1指出下面的变量哪一个属于顺序变量Word文档下载推荐.docx
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要描述三个专业学生人数的多少，适宜采用的图形是C
A.雷达图
B.茎叶图
C.条形图
某地区的个人收入不是对称分布的，平均数5000元，标准差是1000元。
收入在2000元至8000元范围内的人口至少占B
A.75%
B.89%
C.94%
D.99%
最近发表的一份报告称，“由150辆轿车组成的一个样本表明，进口轿车的价格明显高于本国生产的轿车”。
这一结论属于（D）
A．对样本的描述
B．对样本的推断
C．对总体的描述
D．对总体的推断
在对数值型数据进行分组时，所分的组数C
A.通常是越多越好
B.通常是越少越好
C.应以能够适当观察数据的分布特征为准
D.应使数据分布的图形达到对称
某地区2008年新生婴儿中，男性婴儿为25万，女性婴儿为20万。
男性婴儿与女性婴儿的人数之比为1.25：
1，这个数值属于B
A.比例
B.比率
C.频数
D.平均数
下面的哪个陈述不属于鉴别图形优劣的准则（C）
A．使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述
B．能在最短的时间内、以最少的笔墨给读者提供最大量的信息
C．图形应尽可能复杂
D．表述数据的真实情况
9名大学生每月的生活费支出（单位：
元）分别是：
583，618，750，495，510，550，512，456，510。
生活费支出的中位数是
A.510
B.750
C.450
D.618
在第29届北京奥运会男子100米决赛中，进入决赛的8名百米运动员的成绩（单位：
秒）分别是：
9.69，9.89，9.91，9.93，9.95，9.97，10.01，10.03，这8名运动员百米成绩的标准差是
A.0.011
B.0.105
C.0.340
D.0.037
在某班随机抽取10名同学，统计学课程的考试分数分别为：
68，73，66，76，86，74，63，90，65，89，该班考试分数的25%和75%位置上的分位数分别是（）
A．60.5和76
B．65.5和81
C．70.5和86
D．75.5和91
条形图与直方图的主要区别之一是D
A.直方图不能用于展示数值型数据
B.直方图的矩形通常分开排列，而条形图的矩形通常连续排列
C.条形图中矩形的高度没有实际意义，而直方图中矩形的高度则有实际意义
D.条形图的矩形通常分开排列，而直方图的矩形通常连续排列
下列叙述中正确的是（A）
A．如果计算每个数据与平均数的离差，则这些离差的和等于零
B．如果考试成绩的分布是对称的，平均数为75，标准差为12，则考试成绩在63-75分之间的比例大约为95%
C．平均数和中位数相等
D．中位数总是大于平均数
如果一个数据的标准分数是-2，表明该数据（B）
A．比平均数高出2个标准差
B．比平均数低出2个标准差
C．等于2倍的平均数
D．等于2倍的标准差
对某个调整路段行驶过的120辆汽车的车速进行测量后发现，平均车速是85公里/小时，标准差是4公里/小时，下列哪个车速可以看作离群点（D）
A．78公里/小时
B．82公里/小时
C．91公里/小时
D．98公里/小时
在多元线性回归分析中，若F检验表明回归方程的线性关系显著，则（B）
A．表明每个自变量同因变量的线性关系显著
B．表明至少有一个自变量同因变量的线性关系显著
C．意味着每个自变量同因变量的线性关系都不显著
D．意味着至少有一个自变量同因变量的线性关系不显著
如果回归模型中存在多重共线性，则（D）
A．整个回归模型的线性关系不显著
B．肯定有一个回归系数通不过显著性检验
C．肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反
D．可能导致某些回归系数通不过显著性检验
3.已知某班级学生的英语平均考试成绩为85分，标准差是5分。
如果一个学生考试成绩的标准分数是-2，则该学生的考试分数为C
A.95
B.80
C.75
D.65
4.某大学共有5000名本科学生，每月平均生活费支出是500元，标准差是50元。
假定该校学生的生活费支出为对称分布，月生活费支出在400元至600元之间的学生人数大约为A
A.4750
B.4950
C.4550
D.3400
在多元线性回归分析中，如果t检验表明回归系数bi不显著，则意味着（C）
A．整个回归方程的线性关系不显著
B．整个回归方程的线性关系显著
C．自变量xi与因变量之间的线性关系不显著
D．自变量xi与因变量之间的线性关系显著
多元线性回归方程y=b0+b1x1+b2x2+……+bkxk，若自变量xi的回归系数bi的取值等于0，则表明（C）
A．因变量对自变量xi的影响不显著
B．因变量对自变量xi的影响显著
C．自变量xi对因变量的影响不显著
D．自变量xi对因变量的影响显著
6.市场营销人员的平均月收入为8000元，标准差为2400元，大学教师的平均月收入为5000元，标准差为2000元。
由此可知C
A.市场营销人员收入的离散程度较大
B.大学教师收入的离散程度较大
