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1、一.单项选择题（每小题2分，共20分）1. 一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。这里的参数是（）A. 1000个消费者B.所有在网上购物的消费者C.所有在网上购物的消费者的平均花费额D. 1000个消费者的平均花费金额2. 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，这种抽样方法属于（）A, 简单随机抽样B.整群抽样C.系统抽样D.分层抽样3. 某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以判断考试分数在70到90分之间
2、的学生大约占（）4.A. 95% B. 89% C. 68% D. 99%已知总体的均值为50，标准差为8,从该总体中随机抽取容量为64的样本，则样本均值的数学期望和抽样分布的标准误差分别为（）A. 50，8 B. 50，15.根据某班学生考试成绩的一个样本，分85分。全班学生的平均分数（A.肯定在这一区间内C.有5%的可能性在这一区间内C. 50，4 D. 8，8用95%的置信水平构造的该班学生平均考试分数的置信区间为75）B. 有95%的可能性在这一区间内D. 要么在这一区间内，要么不在这一区间内6. 一项研究发现，2000年新购买小汽车的人中有40%是女性，在2005年所作的一项调查中，
3、随机抽取120 个新车主中有57人为女性，在a = 0.05的显着性水平下，检验2005年新车主中女性的比例是否有显着H : K 40% , H :兀 40%H :兀 40%)增加，建立的原假设和备择假设为（）A. H :兀=40%, H :兀。40%b.C. H :兀 40%D.7. 在回归分析中，因变量的预测区间估计是指（A. 对于自变量x的一个给定值七，求出因变量y的平均值的区间B. 对于自变量x的一个给定值七，求出因变量y的个别值的区间C. 对于因变量y的一个给定值y0，求出自变量x的平均值的区间d.对于因变量y的一个给定值y0，求出自变量x的平均值的区间8. 在多元线性回归分析中，如
4、果F检验表明线性关系显着，则意味着（）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相关系着B. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都显着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着D. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显着9. 如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减，则适合的预测模型是（A. 移动平均模型 B.指数平滑?型C.线性模型 D.指数模型10.设p为商品价格，q销售量，则指数y P0q1的实际意义是综合反映（ ）乙p q00A.商品销售额的变动程度B.商品价格变动对销售额影响程度C. 商品销售量变动对销售额影响程度D.商品价格和销售量变动
5、对销售额影响程度简要回答下列问题（每小题5分，共15分）1. 简述直方图和茎叶图的区别。2. 简述假设检验中P值的含义。3. 解释指数平滑法。（15分）甲、乙两个班参加同一学科考试，甲班的平均考试成绩为86分，标准差为12分。乙班考试成 绩的分布如下：考试成绩（分）I学生人数（人）60以下2607077080980907901005合计30（1）画出乙班考试成绩的直方图。（2）计算乙班考试成绩的平均数及标准差。（3）比较甲乙两个班哪个班考试成绩的离散程度大？四.（25分）某企业生产的袋装食品采用自动打包机包装，每袋标准重量为100克。现从某天生产的一批产品中按重复抽样随机抽取50包进行检查，测
6、得每包重量（克）如下:每包重量（克）包数96-98298-1003100-10234102-1047104-1064合计50假定食品包重服从正态分布，要求:（1）确定该种食品平均重量95%的置信区间。（2）如果规定食品重量低于100克属于不合格，确定该批食品合格率95%的置信区间。（3） 采用假设检验方法检验该批食品的重量是否符合标准要求？ （a= 0.05，写出检验的具体步五.骤）。（25分）一家产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品销售量（y）与该公司的销售价格（）、 各地区的年人均收入（）、广告费用（）之间的关系，搜集到30个地区的有关数据。利用Excel得到下面 的回归结果
7、（a = 0.05）：方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归4008924.78.88341E-13残差总计29参数估计表Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept7589.10252445.02133.10390.00457X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103X Variable 280.610714.76765.45860.00001X Variable 30.50120.12593.98140.00049（1）将方差分析表中的所缺数值补齐。（2）写出销售量与销售价格、年人均收入、广
