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文档简介

1、一、 单项选择1. 分析统计资料,可能不存在的平均指标是(A)A 众数B算术平均数C中位数D几何平均数2. 对于同一资料,算术平均数、调和平均数和几何平均数在数量级上一般存在如下关系(D)A B C D 3. 下面四个平均数中只有(B)是位置平均数A算术平均数B中位数C调和平均数D几何平均数4. 由右边的变量数列可知(B)ABCD5. 某车间三个小组,生产同种产品,其劳动生产率某月分别为,(件工日),产量分别为,(件),则该车间平均劳动生产率计算式为(C)A (件工日)B 1504500+1604800+165+4800+5775=158.33 (件工日)C4500+4800+=158.68(

2、件工日)D3150160165=158.21(件工日) 6. 关于算术平均数的性质,不正确的描述是(C)A 各变量值对算术平均数的偏差和为零B 算术平均数手抽样变动的影响微小C 算术平均数受极端值的影响较大D 各变量值对算术平均数的偏差的平方和小于它们对任何其他数偏差的平方和7. N格变量连乘积的N次方根,即为(A)A几何平均数B算术平均数C中位数D调和平均数8. 在一个左偏的分布中,小于平均数的数据个数将(D)A超过一半B等于一半C不到一半D视情况而定9. 一个右偏的频数分布,一般情况下,下面的(C)值最大A中位数B众数C算术平均数D几何平均数10. 在社会统计学中,(B)是反映集中趋势最常

3、用的、最基本的平均指标。A中位数B算术平均数C众数D几何平均数11. 对于钟型分布,当x-Mo0时为(A)A正偏B负偏C正态D不一定12. 变异指标中,以两数之差为计算基准的是(A)A全距B平均差C标准差D方差13. 比较两个性质不同的变量数列的平均数的代表性大小,必须计算(D)A标准差B平均差C全距D标准差系数14. 设甲乙两个变量数列,甲数列的平均数和标准差分别为和,乙数列的平均数和标准差分别为和,则说明(B)A 甲数列的稳定性高于乙数列B 甲数列的稳定性低于乙数列C 甲乙两数列的稳定性相同D 无法比较15. 某企业年职工平均工资元,标准差为元,年职工平均工资增长了,标准差扩大到元,职工的

4、平均工资相对变异(B)A增大B减小C不变D不能比较16. 如果统计量的抽样分布的均值恰好等于被估计的参数的值,那么这一个估计值可以认为是(C)估计A有效B一致C无偏D精确17. 虽然随机样本与总体之间存在一定的误差,但当样本容量逐渐增加时,统计量越来越接近总体参数。满足这种情况,我们就说该统计量,对总体参数是一个(B)的估计量A有效B一致C无偏D精确18. 估计量的(A)值统计量的抽样分布集中在真实参数周围的程度。A有效性B一致性C无偏性D精确性19. 用简单随机抽样的方法抽样,如果要使抽样误差降低,则样本容量需要扩大到原来的(C)A倍B倍C倍D倍20. 除抽样误差外,影响允许误差x大小的因素

5、还有(C)A总体标准差B样本标准差C推断估计的把握程度D随机因素21. 再用样本指标推断总体指标时,把握程度越高则(B)A误差范围越小B误差范围越大C抽样平均误差越小D抽样平均误差越大22. 当 x按一定数额增加时,y也近似地按一定数额随之增加,那么可以说 x与 y之间存在(A)关系。A 直线正相关 B 直线负相关 C 曲线正相关 D 曲线负相关23. 评价直线相关关系的密切程度,当 r在 0.50.8之间时,表示(C) A 无相关 B 低度相关 C 中等相关 D 高度相关24. 相关分析和回归分析相辅相成,又各有特点,下面正确的描述有(D) A在相关分析中,相关的两变量都不是随机的;B在回归

6、分析中,自变量是随机的,因变量不是随机的;C在回归分析中,因变量和自变量都是随机的;D在相关分析中,相关的两变量都是随机的。25. 关于相关系数,下面不正确的描述是(B) A当 0r1时,表示两变量不完全相关;B当 r=0 时,表示两变量间无相关;C两变量之间的相关关系是单相关;D如果自变量增长引起因变量的相应增长,就形成正相关关系。26. 欲以图形显示两变量 X和 Y 的关系,最好创建(D)A 直方图 B 圆形图 C 柱形图 D 散点图27. 两变量 X和 Y 的相关系数为 0.8,则其回归直线的判定系数为(C) A 0.50 B 0.80 C 0.64 D 0.9028. 在完成了构造与评

7、价一个回归模型后,我们可以(D) A 估计未来所需样本的容量B 计算相关系数和判定系数C 以给定的因变量的值估计自变量的值D 以给定的自变量的值估计因变量的值29. 两变量的线性相关系数为 0,表明两变量之间(D) A 完全相关 B 无关系 C 不完全相关 D 不存在线性相关30. 身高和体重之间的关系是(D) 。A 函数关系 B 无关系 C 共变关系 D 严格的依存关系31. 在相关分析中,对两个变量的要求是(A) A 都是随机变量 B 都不是随机变量C 其中一个是随机变量,一个是常数 D 都是常数32. 在回归分析中,两个变量(D) A 都是随机变量 B 都不是随机变量C 自变量是随机变量

