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广东工业大学考试试卷 ( )课程名称: 试卷满分 分考试时间: 年 月 日 (第 周 星期 )题 号一二三四五六七八九十总分评卷得分评卷签名复核得分复核签名一、单项选择题（每小题2分，共20分）1在某份调查问卷表示下述问题回答的变量中哪个是数值变量（ ）A性别，B受教育程度，C你认为征收污水处理费占水费的比例是多少较合适，D你每月的用水量是：10吨以下，11吨20吨，21吨40吨，41吨以上。2下列对数据特征的图形展示中，不适合品质数据的是（ ）A直方图，B条形图，C饼图，D环形图。3要比较在校本科生的身高与体重的离散程度，较合适的是（ ）A异众比率，B极差，C方差，D离散系数4为了调查在校大学生的每周的上网时间，假设某校学生上网的平均时间是，标准差是。对于该校在校生中采用简单随机抽样的方式抽取了200名学生构成的样本，则由样本平均上网时间构成的统计量（ ）A服从参数为的Poisson分布，B近似服从标准正态分布，C近似服从均值为，标准差为的正态分布，D近似服从均值为，方差为的正态分布。学 院： 专 业： 班级 学 号： 姓 名： 装 订 线5某人对一个正态总体抽取了容量为n的样本来构造出总体均值的置信水平为95%的置信区间，则（ ）A该置信区间包含的概率为0.95；B用同样方式构造出的多个置信区间中包含的大约有95%；C用同样方式构造出的多个置信区间中不包含的大约有5%；D用同样方式构造出的多个置信区间中不包含的大约只有5%。6某县农民以往每年平均每户的医药费支出是150元，实施新的农村合作医疗政策后，调查了该县的100户农民，他们现在一年的医药费的平均支出136元。为了用假设检验的方法来检验新的农村合作医疗政策的效果，较合适的假设是（ ）A；B；C；D。7下面的陈述中不属于方差分析的基本假设的是（ ）A 各个样本是独立选取的；B 各个样本具有相同的容量；C各个总体服从正态分布；D各个总体方差相等。8某人要分析两个分类变量之间是否存在关联，较适当方法是（ ）A相关分析；B回归分析；C方差分析；D列联分析。9若在回归分析中估计得到判定系数的值为0.874，则表明（ ）A因变量的取值的变化中约有87.4%可以由自变量解释；B自变量的取值的变化中约有87.4%可以由因变量解释；C自变量与因变量间的线性关系不显著；D自变量对因变量没有显著影响。10在回归分析的自变量x系数的t检验中，P值越小表示（ ）Ax增加一个单位时，因变量增加得越小；Bx的系数与0的差异越小；Cx对因变量的影响越显著，Dx与因变量之间的相关性越小。二、判断题（每小题2分，共20分）1. 在样本量一定的条件下，要提高估计的可靠性，就得降低估计的精度（ ）2. 在离散程度的测度中，极差不容易受极端值的影响（ ）3. 系统抽样不属于非概率抽样（ ）4. 样本方差是总体方差的无偏估计量（ ）5. 计算相关系数时，必须首先确定哪个是因变量，哪个是自变量（ ）6. 在用列联表分析中，j相关系数主要用于34的列联表（ ）7. 在方差分析中进行多重比较的前提是拒绝了原假设（ ）8. 计算变量X，Y的相关系数时，必须使用配对样本（ ）9. 箱线图主要用来展示分类数据（ ）10. 分组数据的平均值的计算公式是（ ）三、简答题（每小题5分，共10分）1简述条形图与直方图的区别2说明在列联分析中若拒绝了原假设，应如何度量行和列对应两个定性变量的相关程度。四、（每小题7分，共14分）（1）上一届管理统计学课程的平均成绩是74分。为了了解本届管理统计学学生的学习情况，随机的抽取了64名学生，得到他们管理统计学考试的平均成绩是76分，标准差是10分。试检验本届学生管理统计学的平均成绩是否与上一届存在显著差异（）。（2）对于上面的抽样调查，若要构造总体均值的95%的置信区间，且使抽样调查的误差不超过3分，这样的样本容量是否足够（假设总体的标准差就是10分）。五、（15分）为了了解不同的肥料配方与不同的品种对草莓产量的影响，将一块实验地划分为面积相等的24小块，再将两种不同的肥料分别与三种不同的草莓品种进行搭配在这24小块地上进行了试种，并将收获后的产量数据进行了方差分析，得到如下表格：方差分析差异源SSdfMSFP-valueF crit样本（肥料）5415422.090910.0001784.413873列（品种）190.33332.9E-073.554557交互1929.53.8863640.0395373.554557内部44182.444444总计307.333323（1） 计算上表中第二行省略的数（9分）（2） 根据上表判断在显著水平0.05，肥料配方、草莓品种是否对产量存在显著影响，肥料与品种对产量是否存在交互影响？（6分）六、（21分）为了研究某校学生的消费情况，随机地抽取了该校的28名大学生，调查了他们的家庭人均收入X（元）和他们上学期在校期间平均每月消费支出Y（元）的数据，并且使用该数据进行了回归分析结果如下表：SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.875411R SquareAdjusted R Square0.756999标准误差184.9832观测值27方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析12805777280577781.995272.28E-09残差25855469.234218.77总计263661247Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept623.312672.62928.582126.38E-09473.7299772.8952X0.079260.0087539.0551242.28E-090.0612330.097288（1