2025年统计学专业期末考试题库：抽样调查方法在数据脱敏效果评估中的应用试题

2025年统计学专业期末考试题库：抽样调查方法在数据脱敏效果评估中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题要求：从每题的四个选项中选择一个最符合题意的答案。1.在进行抽样调查时，以下哪种抽样方法能够保证样本对总体具有代表性？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样2.在数据脱敏效果评估中，以下哪个指标能够衡量脱敏前的数据与脱敏后的数据之间的差异？A.信息熵B.决策树C.K最近邻算法D.支持向量机3.在对数据进行脱敏处理时，以下哪种脱敏方法可以保证数据在脱敏后的分布与原始数据相似？A.随机脱敏B.伪随机脱敏C.保留部分原始信息D.随机映射4.在进行抽样调查时，以下哪种情况会导致样本偏差？A.样本容量过大B.样本容量过小C.样本代表性不足D.样本随机性不足5.在数据脱敏效果评估中，以下哪种方法可以评估脱敏后数据的可用性？A.感知评估B.概率评估C.逻辑回归D.线性回归6.在进行抽样调查时，以下哪种抽样方法适用于总体分布不均匀的情况？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样7.在数据脱敏效果评估中，以下哪种方法可以评估脱敏后数据的隐私保护程度？A.信息熵B.决策树C.K最近邻算法D.支持向量机8.在进行抽样调查时，以下哪种情况会导致样本方差过大？A.样本容量过大B.样本容量过小C.样本代表性不足D.样本随机性不足9.在数据脱敏效果评估中，以下哪种方法可以评估脱敏后数据的真实性？A.感知评估B.概率评估C.逻辑回归D.线性回归10.在进行抽样调查时，以下哪种抽样方法适用于总体分布均匀的情况？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样二、多项选择题要求：从每题的四个选项中选择两个或两个以上最符合题意的答案。1.在进行抽样调查时，以下哪些因素会影响样本代表性？A.样本容量B.样本随机性C.样本代表性D.样本方差2.在数据脱敏效果评估中，以下哪些指标可以衡量脱敏效果？A.信息熵B.决策树C.K最近邻算法D.支持向量机3.在进行抽样调查时，以下哪些抽样方法适用于总体分布不均匀的情况？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样4.在数据脱敏效果评估中，以下哪些方法可以评估脱敏后数据的隐私保护程度？A.信息熵B.决策树C.K最近邻算法D.支持向量机5.在进行抽样调查时，以下哪些情况会导致样本偏差？A.样本容量过大B.样本容量过小C.样本代表性不足D.样本随机性不足6.在数据脱敏效果评估中，以下哪些方法可以评估脱敏后数据的可用性？A.感知评估B.概率评估C.逻辑回归D.线性回归7.在进行抽样调查时，以下哪些抽样方法适用于总体分布均匀的情况？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样8.在数据脱敏效果评估中，以下哪些指标可以衡量脱敏效果？A.信息熵B.决策树C.K最近邻算法D.支持向量机9.在进行抽样调查时，以下哪些因素会影响样本方差？A.样本容量B.样本随机性C.样本代表性D.样本方差10.在数据脱敏效果评估中，以下哪些方法可以评估脱敏后数据的真实性？A.感知评估B.概率评估C.逻辑回归D.线性回归三、判断题要求：判断以下各题的正误，并在括号内打“√”或“×”。1.在进行抽样调查时，样本容量越大，样本代表性越好。（）2.数据脱敏效果评估的主要目的是保证脱敏后数据的可用性和真实性。（）3.在进行抽样调查时，分层抽样可以提高样本代表性。（）4.数据脱敏效果评估可以采用多种方法，如信息熵、决策树等。（）5.在进行抽样调查时，系统抽样适用于总体分布均匀的情况。（）6.数据脱敏效果评估可以采用感知评估、概率评估等方法。（）7.在进行抽样调查时，整群抽样可以提高样本代表性。（）8.数据脱敏效果评估可以采用逻辑回归、线性回归等方法。（）9.在进行抽样调查时，样本容量越大，样本方差越小。（）10.数据脱敏效果评估的主要目的是保证脱敏后数据的隐私保护程度。（）四、计算题要求：根据所给数据，进行必要的计算，并将计算结果填写在答题卡上相应的位置。