1、1指出下面的變量哪一個屬于順序變量BA. 每月的生活費支出B. 產品質量的等級C. 企業所屬的行業D. 產品的銷售收入2指出下面的數據哪一個屬于分類數據DA. 某種產品的銷售價格（元）：21，26,19，22，28B. 某汽車生產企業各季度的產量（萬輛）：25，27，30，26C. 產品的質量等級：一等品，二等品，三等品D. 上網的方式：有線寬帶，無線寬帶3一所大學從全校學生中隨機抽取300人作為樣本進行調查，其中80%的人回答他們的月生活費支出在500元以上。這里的300人是BA. 總體B. 樣本C. 變量D. 統計量一項調查表明，在所抽取的2000個消費者中，他們每月在網上購物的平均花費是

2、200元,這項調查的樣本是AA. 2000個消費者B. 所有在網上購物的消費者C. 所有在網上購物的消費者的網上購物的平均花費金額D. 2000個消費者的網上購物的平均花費金額最近發表的一項調查表明，汽車消費稅率調整后，消費者購買大排量汽車的比例顯著下降這一結論屬于DA. 對樣本的描述B. 對樣本的推斷C. 對總體的描述D. 對總體的推斷某研究部門準備在全市200萬個家庭中抽取2000個家庭，以推斷該城市所有職工家庭的年人均收入。這項研究的總體是（B）2000個家庭B.200萬個家庭C.2000個家庭的人均收入D.200萬個家庭的人均收入在2008年8月北京舉辦的第29屆奧運會上，中國體育代表

3、團共獲得51枚金牌、銀牌21枚、銅牌28枚，要描述中國隊獲得獎牌的構成狀況，適宜的圖形是BA. 條形圖B. 餅圖C. 莖葉圖D. 雷達圖某集團公司下屬5個子公司。集團公司想比較5個子公司在總生產成本、銷售收入、銷售人員數、公司所在地的居民收入水平這4項指標的差異和相似程度，適宜采用的圖形是DA. 帕累托圖B. 環形圖C. 散點圖D. 雷達圖某大學的教學管理人員想分析經濟管理類專業的學生統計學的考試分數與數學考試分數之間是否存在某種關系，應該選擇的描述圖形是AA. 散點圖B. 條形圖C. 餅圖D. 箱線圖隨機抽取500個消費者的簡單隨機樣本，得到他們每月的消費支出數據。研究者想觀察這500個消費

4、者生活費支出的分布狀況，應該選擇的描述圖形是CA. 條形圖B. 帕累托圖C. 直方圖D. 雷達圖與直方圖相比，莖葉圖（B）A沒保留原始數據的信息B保留原始數據的信息C.不能有效展示數據的分布D更適合描述分類數據下面的哪個圖形不適合描述數值型數據的分布（A）帕累托圖B.直方圖C.莖葉圖D箱線圖一所大學的法學院設有三個專業，其中刑法專業20名學生，民法專業50名學生，經濟法專業30名學生。要描述三個專業學生人數的多少，適宜采用的圖形是CA. 雷達圖B. 莖葉圖C. 條形圖D. 箱線圖某地區的個人收入不是對稱分布的，平均數5000元，標準差是1000元。收入在2000元至8000元范圍內的人口至少占

5、BA. 75%B. 89%C. 94%D. 99%產的轎車”。這一結論屬于（D）A.對樣本的描述B對樣本的推斷C.對總體的描述D對總體的推斷在對數值型數據進行分組時，所分的組數CA. 通常是越多越好B. 通常是越少越好C. 應以能夠適當觀察數據的分布特征為準D. 應使數據分布的圖形達到對稱某地區2008年新生嬰兒中，男性嬰兒為25萬，女性嬰兒為20萬。男性嬰兒與女性嬰兒的人數之比為1.25：1，這個數值屬于BA. 比例B. 比率C. 頻數D. 平均數下面的哪個陳述不屬于鑒別圖形優劣的準則（C）A使復雜的觀點得到簡明、確切、高效的闡述B能在最短的時間內、以最少的筆墨給讀者提供最大量的信息C.圖形

