医药统计学智慧树知到期末考试答案2024年

医药统计学智慧树知到期末考试答案2024年医药统计学组间误差是衡量不同水平下各样本数据之间的误差，它（）。

A:只包括随机误差B:只包括系统误差C:有时包括随机误差，有时包括系统误差D:既包括随机误差，也包括系统误差答案:既包括随机误差，也包括系统误差设随机变量和相互独立，且X~N(3,4)，Y~N(2,9)，则Z=3X-Y~（）。

A:N(11,45)B:N(7,45)C:N(7,21)D:N(7,27)答案:N(7,45)从标号为1，2，…，101的101个灯泡中任取一个，则取得标号为偶数的灯泡的概率为（）。

A:51/100B:50/101C:50/100D:51/101答案:50/101针对差值总体服从正态分布的小样本配对设计资料，检验两种结果的差异是否有显著性，宜采用的检验法是（）。

A:χ2检验B:F检验C:t检验D:u检验答案:t检验10名工人生产同一零件，某天所生产的零件件数是：13，15，17，18，19，16，14，15，18，16，则该组数据的众数是（）。

A:15，18B:15，16，18C:15D:18答案:15某人射击三次，其命中率为0.7，则三次中至多击中一次的概率为（）。

A:0.027B:0.189C:0.216D:0.081答案:0.216已知随机变量X服从参数为2的泊松分布，则随机变量X的方差为（）。

A:1/2B:0C:2D:-2答案:2三因素三水平的实验，全面设计的析因设计实验要m次，而正交设计的实验要n次，则m和n分别为（）。

A:36，12B:27，9C:12，9D:9，6答案:27，9假设检验时，若增大样本容量，则犯两类错误的概率（）。

A:都减小B:都不变C:一个增大一个减小D:都增大答案:都减小设离散型随机变量X的概率分布律为P(X=k)=（k+1）/10，k=0，1，2，3，则E(X)=（）。

A:2.2B:2.4C:2D:1.8答案:2参数的区间估计与假设检验法都是统计推断的重要内容，它们之间的关系是（）。

A:两种方法解决问题途径是相通的B:没有任何相同之处C:区间估计法隐含了假设检验法D:假设检验法隐含了区间估计法答案:两种方法解决问题途径是相通的在假设检验的问题中，显著性水平α的意义是（）。

A:原假设H0不成立，经检验不能拒绝的概率B:原假设H0成立，经检验不能拒绝的概率C:原假设H0成立，经检验被拒绝的概率D:原假设H0不成立，经检验被拒绝的概率答案:原假设H0成立，经检验被拒绝的概率；当四格表的周边合计不变时，如果实际频数有变化，则其理论频数（）。

A:增大B:减小C:不变D:不确定是否变化答案:不变设随机变量X~N(0,1)，Y~N(0,1)，且X与Y相互独立，则X2+Y2~（）。

A:χ2(2)B:t(2)C:N(0,2)D:F(1,1)答案:χ2(2)以下（）是评价估计量的标准。

A:一致性B:有效性C:无偏性D:准确性答案:无偏性非参数检验的优点包括（）。

A:适用于未知分布型资料B:适用于等级资料C:不受总体分布的限制D:适用于正态分布资料答案:适用于正态分布资料以下关于Pearson相关系数和Spearman相关系数的说法正确的是（）。

A:计算Pearson相关系数时要求两个变量都服从正态分布B:Pearson相关系数和Spearman相关系数的精确度一样C:对于等级或相对数资料可以计算Spearman相关系数D:总体分布类型不知道时可以计算Spearman相关系数答案:Pearson相关系数###Spearman相关系数可用于评价多元线性回归模型的拟合优劣程度的指标是（）。

