2024年河北省承德市宽城满族自治县中级统计师《统计工作实务》巅峰冲刺

2024年河北省承德市宽城满族自治县中级统计师《统计工作实务》巅峰冲刺

姓名：__________考号：__________题号一二三四五总分评分一、单选题(共10题)1.某企业2024年第一季度营业收入为1000万元，第二季度营业收入增长率为10%，则第二季度营业收入为多少万元？()A.1100万元B.1050万元C.1005万元D.990万元2.在抽样调查中，以下哪种方法属于概率抽样？()A.简单随机抽样B.系统抽样C.方差估计D.判断抽样3.下列哪个指标可以用来衡量一个国家或地区经济发展的总体水平？()A.人均国内生产总值B.国内生产总值C.人均国民收入D.国民收入4.某市2023年人口出生率为10‰，死亡率为8‰，则该市2023年的自然增长率为多少？()A.2‰B.18‰C.12‰D.22‰5.在统计调查中，以下哪种情况可能影响数据的准确性？()A.抽样调查的样本量过大B.抽样调查的样本量过小C.调查问卷设计合理D.调查人员素质高6.以下哪种统计图表适用于展示时间序列数据的变化趋势？()A.饼图B.条形图C.折线图D.散点图7.在统计分析中，假设检验的目的是什么？()A.描述数据的特点B.判断总体参数是否相等C.预测未来数据D.分析数据之间的关系8.某市2024年第一季度固定资产投资完成额为200亿元，第二季度完成额增长率为15%，则第二季度固定资产投资完成额为多少亿元？()A.230亿元B.215亿元C.210亿元D.245亿元9.在数据收集过程中，以下哪种方法可以减少调查误差？()A.使用电话调查B.使用网络调查C.使用面对面调查D.使用邮寄调查10.以下哪种统计指标可以用来衡量数据的离散程度？()A.平均数B.中位数C.标准差D.最大值二、多选题(共5题)11.以下哪些是统计学的基本概念？()A.总体B.样本C.概率D.参数E.统计量12.在进行抽样调查时，以下哪些方法可以减少抽样误差？()A.简单随机抽样B.系统抽样C.方差估计D.判断抽样E.整群抽样13.在统计分析中，以下哪些方法可以用来进行数据描述？()A.频率分布表B.频率分布图C.箱线图D.折线图E.散点图14.以下哪些统计指标可以用来衡量数据的集中趋势？()A.平均数B.中位数C.众数D.极差E.标准差15.在假设检验中，以下哪些是正确的做法？()A.选择合适的检验方法B.确定显著性水平C.收集数据并计算统计量D.做出假设并计算P值E.根据P值判断假设是否成立三、填空题(共5题)16.在统计学中，用于描述总体特征的数值称为______。17.从总体中随机抽取一部分个体作为样本进行统计分析的方法称为______。18.在描述数据分布时，用于表示数据集中趋势的统计量是______。19.如果一个事件在试验中发生的概率是0.8，则该事件的补事件发生的概率是______。20.在假设检验中，如果P值小于等于显著性水平，则通常认为______。四、判断题(共5题)21.在统计学中，样本量越大，抽样误差就越小。()A.正确B.错误22.在描述数据的离散程度时，标准差总是大于等于0。()A.正确B.错误23.概率分布函数可以给出随机变量在某个特定值处的概率。()A.正确B.错误24.在假设检验中，如果P值很小，那么我们可以认为原假设是错误的。()A.正确B.错误25.相关系数的绝对值越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强。()A.正确B.错误五、简单题(共5题)26.请简述什么是样本量？样本量对抽样调查结果有什么影响？27.什么是置信区间？如何计算置信区间？28.简述假设检验的基本步骤。29.什么是线性回归分析？线性回归分析中，哪些因素可能会影响回归模型的准确性？30.请解释什么是方差分析（ANOVA），以及它在统计中的应用。

