南京工業(yè)大學(xué)浦江學(xué)院《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁南京工業(yè)大學(xué)浦江學(xué)院《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在進(jìn)行問卷調(diào)查時(shí),為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量,對問卷的信度和效度進(jìn)行了檢驗(yàn)。以下關(guān)于信度和效度的說法,哪個(gè)是正確的?()A.信度高,效度一定高B.效度高,信度一定高C.信度和效度沒有關(guān)系D.以上都不對2、對于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù),經(jīng)過一階差分后變得平穩(wěn),說明原序列具有什么特征?()A.趨勢B.季節(jié)變動(dòng)C.循環(huán)變動(dòng)D.隨機(jī)波動(dòng)3、已知某時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一階自相關(guān)系數(shù)為0.6?,F(xiàn)對該時(shí)間序列進(jìn)行一次差分運(yùn)算,得到新的時(shí)間序列。則新序列的自相關(guān)系數(shù)()A.減小B.增大C.不變D.無法確定4、已知一組數(shù)據(jù)的偏態(tài)系數(shù)為-0.8,峰態(tài)系數(shù)為2.5,說明這組數(shù)據(jù)的分布形態(tài)是?()A.左偏且尖峰B.右偏且尖峰C.左偏且平峰D.右偏且平峰5、某公司的員工績效得分服從正態(tài)分布,均值為75分,標(biāo)準(zhǔn)差為10分。若要確定績效得分在前10%的員工,其得分至少應(yīng)為多少?()A.89.4B.92.8C.95.5D.98.76、某地區(qū)的氣溫在一年中呈現(xiàn)周期性變化,為了研究其規(guī)律,收集了過去5年每月的平均氣溫?cái)?shù)據(jù)。適合用于分析這種時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法是?()A.回歸分析B.方差分析C.指數(shù)平滑法D.聚類分析7、在進(jìn)行多元回歸分析時(shí),如果增加一個(gè)自變量,而決定系數(shù)R2沒有明顯變化,說明這個(gè)自變量對因變量的解釋作用如何?()A.很強(qiáng)B.較弱C.無法判斷D.以上都不對8、對于一個(gè)包含分類變量和連續(xù)變量的數(shù)據(jù)集,想要分析分類變量對連續(xù)變量的影響,應(yīng)該使用哪種方法?()A.方差分析B.協(xié)方差分析C.邏輯回歸D.以上都可以9、某班級學(xué)生的數(shù)學(xué)成績和語文成績存在一定的相關(guān)性。若已知數(shù)學(xué)成績的標(biāo)準(zhǔn)差為10,語文成績的標(biāo)準(zhǔn)差為8,相關(guān)系數(shù)為0.6,那么數(shù)學(xué)成績對語文成績的回歸系數(shù)是多少?()A.0.48B.0.6C.0.75D.1.2510、在進(jìn)行多元線性回歸分析時(shí),如果某個(gè)自變量的t檢驗(yàn)不顯著,但整個(gè)回歸方程顯著,應(yīng)該()A.保留該自變量B.剔除該自變量C.重新收集數(shù)據(jù)D.無法確定11、在對兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析時(shí),如果相關(guān)系數(shù)的絕對值接近1,說明()A.兩個(gè)變量線性關(guān)系強(qiáng)B.兩個(gè)變量線性關(guān)系弱C.兩個(gè)變量沒有關(guān)系D.無法判斷12、某地區(qū)的氣溫?cái)?shù)據(jù)呈現(xiàn)出上升趨勢,為了預(yù)測未來的氣溫變化,采用了指數(shù)平滑法。如果平滑系數(shù)選擇較大的值,預(yù)測結(jié)果會(huì)()A.更平滑B.更接近實(shí)際值C.對近期數(shù)據(jù)更敏感D.對長期數(shù)據(jù)更敏感13、對于一個(gè)包含多個(gè)分類變量的數(shù)據(jù)集,想要了解不同分類變量之間的相關(guān)性,應(yīng)該使用哪種統(tǒng)計(jì)方法?()A.卡方檢驗(yàn)B.相關(guān)系數(shù)C.方差分析D.以上都不是14、在對時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測時(shí),如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的線性趨勢,適合使用的預(yù)測方法是()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)指數(shù)法15、在對某班級學(xué)生的數(shù)學(xué)成績進(jìn)行分析時(shí),發(fā)現(xiàn)成績的分布呈現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾特征。