中山大学《统计分析软件运用A》2025-2026学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共2页中山大学《统计分析软件运用A》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、对于一个右偏分布的数据，以下哪个统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.无法确定2、在进行多元线性回归分析时，如果某个自变量的t检验不显著，但整个回归方程显著，应该（）A.保留该自变量B.剔除该自变量C.重新收集数据D.无法确定3、为了研究某种疾病的发病率与年龄、性别、生活习惯等因素的关系，收集了大量病例数据。在建立统计模型时，以下哪种方法可以用于筛选重要的影响因素？（）A.逐步回归B.岭回归C.Lasso回归D.以上都是4、为研究某城市居民的消费水平与收入水平之间的关系，随机抽取了500个家庭进行调查。如果要建立消费水平关于收入水平的回归方程，首先需要判断两者之间是否存在线性关系，应进行以下哪种检验？（）A.t检验B.F检验C.相关系数检验D.以上都不对5、某市场调查公司收集了消费者对某品牌的满意度评分（1-5分），想要了解评分的分布情况，以下哪种统计图形最合适？（）A.柱状图B.茎叶图C.箱线图D.雷达图6、在一个样本中，如果存在极端值，对样本均值和中位数的影响程度有何不同？（）A.对均值影响大B.对中位数影响大C.影响程度相同D.无法确定7、在进行数据标准化处理时，常用的方法是将数据减去均值再除以标准差。标准化后的数据具有什么特点？（）A.均值为0，方差为1B.均值为1，方差为0C.均值和方差都不变D.均值和方差都为任意值8、在对时间序列进行预测时，如果数据呈现出明显的线性趋势，适合使用的预测方法是（）A.移动平均法B.指数平滑法C.线性回归法D.季节指数法9、在一项质量控制中，需要对一批产品的次品率进行估计。抽取了300个产品，发现有15个次品。计算这批产品次品率的90%置信区间是？（）A.[0.02,0.08]B.[0.03,0.07]C.[0.04,0.06]D.[0.01,0.09]10、要研究不同地区、不同性别消费者的消费行为差异，应该采用哪种数据分析方法？（）A.多因素方差分析B.多元线性回归C.对应分析D.以上都可以11、在计算样本方差时，如果样本量为n，样本均值为x̄，那么样本方差的计算公式是？（）A.Σ(xi-x̄)²/nB.Σ(xi-x̄)²/(n-1)C.√Σ(xi-x̄)²/nD.√Σ(xi-x̄)²/(n-1)12、在对多个变量进行降维处理时，常用的方法有主成分分析和因子分析。它们的主要区别是什么？（）A.提取信息的方式不同B.应用场景不同C.计算方法不同D.以上都是13、已知两个变量X和Y之间的回归方程为Y=3-2X，当X增加1个单位时，Y平均减少多少？（）A.1个单位B.2个单位C.3个单位D.5个单位14、在一次抽样调查中，样本容量为100，样本均值为20，总体标准差为5。以95%的置信水平估计总体均值，其置信区间为（）A.(18.02,21.98)B.(19.02,20.98)C.(17.02,22.98)D.(16.02,23.98)15、在进行回归分析时，如果存在多重共线性问题，会对模型产生什么影响？（）A.系数估计不准确B.方差增大C.预测能力下降D.以上都有可能16、在一次统计调查中，需要从1000个个体中抽取100个作为样本。若采用系统抽样的方法，抽样间隔应为（）A.5B.10C.20D.5017、在进行假设检验时，如果拒绝了原假设，但是实际上原假设是正确的，这种错误被称为（）A.第一类错误B.第二类错误C.抽样误差D.非抽样误差18、在一项关于股票收益率的研究中，收集了过去5年的数据。要检验收益率是否具有自相关性，应采用哪种方法？（）A.游程检验B.单位根检验C.Durbin-Watson检验D.偏自相关函数检验19、在研究广告投入与销售额之间的关系时，同时考虑了产品价格、市场竞争等因素。为确定广告投入的独立作用，应采用哪种统计分析方法？（）A.偏相关分析B.简单相关分析C.复相关分析D.以上都不对20、在对某城市居民收入水平的调查中，收集了不同职业、不同年龄和不同教育程度居民的收入数据。若要分析居民收入与这些因素之间的关系，最合适的统计方法是？（）A.多元线性回归B.逻辑回归C.聚类分析D.因子分析二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释什么是偏态系数和峰态系数，并说明它们如何用于描述数据的分布形态。2、（本题5分）请详细说明如何利用贝叶斯统计方法进行参数估计和假设检验，解释先验分布的选择和后验分布的计算，并举例应用。3、（本题5分）阐述Adaboost算法的基本原理和应用场景，以一个实际的分类问题为例，说明如何使用Adaboost进行集成学习和模型优化。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线游戏平台想分析不同游戏道具的销售情况和玩家使用频率，收集了相关数据，怎样通过统计分析调整道具设计和定价？2、（本题5分）某运动品牌想研究不同地区的市场需求和消费者偏好与当地经济水平、运动文化等因素的关联，已收集相关数据，怎样展开分析？3、（本题5分）某城市的环保部门想研究空气质量与工业排放、交通流量、气象条件等的关系，有长期监测数据，如何运用统计方法改善空气质量？4、（本题5分）某母婴用品电商记录了不同商品的销售数据、用户购买周期和品牌忠诚度等，分析如何通过统计分析优化商品推荐和营销策略。5、（本题5分）某房地产公司记录了不同楼盘的销售价格、销售速度和客户特征，以制定营销策略和项目规划。请分析相关数据。四、计算题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）对两种不同品牌的手机电池续航能力进行比较。随机抽取品牌A的手机36部，平均续航时间为20小时，标准差为3小时；随机抽取品牌B的手机49部，平均续航时间为18小时，标准差为2.5小时。求两种品牌手机平均续航