202211统计学模拟试卷(含答案)

多选题
数值型数据可以由(  )形成。
A

定类尺度

B

定比尺度

C

定序尺度

D

定距尺度

E

定性尺度


正确答案: B,E
解析:

下列统计数据类型中,由定距尺度和定比尺度计量形成的是()。

A:数值型数据
B:分类数据
C:顺序数据
D:定性数据

答案:A
解析:
按照所采用的计量尺度,可以将统计数据分为三类:①分类数据,是由定类尺度计量形成的,表现为类别,通常用文字表述,但不区分顺序;②顺序数据,是由定序尺度计量形成的,表现为类别,通常用文字表述,但有顺序;③数值型数据,是由定距尺度和定比尺度计量形成的,说明的是现象的数量特征,通常用数值来表现。

按低级到高级、粗略到精确顺序排列的数据计量尺度是()。

A:定比尺度、定距尺度、定类尺度、定序尺度
B:定序尺度、定比尺度、定类尺度、定距尺度
C:定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度
D:定类尺度、定距尺度、定序尺度、定比尺度

答案:C
解析:
按低级到高级、粗略到精确顺序排列的数据计量尺度是:定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。其中,定类尺度是最粗略、计量层次最低的计量尺度;定序尺度对事物的计量要比定类尺度精确一些,但它只是测度了类别之间的顺序,而未测量出类别之间的精确差值;定距尺度的计量结果可以进行加、减运算;定比尺度计量的结果可以进行加、减、乘、除等数学运算。

顺序数据是由( )计量形成的数据。

A.定类尺度

B.定序尺度

C.定距尺度

D.定比尺度


正确答案:B

统计数据的计量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度


正确答案:正确

下列表述正确的是()。

  • A、定序数据包含了定类数据和定距数据的全部信息
  • B、定类数据包含了定序数据的全部信息
  • C、定序数据与定类数据是平行的
  • D、定比数据包含了定类数据、定序数据和定距数据的全部信息

正确答案:D

分类数据是由()计量形成的统计数据。

A:定类尺度
B:定序尺度
C:定距尺度
D:定比尺度

答案:A
解析:
按照所采用的计量尺度,可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是由定类尺度计量形成的,表现为类别,通常用文字表述,但不区分顺序。

数据的计量尺度包括():

A、定类尺度

B、定序尺度

C、定距尺度

D、定比尺度

E、测量尺度


答案:ABCD

统计数据的计量尺度包括()。

A:科学尺度
B:定类尺度
C:定序尺度
D:定距尺度
E:定比尺度

答案:B,C,D,E
解析:
本题考查统计数据的计量尺度。计量尺度包括定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。

下列数据中可以进行加减乘除运算的是()。

A.定类数据

B.定序数据

C.定距数据

D.定比数据


正确答案:D

统计数据的计量尺度由低到高、由粗到精可以分为( )。

A.定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度
B.定序尺度、定类尺度、定距尺度、定比尺度
C.定类尺度、定距尺度、定序尺度、定比尺度
D.定序尺度、定距尺度、定类尺度、定比尺度

答案:A
解析:
本题考查统计数据计量尺度。
统计数据计量尺度的四个层次(由低级到高级、由粗略到精确):定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。A选项正确。
本题BCD选项错误。
故本题正确答案为A选项。

顺序数据是由()计量形成的统计数据。

A:定类尺度
B:定序尺度
C:定距尺度
D:定比尺度

答案:B
解析:
顺序数据是由定序尺度计量形成的,表现为类别,通常用文字表述,但有顺序。数值型数据是由定距尺度和定比尺度计量形成的,说明的是现象的数量特征,通常用数值来表现。

在数据的计量尺度中、从低级到高级的排序为()。

  • A、定序、定比、定类、定距
  • B、定类、定比、定距、定序
  • C、定类、定序、定距、定比
  • D、定比、定距、定类、定序

正确答案:C

统计数据的计量尺度有定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。其中,形成数值型数据的是()。

A.定距尺度和定比尺度
B.定类尺度和定序尺度
C.定距尺度和定序尺度
D.定类尺度和定比尺度

答案:A
解析:
本题考查统计数据的类型。
数值型数据包括:定距尺度和定比尺度。A选项正确。
顺序数据是定序尺度。
分类数据是定类尺度。BCD选项错误。
故本题正确答案为A选项。

可以做排序运算的数据有()。

  • A、定比数据
  • B、定名数据
  • C、定距数据
  • D、定序数据
  • E、定类数据

正确答案:A,C,D

相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标,通常我们用表示相关系数,我们经常使用的相关系数有()。

A、Pearson相关系数

B、Spearman相关系数

C、复相关系数

D、偏自相关系数


参考答案:AB

以下为非参数相关性检验()

  • A、Spearman相关系数
  • B、Kendallτ相关系数
  • C、Pearson相关系数
  • D、以上都是

正确答案:A,B

多时段污染趋势统计分析,采用Spearman秩相关系数法。至少有()个时间序列的评价指标值依次从前到后排列,计算秩相关系数rs。

  • A、5
  • B、6
  • C、7
  • D、4

正确答案:A

判断题
五年环境质量报告书的水质及大气污染趋势定量分析推荐使用Spearman秩相关系数法。
A

B


正确答案:
解析: 暂无解析

下面有关相关系数的说法正确的是()。

  • A、Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度
  • B、使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定
  • C、Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高
  • D、使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布

正确答案:C

试写出计算身高(height)与体重(Weight)的Spearman相关系数。


正确答案: PROC CORR Spearman;
VAR Height Weight;(此句Weight指体重变量)