6、應盡可能復雜D.表述數據的真實情況9名大學生每月的生活費支出（單位：元）分別是：583,618,750,495,510,550,512,456,510。生活費支出的中位數是A. 510B. 750C. 450D. 618在第29屆北京奧運會男子100米決賽中，進入決賽的8名百米運動員的成績（單位：秒）分別是：9.69,9.89,9.91,9.93,9.95,9.97,10.01,10.03，這8名運動員百米成績的標準差是A. 0.011B. 0.105C. 0.340D. 0.037在某班隨機抽取10名同學，統計學課程的考試分數分別為：68,73,66,76,86,74,63,90,65,89

7、,該班考試分數的25%和75%位置上的分位數分別是（）A.60.5和76B.65.5和81C.70.5和86D.75.5和91條形圖與直方圖的主要區別之一是DA. 直方圖不能用于展示數值型數據B. 直方圖的矩形通常分開排列，而條形圖的矩形通常連續排列C. 條形圖中矩形的高度沒有實際意義，而直方圖中矩形的高度則有實際意義D. 條形圖的矩形通常分開排列，而直方圖的矩形通常連續排列下列敘述中正確的是（A）A如果計算每個數據與平均數的離差，則這些離差的和等于零B.如果考試成績的分布是對稱的，平均數為75,標準差為12，則考試成績在63-75分之間的比例大約為95%C.平均數和中位數相等D.中位數總是大

8、于平均數如果一個數據的標準分數是-2，表明該數據（B）A.比平均數高出2個標準差B.比平均數低出2個標準差C.等于2倍的平均數D.等于2倍的標準差對某個調整路段行駛過的120輛汽車的車速進行測量后發現，平均車速是85公里/小時，標準差是4公里/小時，下列哪個車速可以看作離群點（D）A.78公里/小時B.82公里/小時C.91公里/小時D.98公里/小時在多元線性回歸分析中，若F檢驗表明回歸方程的線性關系顯著，則（B）A.表明每個自變量同因變量的線性關系顯著B.表明至少有一個自變量同因變量的線性關系顯著C.意味著每個自變量同因變量的線性關系都不顯著D.意味著至少有一個自變量同因變量的線性關系不顯

9、著如果回歸模型中存在多重共線性，則（D）A.整個回歸模型的線性關系不顯著B.肯定有一個回歸系數通不過顯著性檢驗C.肯定導致某個回歸系數的符號與預期的相反D.可能導致某些回歸系數通不過顯著性檢驗3. 已知某班級學生的英語平均考試成績為85分，標準差是5分。如果一個學生考試成績的標準分數是-2，則該學生的考試分數為CA. 95B. 80C. 75D. 65某大學共有5000名本科學生，每月平均生活費支出是500元，標準差是50元。假定該校學生的生活費支出為對稱分布，月生活費支出在400元至600元之間的學生人數大約為AA. 4750B. 4950C. 4550D. 3400在多元線性回歸分析中，如

10、果t檢驗表明回歸系數bi不顯著，則意味著（C）A整個回歸方程的線性關系不顯著B整個回歸方程的線性關系顯著C.自變量xi與因變量之間的線性關系不顯著D自變量xi與因變量之間的線性關系顯著多元線性回歸方程y=b0+b1x1+b2x2+bkxk，若自變量xi的回歸系數bi的取值等于0,則表明（C）A.因變量對自變量xi的影響不顯著B.因變量對自變量xi的影響顯著C.自變量xi對因變量的影響不顯著D.自變量xi對因變量的影響顯著市場營銷人員的平均月收入為8000元，標準差為2400元，大學教師的平均月收入為5000元，標準差為2000元。由此可知CA. 市場營銷人員收入的離散程度較大B. 大學教師收入

