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1、以下是试题内容、不定向选择题（共 15 题，每题 2 分，共计 30 分）1、 下面哪种指标不适于定距数据？（）A 中位数 B 四分位数 C 算术平均值A 缩小为原来的 81.6%C 缩小为原来的 25%则称该估计量具有（）B 确定两变量的相关方向D 确定因变量的变异可以由自变量的变异解释的程度）D 几何平均数（）2、在置信区间估计中，其他条件不变，样本容量增加一半，则边际误差：B 缩小为原来的 50%D 缩小为原来的 26.6%3、在对总体参数估计时，要求当样本容量增大时，估计量的值也越来越靠近总体的参数，A 无偏性 B 一致性 C 有效性 D 充分性4、可以借助于回归系数来（C 确定两变量

2、相关的密切程度5、试问下面哪些项是分层抽样？（A 确定两变量间因果的数量关系A 为研究城市邮政信件传递速度，从普通信件和快递信件中抽取一定信件组成样本B 为研究某工厂工人平均工龄，把工厂工人划分为 100 个生产班组，从中抽取一定数量的班组组成样本C 某产品质量抽检从加工车床的分组中抽取一定数量的车床组成样本D 农产量抽样按地理条件分组，从中抽取一定数量的组构成样本。E 为调查某市育龄妇女生育人数，把全市按户籍派出所的管辖范围分成许多区域，对 抽中的区域全面调查育龄妇女的生育人数6、 总体参数的区间估计必须同时具备的三个要素是：A 样本容量C 抽样误差范围B 估计量的观测值D 置信度E 抽样平

3、均误差（）7、当总体 X 服从正态分布N俨,。2），根据（）知道，样本均值也服从正态分布。A 中心极限定理B 正态分布的性质C 抽样分布 D 统计推断）8、判定系数为r2=0.8的含义如下（A 自变量和因变量之间相关关系的密切程度B 因变量 y 的总变化中有 80%可以用回归直线来说明C 总偏差中有 80%可以用回归偏差来说明D 相关系数一定为 0.64E 判定系数与相关系数无关9、标准差指标的数值越小，说明（）集中趋势指标具有较局的代表性观测值的分布呈均匀分布）A 观测值的分布远离集中趋势指标B.C. 观测值的分布比较接近集中趋势指标D. 集中趋势指标具有较低的代表性E.10、 下列哪些情况

4、符合使用 Z 统计量（正态分布）的条件（A. 从正态总体中抽取小样本，总体标准差已知B. 从正态总体中抽取大样本，总体标准差已知C. 从非正态总体中抽取小样本，总体标准差已知D. 从非正态总体中抽取大样本，总体标准差未知E. 从正态总体中抽取小样本，总体标准差未知11、要提高抽样推断的精确度，可采用的方法有：（）A.增加样本单位数目B.减少样本单位数目C.缩小总体的标志变异程度D.改善抽样的组织方式12、 受极端值影响比较小的集中趋势指标有（A、算术平均数G 几何平均数BD）根据样本计算的拒绝 Hi 的概率检验结果犯第一类错误的最小概率n,会对区间估计产生下列影响：（）、调和平均数、众数E、中

5、位数13、 假设检验中的显著性水平。表示（A.H0为真时拒绝 H）的概率 B.C.H1为真时拒绝H的概率 D.14、 在其他条件不变的情况下，增大样本量缩小置信区间的宽度D.增加犯两类错误的概率A.扩大置信区间的宽度B.E.检验的 P 值增大15、进行方差分析需要满足的假设条件是（）A.各总体服从正态分布B.各总体方差相等C.各总体方差随因素水平增加而增加D.各总体方差随因素水平减少而减少E.样本间相互独立、判断正误（共 10 题，每题 2 分，共计 20 分）1.假设检验中的 P 值表示可以控制的犯第 I 类错误概率的最小水平。2.在进行单尾检验时，如果将原假设和备择假设互换方向，其检验结论

6、也正好相反。z 检验统计量。3.在进行假设检验时，只要总体分布服从正态分布，则应该使用4.两变量的相关系数为 0,表明两变量之间完全无关系。5.R 越大，就代表方程的拟合能力越强，说明选择的模型越正确。26.在线性回归分析中，回归方程的显著性检验等价于回归系数的显著性检验。7.方差分析时，组内误差只包含随机误差，组间误差包含了随机误差和系统误差。8.回归分析中所涉及的变量 x 和 y 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。9.当数据偏态程度较大时，应选择众数或者中位数等位置代表值，而不是均值。10. 在多元线性回归分析中， 若所得到的经验回归方程通过了给定显著性水平下的回 归方程显著性检验

