2026年数据统计师考试题库

2026年数据统计师考试题库一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.某地区2025年GDP同比增长5%，若按此趋势预测，2026年GDP预计将增长多少？A.4.8%B.5%C.5.2%D.5.25%2.在时间序列分析中，若某数据呈现周期性波动，最适合的预测模型是？A.线性回归模型B.ARIMA模型C.逻辑斯蒂模型D.多项式回归模型3.某电商平台2025年Q1销售额环比增长10%，Q2环比增长8%，则Q2的环比增长率相比Q1下降了多少？A.2%B.1.8%C.0.2%D.0.1%4.在假设检验中，若P值小于0.05，通常认为？A.原假设成立B.原假设不成立C.无法判断D.需要更多样本5.某城市2025年常住人口年增长率为1%，若2025年末常住人口为1000万，预计2027年常住人口约为？A.1010万B.1012万C.1013万D.1015万6.在交叉分析中，若要分析性别与购买意愿的关系，适合使用哪种图表？A.折线图B.散点图C.饼图D.列联表7.某制造业企业2025年生产成本同比上升15%，若2025年成本为1000万元，则2024年成本约为？A.850万元B.860万元C.870万元D.880万元8.在抽样调查中，若总体为10000人，样本量为500人，则抽样误差主要受以下哪个因素影响最大？A.总体方差B.样本量C.抽样方法D.调查时间9.某城市2025年空气质量优良天数占比为70%，若要使优良天数占比达到80%，至少需要增加多少百分比？A.8%B.10%C.12%D.14%10.在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括？A.删除缺失值B.插值法C.均值填充D.线性回归填充二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.以下哪些属于时间序列分析中的趋势类型？A.线性趋势B.非线性趋势C.周期性趋势D.随机波动2.假设检验中，以下哪些属于第一类错误？A.原假设成立，但拒绝原假设B.原假设不成立，但接受原假设C.原假设成立，且接受原假设D.原假设不成立，且拒绝原假设3.在交叉分析中，以下哪些图表适合展示分类数据的关联性？A.条形图B.饼图C.散点图D.列联表4.抽样调查中，以下哪些因素会影响抽样误差？A.总体方差B.样本量C.抽样方法D.调查员主观判断5.数据清洗中，以下哪些方法属于异常值处理？A.删除异常值B.标准化处理C.分位数法D.均值填充三、判断题（共10题，每题1分，计10分）1.时间序列分析中的ARIMA模型适用于所有类型的时间序列数据。（√/×）2.假设检验中，P值越小，拒绝原假设的证据越充分。（√/×）3.交叉分析只能用于分析两个分类变量之间的关系。（√/×）4.抽样调查中，样本量越大，抽样误差越小。（√/×）5.数据清洗中，缺失值处理只能采用删除或填充的方法。（√/×）6.线性回归模型适用于所有类型的数据关系。（√/×）7.周期性趋势通常与季节性波动混淆。（√/×）8.假设检验中，第二类错误是指原假设不成立，但接受原假设。（√/×）9.交叉分析只能用于分类数据，不能用于数值数据。（√/×）10.数据清洗中，异常值处理只能采用删除的方法。（√/×）四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述时间序列分析中的趋势类型及其适用场景。2.简述假设检验中的第一类错误和第二类错误，并举例说明。3.简述交叉分析的基本原理及其应用场景。4.简述抽样调查中的抽样方法及其优缺点。5.简述数据清洗中的缺失值处理方法及其适用场景。五、计算题（共5题，每题10分，计50分）1.某地区2025年GDP为2000亿元，预计2026年将增长5%，计算2026年GDP的预测值。2.某电商平台2025年Q1销售额为100万元，Q2为120万元，计算Q2环比增长率。3.某城市2025年常住人口为1000万，年增长率为1%，计算2028年常住人口。4.某制造业企业2025年生产成本为1000万元，同比上升15%，计算2024年生产成本。5.某城市2025年空气质量优良天数为250天，若要使优良天数占比达到80%，现有天数占比为70%，计算需要增加的天数。答案与解析一、单选题答案与解析1.D解析：GDP增长率的复合计算公式为(1+增长率)^年数-1，此处为线性增长，直接相加即可。2.B解析：ARIMA模型适用于具有周期性波动的时间序列数据。3.A解析：Q2环比增长率=(120-100)/100=20%，Q1环比增长率=(100-100)/100=0%，下降2%。4.B解析：P值小于0.05表示在95%置信水平下拒绝原假设。5.C解析：1000(1+1%)^2=1013万。6.D解析：列联表适合展示分类数据的关联性。7.B解析：1000/(1+15%)≈860万元。8.A解析：抽样误差与总体方差正相关。9.B解析：70%提升至80%需要增加10%。10.D解析：线性回归填充属于预测方法，不属于缺失值处理的基本方法。二、多选题答案与解析1.A,B,C解析：时间序列趋势包括线性、非线性、周期性，随机波动属于噪声。2.A,D解析：第一类错误是原假设成立但拒绝，第二类错误是原假设不成立但接受。3.A,B,D解析：条形图、饼图、列联表适合分类数据，散点图适用于数值数据。4.A,B,C解析：抽样误差受总体方差、样本量、抽样方法影响，与调查员判断无关。5.A,C解析：删除和分位数法属于异常值处理，标准化和均值填充属于数据预处理。三、判断题答案与解析1.×解析：ARIMA模型适用于平稳时间序列，非平稳序列需差分。2.√解析：P值越小，拒绝原假设的证据越充分。3.×解析：交叉分析可用于多个分类变量的关联性分析。4.√解析：样本量越大，抽样误差越小。5.×解析：缺失值处理还包括插值法等。6.×解析：线性回归适用于线性关系，非线性关系需其他模型。7.√解析：周期性趋势通常与季节性波动相关。8.√解析：第二类错误定义如题所述。9.×解析：交叉分析也可用于数值数据的分组分析。10.×解析：异常值处理还包括分位数法等。四、简答题答案与解析1.时间序列分析中的趋势类型及其适用场景-线性趋势：数据按固定速率变化，如GDP增长。-非线性趋势：数据变化速率不固定，如指数增长。-周期性趋势：数据按固定周期波动，如季节性销售数据。适用场景：线性趋势适用于宏观经济预测，非线性趋势适用于技术增长，周期性趋势适用于零售业分析。2.假设检验中的第一类错误和第二类错误-第一类错误：原假设成立但拒绝，如误判产品合格。-第二类错误：原假设不成立但接受，如漏检不合格产品。举例：药物测试中，第一类错误是未合格的药被批准，第二类错误是合格药被拒。3.交叉分析的基本原理及其应用场景基本原理：分析多个分类变量之间的关联性，如性别与购买意愿。应用场景：市场调研、用户画像分析、政策效果评估。4.抽样调查中的抽样方法及其优缺点-简单随机抽样：优点是公平，缺点是代表性可能不足。-分层抽样：优点是精度高，缺点是分层复杂。-整群抽样：优点是成本低，缺点是误差可能较大。5.数据清洗中的缺失值处理方法及其适用场景-删除：适用于缺失比例小，如>70%。-插值法：适用于线性关系数据，如均值插值。-分位数法：适用于偏态分布数据。五、计算题答案与解析1.2026年GDP预测值2000(1+5%)=2100亿元。2.Q2环比增长