A:调整决定系数B:决定系数C:剩余标准差D:偏回归系数答案:决定系数若P(B|A)=1，那么以下命题不正确的是（）。

A:P(A-B)=0B:A-B=ØC:B⊂AD:A⊂B答案:P(A-B)=0实验设计的基本原制是（）。

A:局部控制B:配对C:随机化D:重复答案:局部控制;随机化设A、B是样本空间Ω中的随机事件，则A-B=A-AB。（）

A:正确B:错误答案:正确一元线性回归模型可以用于预测和控制。（）

A:错误B:正确答案:正确正交试验设计中要考虑的因素及交互作用的自由度总和不可以大于所选正交表的总自由度。（）

A:对B:错答案:对方差分析的主要目的是判断各总体是否方差相等。（）

A:错误B:正确答案:错误F分布是围绕平均数μF=0的左右对称分布。（）

A:正确B:错误答案:错误正交试验设计试验结果用直观分析法分析结果时，在作表头设计时都必须留有空白列。（）

A:错B:对答案:错区间估计中，置信区间长度L与显著性水平是相互制约的，即显著性水平越小，置信区间长度L越大。（）

A:错误B:正确答案:正确统计推断就是用样本信息推断总体的数量特征即统计规律性。（）

A:对B:错答案:对随机变量X的数学期望值不存在，则它的方差一定不存在。（）

A:对B:错答案:对均匀设计之所以能够大大减少试验次数，是因为只考虑试验点的“均匀分散”而不考虑“整齐可比”。（）

A:正确B:错误答案:错误一医生随机抽取10名患者测量舒张压与胆固醇，获得样本Spearman相关系数为0.676，（临界值rs=0.648），由此可知（）。

A:舒张压与胆固醇的Spearman相关性较大B:舒张压与胆固醇的Spearman相关性较小C:舒张压与胆固醇的Spearman相关性显著D:舒张压与胆固醇的Spearman相关性不显著答案:AI参考:答案：D。由题目中给出的信息可知，样本的Spearman相关系数为0.676，临界值为0.648，而样本数量只有10，小于临界值，因此可以判断舒张压与胆固醇的Spearman相关性不显著。故本题选D。\n\n注：本题中“显著性”一词在题目中并未提及，因此无需分析判断。'在散剂分装过程中，随机抽取200袋称重，获得分组资料，判断散剂重量是否服从正态分布应采用的检验方法是（）。

A:秩和检验B:t检验C:χ2拟合优度检验D:u检验答案:AI参考:正确答案是D：u检验。\n在散剂分装过程中，随机抽取200袋称重，获得分组资料，检验散剂重量是否服从正态分布时应该选择U检验，属于正态性检验，即观察计量资料的分布形状，分析是否服从正态分布。\n\n所以本题选择D选项。'已知一组数据为8，10，8，5，7，8，6，则该组数据的中位数与众数分别是（）。

A:5，8B:7，8C:6，8D:8，8答案:AI参考:正确答案是D。\n\n这组数据共有8个，按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的是第4个数和第5个数，它们都是8，所以中位数是8；在数据8，8，6中，出现次数最多的是8，出现了两次，所以众数是8。因此，本题的正确答案为D。'单因素方差分析中，组间变异自由度为（k为组数，N为总例数）（）。

A:N-1B:N-k-1C:N-kD:k-1答案:AI参考:正确答案是C：N-K。\n单因素方差分析中，组间变异自由度为总例数N减去组数K，因此本题选择C。在方差分析中，自由度是统计学中的一个重要概念，它表示样本统计量可以自由取值的最大数量。在单因素方差分析中，组间变异自由度为总例数N减去组数K。因此，正确答案是N-K。'下列说法正确的是（）。

A:χ2分布、t分布、F分布均为连续型分布B:t分布有两个自由度C:2分布和F分布有一个自由度D:2分布和F分布均为偏态分布答案:AI参考:正确答案是：C:2分布和F分布有一个自由度。\nA项错误，χ2分布和t分布是连续型分布，而F分布则属于组配型分布，故排除；B项错误，t分布中一个自由度等于0；D项错误，偏态分布包括正偏和负偏两种情况，F分布为对称分布。C项符合χ2分布和F分布的特点。综上，本题答案为C。'下列关于回归系数和相关系数的说法不正确的是（）。

A:对于同一资料，回归系数和相关系数的符号相同B:对于同一资料，回归系数和相关系数的符号不相同C:对于同一资料，回归系数和相关系数没有关系D:对于同一资料，回归系数和相关系数的大小相同答案:AI参考:正确答案是：B:对于同一资料，回归系数和相关系数的符号不相同。\n回归系数是模型中的解释变量x对预报变量y的影响大小的指标，它的符号决定模型拟合优劣。而相关系数r只能衡量两变量之间直线相关关系强弱，它不能解释自变量与因变量之间是否呈直线关系以及回归方程的显著性。所以对于同一资料，回归系数和相关系数的符号相同，故A、C正确；回归系数和相关系数的大小不能相同，故D正确；只有当两变量之间呈直线关系时，回归系数和相关系数的大小才相同，故B错误。因此，本题答案为B。'下列关于泊松分布的表述，正确的是（）。

