學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《概率論與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、已知某數(shù)據(jù)的四分位數(shù)間距為20，下四分位數(shù)為30，那么上四分位數(shù)約為多少？（）A.40B.50C.60D.702、在比較多個(gè)總體的均值是否相等時(shí)，如果數(shù)據(jù)不滿足方差分析的前提條件，應(yīng)該采用哪種非參數(shù)檢驗(yàn)方法？（）A.Kruskal-Wallis檢驗(yàn)B.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)C.Friedman檢驗(yàn)D.Mood中位數(shù)檢驗(yàn)3、已知某時(shí)間序列具有明顯的季節(jié)性變動(dòng)，現(xiàn)采用移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果移動(dòng)平均的項(xiàng)數(shù)選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致（）A.預(yù)測(cè)值偏高B.預(yù)測(cè)值偏低C.消除季節(jié)性變動(dòng)D.不能消除季節(jié)性變動(dòng)4、為比較兩種生產(chǎn)工藝的效率，分別在兩種工藝下進(jìn)行多次生產(chǎn)，并記錄生產(chǎn)時(shí)間。已知兩種工藝的生產(chǎn)時(shí)間數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布，且方差相等。如果要檢驗(yàn)兩種工藝的平均生產(chǎn)時(shí)間是否有差異，應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.Z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)5、在對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行回歸分析時(shí)，得到回歸方程Y=3-0.5X。當(dāng)X增加1個(gè)單位時(shí)，Y會(huì)（）A.增加0.5個(gè)單位B.減少0.5個(gè)單位C.增加3個(gè)單位D.減少3個(gè)單位6、已知兩個(gè)變量X和Y之間的回歸方程為Y=3-2X，當(dāng)X增加1個(gè)單位時(shí)，Y平均減少多少？（）A.1個(gè)單位B.2個(gè)單位C.3個(gè)單位D.5個(gè)單位7、對(duì)兩個(gè)總體的均值進(jìn)行比較時(shí)，如果兩個(gè)總體的方差未知但相等，應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.Z檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)8、對(duì)于兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量X和Y，已知X的方差為4，Y的方差為9，那么它們的和X+Y的方差是多少？（）A.5B.13C.7D.259、在一項(xiàng)關(guān)于消費(fèi)者對(duì)某品牌手機(jī)滿意度的調(diào)查中，隨機(jī)抽取了500名用戶，其中表示非常滿意的有120人，滿意的有230人，一般的有100人，不滿意的有50人。若要估計(jì)所有用戶中對(duì)該品牌手機(jī)表示滿意（包括非常滿意和滿意）的比例，應(yīng)采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.區(qū)間估計(jì)B.假設(shè)檢驗(yàn)C.方差分析D.回歸分析10、為研究不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，收集了多個(gè)地區(qū)的GDP數(shù)據(jù)。如果要比較這些地區(qū)GDP的離散程度，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量最合適？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)11、在進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)非線性，應(yīng)該如何處理？（）A.對(duì)變量進(jìn)行線性變換B.采用非線性相關(guān)分析方法C.忽略非線性關(guān)系D.重新收集數(shù)據(jù)12、在研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)其中一個(gè)變量存在測(cè)量誤差。為了糾正這種誤差對(duì)分析結(jié)果的影響，應(yīng)采用以下哪種方法？（）A.工具變量法B.加權(quán)最小二乘法C.嶺回歸D.以上都可以13、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如果存在季節(jié)性變動(dòng)，應(yīng)采用哪種方法進(jìn)行預(yù)測(cè)？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)指數(shù)法D.自回歸模型14、某工廠生產(chǎn)的零件長(zhǎng)度服從正態(tài)分布，均值為10cm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2cm。現(xiàn)從生產(chǎn)線上隨機(jī)抽取一個(gè)零件，其長(zhǎng)度大于10.4cm的概率為（）A.0.0228B.0.1587C.0.3085D.0.477215、對(duì)于一個(gè)含有分類變量和連續(xù)變量的數(shù)據(jù)集，要分析分類變量對(duì)連續(xù)變量的影響，以下哪種方法較為合適？（）A.方差分析B.協(xié)方差分析C.判別分析D.邏輯回歸二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明如何使用非參數(shù)檢驗(yàn)來比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的中位數(shù)是否有差異，并解釋其適用條件。2、（本題5分）在進(jìn)行一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)研究時(shí)，如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)關(guān)系？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明選擇的依據(jù)和方法。3、（本題5分）詳細(xì)闡述如何利用統(tǒng)計(jì)方法分析不同地區(qū)、不同性別、不同年齡段人群的消費(fèi)行為差異？三、計(jì)算題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某工廠生產(chǎn)的一批產(chǎn)品，其質(zhì)量指標(biāo)服從正態(tài)分布，均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為5。隨機(jī)抽取200個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，計(jì)算質(zhì)量指標(biāo)在45-55之間的產(chǎn)品數(shù)量。2、（本題5分）某商場(chǎng)對(duì)顧客的購(gòu)物金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，隨機(jī)抽取了120位顧客的購(gòu)物記錄。樣本平均購(gòu)物金額為200元，標(biāo)準(zhǔn)差為40元。假設(shè)購(gòu)物金額服從正態(tài)分布，求該商場(chǎng)顧客平均購(gòu)物金額的90%置信區(qū)間。3、（本題5分）某城市有3000家企業(yè)，員工人數(shù)的平均數(shù)為100人，標(biāo)準(zhǔn)差為30人。隨機(jī)抽取300家企業(yè)進(jìn)行調(diào)查，求樣本平均數(shù)的抽樣分布，并計(jì)算抽樣平均誤差。若已知總體服從正態(tài)分布，求這300家企業(yè)的平均員工人數(shù)在95人到105人之間的概率。4、（本題5分）某工廠為提高產(chǎn)品質(zhì)量，對(duì)生產(chǎn)工藝進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)前產(chǎn)品的不合格率為10%，改進(jìn)后隨機(jī)抽取500個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)有30個(gè)不合格產(chǎn)品。試在99%的置信水平下檢驗(yàn)生產(chǎn)工藝改進(jìn)是否有效降低了產(chǎn)品的不合格率。5、（本題5分）某超市有8000種商品，商品的庫(kù)存數(shù)量服從正態(tài)分布，平均庫(kù)存數(shù)量為100件，標(biāo)準(zhǔn)差為20件。現(xiàn)隨機(jī)抽取400種商品進(jìn)行調(diào)查，求樣本平均數(shù)的抽樣分布，并計(jì)算抽樣平均誤差。若總體服從正態(tài)分布，求該超市商品庫(kù)存數(shù)量在95件到105件之間的商品所占比例。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某電商平臺(tái)想要優(yōu)化商品推薦算法，收集了用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買記錄、搜索關(guān)鍵詞、商品評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)。請(qǐng)分析用戶行為與商品偏好之間的關(guān)系，以提高推薦的