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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)哈爾濱華德學(xué)院
《智能醫(yī)學(xué)概率基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30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、為了解某超市不同商品的銷(xiāo)售情況,對(duì)一周內(nèi)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。哪種統(tǒng)計(jì)圖表最能直觀地展示各類(lèi)商品的銷(xiāo)售額占比?()A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖2、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果備擇假設(shè)是單側(cè)的,那么拒絕域會(huì)在分布的哪一側(cè)?()A.左側(cè)或右側(cè)B.僅左側(cè)C.僅右側(cè)D.兩側(cè)3、在對(duì)一批產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)時(shí),采用抽樣檢驗(yàn)的方法。規(guī)定樣本不合格品率不超過(guò)5%時(shí)認(rèn)為該批產(chǎn)品合格。若抽樣方案為(100,5),在樣本中發(fā)現(xiàn)了3件不合格品,那么該批產(chǎn)品是否合格?()A.合格B.不合格C.無(wú)法確定D.以上都不對(duì)4、為研究廣告投入與銷(xiāo)售額之間的關(guān)系,收集了多家企業(yè)的數(shù)據(jù)。已知銷(xiāo)售額的方差為1000萬(wàn)元2,廣告投入的方差為200萬(wàn)元2,兩者的相關(guān)系數(shù)為0.6。計(jì)算廣告投入對(duì)銷(xiāo)售額的回歸系數(shù)約為多少?()A.3B.2C.1.5D.15、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果原假設(shè)為真,但拒絕了原假設(shè),這種錯(cuò)誤被稱(chēng)為?()A.第一類(lèi)錯(cuò)誤B.第二類(lèi)錯(cuò)誤C.抽樣誤差D.非抽樣誤差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、某工廠生產(chǎn)的一批燈泡,其使用壽命服從正態(tài)分布。隨機(jī)抽取100只燈泡進(jìn)行測(cè)試,平均使用壽命為1500小時(shí),標(biāo)準(zhǔn)差為100小時(shí)。若要檢驗(yàn)這批燈泡的平均使用壽命是否為1600小時(shí),應(yīng)采用哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法?()A.Z檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)8、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9、為研究某種新藥物的療效,將患者隨機(jī)分為兩組,一組使用新藥,另一組使用傳統(tǒng)藥物。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間治療后,測(cè)量?jī)山M患者的康復(fù)時(shí)間。已知新藥組的樣本方差為100天2,傳統(tǒng)藥物組的樣本方差為120天2。若要比較兩組康復(fù)時(shí)間的離散程度,應(yīng)選用哪種指標(biāo)?()A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.變異系數(shù)D.極差10、在對(duì)某城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí),記錄了每天的PM2.5濃度值。如果要分析PM2.5濃度的季節(jié)性變化,應(yīng)采用哪種統(tǒng)計(jì)圖形?()A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖11、在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí),標(biāo)準(zhǔn)化后的變量均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別是多少?()A.0和1B.1和0C.原變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差D.無(wú)法確定12、在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,研究人員想知道不同溫度條件下某種化學(xué)反應(yīng)的速率是否有顯著差異。已知反應(yīng)速率的數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,應(yīng)選擇哪種統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析?()A.方差分析B.回歸分析C.相關(guān)分析D.非參數(shù)檢驗(yàn)13、在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析時(shí),如果相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值接近1,說(shuō)明()A.兩個(gè)變量線性關(guān)系強(qiáng)B.兩個(gè)變量線性關(guān)系弱C.兩個(gè)變量沒(méi)有關(guān)系D.無(wú)法判斷14、在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模時(shí),如果數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題,以下哪種方法可以用于解決?()A.主成分回歸B.偏最小二乘回歸C.逐步回歸D.以上都是15、在計(jì)算樣本方差時(shí),如果樣本量為n,樣本均值為x?,那么樣本方差的計(jì)算公式是?()A.Σ(xi-x?)2/nB.Σ(xi-x?)2/(n-1)C.√Σ(xi-x?)2/nD.√Σ(xi-x?)2/(n-1)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)某研究人員想比較三種不同教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響,收集了相應(yīng)的數(shù)據(jù)。請(qǐng)說(shuō)明如何使用方差分析來(lái)進(jìn)行比較,并解釋結(jié)果。2、(本題5分)在進(jìn)行生存分析時(shí),常見(jiàn)的生存函數(shù)估計(jì)方法有哪些?請(qǐng)闡述這些方法的特點(diǎn)和適用情況,并舉例說(shuō)明。3、(本題5分)在實(shí)際應(yīng)用中,如何根據(jù)研究問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法?請(qǐng)闡述選擇統(tǒng)計(jì)方法時(shí)需要考慮的主要因素,并舉例說(shuō)明。三、計(jì)算題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某地區(qū)有兩個(gè)不同規(guī)模的企業(yè)群體,大型企業(yè)有50家,小型企業(yè)有150家。從兩類(lèi)企業(yè)中各隨機(jī)抽取20家進(jìn)行調(diào)查,大型企業(yè)的平均產(chǎn)值為1000萬(wàn)元,標(biāo)準(zhǔn)差為200萬(wàn)元;小型企業(yè)的平均產(chǎn)值為500萬(wàn)元,標(biāo)準(zhǔn)差為150萬(wàn)元。求兩類(lèi)企業(yè)平均產(chǎn)值之差的95%置信區(qū)間。2、(本題5分)某超市有7000種商品,商品的銷(xiāo)售量服從正態(tài)分布,平均銷(xiāo)售量為200件/月,標(biāo)準(zhǔn)差為40件/月?,F(xiàn)隨機(jī)抽取490種商品進(jìn)行調(diào)查,求樣本平均數(shù)的抽樣分布,并計(jì)算抽樣平均誤差。若總體服從正態(tài)分布,求該超市商品銷(xiāo)售量在190件/月到210件/月之間的商品所占比例。3、(本題5分)某工廠生產(chǎn)的電子元件壽命服從指數(shù)分布,平均壽命為1000小時(shí)。隨機(jī)抽取500個(gè)元件,計(jì)算壽命在500-1500小時(shí)之間的元件數(shù)量。4、(本題5分)某超市記錄了一周內(nèi)每天的銷(xiāo)售額(單位:元):10000、12000、8000、15000、9000、11000、13000。計(jì)算這一周銷(xiāo)售額的平均數(shù)、中位數(shù)和極差,并分析銷(xiāo)售額的波動(dòng)情況。5、(本題5分)某工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品需要經(jīng)過(guò)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。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)某城市的教育部門(mén)想要評(píng)估一項(xiàng)新的教育政策對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響。抽取了多所學(xué)校的學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù),包括政策實(shí)施前后的成績(jī),以及學(xué)生的家庭背景、學(xué)習(xí)時(shí)間等相關(guān)信息。
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