11、的離散程度較大C. 大學教師收入的離散程度較小D. 二者收入的離散程度相等在多元回歸分析中，多重共線性是指模型中（A）A.兩個或兩個以上的自變量彼此相關B.兩個或兩個以上的自變量彼此無關C.因變量與一個自變量相關D.因變量與兩個以上的自變量相關在某行業中隨機抽取10家企業，第一季度的利潤額分別是（單位：萬元）：72,63.1,54.7,54.3,29,26.9,25,23.9,23,20。該組數據的平均數為（）A.B.如果某個回歸系數的正負號與預期的相反，則表明（C）A.所建立的回歸模型是錯誤的B.該自變量與因變量之間的線性關系不顯著C.模型中可能存在多重共線性D.模型中肯定不存在多重共線性在

12、證券投資行業中隨機抽取10個從業者，得到他們的月收入分別為：6800,7300,6600,7600,8600,7400,6300,9000,6500,8900,他們月收入的平均數是A. 7000B. 7500C. 6800D. 6600為了調查某校學生的購書費用支出，從男生中抽取查，這種調查方法是（D）為了調查某校學生的購書費用支出，從男生中抽取查，這種調查方法是（D）60名學生調查，從女生中抽取40名學生調簡單隨機抽樣A. 整群抽樣系統抽樣D分層抽樣9.在抽取樣本時，一個元素被抽中后不再放回總體，然后再從所剩下的元素中抽取第二個元素，直到抽取個元素為止，這樣的抽樣方法稱為BA. 重復抽樣B.

13、 不重復抽樣C. 分層抽樣D. 系統抽樣下列數據分析方法中，屬于推斷統計方法的是DA. 畫出一個班考試分數的莖葉圖B. 學生的生活費支出分成400元以下、400元500元、500元600元、600元以上，列出每一組的人數C. 隨機抽取2000個家庭計算出它們的平均收入D. 隨機抽取2000個家庭，根據2000個家庭的平均收入估計該地區家庭的平均收入1.在2008年8月北京舉辦的第29屆奧運會上，中國體育代表團共獲得51枚金牌，占中國隊獲得獎牌總數的51%。這里的“51%是CA. 平均數B. 頻數C. 比例D. 比率指出下面的變量中哪一個屬于數值型變量（A）A. 生活費支出B.產品的等級C. 企

14、業類型員工對企業某項改革措施的態度3.質檢部門從某業生產一天生產的手機中隨機抽取20部進行檢查，推斷該批手機的合格率。這項研究的總體是BA. 20部手機B. 一天生產的全部手機C. 20部手機中合格的手機D. 一天生產的手機中合格的手機大學生中每周的上網時間的偏態系數為0.3，這表明學生每周上網時間的分布是CA. 對稱的B. 左偏的C. 右偏的D. 嚴重左偏的某品牌的汽車在10家4S店銷售，7月份各店的銷售量（單位：輛）分別為：252,209,261,208,221,257,262,272,224,223,銷售量25%和75%位置上的分位數分別是A. 235和267B. 261和272C. 2

15、09和224D. 215和259回歸平方和SSR反映了y的總變差中（A）A由于x與y之間的線性關系引起的y的變化部分B.除了x對y的線性影響之外的其他因素對y的變差的影響C.由于x與y之間的非線性關系引起的y的變化部分D.由于x與y之間的函數關系引起的y的變化部分離散系數的主要用途是（C）A反映一組數據的離散程度B反映一組數據的平均水平C.反映多組數據離散程度D比較多組數據的平均水平兩組數據的平均數不等，但標準差相等，則（A）A平均數小的，離散程度大B平均數大的，離散程度大C.平均數小的，離散程度小D兩組數據的離散程度相同回歸平方和占總平方和的比例為（C）A相關系數B. 回歸系數判定系數D.估

16、計標準誤差對于有線性相關關系的兩變量建立的直線回歸方程y=bO+b1x中，回歸系數bl（B）A可能為0B.可能小于0C.只能是正數D.只能是負數在回歸估計中，給定自變量的取值x0，求得的置信區間與預測區間相比（C）A.二者的區間寬度是一樣的B.置信區間比預測區間寬C.置信區間比預測區間窄D.置信區間有時比預測區間寬，有時比預測區間窄離散系數（C）A.只能消除一組數據的水平對標準差的影響B.只能消除一組數據的計量單位對標準差的影響C.可以同時消除數據的水平和計量單位對標準差的影響D.可以準確反映一組數據的離散程度如果一組數據的分布是對稱的，則偏態系數為（A）A.等于0B.等于1C.大于0D.大于

