安徽科技學(xué)院《統(tǒng)計(jì)建模與數(shù)據(jù)分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
安徽科技學(xué)院《統(tǒng)計(jì)建模與數(shù)據(jù)分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁安徽科技學(xué)院《統(tǒng)計(jì)建模與數(shù)據(jù)分析》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號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、在研究某一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的長期趨勢時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的周期性波動(dòng)。為了分離出趨勢和周期成分,應(yīng)采用哪種方法?()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)分解法D.以上都不對2、某企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品重量服從正態(tài)分布,均值為500克,標(biāo)準(zhǔn)差為20克。現(xiàn)從生產(chǎn)線上隨機(jī)抽取一個(gè)產(chǎn)品,其重量超過540克的概率約為()A.0.0228B.0.0456C.0.0668D.0.08163、某研究人員想分析兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度,他應(yīng)該計(jì)算以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量?()A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差D.標(biāo)準(zhǔn)差4、為研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系,收集了多個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)。如果銷售額還受到市場競爭等其他因素的影響,應(yīng)該建立什么樣的回歸模型?()A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.非線性回歸D.以上都可以5、在對時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測時(shí),如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的線性趨勢,適合使用的預(yù)測方法是()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)指數(shù)法6、某市場調(diào)研公司對消費(fèi)者的品牌忠誠度進(jìn)行調(diào)查,結(jié)果用1-10分表示。若要分析不同性別消費(fèi)者的品牌忠誠度是否有顯著差異,應(yīng)采用以下哪種參數(shù)檢驗(yàn)方法?A.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.配對樣本t檢驗(yàn)C.單因素方差分析D.雙因素方差分析7、對于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),經(jīng)過一階差分后變得平穩(wěn),說明原序列具有什么特征?A.趨勢B.季節(jié)變動(dòng)C.循環(huán)變動(dòng)D.隨機(jī)波動(dòng)8、在對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)時(shí),使用了Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。與參數(shù)檢驗(yàn)相比,非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是?A.對總體分布的假設(shè)要求寬松B.檢驗(yàn)效率更高C.更適合小樣本D.能提供更多的統(tǒng)計(jì)信息9、某工廠生產(chǎn)的一批產(chǎn)品,其質(zhì)量指標(biāo)服從正態(tài)分布,均值為100,標(biāo)準(zhǔn)差為5。從這批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè)進(jìn)行檢測,若質(zhì)量指標(biāo)在90到110之間的概率為多少?A.0.6826B.0.9544C.0.9974D.無法確定10、已知一組數(shù)據(jù)的偏態(tài)系數(shù)為0,峰度系數(shù)為3,說明數(shù)據(jù)的分布情況如何?()A.接近正態(tài)分布B.左偏態(tài)C.右偏態(tài)D.無法確定11、對某城市的交通流量進(jìn)行監(jiān)測,連續(xù)記錄了30天的數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)每天的平均車流量服從正態(tài)分布,均值為5000輛,標(biāo)準(zhǔn)差為800輛。若要以90%的置信區(qū)間估計(jì)該城市的日平均車流量,其區(qū)間寬度大約是多少?()A.300輛B.400輛C.500輛D.600輛12、已知某時(shí)間序列數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,現(xiàn)采用移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測。若選擇移動(dòng)期數(shù)為3,則預(yù)測值會()A.滯后于實(shí)際值B.領(lǐng)先于實(shí)際值C.與實(shí)際值完全一致D.無法確定13、在一項(xiàng)關(guān)于股票收益率的研究中,收集了過去5年的數(shù)據(jù)。要檢驗(yàn)收益率是否具有自相關(guān)性,應(yīng)采用哪種方法?A.游程檢驗(yàn)B.單位根檢驗(yàn)C.Durbin-Watson檢驗(yàn)D.偏自相關(guān)函數(shù)檢驗(yàn)14、某公司為了了解員工對新福利政策的滿意度,對1000名員工進(jìn)行問卷調(diào)查。問卷采用5級評分制(1表示非常不滿意,5表示非常滿意)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí),應(yīng)首先考慮使用以下哪種描述性統(tǒng)計(jì)量?A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差15、為比較兩種教學(xué)方法的效果,分別對兩個(gè)班級進(jìn)行測試。甲班30人的平均成績?yōu)?5分,標(biāo)準(zhǔn)差為10分;乙班25人的平均成績?yōu)?0分,標(biāo)準(zhǔn)差為8分。要檢驗(yàn)兩個(gè)班級的平均成績是否有顯著差異,應(yīng)采用()A.單側(cè)t檢驗(yàn)B.雙側(cè)t檢驗(yàn)C.單側(cè)Z檢驗(yàn)D.雙側(cè)Z檢驗(yàn)16、在一項(xiàng)關(guān)于農(nóng)作物產(chǎn)量的研究中,同時(shí)考慮了施肥量、灌溉量和種植密度等因素。若要確定這些因素的最優(yōu)組合,應(yīng)采用哪種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法?()A.正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)B.均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)C.響應(yīng)面設(shè)計(jì)D.以上都可以17、要檢驗(yàn)一個(gè)總體是否服從某種特定的分布,應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)18、在進(jìn)行方差分析時(shí),如果因素的不同水平之間差異顯著,進(jìn)一步進(jìn)行多重比較時(shí)常用的方法是()A.LSD法B.S-N-K法C.Tukey法D.以上都是19、為研究氣溫與空調(diào)銷量的關(guān)系,收集了多年的數(shù)據(jù)。如果氣溫與空調(diào)銷量之間存在非線性關(guān)系,應(yīng)該如何處理?()A.對氣溫進(jìn)行變換B.對銷量進(jìn)行變換C.使用非線性模型D.以上都可以20、某市場調(diào)查公司為研究消費(fèi)者對某新產(chǎn)品的接受程度,隨機(jī)抽取了500名消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)查。結(jié)果顯示,有300名消費(fèi)者表示愿意嘗試該產(chǎn)品。以90%的置信水平估計(jì)愿意嘗試該產(chǎn)品的消費(fèi)者比例的置信區(qū)間為()A.(0.55,0.65)B.(0.56,0.64)C.(0.57,0.63)D.(0.58,0.62)二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)請?jiān)敿?xì)說明如何利用層次分析法來解決多目標(biāo)決策問題,解釋判斷矩陣的構(gòu)建和一致性檢驗(yàn),并舉例應(yīng)用。2、(本題10分)對于一個(gè)含有缺失值的時(shí)間序列數(shù)據(jù),如何進(jìn)行有效的預(yù)測和分析?3、(本題10分)在進(jìn)行一項(xiàng)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究時(shí),如何運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析農(nóng)作物的產(chǎn)量和生長因素之間的關(guān)系?請?jiān)敿?xì)說明方法和步驟。4、(本題10分)對于一個(gè)包含多個(gè)自變量和因變量的復(fù)雜數(shù)據(jù)集,如何運(yùn)用主成分分析來簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和提取主要信息?請舉例說明。三、案例分析題(本大題共2個(gè)

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