2022年海南大学统计学(同等学力加试)考研复试核心题库

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2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（一） (2)

2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（二） (10)

2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（三） (17)

2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（四） (24)

2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（五） (31)

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第 2 页，共 39 页 2018年海南大学统计学（同等学力加试）考研复试核心题库（一）

特别说明：

1-本资料为学员内部使用，整理汇编了2018考研复试重点题及历年复试常考题型。

2-资料仅供复试复习参考，与目标学校及研究生院官方无关，如有侵权、请联系我们立即处理。 ————————————————————————————————————————

一、简答题

1． 举例说明什么是列联表的独立性检验。

【答案】变量分为定量变量和定性变量。对于定量变量我们用回归分析等方法机进行研宄。对于定性变量，如吸烟是否与患癌症有关、性别与是否喜欢数学有关、年龄和喜欢的电视节目类型是否有关等等，我们对其进行列联 表的独立性检验。列联表的独立性检验是对一个分类变量的检验，因其分析过程可以通过列联表的方式呈现，故又可称为列联分析。

独立性检验就是分析列联表中行变量和列变量是否相互独立。

例如：为了研究年龄和喜欢的节目类型是否有关系，某单位对闲暇时间进行了全面调查，根据不同年龄档和喜爱收看电视节目的类型进行了如下的统计分类：

按照假设检验的步骤

：

按照假设检验的步骤：

设定假设：

（行变量与列变量独立）

（行变量与列变量不独立） （其中是行变量，是列变量）

选取统计量：

（其中，

为列联表中第i 行第j 列类别的实际频数；为列联表中

第i 行第j 列类别的期望频数；并且

最后带入数字，进行判断。看是否有行向量与列向量独立。若拒绝原假设，即行向量与列向量不独立，即年龄和喜欢的节目类型有关系。反之，年龄和喜欢的节目类型无关。

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第 3 页，共 39 页 2． 简述季节指数的计算步骤。

【答案】以移动平均趋势剔除法为例，计算季节指数的基本步骤为：

（1）计算移动平均值（如果是季度数据采用4项移动平均，月份数据则采用12项移动平均）

，并将其结果进行“中心化”处理，也就是将移动平均的结果再进行一次2项的移动平均，即得出“中心化移动平均值”

（2）计算移动平均的比值，也称为季节比率，即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度（或月份）平均值。

（3）季节指数调整。由于各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第2步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整。具体方法是：将第（2）步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值。

3． 统计分组标志选择的原则。

【答案】在进行统计分组标志选择时要遵循三个原则：

（1）应根据研宄目的与任务选择分组标志。同一研宄总体，研宄的目的不同，可选用的分组标志也不同。

（2）要选用能反映事物本质或主要特征的标志。一般情况下，社会经济现象有多种特征，在选择分组标志 时，可以使用这种标志，也可以选择另一种标志，这就需要根据被研究对象的特征，选择主要的、能抓住事物本 质的标志进行分组。

（3）要根据现象所处的历史条件及经济条件来选择标志。由于社会是不断发展的，在不同的历史条件与经 济条件下，选择的分组标志也不一样，要根据情况的变化而变化。

4． 全概率公式与逆概率公式分别用于什么场合？

【答案】（1）全概率公式为：

其中

，

是互不相容的事件且

如果对于某一复杂事件A 的概率，能够构造合适的完备事件组，使得这些事件的概率和给定这些事件下A 的条件概率较易于确定，就可以用全概率公式。

（2）逆概率公式也称贝叶斯公式，即

式中：

表示完备事件组。 逆概率公式是要在事件A 已经发生的条件下来计算完备事件组

中每个事件的发生概率。

5． 利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题？ 【答案】在应用増长率分析实际问题时，应注意以下几点：

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第 4 页，共 39 页 （1）当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率。这是因为对这样的序列计算增长率，要么不符合数学公理，要么无法解释其实际意义；

（2）在有些情况下，不能单纯就增长率论増长率，要注意增长率与绝对水平的结合分析。 6． “假设检验的基本思路是：概率性质的反证法，主要依据的是：小概率事件原理”。你同意这种说法吗？简要叙述你对假设检验的理解和检验步骤。

【答案】同意。

假设检验所遵循的推断依据是统计中的“小概率原理”：小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的。例如，在10000件的产品中，如果只有1件是次品，那么可以得知，在一次试验中随机抽取1件次品的概率就为此概率是非常小的。或者是说，在一次随机抽样试验中，次品几乎是不会被抽到的。反过来，如果从这批产品中任意抽取1件，恰好是次品，我们就可以断定，该次品率应该不是很小的，否则我们就不会那么轻易的就能抽到次品。从而，我们就有足够的理由否认产品的次品率是很低的假设。

假设检验的基本步骤为：第一，对所考察总体的分布形式或总体的某些未知参数做出某些假设，称之为原假设。第二，根据检验对象构造合适的检验统计量，并通过数理统计分析确定在原假设成立的条件下该检验统计量的抽样分布。第三，在给定的显著性水平下，根据抽样分布得出原假设成立时的临界值，由临界值构造拒绝域和接受域。第四，由所抽取的样本资料计算样本统计量的取值，并将其与临界值进行比较，从而对所提出的原假设做出接受还是拒绝的统计判断。

假设检验就是利用样本中所蕴含的信息对事先假设的总体情况做出推断。假设检验不是毫无根据的，而是在一定的统计概率下支持这种判断。

二、计算题

7． 某地区1996?2000年国民生产总值数据如表1所示。

表

1

（1）计算并填写表1中所缺数字；

（2）计算该地区1997?2001年间的国民生产总值；

（3）计算该地区1998?2001年间国民生产总值的平均发展速度和平均增长速度。

【答案】（1）由于1998年的环比增长速度为10.3%，所以该年的国民生产总值为：

定基增长速度为：

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由于增长速度=发展速度-1，所以1998年的环比发展速度和定基发展速度均为

1999年： 定基增长速度为

定基发展速度=定基增长速度+1=167.48%; 环比增长速度为

环比发展速度=环比增长速度+1=151.84%。

2000年： 定基增长速度为

定基发展速度=定基增长速度+1=141.81%; 环比增长速度为

环比发展速度=环比增长速度+1=84.67%。

2001年：

由于2001年的定基发展速度为151.34%，所以该年的国民生产总值为：

该年的环比发展速度 由于増长速度=发展速度-1，所以2001年的环比增长速度和定基增长速度分别为6.72%和51.34%。

经上述计算可得1996?2001年国民生产总值数据表。

表

2

（2）由表13-3可知1997?2001年间的国民生产总值。

（3）1998?2001年国民生产总值的平均增长速度为：

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/nwzq.html