数据、模型与决策试题

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《数据、模型与决策》试题一、单项选择题(每题2分,共30分)1.下列分组中按品质标志分组的是()。A、人口按年龄分组;B、产品按质量优劣分组;C、企业按固定资产原值分组;D、乡镇按工业产值分组.2.在分组时,若有某个数据的值正好等于相邻组的下限时,一般应将其归在()。A、下限所在组;B、上限所在组;C、任意一组均可;D、另设新组.3.用组中值代表组内变量值的一般水平有一定的假定性,即()。A、各组的次数必须相等;B、变量值在本组内的分布是均匀的;C、组中值能取整数;D、各组必须是封闭组.4.某地区为了掌握该地区水泥生产的质量情况,拟对占该地区水泥总产量的80%的五个大型水泥厂的生产情况进行调查,这种调查方式是()。A、普查;B、典型调查;C、抽样调查;D、重点调查.5.当一组数据属于左偏分布时,则()。A、平均数、中位数与众数是合而为一的;B、众数在左边、平均数在右边;C、众数的数值较小,平均数的数值较大;D、众数在右边、平均数在左边.6.在下列离中趋势指标中,最容易受极端值影响的是()。A、极差;B、平均差;C、标准差;D、标准差系数.7.若两个变量的平均水平接近,标准差越大的变量,其()。A、平均值的代表性越好;B、离散程度越大;C、稳定性越高;D、离散程度越小.8.某专家小组成员的年龄分别为29,45,35,43,45,58,他们年龄的中位数为()。A、45B、40C、44D、43.9.若12,,,nXXX是来自总体2(,)N的样本,则样本均值X服从()分布。A、2(,)N;B.、(0,1)N;C.、2(,)Nnn;D、2(,)Nn.10.所谓假设检验的显著水平是指()。A、原假设为真时将其接受的概率;B、原假设为真时将其舍弃的概率;C、原假设不真时将其舍弃的概率;D、原假设不真时将其接受的概率.11.在小样本且方差未知时,对总体均值做假设检验,通常采用()。A、U检验法;B、t检验法;C、2检验法;D、F检验法.12.对正态总体均值进行区间估计时,其它条件不变,若置信水平1越小,则置信上限与置信下限的差()。A、越大;B、越小;C、不变;D、不确定.13.对假设检验和区间估计之间的关系,下列说法正确的是()。A、互相对应关系;B、两者完全没有关系;C、虽然概念不同,但实质相同;D、不能从数量上讨论它们之间的对应关系.14.当相关系数0r时,表明()。A、现象之间完全相关;B、现象之间完全无关;C、相关程度较小;D、无线性相关关系.15.某次考试学生的考试成绩X近似服从正态分布,~78,64XN,则可认为有大约95.45%的学生考试成绩分布的范围是()。A、(70,80);B、(70,86);C、(62,94);D、(70,90).二、填空题(每题2分,共20分)1.影响经济变量时间序列的因素一般可归纳为长期趋势、、季节变动和不规则变动四种因素。2.统计分组的关键问题是正确选择与划分组距。3.在统计分组的基础上,把各个观察值按组进行归类整理,由此得到的观察值在各个组间的分配,就是所谓的。4.常用的描述数据集中程度的指标有平均数、众数和。5.一个样本数据是1,2,5,8,15,则其下四分位数是1.75,上四分位数是。6.左右两边不对称的频数分布,习惯上称为分布。7.样本来自于总体,其中必然包含有与总体有关的信息。仅有样本数据还不够,还需要对样本信息进行有针对性的加工提炼,这些加工处理的办法,构成了统计推断模型。加工的过程就是通过构造来实现的。8.在Excel中,计算一列样本数据的偏度的函数是skew,计算其峰度的函数是。9.评价估计量的标准通常有无偏性、有效性和。10.在现实生活中,人们往往不知道总体为何种分布。这时人们希望对总体的分布形状不必做限制假定,尽量利用从数据本身获得的信息对总体特征做检验,这种技术被称为检验。三、简答题(每题10分,共20分)1.描述数据的集中程度的指标众数、中位数、均值的特点与应用场合各是什么?2.简述假设检验的一般步骤。如何根据P值作出假设检验的结论?四、计算题(每题10分,共30分)1.某年级一、二两班某门课的平均成绩分别为82分和76分,其成绩的标准差分别为15.6分和14.8分,比较两班平均成绩代表性的大小。2.已知某种灯泡的寿命服从正态分布,现从一批灯泡中随机抽取16只,测得其使用寿命(小时)的平均值是1490,样本标准差是24.77。试建立该批灯泡平均使用寿命95%的置信区间。(/21.96u,/22.131t)3.某一小麦品种的平均产量为5200kg/hm2。一家研究机构对小麦品种进行了改良以期提高产量。为检验改良后的新品种产量是否有显著提高,随机抽取了36个地块进行试种,得到的样本平均产量为5275kg/hm2,标准差为120/hm2。试检验改良后的新品种产量是否有显著提高?(=0.05,0.051.65u)

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