以下哪種統(tǒng)計(jì)分布可能更適合描述這種情況?()A.正態(tài)分布B.t分布C.卡方分布D.對數(shù)正態(tài)分布16、在進(jìn)行回歸分析時(shí),如果存在多重共線性問題,會(huì)對模型產(chǎn)生什么影響?()A.系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確B.方差增大C.預(yù)測能力下降D.以上都有可能17、在構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型時(shí),如果存在多重共線性問題,會(huì)對模型產(chǎn)生以下哪種影響?()A.系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確B.方差增大C.模型不穩(wěn)定D.以上都是18、在進(jìn)行因子分析時(shí),如果提取的公共因子能夠解釋原始變量總方差的80%以上,說明什么?()A.因子分析效果不好B.提取的公共因子數(shù)量過多C.提取的公共因子能夠較好地反映原始變量的信息D.原始變量之間的相關(guān)性較弱19、某公司生產(chǎn)的一批產(chǎn)品,其質(zhì)量特性值服從正態(tài)分布,均值為100,標(biāo)準(zhǔn)差為5。從這批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè),其質(zhì)量特性值大于110的概率大約是多少?()A.0.0228B.0.1587C.0.8413D.0.977220、對于一個(gè)存在多重共線性的回歸模型,使用嶺回歸方法進(jìn)行修正,其原理是?()A.增加變量B.減少變量C.對系數(shù)進(jìn)行約束D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)某市場調(diào)查公司想要了解消費(fèi)者對某新產(chǎn)品的認(rèn)知度和接受度,設(shè)計(jì)了一份問卷進(jìn)行調(diào)查。請說明如何對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度分析,以及如何根據(jù)分析結(jié)果改進(jìn)問卷。2、(本題5分)某研究人員想要比較不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,收集了相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。請說明可以采用哪些綜合評價(jià)方法來進(jìn)行比較,并闡述這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)。3、(本題5分)論述在進(jìn)行空間數(shù)據(jù)分析時(shí),如何使用空間自相關(guān)分析來研究數(shù)據(jù)的空間依賴性,解釋Moran'sI統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算和意義,并舉例應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某電商平臺(tái)想分析促銷活動(dòng)對商品銷量和用戶購買行為的影響,收集了活動(dòng)前后的數(shù)據(jù),怎樣評估促銷效果并優(yōu)化活動(dòng)方案?2、(本題5分)某在線招聘平臺(tái)想了解不同行業(yè)、職位的招聘需求和求職者特征。收集到相關(guān)數(shù)據(jù)后,怎樣進(jìn)行分析以提高招聘匹配度?3、(本題5分)某醫(yī)院對某種疾病的患者治療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,包括治療方法、患者年齡、病情嚴(yán)重程度等。請?jiān)u估不同治療方法的效果,并確定影響治療效果的因素。4、(本題5分)某制造企業(yè)記錄了生產(chǎn)線上不同設(shè)備的故障時(shí)間、維修成本和生產(chǎn)效率。請分析如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備維護(hù)和生產(chǎn)流程優(yōu)化。5、(本題5分)某電商平臺(tái)為了提高客戶忠誠度,對客戶購買頻率、消費(fèi)金額和滿意度進(jìn)行了分析。制定客戶關(guān)懷策略。四、計(jì)算題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)某工廠的生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行時(shí)間和維修費(fèi)用的數(shù)據(jù)如下:運(yùn)行時(shí)間(小時(shí))分別為500、600、700、800、900,對應(yīng)的維修費(fèi)用(元)分別為500、650、800、

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