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1、 2022年CIA考试第二部分练习试题20道（7）A评估确定大事在给定时间或幅度内发生确定次数的概率； B评估所观看的大事至少在一个详细的时间间隔内发生的概率（如，保险丝的寿命、发动机等的使用时间）； C对30个样本以下的小样本进展测试并且假定潜在的总体是正常的； D测试实际数据与和理论上的分布之间的适合的满足度。答案：A解析：答案A正确，泊松分布模拟特定大事在一段时期内、或一个范围内发生的次数。当样本量很大且所观看的大事乘以样本规模（即=np）很小时，泊松分布更接近于贝努里分布，通常np7。答案B不正确，指数分布用于评估所观看的大事至少在一个详细的时间间隔内发生的概率（如，保险丝的寿命、发动
2、机等的使用时间）；答案C不正确，在所检查的样本量小于30且假定潜在的总体是正常的状况下，使用t-分布（又称学生的分布）；答案D不正确，卡方分布是用来测试在事实的数据和理论的分布之间适合的满足度。 2. 在某大型计算机制造公司中，各部门间是否全都遵守一项新的、但不受欢送的选购指南引起了很大关注。内部审计师根据选购百分比加以排序，并且标明该部门所属的分公司。审计师对分公司A与分公司B中部门平均等级的标准差进展t检验，以测试二者在遵守政策方面有无差异，结果发觉分公司A（部门较多）的平均等级明显高（优）于分公司B。依据该分析可以得出以下结论： A分公司A更好地遵守了新政策； B应当对各部门进展随机抽样
3、并重新进展计算分析； C当承受检查各组的规模不一样时，t检验无效； D关于此类数据不适用t检验，应当采纳其他方法进展分析。答案：D解析：答案A不正确，在这种状况下t检验是无效的；答案B不正确，内部审计师已经列出了全部总体，不需要进展随机抽样并重新进展计算分析；答案C不正确，t检验可用于规模不全都的各组。答案D正确，T-分布用于小样本测试，但方法上与正态分布一样。运用序数水平数据来进展t检验是无效的。t检验可定义为是对参数统计的应用。非参数统计（自由分布）应用于等级挨次问题，但详细的分布不为人知。 3. 内部审计师对确定四个办公室的女经理与男经理的比例是否有统计上的显着差异感兴趣，考虑采纳卡方检
4、验。在此例中，相对于t检验，该测试的主要优点是： A卡方检验可运用通用的适用软件； B卡方检验既能测试关系又能测试强度； C卡方检验能用于名义数据 D卡方检验是一种参数检验，因而更为强大。答案：C解析：答案A不正确，测试软件广泛应用于t检验；答案B不正确，卡方分布检验不能测试关系和测试强度；答案C正确，卡方检验是用来检验在事实数据和理论的分布之间适合的满足度。换句话说就是，它是在将样本方差和总体方差进展比拟的根底上，来检验样本是否适合于总体。卡方检验很适合运用名义数据。名义数据很简洁地将一项与另一项区分开，如男人和女人。假如n代表抽样工程的数量，那么，卡方统计量（2）就是总体方差（2）除以样本
5、方差（s2）与自由度(n-1)的乘积，然后再将计算值与卡方表中的临界值进展比拟。答案D不正确，卡方分布检验是非参数的，不计算参数的应用问题。 4. 在决策论中，那些能影响决策的结果且无法掌握的将来大事是： A支付； B自然状态； C概率； D节点。答案：B解析：答案A不正确，支付是对利润或本钱的结果度量；答案B正确，由于决策涉及风险，所以期望值的概念供应了一个用于做出决策的理性方法。通过将每个支付同每个结果的概率相乘并将其结果相加就可以得到选择的期望值。选择的期望值。可能的结果通常指的是自然状态。答案C不正确，概率是自然状态发生的可能性；答案D不正确，节点是决策树的连接点。 5. 公司的治理层
6、要求内部审计部门帮助确定新的自动化系统是否可执行，以及支持软件是由自己开发还是购置或是租用。这将要求对备选方案的结果进展评价。该公司对这些选择方案进展评价所使用的最有效的工具将是： A比率分析 B支付表 C排队论 D决策树答案：D解析：答案A不正确，比率分析只考虑所做出的决策的一局部。比率分析用于本钱和效率分析；答案B不正确，支付表在评估个人的决策时是有用的；答案C不正确，排队论是使排队本钱最小化的一种方法。答案D正确，决策数是用一横向的数型构造图表示决策中的各因素可取值、其概率及可能结果的决策分析工具。图中任意可能结果的概率等于导致该结果的每一树枝上的各项概率的乘积。决策树分析主要用于存在不
7、确定性状况下的治理决策。 依据以下信息答复6-7题。公司从某投资时机获得收益（或损失）的概率列表如下：利润前景 收益（损失）额 概率乐观的 $10000 0.30最有可能的 $6000 0.55悲观的 $（1000） 0.15 6. 预期的利润是： A$6000 B$6150 C$6300 D$6450答案：B解析：答案A不正确，$6000是最可能的利润；答案B正确，预期的利润等于可能支付额与其概率的乘积的总和。预期的利润是$6150，即 （$100000.30）+（$60000.55）-（$10000.15）。答案C和D都不正确，$6300和$6450是拒绝接纳的预期亏损。 7. 该公司在投
