《商务统计》试题及答案-精选版

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1、《商务统计》试题一、单项选择题下列各题A)、B)C)、D)四个选项中,只有一个选项是正确的。1.进行全国人口普查,普查总体中的个体是A)每个省的人口B)每个县的人口C)每个家庭的人口D)每个人2.根据人的性别特征将人口划分为男性和女性两类,所采用的测度计量尺度是A)名义尺度B)顺序尺度C)差距尺度D)比例尺度3.某市场调查公司为了对一家大型商场做顾客满意度调查,对不同性别和年龄的顾客按事先规定的人数随意进行了一些调查询问,这种调查属于A)任意调查B)立意调查C)配额抽样D)整群抽样4.利用拉丁方来安排试验观测,所需要考

2、虑的因素只能为A)2个B)3个C)4个D)5个5.从0-1分布总体中进行不放回抽样,样本中具有1值的个体数服从A)两点分布B)二项分布C)超几何分布D)泊松分布6.测度随机变量分布中心最常用的指标是A)算术平均数B)中位数C)众数D)调和平均数7.变量x与y的相关系数的符号取决于A)变量x的标准差B)变最y的标准差C)变量x和y两标准差的乘积D)变量x和y的协方差8.有一个样本容量为10的样本,其均值为1300小时,方差为8175.56。若按放回抽样计算,则样本均值的标准误是A)28.35小时B)28.59小时C)29

3、.61小时D)30.02小时9.在关于总体参数的假设检验中,原假设必须是一个A)精确假设B)非精确假设C)复合假设D)备择假设10.如果原假设为H0:θ≥θ0,备则假设为H1:θ<θ0,则进行假设检验时应采用A)侧检验B)左侧检验C)双侧检验D)上侧检验11.在方差分析中,各次试验观测应A)相互关联B)互不相关C)计量逐步精确D)方法逐步改进12.相关关系是变量之间一种A)线性函数依存关系B)确定性的数量依存关系C)非线性函数依存关系D)非确定性的数量依存关系13.对于回归模型yj=βo+β1xj+uj(j=1,2,…

4、,n),为了进行统计推断,通常假定u1、u2、…、un的数学期望A)均大于0B)均等于0C)均小于0D)均不为014.如果时间序列的环比增长量大致相等,则应采用的趋势模型为A)直线趋势模型B)指数曲线趋势模型C)二次曲线趋势模型D)修正指数曲线趋势模型15.对于p阶时间序列自回归模型来说,可用于估计其模型参数的有效样本容量为A)nB)pC)n-pD)n+p16.若决策者按照对客观环境状态最乐观的设想寻求取得最大的收益,则他所采用的决策准则是A)大中取小原则B)小中取大原则C)大中取大原则D)折中原则17.在决策树中,引

5、出各客观状态的是A)方案枝B)状态枝C)决策点D)状态点18.由拉氏指数和派氏指数经过简单几何平均而得到的指数是A)杨格综合指数B)马埃综合指数C)费暄理想指数D)平均指数19.现期与基期相比,某地粮食总产量增长了10%,粮食播种面积增长了5%,则粮食平均亩产量增长了A)0.5%B)2%C)4.8%D)5%20.经济业绩指数的分子是A)实际经济增长率B)名义经济增长率C)通货膨胀率D)失业率二、多项选择题下列各题A)、B)、C)、D)、E)五个选项中,至少有两个答案是正确的。1.常用的综合指数主要有A)马埃指数B)杨格

6、指数C)拉氏指数D)费暄指数E)派氏指数2.在对非平稳时间序列进行平稳化时,通常使用的平稳化变换方法有:A)环比变换B)对数变换C)差分变换D)移动平均变换E)对数差分变换3.线性回归模型y=β0+β1x+u中,随机误差产生的原因有A)模型设定误差B)对y的观测误差C)对β0的估计错误D)对β1的估计错误E)各种细小的偶然误差4.试验观测设计必须遵循的原则有A)完备性原则B)同质性原则C)整齐可比性原则D)互斥性原则E)均衡分散性原则5.关于假设检验的两类错误,下列说法正确的有A)第一类错误被称为弃真错误B)第一类错误

7、被称为纳伪错误C)第二类错误被称为纳伪错误D)第二类错误是原假设不正确,但却被接受的错误E)第一类错误是原假设正确,但却被拒绝的错误三、名词解释1.横截面数据2.自相关系数3.稳健估计量4.扩散指数5.协方差四、简答题1.什么是次数分布的理论模型?随机变量概率分布的表示方式有哪些?2.何谓回归诊断?为什么要进行回归诊断?3.什么是概率型决策?概率型决策的准则有哪些?五、计算分析题11.为了了解大学生每月生活费支出情况,某省在全省高校中随机抽取了250名学生进行调查,得到大学生平均月生活费支出额244元,月生活费支出额的

8、标准差为46元。另外,在调查样本中,月生活费支出额低于200元的有30人。要求:(1)在95%的置信概率下,对全省大学生平均月生活费支出额进行区间估计;(2)某调查公司认为,在该省大学生中,月生活费支出额低于200元的人数比例不低于15%。请在5%的显著性水平下,判断该调查公司的结论是否正确?2.证券分析人员为了研究资金运用效率对

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