8、告费用的多元线性回归方程，并解释各回归系数的意 义。（3）检验回归方程的线性关系是否显着？（4）计算判定系数R 2，并解释它的实际意义。（5）计算估计标准误差，并解释它的实际意义。模拟试题一解答一、单项选择题1. A； 2. D； 3. C； 4. B； 5. D； 6. C； 7. B； 8. A； 9. D； 10. B。二、简要回答下列问题1. （1）直方图虽然能很好地显示数据的分布，但不能保留原始的数值；茎叶图类似于横置的直方图，与 直方图相比，茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，即保留了原始数据的信息。（2）在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小
9、批量数据。2, 如果原假设H 0是正确的，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率，称为 P 值P值是假设检验中的另一个决策工具，对于给定的显着性水平a，若pa，则拒绝原假设。3. 指数平滑法是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法使得第t +1期的预测值等于t期 的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。一次指数平滑法是适合于平稳序列的一种预测方法，其模型为F =aY + （1 a） F。“三、（1）乙班考试成绩的直方图如下:（2）_ 吃匕 55 x 2 + 65 x 7 + 75 x 9 + 85 x 7 + 95 x 5X = 41=n30231030=77分（3）
10、甲班考试分数的离散系数为：u甲=X=86=a】395。s 11.86乙班考试分数的离散系数为：u乙=X 77 = 54。由于甲 %052 = 1.96，所以拒绝原假设，该批食品的重量不符合标准要求。五、（1）方差分析表变差来源dfSSMSFSignificance F回归34008924.772.808.88341E-13残差261431812.655069.7总计29（2）多元线性回归方程为：V = 7589.1025 117.8861X + 80.6107x + 0.5012x。123P = -1 17886表示：在年人均收入和广告费用不变的情况下，销售价格每增加一个单位，销售 量平均下降
11、117.8861个单位；P = 80.6107表示：在销售价格和广告费用不变的情况下，年人均收入 2每增加一个单位，销售量平均增加80.6107个单位；P 3 = 0.5012表示：在年销售价格和人均收入不变 的情况下，广告费用每增加一个单位，销售量平均增加0.5012个单位。（3）由于Significance F=8.88341E-13a = 0.05，表明回归方程的线性关系显着。（4）R2 =SSRSST12026774.113458586.7=89.36%表明在销售量的总变差中，被估计的多元线性回归方程所解释的比例为89.36%，说明回归方程的拟合程度较高。:SSE 一 .一（5）s =
12、 J:- f MSE =飞55。69.7 = 234.67。表明用销售价格、年人均收入和广告费e n 一 k 一 1用来预测销售量时，平均的预测误差为234.67。模拟试题二一单项选择题（每小题2分，共20分）1 根据所使用的计量尺度不同，统计数据可以分为（）A.分类数据、顺序数据和数值型数据B.观测数据和试验数据C.截面数据和时间序列数据D.数值型数据和试验数据2. 饼图的主要用途是（）A.反映一个样本或总体的结构B.比较多个总体的构成C.反映一组数据的分布D.比较多个样本的相似性3. 如果一组数据是对称分布的，则在平均数加减2个标准差之内的数据大约有（）A. 68% B. 90% C. 9
13、5% D. 99%4. 从均值为200、标准差为50的总体中，抽出n = 100的简单随机样本，用样本均值无估计总体均值R，则天的数学期望和标准差分别为（）A. 200，5B. 200，20C. 200，0.5D. 200，255. 95%的置信水平是指（）A. 总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为95%B. 总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为5%C在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的区间比率为95%D在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的区间比率为5%6. 在假设检验中，如果所计算出的P值越小，说明检验的结果（）A.越显着B.越不显着C. 越真实D.越不真实7. 在下面的假定中，哪一个不属于方差分析中的假定（）A.每个总体都服从正态分布B.各总体的方差相等C.观测值是独立的D.各总体的方差等于08. 在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的，其中组间平方和反映的是（）A. 一个样本观测值之间误差的大小B.全部观测值误差的大小C.