1.某公司为评估其产品质量，采用简单随机抽样的方法从1000个产品中抽取了100个产品进行质量检测。检测结果如下：（1）合格产品数量：85个（2）不合格产品数量：15个请计算：（1）样本合格率（2）样本不合格率（3）样本方差（4）样本标准差五、简答题要求：简要回答以下问题。2.简述分层抽样的优点和适用范围。六、论述题要求：论述以下问题，并给出自己的观点。3.结合实际案例，谈谈数据脱敏效果评估在个人信息保护中的重要性。本次试卷答案如下：一、单项选择题1.A.简单随机抽样解析：简单随机抽样是最基本的抽样方法，每个个体都有相同的概率被选中，能够保证样本对总体具有代表性。2.A.信息熵解析：信息熵是衡量数据集中信息量的指标，可以用来衡量脱敏前后数据之间的差异。3.C.保留部分原始信息解析：保留部分原始信息可以在脱敏的同时保持数据的分布与原始数据相似。4.C.样本代表性不足解析：样本代表性不足会导致样本不能很好地反映总体情况，从而产生样本偏差。5.A.感知评估解析：感知评估是通过人工判断来评估脱敏后数据的可用性，可以直观地了解数据脱敏的效果。6.B.分层抽样解析：分层抽样适用于总体分布不均匀的情况，可以将总体划分为若干个层次，从每个层次中抽取样本。7.A.信息熵解析：信息熵可以衡量脱敏后数据的隐私保护程度，信息量越低，隐私保护程度越高。8.C.样本代表性不足解析：样本代表性不足会导致样本方差过大，即样本数据波动较大。9.A.感知评估解析：感知评估可以评估脱敏后数据的真实性，通过人工判断了解数据的真实程度。10.A.简单随机抽样解析：简单随机抽样适用于总体分布均匀的情况，每个个体都有相同的概率被选中。二、多项选择题1.B.样本随机性C.样本代表性解析：样本随机性和样本代表性是影响样本代表性的重要因素。2.A.信息熵C.K最近邻算法解析：信息熵和K最近邻算法可以用来衡量脱敏效果。3.B.分层抽样C.系统抽样解析：分层抽样和系统抽样适用于总体分布不均匀的情况。4.A.信息熵B.决策树解析：信息熵和决策树可以用来评估脱敏后数据的隐私保护程度。5.B.样本容量过小C.样本代表性不足解析：样本容量过小和样本代表性不足会导致样本偏差。6.A.感知评估B.概率评估解析：感知评估和概率评估可以用来评估脱敏后数据的可用性。7.A.简单随机抽样C.系统抽样解析：简单随机抽样和系统抽样适用于总体分布均匀的情况。8.A.信息熵C.K最近邻算法解析：信息熵和K最近邻算法可以用来衡量脱敏效果。9.A.样本容量B.样本随机性解析：样本容量和样本随机性是影响样本方差的重要因素。10.A.感知评估B.概率评估解析：感知评估和概率评估可以用来评估脱敏后数据的真实性。三、判断题1.×解析：样本容量越大，并不意味着样本代表性越好，还需要考虑样本随机性和代表性。2.√解析：数据脱敏效果评估确实是为了保证脱敏后数据的可用性和真实性。3.√解析：分层抽样可以将总体划分为若干个层次，从每个层次中抽取样本，提高样本代表性。4.√解析：数据脱敏效果评估可以采用多种方法，如信息熵、决策树等。5.√解析：系统抽样适用于总体分布均匀的情况，每个个体都有相同的概率被选中。6.√解析：数据脱敏效果评估可以采用感知评估、概率评估等方法。7.×解析：整群抽样并不是提高样本代表性的方法，反而可能会降低样本代表性。8.√解析：数据脱敏效果评估可以采用逻辑回归、线性回归等方法。9.×解析：样本容量越大，样本方差不一定越小，还需要考虑样本随机性和代表性。10.√解析：数据脱敏效果评估的主要目的是保证脱敏后数据的隐私保护程度。四、计算题1.样本合格率=合格产品数量/样本总量=85/100=0.85样本不合格率=不合格产品数量/样本总量=15/100=0.15样本方差=[(85-0.85*100)^2+(15-0.15*100)^2]/(100-1)=2.25样本标准差=√样本方差=√2.25=1.5五、简答题2.分层抽样的优点：（1）提高样本代表性，使样本更接近总体；（2）降低样本偏差，提高抽样结果的准确性；（3）适用于总体分布不均匀的情况，提高抽样效率。分层抽样的适用范围：（1）总体分布不均匀；（2）需要保证样本代表性；（3）抽样难度较大，需要分层进行。六、论述题3.数据脱敏效果评估在个人信息保护中的重要性体现在以下几个方面：（1）确保个人信息安全：数据脱敏可以降低个人信息泄露的风险，保护个