A:泊松分布的数学期望为B:泊松分布是非对称的C:泊松分布仅有一个参数D:泊松分布的方差为答案:AI参考:正确答案是：A:泊松分布的数学期望为，C:泊松分布仅有一个参数。\n选项B和D说法不准确，泊松分布不是非对称的，方差不是固定的，与λ有关。所以B、D不正确。所以选择AC。'秩的特点包括（）。

A:对分布形状差别不敏感B:对中位数差别敏感C:对中位数差别不敏感D:对分布形状差别敏感答案:AI参考:正确答案是【D:对分布形状差别敏感】。\n\n秩的特点是对分布形状差别敏感，而不会对中位数差别敏感。这意味着秩更倾向于根据数据分布的整体形状来判断数据的顺序，而不是根据特定数值。因此，D选项“对分布形状差别敏感”是正确的。A、C选项描述的是正态分布的性质，B选项与秩的特征不符。'设总体X~N(μ,σ2)，X1，X2，···，Xn（n≥3）是来自总体X的简单样本，则下列估计量中，（）是总体参数μ的无偏估计量。

A:X1+X2+···XnB:0.1（6X1+4Xn）C:X1+X2-X3D:答案:AI参考:答案为A，C\n\n根据正态分布的特点，对于一个简单随机样本，样本均值（即样本的平均数）是总体期望的无偏估计量。因此选项A正确。选项C也是正确的，因为样本中位数是总体中位数的一个无偏估计量。选项B和D都是错误的，因为它们不是无偏估计量。\n\n对于选项B，我们需要注意到其中的小数点和常数系数可能影响到该样本大小的比例和数据的不稳定性。选项D中并没有提供明确的样本量或者总体的期望，所以它也不是一个好的估计量。\n\n综上所述，正确答案是A和C。'关于矩估计法和最大似然估计法，下列说法正确的是（）。

A:矩估计值与最大似然估计值不一定相同B:矩估计法较最大似然估计法运算复杂C:最大似然估计法的依据是最大似然思想D:一般来说，矩估计法的精度较高答案:AI参考:关于矩估计法和最大似然估计法，以下说法正确的是：C:最大似然估计法的依据是最大似然思想，D:一般来说，矩估计法的精度较高。\n\n解释：\n\nA选项说法不准确，矩估计值与最大似然估计值不一定相同，它们在统计学中各有优势，并不完全相同。B选项中，矩估计法与最大似然估计法在复杂程度上没有明显差异，都需要一定的计算能力。C选项正确，最大似然估计法的依据是最大似然思想，也就是在给定数据下，选择一个模型使得样本数据与模型匹配的概率最大。D选项中，矩估计法基于样本数据的样本矩来估计总体参数，其精度相对较高。因此，选项C和D是正确的。'数据分布的形状包括（）。

A:峰度B:高度C:偏度D:宽度答案:AI参考:正确选项为：A:峰度C:偏度。\n\n数据分布的形状通常用峰度和偏度这两个指标来描述。峰度描述的是数据分布的尖锐程度，即数据分布高峰与两侧的距离；偏度描述的是数据分布的不对称性，即数据分布相对于平均值的集中趋势。而数据分布的高度、宽度描述的是数据分布的离散程度，与峰度和偏度描述的数据分布形状相关，但不是形状本身。因此，本题选择A和C。'一盒产品中有7只正品，3只次品，无论有放回还是无放回地任取两次，第二次取到正品的概率均为7/10。（）

A:对B:错答案:"AI参考:正确答案是A：对。一盒产品中有7只正品，3只次品，无论有放回还是无放回地任取两次，第二次取到正品的概率均为7/10，这是因为每次取到正品的概率都是7/10，两次取到正品的概率就是两次各自的概率相乘。无论有放回还是无放回地任取两次，第二次取到正品的概率不受第一次取到什么的影响，因此第二次取到正品的概率均为7/10。所以这个判断题是正确的。"设总体X~N(μ,σ2)，X1，X2，···，Xn为来自总体X的一个样本，则σ2的最大似然估计为。（）

A:对B:错答案:"AI参考:答案：B。根据题目描述，设总体X服从正态分布N(μ，σ2)，且有一样本X1，X2，···，Xn来自该总体，则σ2的最大似然估计应该为样本方差σ2的估计值，而不是总体标准差σ的估计值。因此，选项B“错”是正确的。"设总体X~N(μ,σ2),