17、1如果偏態系數明顯不等于0，則表明數據的分布是（A）A非對稱的B.對稱的C.左偏的D.右偏的在某班隨機抽取10名同學，統計學課程的考試分數分別為：68,73,66,76,86,74,63,90,65,89,該班考試分數的中位數是（）A.B.在多元線性回歸分析中，t檢驗是用來檢驗（B）A總體線性關系的顯著性B.各回歸系數的顯著性樣本線性關系的顯著性C. H0:b1=b2=.=bk=0一組數據的離散系數為0.4，平均數為20，則標準差為（D）A. 800.02B. 48在多元線性回歸模型中，若自變量xi對因變量y的影響不顯著，那么它的回歸系數bi的取值（A）A.可能接近0A. 可能為1可能小于0D

18、.可能大于1殘差平方和SSE反映了y的總變差中（B）A.由于x與y之間的線性關系引起的y的變化部分除了x對y的線性影響之外的其他因素對y的變差的影響A. 由于x與y之間的非線性關系引起的y的變化部分由于x與y之間的函數關系引起的y的變化部分如果誤差項服從正態分布的假定成立，那么在標準化殘差圖中，大約有95%的標準化殘差落在（A）A.-2-+2之間B.01之間D.-10之間在多元線性回歸方程y=b0+b1x1+b2x2+bkxk中，回歸系數bi表示（B）A.自變量xi變動一個單位時，因變量y的平均變動數量為biB. 其他變量不變的條件下，自變量xi變動一個單位時，因變量y變動的平均變動量為bi其

19、他變量不變的條件下，自變量xi變動一個單位時，因變量y變動的總量為biC. 因變量y變動一個單位時，自變量xi的平均變動數量為bi如果時間序列存在自相關，適合的預測模型是（C）A.線性模型B指數模型C.自回歸模型D季節性多元回歸模型只含有隨機波動的序列稱為（A）A.平穩序列B. 周期性序列季節性序列D非平衡序列對某時間序列建立的指數曲線方程為Y=1500*（1.2）t,這表明該現象（B）A每期增長率為120%B每期增長率為20%C.每期增長率為1.2個單位D.每期的觀測值為1.2個單位對某時間序列建立的趨勢方程為Y=100-5t，這表明該序列（C）A沒有趨勢B呈現線性上升趨勢C.呈現線性下降趨

20、勢D呈現指數下降趨勢平滑法適合于預測（A）A.只含有隨機波動的序列B.含有多種成分的序列C.含有趨勢成分的序列D.含有季節成分的序列在多元回歸分析中，通常需要計算調整的多重判定系數，這樣可以避免多重判定系數的值（A）由于模型中自變量個數的增加而越來越接近1B.由于模型中自變量個數的增加而越來越接近0C.由于模型中樣本量個數的增加而越來越接近1D.由于模型中樣本量個數的增加而越來越接近0自相關是指不同點的時間序列（B）A.觀察值之間的相關B.殘差之間的相關C.預測值之間的相關D.觀測值有線性趨勢在多元線性回歸分析中，如果F檢驗表明線性關系顯著，則意味著（A）A在多個自變量中至少有一個自變量與因變

21、量之間的線性關系顯著B所有的自變量與因變量線性關系顯著C在多個自變量中至少有一個自變量與因變量之間的線性關系不顯著D所有的自變量與因變量之間的線性關系都不顯著虛擬自變量的回歸是指在回歸模型中含有（A）A.分類自變量B.數值型自變量C.分類因變量D.數值型因變量設回歸方程的形式為E（y）=bO+b1x，若x是取值為0,1的虛擬變量，則b0A代表與虛擬變量值B代表與虛擬變量值0所對應的那個分類變量水平的平均值1所對應的那個分類變量水平的平均值C.代表與虛擬變量值分類變量水平的平均值1所對應的那個分類變量水平的平均響應與虛擬變量值D代表與虛擬變量值1所對應的那個分類變量水平的平均響應與虛擬變量值的意