2024年河北省承德市宽城满族自治县中级统计师《统计工作实务》巅峰冲刺一、单选题(共10题)1.【答案】A【解析】第二季度营业收入增长10%，即增长1000万元的10%，计算得增长100万元，所以第二季度营业收入为1000万元+100万元=1100万元。2.【答案】A【解析】概率抽样是指总体中的每一个个体都有一定的概率被抽中。简单随机抽样是一种最基本的概率抽样方法，每个个体被抽中的概率相等。3.【答案】A【解析】人均国内生产总值（GDP）是一个国家或地区在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的市场价值平均到每个国民头上，是衡量经济发展总体水平的重要指标。4.【答案】A【解析】自然增长率=出生率-死亡率=10‰-8‰=2‰。5.【答案】B【解析】抽样调查的样本量过小可能导致样本缺乏代表性，从而影响数据的准确性。样本量过大通常不会影响数据的准确性。6.【答案】C【解析】折线图适用于展示时间序列数据的变化趋势，因为它能够清晰地显示数据随时间的变化情况。7.【答案】B【解析】假设检验的目的是判断总体参数是否相等或是否存在显著差异，从而对总体做出推断。8.【答案】A【解析】第二季度固定资产投资完成额为200亿元+200亿元×15%=230亿元。9.【答案】C【解析】面对面调查可以减少调查误差，因为调查员可以直接与受访者交流，减少误解和遗漏。10.【答案】C【解析】标准差是衡量数据离散程度的重要指标，它反映了数据点与平均数的偏离程度。二、多选题(共5题)11.【答案】ABCDE【解析】总体是指研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的一部分个体；概率是描述随机事件发生可能性的度量；参数是描述总体特征的数值；统计量是从样本中计算得到的用于描述样本特征的数值。这些都是统计学的基本概念。12.【答案】ABE【解析】简单随机抽样和系统抽样是常用的概率抽样方法，它们可以减少抽样误差。整群抽样也是一种减少抽样误差的方法，因为它减少了需要调查的个体数量。方差估计和判断抽样则可能增加抽样误差。13.【答案】ABCDE【解析】这些方法都是数据描述的常用工具。频率分布表和图可以展示数据的分布情况；箱线图可以展示数据的分布特征和异常值；折线图和散点图则用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。14.【答案】ABC【解析】平均数、中位数和众数都是衡量数据集中趋势的指标。平均数是所有数据的算术平均值；中位数是将数据从小到大排列后位于中间的数值；众数是数据中出现频率最高的数值。极差和标准差则用于衡量数据的离散程度。15.【答案】ABCDE【解析】在进行假设检验时，需要选择合适的检验方法，确定显著性水平，收集数据并计算统计量，做出假设并计算P值，最后根据P值判断假设是否成立。这些都是假设检验的标准步骤。三、填空题(共5题)16.【答案】参数【解析】参数是统计学中的一个基本概念，它用来描述总体的特征，如总体的均值、方差等。17.【答案】抽样调查【解析】抽样调查是统计学中常用的数据收集方法，通过从总体中随机抽取样本，来推断总体的特征。18.【答案】平均数【解析】平均数是描述数据集中趋势的常用统计量，它是所有数据值的总和除以数据值的个数。19.【答案】0.2【解析】事件的补事件是指在该事件不发生的情况下，所有可能结果中的一种。如果一个事件发生的概率是0.8，则它的补事件发生的概率是1-0.8=0.2。20.【答案】拒绝原假设【解析】在假设检验中，P值表示在原假设为真的情况下，观察到的样本结果或更极端结果出现的概率。如果P值小于等于显著性水平（通常为0.05），则认为观察到的结果不太可能是偶然发生的，因此拒绝原假设。四、判断题(共5题)21.【答案】正确【解析】样本量越大，样本的代表性就越强，从而抽样误差越小。这是因为较大的样本量可以更好地反映总体的特征。22.【答案】正确【解析】标准差是衡量数据离散程度的统计量，其值总是非负的，因为它是各个数据点与平均数差的平方的平均数的平方根。23.【答案】错误【解析】概率分布函数给出的是随机变量在某个区间内的概率，而不是在某个特定值处的概率。24.【答案】正确【解析】在假设检验中，如果P值很小（通常小于显著性水平），我们拒绝原假设，认为观察到的结果不太可能是由于随机因素造成的，因此原假设是错误的。25.【答案】正确【解析】相关系数是衡量两个变量线性关系强度的指标，其绝对值越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强；绝对值越接近0，表示线性关系越弱。五、简答题(共5题)26.【答案】样本量是指抽样调查中选取的样本的个数。样本量对抽样调查结果有以下影响：①样本量越大，样本的代表性越强，抽样误差越小；②样本量越大，统计结果的精确度越高；③样本量过小可能导致样本缺乏代表性，影响统计结果的准确性。【解析】样本量是统计学中一个重要的概念，它直接关系到抽样调查结果的准确性和可靠性。样本量的大小需要根据调查目的、总体的规模、变异程度等因素综合考虑。27.【答案】置信区间是指在一定的置信水平下，根据样本统计量推断总体参数的取值范围。计算置信区间的步骤如下：1.选择合适的置信水平（如95%）；2.计算样本统计量（如样本均值）；3.查找或计算标准误差；4.确定置信区间的临界值；5.根据样本统计量和临界值计算置信区间。【解析】置信区间是统计学中用来估计总体参数的方法，它提供了一种对总体参数范围的不确定性的度量。通过计算置信区间，我们可以对总体的参数有一个更为直观的了解。28.【答案】假设检验的基本步骤如下：1.提出原假设和备择假设；2.确定显著性水平；3.选择合适的检验方法；4.收集数据并计算统计量；5.做出决策，拒绝或接受原假设。【解析】假设检验是统计学中用来验证假设的一种方法。通过一系列的步骤，我们可以根据样本数据来评估原假设的真实性，从而做出相应的决策。29.【答案】线性回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法。线性回归分析中，以下因素可能会影响回归模型的准确性：1.数据的质量和完整性；2.变量的选择；3.模型的设定（如线性关系的假设）；4.残差分析；5.样本量。【解析】线性回归分析在统计学和数据科学中应用广泛，它可以帮助我们理解变量之间的关系。然而，回归模型的准确性可能会受到多