8、 D 因变量是随机变量33. 一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个(B) A 因变量 B 自变量 C 相关系数 D 判定系数34. 以下指标恒为正的是(D) 。A 相关系数 r B 截距 a C 斜率 b D 复相关系数35. 下列关系中,属于正相关关系得是(A) A 身高与体重 B 产品与单位成本C 正常商品的价格和需求量 D 商品的零售额和流通费率二、 多项选择. 算术平均数的特点是(A、D)A 受抽样变动影响微小B 受极端值影响大C 载频数分布图中,表示为曲线最高点所对应的变量值D 如遇开口组时,不经特殊处理往往算不出来E 如遇到异距分组时,不经特殊处理往往算不出来. 中

9、位数是(A、D、E)A一种根据位置来确定的总体的代表值B处于任意数列中间位置的那个变量值C易受极端变量值影响的平均数D在顺序排列的数列中,在n+12位上的那个变量值E将总体的变量值均等的分为两部分的那个变量值. 当遇到分组资料有开口组的情况时,肺经特殊处理,下面无法求出的统计指标有(A、B、E)A算术平均数B几何平均数C中位数D众数E调和平均数. (A、B、C)可统称为数值平均数A算术平均数B几何平均数C调和平均数D众数E中位数. 几何平均数的计算公式有(A、B、D)AnX1x2xnB nana0CX12+X2+Xn-J+Xn2n-1DfXf Epxq. 如果变量之中有一项为零,则不能计算(B

10、、E)A算术平均数B几何平均数C中位数D众数E调和平均数. 凡用绝对数来表达的变异指标,统称绝对理势,主要有(A、B、C、D)A极差B平均差C四分位差D标准差E标准分. 凡用相对数来表达的变异指标,统称相对离势,主要有(B、C、D、E)A标准差B异众比率C标准差系数D平均差系数E偏态系数. 不同总体之间的标准差,不能进行简单对比的原因是(A、D)A平均数不一样B总体单位数不一致C标准差不一致D计量单位不一致E离差平方和不一致. 平均差的性质是(A、B、E)A易受极端值影响B要采取绝对值进行计算C数据信息利用率很低D以算术平均数为基准求出的平均差最小E受抽样变动影响大. 若X甲X乙,甲乙,由此可

11、以推断(A、B)A 乙组X的代表性好于甲组B乙组的标准均衡性比甲组好B C甲组X的代表性好于乙组D乙组的标准均衡性比甲组好. 下面易受极端值影响的指标有(A、B、C、D)A平均差B标准差C算术平均数D全距. 比较不同企业的同种产品平均质量水平的稳定性时,可选用(A、B、E)A极差B标准差C平均数D平均计划完成程度E标准差系数. 对比两个计量单位不同的变量数列标志值的离散程度,应使用(C、E)A平均数B全距C均方差系数D标准差E平均差系数. 在统计中,为了确定每一种估计究竟如何,就必须掌握以下标准(A、C、D)A无偏性B精确性C一致性D有效性E权变性. 对于大样本,置信区间的大小主要由(A、C)

12、这两个变量决定。AZBCs D. Ex. 影响抽样误差的因素有(A、C、D、E、)A总体标志变异程度B样本标志值的大小C样本容量D抽样方差E抽样方式. 影响样本容量大小的因素有(A、B、C、D、E)A总体标准差大小B允许误差大小C置信度D抽样方法E抽样方式. 关于积差系数,下面正确的说法是(A、B、C、D) A、 积差系数是线性相关系数B 、积差系数具有 PRE 性质C 、在积差系数的计算公式中,变量 X和 Y是对等关系D 、在积差系数的计算公式中,变量 X和 Y都是随机的. 关于皮尔逊相关系数,下面正确的说法是(A、C、E) A 、皮尔逊相关系数是线性相关系数B 、积差系数能够解释两变量间的

13、因果关系C 、r公式中的两个变量都是随机的D 、r的取值在 1 和 0 之间E 、皮尔逊相关系数具有 PRE 性质,但这要通过 r 2 加以反映. 简单线性回归分析的特点是(A、B、E) A 、两个变量之间不是对等关系B 、回归系数有正负号C 、两个变量都是随机的D 、利用一个回归方程,两个变量可以互相推算E 、有可能求出两个回归方程. 反映某一线性回归方程 y=a+bx好坏的指标有(A、B、D) A 、相关系数 B、 判定系数C 、b的大小 D 、估计标准误 E、 a的大小. 模拟回归方程进行分析适用于(A、C、D、E) A、 变量之间存在一定程度的相关系数B、 不存在任何关系的几个变量之间

14、C、 变量之间存在线性相关D、 变量之间存在曲线相关E、 时间序列变量和时间之间. 判定系数 r 2 =80%和含义如下(A、B、C) A 、自变量和因变量之间的相关关系的密切程度B 、因变量 y的总变化中有 80%可以由回归直线来解释和说明C 、总偏差中有 80%可以由回归偏差来解释D 、相关系数一定为 0.64E 、判定系数和相关系数无关. 回归分析和相关分析的关系是(A、B、C) A、 回归分析可用于估计和预测B、 相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度C、 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测D、 相关分析需区分自变量和因变量E、 相关分析是回归分析的基础. 以下指标恒为正的是(B、C) A、 相关系数 B、 判定系数 C、 复相关系数D、 偏相关系数 E、 回归方程的斜率. 一元线性回归分析中的回归系数 b 可以表

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