售量是否有影响,在三个不同地区中用三种不同包装方法进行销售,根据获得的销售量数据计算得到下面的方差分析表。
表中“A”单元格和“B”单元格内的结果是( )。
差异源
SS
df
MS
F
行
22.22
2
11.11
A
列
955.56
2
477.78
B
误差
611.11
4
152.78
总计
1588.89
8
A.0.073和3.127 B.0.023和43.005
C.13.752和0.320 D.43.005和0.320
18.对某时间序列建立的预测方程为这表明该时间序列各期的观察值( )。
A.每期增加0.8 B.每期减少0.2
C.每期增长80% D.每期减少20%
19.进行多元线性回归时,如果回归模型中存在多重共线性,则( )。
A.整个回归模型的线性关系不显着
B.肯定有一个回归系数通不过显着性检验
C.肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反
D.可能导致某些回归系数通不过显着性检验
20.如果时间序列不存在季节变动,则各期的季节指数应( )。
A.等于0 B.等于1
C.小于0 D.小于1
21.一所中学的教务管理人员认为,中学生中吸烟的比例超过30%,为检验这一说法是否属实,该教务管理人员抽取一个随机样本进行检验,建立的原假设和备择假设为检验结果是没有拒绝原假设,这表明( )。
A.有充分证据证明中学生中吸烟的比例小于30%
B.中学生中吸烟的比例小于等于30%
C.没有充分证据表明中学生中吸烟的超过30%
D.有充分证据证明中学生中吸烟的比例超过30%
22.某药品生产企业采用一种新的配方生产某种药品,并声称新配方药的疗效远好于旧的配方。
为检验企业的说法是否属实,医药管理部门抽取一个样本进行检验。
该检验的原假设所表达的是( )。
A.新配方药的疗效有显着提高 B.新配方药的疗效有显着降低
C.新配方药的疗效与旧药相比没有变化 D.新配方药的疗效不如旧药
23.在回归分析中,残差平方和SSE反映了y的总变差中( )。
A.由于X与Y之间的线性关系引起的Y的变化部分
B.由于X与Y之间的非线性关系引起的Y的变化部分
C.除了X对Y的线性影响之外的其他因素对Y变差的影响
D.由于Y的变化引起的X的误差
24.在公务员的一次考试中,抽取49个应试者,得到的平均考试成绩为81分,标准差分。
该项考试中所有应试者的平均考试成绩95%的置信区间为( )。
A.81±1.96 B.81±3.36 C.81±0.48 D.81±4.52
25.某大学共有5000名本科学生,每月平均生活费支出是500元,标准差是100元。
假定该校学生的生活费支出为对称分布,月生活费支出在400元至600元之间的学生人数大约为( )。
A.4750人 B.4950人 C.4550人 D.3400人
26.将一颗质地均匀的骰子(它是一种各面上分别标有点数1,2,3,4,5,6的正方体玩具)先后抛掷3次,至少出现一次6点向上的概率是( D )
27.离散型随机变量的分布列为其中a,b是未知数,如果已知取1的概率和取2的概率相等,则a=()。
A.0.2 B.0.3 C.0.4 D.0.5
28.甲乙两人将进行一局象棋比赛,考虑事件则为( )。
A.甲负乙胜 B.甲乙平局 C.甲负 D.甲负或平局
29.对于随机变量,有方差。
A.0.1 B.1 C.10 D.100
30.设函数f(x)在区间[a,b]上等于0.5,在此区间之外等于0,如果f(x)可以作为某连续型随机变量的密度函数,则区间[a,b]可以是( )。
A.[0,0.5] B.[0.5,2.5] C.[1,1.5] D.[2,3]
二.简要回答下列问题(本题包括1-4题共4个小题,每小题10分,共40分)。
1.简述假设检验中P值的含义。
2.已知甲乙两个地区的人均收入水平都是5000元。
这个5000元对两个地区收入水平的代表性是否一样?
请说明理由。
3.简述分解法预测的基本步骤。
4.正态分布的概率密度函数f(x)有两个参数,请结合函数f(x)的几何形状说明的意义。
三.计算与分析题(本题包括1-3题共3个小题,第1小题和第2小题每题20分,第3小题10分,共50分)。
1.某企业生产的袋装食品采用自动打包机包装,每袋标准重量为100克。
现从某天生产的一批产品中按重复抽样随机抽取50包进行检查,测得每包重量(克)如下:
每包重量(克)
包数
96-98
2
98-100
3
100-102
34
102-104
7
104-106
4
合计
50
(1)确定该种食品平均重量95%的置信区间。
(2)采用假设检验方法检验该批食品的重量是否符合标准要求?
(,写出检验的具体步骤)。
2.一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。
为研究产品销售量(y)与该公司的销售价格(x1)、各地区的年人均收入(x2)、广告费用(x3)之间的关系,搜集到30个地区的有关数据。
利用Excel得到下面的回归结果():
(1)将方差分析表中的所缺数值补齐。
(2)写出销售量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程,并解释各回归系数的意义。
(3)检验回归方程的线性关系是否显着?
(4)计算判定系数,并解释它的实际意义。
(5)计算估计标准误差,并解释它的实际意义。
3.
参考答案
一、单项选择题
1.D;2.C;3.B;4.D;5.C;6.B;7.A;8.D;9.D;10.C;
11.A;12.C;13.A;14.D;15.C;16.B;17.A;18.D;19.D;20.B;
21.C;22.C;23.C;24.B;25.D;26.D;27.C;28.D;29.A;30.B。
二、简要回答题
1.
(1)如果原假设是正确的,所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率,称为P值。
(2)P值是指在总体数据中,得到该样本数据的概率。
(3)P值是假设检验中的另一个决策工具,对于给定的显着性水平则拒绝原假设。
2.这要看情况而定。
如果两个地区收入的标准差接近相同时,可以认为5000元对两个地区收入水平的代表性接近相同。
如果标准差有明显不同,则标准差小的,5000元对该地区收入水平的代表性就要好于标准差大的。
3.
(1)确定并分离季节成分。
计算季节指数,以确定时间序列中的季节成分。
然后将季节成分从时间序列中分离出去,即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数,以消除季节成分。
(2)建立预测模型并进行预测。
对消除季节成分的时间序列建立适当的预测模型,并根据这一模型进行预测。
(3)计算出最后的预测值。
用预测值乘以相应的季节指数,得到最终的预测值。
4.
三、计算与分析题
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