22、義是（D）0所對應的那個0所對應的那個分類變量水平的平均值的差值在多元線性回歸分析中，利用逐步回歸方法可以（B）A避免回歸模型的線性關系不顯著B避免所建立的回歸模型存在多重共線性C.提高回歸方程的估計精度D使預測更加可靠時間序列在長時期內呈現出來的某種持續向上或下降的變動稱為（A）A.趨勢B.季節變動C.循環波動D不規則波動如果時間序列的殘差存在自相關，使用最小二乘法擬合的回歸模型進行預測（A.違背了殘差齊性的假定B.違背了殘差獨立性的假定C.違背了殘差正態性的假定D.結果比較準確下列不屬于描述統計問題的是（A）根據樣本信息對總體進行的推斷了解數據分布的特征分析感興趣的總體特征利用圖表等對數據

23、進行匯總和分析一項民意調查的目的是想確定年輕人愿意與其父母討論的話題。調查結果表明：45%的年輕人愿意與其父母討論家庭財務狀況，38%的年輕人愿意與其父母討論有關教育的話題，15%的年輕人愿意與其父母討論愛情問題。該調查所收集的數據是（A）A分類數據B順序數據C.數值型數據D實驗數據8.為了解大學生的上網時間，從全校所有學生宿舍中隨機抽取50個宿舍，然后對抽中宿舍中的每個學生進行調查，這種抽樣調查方法是DA. 分層抽樣B. 簡單隨機抽樣C. 系統抽樣D. 整群抽樣根據各季度商品銷售額數據計算的季節指數分別為：一季度125%,二季度70%,三季度100%,四季度105%。不受季節因素影響的是（）

24、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銷售額為84萬元，該月的季節指數等于1.2,在消除季節因素后該月的銷售額為（）60萬元A. 70萬元90.8萬元B. 100.8萬元下面關于相關分析的陳述中，不正確的是AA. 相關系數的數值越大，說明兩個變量之間的線性關系越強B. 相關系數是一個隨機變量C. 相關系數的絕對值不會大于1D. 相關系數只度量兩個變量之間的線性關系在一元回歸模型SSE中，反映的是DA. 由于x的變化引起的y的線性變化部分B. 由于y的變化引起的x的線性變化部分C. 由于x和y的線性關系對y的影響D. 除x和y的線性關系之外的隨機因素對y的影響在一元線性回歸模型

25、中，對誤差項e有三個基本假定，即正態性、方差齊性和獨立性。其中的獨立性是指AA. 對于一個特定的x值，它所對應的e與其他x值所對應的不相關B. 對于一個特定的y值，它所對應的e與其他y值所對應的不相關C. 對于所有的x值，e的方差都相同D. 對于所有的y值，e的方差都相同在回歸分析中，殘差平方和是指BA. 各實際觀測值與其均值的離差平方和B. 各實際觀測值與回歸值的離差平方和C. 回歸預測值與因變量均值的離差平方和D. 因變量與自變量的平方和x的一個給定值x的一個給定值1. 在一元線性回歸分析中，利用所求得的一元線性回歸方程，對于自變量求出因變量的平均值的區間，這一區間稱為AA. 因變量平均值

26、的置信區間B. 因變量個別值的預測區間C. 自變量平均值的置信區間D. 自變量個別值的預測區間6殘差除以相應的標準差，其結果稱為CA. 殘差平方和B. 殘差C. 標準化殘差D. 估計標準誤差7下面陳述中錯誤的是（D）A相關系數是度量兩個變量之間線性關系強度的統計量B相關系數是一個隨機變量C相關系數的絕對值不會大于1D相關系數不會取負值8下面的相關系數取值哪一個是錯誤的（C）9下面關于相關系數的陳述中哪一個是錯的AA數值越大說明兩變量之間的關系越強B僅僅是兩變量的線性關系的度量C不一定意味著兩變量間存在因果關系D絕對值不會大于1如果相關系數為0,則兩變量間（C）A相關程度低B不存在任何關系C不存在線性相關關系D存在非線性相關關系10. 在回歸分析中，被預測或被解釋的變