2022年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五
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2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(一) (2)
2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(二) (12)
2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(三) (23)
2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(四) (33)
2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(五) (43)
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第 2 页,共 53 页 2018年天津大学管理与经济学部833应用经济学之统计学考研强化五套模拟题(一) 说明:根据本校该考试科目历年考研命题规律,结合出题侧重点和难度,精心整理编写。考研强化检测使用。共五套强化模拟题,均含有详细答案解析,考研强化复习必备精品资料。
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一、单项选择题
1. 如果峰态系数
表明该组数据是( )。
A.尖峰分布
B.扁平分布
C.左偏分布
D.右偏分布
【答案】A
【解析】由于正态分布的峰态系数为0,当时为尖峰分布,数据的分布更集中;当
时为扁平分布,数据的分布越分散。
2. 判断时间序列是否存在趋势成分的一种方法是( )。
A.计算环比增长率
B.利用回归分析拟合一条趋势线
C.计算平均增长率
D.计算季节指数
【答案】B
【解析】确定时间序列是否存在趋势成分有两种方法:①绘制时间序列的线图;②利用回归分析拟合一条趋势线,然后对回归系数进行显著性检验。
3. 指出下面的变量哪一个属于数值型变量?( )
A.年龄
B.性别
C.企业类型
D.员工对企业某项改革措施的态度(赞成、中立、反对)
【答案】A
【解析】数值型变量又称为定量变量,观测结果表现为数字的变量。A 项生活费支出的观测结果表现为数字 的变量,因此为数值型变量。BD 项均为顺序变量,C 项为分类变量。
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第 3 页,共 53 页 4. —项研宄表明,男人和女人对产品质量的评估角度有所不同。在对某一产品的质量评估中,
被调查的 500个女人中有58%对该产品的评分等级是“高”
,而被调查的500个男人中给同样评分的却只有43%。要检验对该产品的质量评估中,女人评高分的比例是否超过男人(
为女人的比例
,为男人的比例)。用来检验的原假设和备择假设为( )。 A. B. C. D.
【答案】A
【解析】原假设是指研宄者想收集证据予以推翻的假设;备择假设是指研宄者想收集证据予以支持的假设。题中需检验的是女人评高分的比例是否超过男人,所以原假设
为
备择假设为
5. 下面的哪种调查方式样本不是随机选取的( )。
A.分层抽样
B.系统抽样
C.整群抽样
D.判断抽样
【答案】D
【解析】ABC 三项均属于概率抽样,而概率抽样是指遵循随机原则进行的抽样,总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。D 项是非概率抽样。
6. 某研宄部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭,推断该城市所有职工家庭的年人均收入。这项研宄的统计量是( )。
A.2000个家庭
B.200万个家庭
C.2000个家庭的人均收入
D.200万个家庭的人均收入
【答案】C
【解析】统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量,它是根据样本数据计算出来的一个
量,由于抽样是随机的,因此统计量是样本的函数。本题中的统计量是2000个家庭的人均收入。
7. 对于非正态总体,在大样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。
A.正态分布
B.t 分布
C.分布
D.F 分布
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第 4 页,共 53 页 【答案】A
【解析】如果总体并不服从正态分布,只要是在大样本条件下,总体方差都可以用样本方差来代替,样本均值的经标准化以后的随机变量服从标准正态分布,以此来估计总体均值,建立总体均值的置信区间。
8. 分别采用重复随机抽样和不重复随机抽样,两者样本均值的期望值( )。
A.相等
B.有时相等,有时不等
C.前者小于后者
D.后者小于前者
【答案】A
【解析】在无限总体情况下,总体均值设为总体方差为则重复随机抽样的样本均值服从期望为方差为的正态分布,不重复随机抽样的样本均值服从期望为方差为的正态分布。据此可知,采用重复随机抽样和不重复随机抽样,两者样本均值的期望值是相等的,但是方差前者比后者大。
9. 一项研宄发现,2000年新购买小汽车的人中有40%是女性,在2005年所作的一项调查中,随机抽取的120个新车主中有57人为女性,在
的显著性水平下,检验2005年新车主中女性的比例是否有显著增加,建立的原假设和备择假设为检验的结论是( )。
A.拒绝原假设
B.不拒绝原假设
C.可以拒绝也可以不拒绝原假设
D.可能拒绝也可能不拒绝原假设
【答案】A 【解析】
所以应该拒绝原假设。
10.设函数f (x )在区间(a , b )上等于0.4,在此区间之外等于0,如果f (x )可以作为某连续型随机变量的密度函数,则区间(a , b )可以是( )。
A.(0, 0.5)
B.(0.5, 2.5)
C.(1, 2.5)
D.(0, 2.5)
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