C.大学教师收入的离散程度较小
D.二者收入的离散程度相等
在多元回归分析中，多重共线性是指模型中（A）
A．两个或两个以上的自变量彼此相关
B．两个或两个以上的自变量彼此无关
C．因变量与一个自变量相关
D．因变量与两个以上的自变量相关
在某行业中随机抽取10家企业，第一季度的利润额分别是（单位：
万元）：
72，63.1，54.7，54.3，29，26.9，25，23.9，23，20。
该组数据的平均数为（）
A．28.46
B．30.20
C．27.95
D．39.19
如果某个回归系数的正负号与预期的相反，则表明（C）
A．所建立的回归模型是错误的
B．该自变量与因变量之间的线性关系不显著
C．模型中可能存在多重共线性
D．模型中肯定不存在多重共线性
7.在证券投资行业中随机抽取10个从业者，得到他们的月收入分别为：
6800，7300，6600，7600，8600，7400，6300，9000，6500，8900，他们月收入的平均数是
A.7000
B.7500
C.6800
D.6600
为了调查某校学生的购书费用支出，从男生中抽取60名学生调查，从女生中抽取40名学生调查，这种调查方法是（D）
A．简单随机抽样
B．整群抽样
C．系统抽样
D．分层抽样
9.在抽取样本时，一个元素被抽中后不再放回总体，然后再从所剩下的元素中抽取第二个元素，直到抽取个元素为止，这样的抽样方法称为B
A.重复抽样
B.不重复抽样
C.分层抽样
D.系统抽样
7.下列数据分析方法中，属于推断统计方法的是D
A.画出一个班考试分数的茎叶图
B.学生的生活费支出分成400元以下、400元～500元、500元～600元、600元以上，列出每一组的人数
C.随机抽取2000个家庭计算出它们的平均收入
D.随机抽取2000个家庭，根据2000个家庭的平均收入估计该地区家庭的平均收入
1.在2008年8月北京举办的第29届奥运会上，中国体育代表团共获得51枚金牌，占中国队获得奖牌总数的51%。
这里的“51%”是C
A.平均数
B.频数
C.比例
D.比率
指出下面的变量中哪一个属于数值型变量（A）
A．生活费支出
B．产品的等级
C．企业类型
D．员工对企业某项改革措施的态度
3.质检部门从某业生产一天生产的手机中随机抽取20部进行检查，推断该批手机的合格率。
这项研究的总体是B
A.20部手机
B.一天生产的全部手机
C.20部手机中合格的手机
D.一天生产的手机中合格的手机
8.大学生中每周的上网时间的偏态系数为0.3，这表明学生每周上网时间的分布是C
A.对称的
B.左偏的
C.右偏的
D.严重左偏的
某品牌的汽车在10家4S店销售，7月份各店的销售量（单位：
辆）分别为：
252，209，261，208，221，257，262，272，224，223，销售量25%和75%位置上的分位数分别是
A.235和267
B.261和272
C.209和224
D.215和259
回归平方和SSR反映了y的总变差中（A）
A．由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分
B．除了x对y的线性影响之外的其他因素对y的变差的影响
C．由于x与y之间的非线性关系引起的y的变化部分
D．由于x与y之间的函数关系引起的y的变化部分
离散系数的主要用途是（C）
A．反映一组数据的离散程度
B．反映一组数据的平均水平
C．反映多组数据离散程度
D．比较多组数据的平均水平
两组数据的平均数不等，但标准差相等，则（A）
A．平均数小的，离散程度大
B．平均数大的，离散程度大
C．平均数小的，离散程度小
D．两组数据的离散程度相同
回归平方和占总平方和的比例为（C）
A．相关系数
B．回归系数
C．判定系数
D．估计标准误差
对于有线性相关关系的两变量建立的直线回归方程y=b0+b1x中，回归系数b1（B）
A．可能为0
B．可能小于0
C．只能是正数
D．只能是负数
在回归估计中，给定自变量的取值x0，求得的置信区间与预测区间相比（C）
A．二者的区间宽度是一样的
B．置信区间比预测区间宽
C．置信区间比预测区间窄
D．置信区间有时比预测区间宽，有时比预测区间窄
离散系数（C）
A．只能消除一组数据的水平对标准差的影响
B．只能消除一组数据的计量单位对标准差的影响
C．可以同时消除数据的水平和计量单位对标准差的影响
D．可以准确反映一组数据的离散程度
如果一组数据的分布是对称的，则偏态系数为（A）
A．等于0
B．等于1
C．大于0
D．大于1
如果偏态系数明显不等于0，则表明数据的分布是（A）
A．非对称的
B．对称的
C．左偏的
D．右偏的
68，73，66，76，86，74，63，90，65，89，该班考试分数的中位数是（）
A．72.5
B．73.0
C．73.5
D．74.5
在多元线性回归分析中，t检验是用来检验（B）
A．总体线性关系的显著性
B．各回归系数的显著性
C．样本线性关系的显著性
D．H0:
b1=b2=…..=bk=0
一组数据的离散系数为0.4，平均数为20，则标准差为（D）
A．80
B．0.02
C．4
D．8
在多元线性回归模型中，若自变量xi对因变量y的影响不显著，那么它的回归系数bi的取值（A）