8、资于本工程前为事先知道三个投资方案（乐观的、悲观的或是最可能的）中哪个能实际发生并情愿支付： A$0 B$150 C$300 D$550答案：B解析：答案A不正确，计算完善信息的期望值不考虑任何亏损；答案B正确，完善信息是指能够知道并确定将会发生的将来的自然状况。完善信息的期望值（EVPI）是没有完善信息的状况下得出的期望值与给定完善信息条件下实行行为所获得的收益之间的差额。后者是$6150。完善信息的期望值不考虑任何亏损。给出完善信息，假如期望到亏损，经济的理性的人将不会投资。所以，完善信息的期望值是$6300，即 （$100000.30）+（$60000.55），并且完善信息的本钱是$15
9、0，即（$6300-$6150）。答案C和D都不正确，完善信息的期望值（EVPI）是没有完善信息的状况下得出的期望值与给定完善信息条件下实行行为所获得的收益之间的差额。 8. 内部审计师试图评价销售循环中掌握程序失控的潜在价值影响，涉及两个掌握。掌握A失败的可能性是10%，掌握B失败的可能性是5%。掌握程序是独立的，即一个掌握程序的失败不会影响另一个程序。在评价对公司的潜在暴露（风险）时，内部审计师确定掌握A失败的本钱是$10000，掌握B失败的本钱是$25000，两者同时失败的附加本钱是$202200。假如这些掌握都不是很有效，公司的估计本钱是： A$1000 B$32250 C$2250
10、D$3250答案：D解析：答案A不正确，$1000是同时失败的本钱；答案B不正确，$32250是假定联合概率0.15而不是0.005；答案C不正确，$2250忽视了同时失败的本钱。答案D正确，预期值等于可能结果与其相应概率乘积的和。而且，独立大事同时发生的共同概率是其概率的乘积。因而，估计本钱是$3250，即（10%$10000）+（5%$25000）+（10%5%）$202200。 9. 在回归分析中，以下哪个相关系数代表了自变量和因变量间的相关关系： A1.03； B-0.02； C-0.89； D0.75.答案：C解析：答案A不正确，相关系数不行能取值为1.03；答案B不正确，-0.02
11、是一个特别弱的相关系数；答案C正确，由于相关系数的取值范围在-1.0和+1.0之间，-0.89代表了自变量和因变量间非常强的相关关系；-1.0表示x和y之间反向的完全相关关系；+1.0表示x和y间正向完全的相关关系。答案D不正确，0.75距离值为0.25，而-0.89距离最小值为0.11。 10. 直接材料本钱和产量之间的相关系数最接近于： A-0.75 B0.50 C0 D1.00答案：D解析：答案A不正确，负相关系数说明两个变量间的负关系；答案B不正确，值0.5表示直接材料本钱和产量之间存在某些线性关系，但不是很强；答案C不正确，零值表示直接材料本钱和产量之间不存在线性关系。答案D正确，相
12、关系数是用来度量线性关系的相关程度。它具有以下的特征：相关系数的大小是用来度量独立程度。-1.0表示存在一种完全相反的线性关系；0表示不存在线性关系；1.0表示存在一种直接的线性关系。因此，相关系数1最能说明直接材料本钱和产量之间存在的这种直接的线性关系。 11. 内部审计师询问会计人员是如何确定公司的不动产价值的，会计人员说价值是依据回归模型确定的，该回归模型使用了资产的17种不同特征（平方面积、与市区靠近状况、使用年限等）。该模型的系数是通过随机抽取20栋企业房屋作为样原来确定的。该模型R2等于0.92。依据以上资料，内部审计师应得出以下哪一项结论： A如此高的R2值很大程度上是由于随机偶
13、然性导致的； B92%的变量确定价值含在模型中； C该模型是特别牢靠的； D这个资产样本可能代表了公司拥有的资产总体。答案：A解析：答案A正确，数学上R2总是向1.0接近，回归中的变量数字与在样本中观看的数字接近（即使猜测值与因变量无关）。这个模型的小样本规模中有太多的猜测值。答案B不正确，真实的模型是未知的，因此不能得出这个结论；答案C不正确，这个模型的小样本规模中有太多的猜测值；答案D不正确，一个高的R2值会消失在一个不利的模型的不利样本中，犹如它消失在一个有利模型的有利样本中一样。 12. 内部审计师利用回归分析，对使用本钱和机器小时之间的关系进展评价，以下信息是利用某计算机软件程序得到
14、的结果：截距 2050回归系数 0.825相关系数 0.800估量的标准误差 200观看的数量 36假如该公司的10台机器，在下月使用2400小时，估计的使用本钱是： A$4050 B$4030 C$3970 D$3830答案：B解析：答案A不正确，在截距加上10倍的标准差时，会得到$4050；答案B正确，以下是一元回归方程（y是因变量或使用本钱；a是y轴上的截距或固定本钱；b是回归线的斜率；x是自变量或机器小时。）则估计的使用本钱是y=a+bx=$4030，即$2050+（0.8252400）。答案C不正确，$3970这个结果源自b值使用的是相关系数，而非回归系数；答案D不正确，在估计的使用本钱减去$200时得到$3830。 13. 某部门使用回归方法，依据月广告费用支出来猜测月产品销售（二者的单位都是百万元）。结果自变量的回归系数为0.8。系数的值说明： A某样本中，