用于有序数据相合性度量的非参数标准有( )。

A.Somersd系数

B.Kendall的τ等级相关系数

C.Spearman的等级相关系数

D.Gamma系数

E.Pearson 相关系数


正确答案:ABC

下列关于非线性相关的计量系数的说法,不正确的是( )。

  • A、秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性
  • B、坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性
  • C、秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度
  • D、秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布

正确答案:D

下面有关相关系数的说法正确的是( )。

A.Pearson和spearman 相关系数可以度量变量间线性相关的程度

B. 使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定

C. Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高。

D. 使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布


参考答案:C

相关关系是一种与函数关系区别的非确定性关系,而相关分析就是研究事物或现象之间是否存在这种非确定性关系的统计方法,以下不属于相关性分析方法的是()

  • A、Pearson相关系数
  • B、Spearman秩相关系数
  • C、Kendall相关系数
  • D、傅里叶系数

正确答案:D

相关系数是衡量两个变量线性相关关系的重要指标,我们经常使用的相关系数有()。

  • A、Pearson相关系数
  • B、Spearman相关系数
  • C、复相关系数
  • D、偏自相关系数

正确答案:A,B

两变量分布类型未知时进行相关分析,可选用()

  • A、积差相关系数
  • B、Pearson相关系数
  • C、Spearman相关系数
  • D、总体相关系数

正确答案:C

在二元变量的相关分析过程中,比较常用的有()。

A.偏相关系数

B.Spearman秩相关系数

C.判定系数

D.Pearson相关系数


正确答案:BCD

下列关于非线性相关的计量系数的说法,不正确的是( )。 A.秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 B.坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 C.秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 D.秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布


正确答案:D
秩相关系数和坎德尔系数只能刻画两个变量之间的相关程度。

单选题
下面有关相关系数的说法正确的是()。
A

Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度

B

使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定

C

Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高。

D

使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布


正确答案: D
解析: 暂无解析

在模型的经济意义检验中,主要检验以下哪几项()。

  • A、参数估计量的符号
  • B、参数估计量绝对值的大小
  • C、参数估计量的相互关系
  • D、参数估计量的显著性
  • E、拟合优度检验

正确答案:A,B,C

对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数,会产生的不良后果有( )。

A.完全共线性下参数估计量不存在
B.参数估计量不具有有效性
C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
D.参数估计量经济含义不合理
E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

答案:A,C,D,E
解析:
由于在完全共线性下,参数估计量不存在,也就没有估计量是否有效的问题,因此B项错误。

解释变量中包含随机变量时,以下哪一种情况不可能出现()。

  • A、参数估计量无偏
  • B、参数估计量渐进无偏
  • C、参数估计量有偏
  • D、随机误差项自相关,但仍可用DW检验

正确答案:D

假设某需求函数为Yi01Xii,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的()。

  • A、参数估计量将达到最大精度
  • B、参数估计量是有偏估计量
  • C、参数估计量是非一致估计量
  • D、参数将无法估计

正确答案:D

若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响包括( )。
①模型参数估计值非有效
②参数估计量的方差变大
③参数估计量的经济含义不合理
④运用回归模型进行预测会失效

A.①②③
B.①②④
C.①③④
D.②③④

答案:B
解析:
回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设β①=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

参数估计时,评价估计量的标准有()

  • A、无偏性
  • B、有效性
  • C、稳定性
  • D、直线性
  • E、一致性

正确答案:A,B,E

多选题
估计总体参数时,评价估计量的三个常用标准是(    )。
A

无偏性

B

有效性

C

多变性

D

一致性

E

最优性


正确答案: E,C
解析:

对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果有()。

  • A、完全共线性下参数估计量不存在
  • B、参数估计量不具有有效性
  • C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
  • D、参数估计量的经济意义不合理
  • E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

正确答案:A,B,C,D,E

回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是()

  • A、 参数估计值是无偏非有效的
  • B、 参数估计量仍具有最小方差性
  • C、 常用F检验失效
  • D、 参数估计量是有偏的

正确答案:A

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。

  • A、参数估计量非有效
  • B、变量的显著性检验失去意义
  • C、模型的预测失效
  • D、参数估计量的方差被低估
  • E、参数估计量的方差被高估

正确答案:A,B,C

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括( )。

A.参数估计量非有效
B.变量的显著性检验失去意义
C.模型的预测失效
D.参数估计量的方差被低估
E.参数估计量的方差被高估

答案:A,B,C
解析:
模型存在异方差性的后果是:①普通最小二乘法(OLS)的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性,但不具有有效性。而且,在大样本情况下,尽管参数估计量具有一致性,但仍然不具有渐近有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差,会高估或低估参数估计量的方差。

当解释变量中包含随机被解释变量时,下面哪一种情况不可能出现()。

  • A、参数估计量无偏
  • B、参数估计量渐进无偏
  • C、参数估计量有偏
  • D、随机误差项的自相关问题仍可用D-W检验

正确答案:D

对计量经济模型的经济意义检验包括( )。

A.参数估计值符号的检验
B.拟合优度检验
C.预测误差程度评价
D.参数估计量大小的检验
E.参数之间关系的检验

答案:A,D,E
解析:
经济意义检验,主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性,包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系的检验。B项,拟合优度检验属于统计检验。

回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( )

A.参数估计值是无偏非有效的
B.参数估计量仍具有最小方差性
C.常用F检验失效
D.参数估计量是有偏的

答案:A
解析:

若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响的是( )。

A: 模型参数估计值非有效
B: 参数估计量的方差变大
C: 参数估计量的经济含义不合理
D: 运用回蚪模型进行预测会失效

答案:A,B,D
解析:
回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,
但是参数估计量失去有效性,②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验巾,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增人,因此实际的t统计量变小,从而接受原假发2 i=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此,③模型的预测失效。


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