A．可能接近0
B．可能为1
C．可能小于0
D．可能大于1
残差平方和SSE反映了y的总变差中（B）
如果误差项服从正态分布的假定成立，那么在标准化残差图中，大约有95%的标准化残差落在（A）
A．-2--+2之间
B．0—1之间
D．-1—0之间
在多元线性回归方程y=b0+b1x1+b2x2+……+bkxk中，回归系数bi表示（B）
A．自变量xi变动一个单位时，因变量y的平均变动数量为bi
B．其他变量不变的条件下，自变量xi变动一个单位时，因变量y变动的平均变动量为bi
C．其他变量不变的条件下，自变量xi变动一个单位时，因变量y变动的总量为bi
D．因变量y变动一个单位时，自变量xi的平均变动数量为bi
如果时间序列存在自相关，适合的预测模型是（C）
A．线性模型
B．指数模型
C．自回归模型
D．季节性多元回归模型
只含有随机波动的序列称为（A）
A．平稳序列
B．周期性序列
C．季节性序列
D．非平衡序列
对某时间序列建立的指数曲线方程为Y=1500*（1.2）t,这表明该现象（B）
A．每期增长率为120%
B．每期增长率为20%
C．每期增长率为1.2个单位
D．每期的观测值为1.2个单位
对某时间序列建立的趋势方程为Y=100-5t，这表明该序列（C）
A．没有趋势
B．呈现线性上升趋势
C．呈现线性下降趋势
D．呈现指数下降趋势
平滑法适合于预测（A）
A．只含有随机波动的序列
B．含有多种成分的序列
C．含有趋势成分的序列
D．含有季节成分的序列
在多元回归分析中，通常需要计算调整的多重判定系数，这样可以避免多重判定系数的值（A）
A．由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1
B．由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0
C．由于模型中样本量个数的增加而越来越接近1
D．由于模型中样本量个数的增加而越来越接近0
自相关是指不同点的时间序列（B）
A．观察值之间的相关
B．残差之间的相关
C．预测值之间的相关
D．观测值有线性趋势
在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（A）
A．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著
B．所有的自变量与因变量线性关系显著
C．在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著
D．所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著
虚拟自变量的回归是指在回归模型中含有（A）
A．分类自变量
B．数值型自变量
C．分类因变量
D．数值型因变量
设回归方程的形式为E（y）=b0+b1x，若x是取值为0，1的虚拟变量，则b0的意义是（D）
A．代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值
B．代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均值
C．代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值
D．代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值
在多元线性回归分析中，利用逐步回归方法可以（B）
A．避免回归模型的线性关系不显著
B．避免所建立的回归模型存在多重共线性
C．提高回归方程的估计精度
D．使预测更加可靠
时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或下降的变动称为（A）
A．趋势
B．季节变动
C．循环波动
D．不规则波动
如果时间序列的残差存在自相关，使用最小二乘法拟合的回归模型进行预测（B）
A．违背了残差齐性的假定
B．违背了残差独立性的假定
C．违背了残差正态性的假定
D．结果比较准确
下列不属于描述统计问题的是（A）
根据样本信息对总体进行的推断
了解数据分布的特征
分析感兴趣的总体特征
利用图表等对数据进行汇总和分析
一项民意调查的目的是想确定年轻人愿意与其父母讨论的话题。
调查结果表明：
45%的年轻人愿意与其父母讨论家庭财务状况，38%的年轻人愿意与其父母讨论有关教育的话题，15%的年轻人愿意与其父母讨论爱情问题。
该调查所收集的数据是（A）
A．分类数据
B．顺序数据
C．数值型数据
D．实验数据
8.为了解大学生的上网时间，从全校所有学生宿舍中随机抽取50个宿舍，然后对抽中宿舍中的每个学生进行调查，这种抽样调查方法是D
A.分层抽样
B.简单随机抽样
C.系统抽样
D.整群抽样
根据各季度商品销售额数据计算的季节指数分别为：
一季度125%，二季度70%，三季度100%，四季度105%。
不受季节因素影响的是（）
A．一季度
B．二季度
C．三季度
D．四季度