7、（F检验），则在回归系数的 t 检验中至少一个自变量的回归系 数应通过 t 检验。”三、计算题（共 2 题，每题 10 分，共计 20 分）1、某广告公司进行一项空调器用户特点的调查，从装有空调器的家庭中随机抽选300 户，其中年人均收入超过 15000 元的有 170 户。从未装空调器的家庭中随机抽选200 户，其中年人均收入超过 15000 元的有 46 户。试对已装与未装空调器的两种家庭年人均收入超过元的比例之差构造置信度为95%勺置信区间。的影响一直争论不休。一些环境学家和科学家指出，在今后的150002、燃烧石油、碳、天然气等矿物燃料会引起大气中二氧化碳的堆积。十几年来，人们对于 由

8、此带来50 年100 年中，过量的二氧化碳将会使地球的气温上升，从而造成惨痛的后果。这种看法常常被称为“温室效应”。而另有一些科学家却声称，我们并不知道二氧化碳含量增加的后果会是什么样的，甚 至有些人认为地球的温度有可能会降低。由于科学家们为此争论不休，我们普通人对这个问2 年前，随机抽取题感到越来越迷惑，这是不足为奇的。为了调查公众关于此问题的意见，1 所示。请回答下列问题：1)表中的数据所反映的倾向 是否成立；2)根据你的分析，我们能否推出相信有温室效应的人减少了？表-1频数分布了 400 人，询问他们是否相信有温室效应。今年， 又有 500 人被询问同一个问题。 反馈结果 如表-请建立原

9、假设和备择假设，并在 5 %的显著性水平下检验Frequency两年前今年不相信温室效应相信温室效应Total可能用到的统计量的临界值如下：=1.683四、分析讨论题(每题15 分，共计 30 分)152248400240260500Z0.05=1.65, Z0.025=1.96, F0.01(3,40)=4.31 , F .01(4,44)=4.51, t0.025( 40) =2.021 , t0.05(40)1、管理研究人员的目标之一就是确定区分企业成功和失败以及成功水平的因素。这样就能 帮助更多的企业走向成功。有几位管理研究人员针对跨国公司开始对这些问题进行专门研 究。他们想检验两个假

10、设：(i )经常采用可以使产品多元化程度高的战略的跨国公司的绩效 往往优于产品多元化程度低的公司。(ii )经常采用可以使国际化程度高的战略的跨国公司测量的绩效往往优于国际化程度低的公司。为此，他们随机抽取 189 家公司作为一个样本。公司绩效的指标选用了利润与总销量的百分比(profit_s );多元化水平(diversif) 按低、中、高 3 类划分；国际化程度(internat) 采用 5 分制，其中 仁程度最低，5=程度最高。请 回答下列问题(1)说明有几个因素，每个因素有几个水平；(2)补全表 2 中缺失的数据；(3)根据表 2 的数据，说明关于研究人员的假设你所得出的分析结论。表-

11、2响应变量：PROFIT_S方差来源平方和方差分析表df均方FP值.000DIVERSIFINTERNATDIVERSIF * INTERNAT191.23230.058.63583.010.003283.007ErrorTotal2045.0934741.63317411.753189a R Squared = .569 (Adjusted R Squared = .532)2、一家拥有数万员工的大公司最近被指控歧视女性管理者。这项指控基于对100 位管理者所构成的随机样本的研究。 其中 38 位女性管理者的年平均薪水是 76189 元，而 62 位男性管 理者的年平均薪水是 97832 元

12、。统计分析表明，对两者均值之差进行 t 检验得出的 p 值小于 1%,这充分说明男性管理者的薪水一般高于女性。这家公司的总裁在答辩时指出，他们公司严格执行同工同酬制度，这一差别可能是由其他原因造成的。 为了验证这一观点，他收集 了样本中的 100 位管理者的受教育年限(EDUCATIO)和工作年限(EXPERIEN),并对性别(GENDER)进行了编码(0=女性，1=男性)。用 SPSS 进行线性回归分析的数据由表5 给出。请根据这些表中的数据，分析回答下列问题：(1)写出回归模型的经验方程，论说模型的有效性；(2)说明哪些因素对薪水水平有显著影响；(3)你的分析结论是什么？是否支持公司总裁的

13、观点？表 3 回归统计R.833(a)R Square.693Adjusted R Square.684Std. Error of the Estimate16273.955063 、 4 、a 自变量：(Constant), GENDER, EDUCATIO, EXPERIEN表 4 方差分析表方差来 源回归庆左总计平方和57434095082.82825424794888.17282858889971.000df9699均方319144698360.943F72.287P 值.000264841613.418b因变量：SALARY表 5 系数(a)回归系数自变量(Constant)EDUCATIOEXPERIENGENDERB-5835.1042118.8984099.3381850.985Std. Error标准化的回归系数tP 值Beta.118.807.031-.3632.08012.924.500.718.040.000.61816082.7981018.486317.1943703.070a Dependent Variable: SALARY