如果某一月份的商品销售额为84万元，该月的季节指数等于1.2，在消除季节因素后该月的销售额为（）
A．60万元
B．70万元
C．90.8万元
D．100.8万元
1.下面关于相关分析的陈述中，不正确的是A
A.相关系数的数值越大，说明两个变量之间的线性关系越强
B.相关系数是一个随机变量
C.相关系数的绝对值不会大于1
D.相关系数只度量两个变量之间的线性关系
2.在一元回归模型SSE中，反映的是D
A.由于x的变化引起的y的线性变化部分
B.由于y的变化引起的x的线性变化部分
C.由于x和y的线性关系对y的影响
D.除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响
3.在一元线性回归模型中，对误差项e有三个基本假定，即正态性、方差齐性和独立性。
其中的独立性是指A
A.对于一个特定的x值，它所对应的e与其他x值所对应的不相关
B.对于一个特定的y值，它所对应的e与其他y值所对应的不相关
C.对于所有的x值，e的方差都相同
D.对于所有的y值，e的方差都相同
4.在回归分析中，残差平方和是指B
A.各实际观测值与其均值的离差平方和
B.各实际观测值与回归值的离差平方和
C.回归预测值与因变量均值的离差平方和
D.因变量与自变量的平方和
5.在一元线性回归分析中，利用所求得的一元线性回归方程，对于自变量x的一个给定值，求出因变量的平均值的区间，这一区间称为A
A.因变量平均值的置信区间
B.因变量个别值的预测区间
C.自变量平均值的置信区间
D.自变量个别值的预测区间
6.残差除以相应的标准差，其结果称为C
A.残差平方和
B.残差
C.标准化残差
D.估计标准误差
7.下面陈述中错误的是（D）
A相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量
B相关系数是一个随机变量
C相关系数的绝对值不会大于1
D相关系数不会取负值
8.下面的相关系数取值哪一个是错误的（C）
A-0.8B0.78C1.25D0
9.下面关于相关系数的陈述中哪一个是错的A
A数值越大说明两变量之间的关系越强
B仅仅是两变量的线性关系的度量
C不一定意味着两变量间存在因果关系
D绝对值不会大于1
10.如果相关系数为0，则两变量间（C）
A相关程度低
B不存在任何关系
C不存在线性相关关系
D存在非线性相关关系
11.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为B
A自变量B因变量C随机变量D非随机变量
12.在回归分析中，描述因变量如何依赖于自变量和误差项的方程称为（B）
A.回归方程B.回归模型
C估计的回归方程D经验回归方程
13.在回归分析中,根据样本数据求出的回归方程的估计称为（C）
A回归方程
B回归模型
C估计的回归方程
D理论回归方程
14.下面关于回归模型的假定中哪一个是错的A
A自变量是随机的
B误差项是一个期望值为0的随机变量
C对于所有的x值，误差项的方差都相同
D误差项是一个服从正态分布的随机变量
15.根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（离差平方和）最小。
16.在一元线性回归方程中，回归系数的实际意义是（B）
A当x=0时，y的期望值
B当x变动一个单位时，y的平均变动数量
C当x变动一个单位时，y增加的总数量
D当y变动一个单位时，x的平均变动数量
16.对不同年份的产品成本配合的直线回归方程为y=280-1.75x，回归系数表示时间增加一个单位，产品成本平均增加1.75个单位
17.在回归分析中，F检验主要是用来检验C
A相关系数的显著性
B回归系数的显著性
C线性关系的显著性
D估计标准误差的显著性
18.在直线回归方程中，若回归系数为0，则D
Ay对x的影响是显著的
By对x的影响是不显著的
Cx对y的影响是显著的
Dx对y的影响是不显著的
19.下面关系判定系数的陈述不正确的是B
A回归平方和占总平方和的比例
B取舍范围是[-1，1]
C取值范围是[0，1]
D评价回归方程拟合优度的一个统计量
20.下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是（D）
A均方残差的平方根
B对误差项的标准差的估计
C排除了x对y的线性影响后，y随机波动大小的一个估计量
D试题了两个变量之间的关系强度
21已知SSR=4854，SSE=146，则判定系数为97.08%
22.在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例大，则两变量之间A
A相关程度高B相关程度低
C完全相关D完全不相关
23.若变量x与y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判定系数为（C）
A0.8B0.89C0.64D0.40
24.标准化残差是（A）
A残差除以残差的标准差
B残差的标准差除以残差
C因变量的观测值除以残差
D自变量的实际值除以残差
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