《统计学》练习题3答案.docx
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《统计学》练习题3答案
统计学》练习题(3)
第9章
1.下面的陈述错误的是(D)。
A•相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量
B•相关系数是一个随机变量
C.相关系数的绝对值不会大于1
D.相关系数不会取负值
2•根据你的判断,下面的相关系数取值错误的是(C)。
A.-0.86B.0.78
C.1.25D.0
3.下面关于相关系数的陈述中错误的是(A)。
A•数值越大说明两个变量之间的关系就越强
B•仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量,不能用于描述非线性关系
C•只是两个变量之间线性关系的一个度量,不一定意味着两个变量之间存在因果关系
D.绝对值不会大于1
4.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间(C)。
A.相关程度很低B.不存在任何关系
C•不存在线性相关关系D•存在非线性相关关系
5•在回归模型y=3)+3ix+冲,&反映的是(C)。
A.由于x的变化引起的y的线性变化部分
B•由于y的变化引起的x的线性变化部分
C•除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响
D.由于x和y的线性关系对y的影响
6•在回归分析中,F检验主要是用来检验
A.相关系数的显著性
C•线性关系的显著性
7•说明回归方程拟合优度的统计量主要是(
A•相关系数
C•判定系数
&回归平方和占总平方和的比例称为(
A•相关系数
C•判定系数
9.下面关于判定系数的陈述中不正确的是(
A•回归平方和占总平方和的比例
C.取值范围是[0,1]
10.下面关于估计标准误差的陈述中不正确白
C)。
B.回归系数的显著性
D•估计标准误差的显著性
C)。
B.回归系数
D•估计标准误差
C)。
B.回归系数
D•估计标准误差
B)。
B.取值范围是[-1,1]
D•评价回归方程拟合优度的一个统计量
D)。
A.均方残差(MSE)的平方根
B.对误差项£的标准差6的估计
C•排除了x对y的线性影响后,y随机波动大小的一个估计量
D•度量了两个变量之间的关系强度
11.残差平方和SSE反映了y的总变差中(B)。
A.由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分
B.除了x对y的线性影响之外的其他因素对y变差的影响
C.由于x与y之间的非线性关系引起的y的变化部分
D.由于x与y之间的函数关系引起的y的变化部分
12•若变量x与y之间的相关系数r=0.8,则回归方程的判定系数R2等于(C)。
A.0.8B.0.89
C.0.64D.0.40
第10章
A•总体线性关系的显著性
C•样本线性关系的显著性
2.在多元线性回归模型中,若自变量的取值(A)。
1.在多兀线性回归分析中,t检验是用来检验(B)。
B.各回归系数的显著性
D.Ho:
31=役=,=金=0,
%对因变量y的影响不显著,那么它的回归系数3i
B.可能为1
D.可能大于1
A.可能接近0
C.可能小于0
3.在多元线性回归方程乂二订「凶「:
2X2"中,回归系数[表示(BA.自变量Xi变动一个单位时,因变量y的平均变动量为■-k
y的总变动总量为
B.其他变量不变的条件下,自变量Xi变动一个单位时,因变量y的平均变动量为
C.其他变量不变的条件下,自变量Xi变动一个单位时,因变量
D.因变量y变动一个单位时,自变量Xi的变动总量为\
4•在多元回归分析中,通常需要计算调整的多重判定系数R2,这样可以避免R2的值(A)。
A.由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1
B.由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0
C.由于模型中样本量的增加而越来越接近1
D.由于模型中样本量的增加而越来越接近0
5.在多元线性回归分析中,如果F检验表明线性关系显著,则意味着(A)。
A.在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著
B.所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著
C.在多个自变量变中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著
D.所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著
6.在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数3i不显著,则意味着(C)。
A.整个回归方程的线性关系不显著
B.整个回归方程的线性关系显著
C•自变量Xi与因变量之间的线性关系不显著
D•自变量Xi与因变量之间的线性关系显著
7•在多元线性回归分析中,多重共线性是指模型中(A)。
A•两个或两个以上的自变量彼此相关
B•两个或两个以上的自变量彼此无关
C.因变量与一个自变量相关
D.因变量与两个或两个以上的自变量相关
B)。
&在多元线性回归分析中,如果F检验表明回归方程的线性关系显著,则(
A•表明每个自变量与因变量的关系都显著
B•表明至少有一个自变量与因变量的线性关系显著
C•意味着每个自变量与因变量的关系都不显著
D•意味着至少有一个自变量与因变量的关系不显著
9•如果回归模型中存在多重共线性,则(D)。
A•整个回归模型线性关系不显著
B•肯定有一个回归系数通不过显著性检验
C•肯定导致某个回归系数的符号与预期相反
D.可能导致某些回归系数通不过显著性检验
10•如果某个回归系数的正负号与预期相反,则表明(C)。
A•所建立的回归模型是错误的
B•该自变量与因变量之间的线性关系不显著
C•模型中可能存在多重共线性
D•模型中肯定不存在多重共线性
11.虚拟自变量的回归是指在回归模型中含有(A)。
第11章
时间序列在长期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动称为(
A.趋势
B.季节变动
D•不规则波动
A•在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动
B•在一年内重复出现的周期性波动
C.呈现出的非固定长度的周期性变动
D.除去趋势、周期性和季节性之后的随机波动
4.
简单指数平滑法适合于预测(
A.只含随机波动的序列
B.含有多种成分的序列
C.含有趋势成分的序列
D.含有季节成分的序列
5.
移动平均法适合于预测(
A.只含有随机波动的序列
B.含有多种成分的序列
C.含有趋势成分的序列
D.含有季节成分的序列
6.
简单指数平滑法得到的t+1
期的预测值等于(B
7.
8.
A.t期的实际观察值与第
B.t期的实际观察值与第
C.t期的实际观察值与第
t+1期的指数平滑值的加权平均值
t期的指数平滑值的加权平均值
t+1期的实际观察值的加权平均值
D.t+1期的实际观察值与第t期的指数平滑值的加权平均值
如果现象随着时间的变动按某个常数增加或减少,则适合的预测方法是(
A.移动平均
B.简单指数平滑
C.一元线性模型
D.指数模型
已知时间序列各期观测值为100,240,370,530,650,810,对这一时间序列进行预测
适合的模型是(
A.直线模型
C.多阶曲线模型
9.用最小二乘法拟合的直线趋势方程为移呈现为(B)°
B.指数曲线模型
D.Holt指示平滑模型
X=0^t若b为负数,表明该现象随着时间的推
A.上升趋势
B.下降趋势
C.水平趋势
D.随机波动
10.对某时间序列建立的指数曲线方程为
Y=1500(1.2j,这表明该现象(
A.每期增长率为120%
C.每期增长量为1.2个单位
11.对某时间序列建立的趋势方程为
B.每期增长率为20%
D.每期的观测值为1.2个单位
Y=100(0.95)t,表明该序列(D
B・呈线性上升趋势
D・呈指数下降趋势
Y=b0■b*,表明该序列(A)°
B.各期观测值按指数增长
D・各期增长率按指数增长
Y=6•1.5t,这表明(A)°
1.5个单位
1.5个单位
1.5%
丫=d•M,如果该数列中没有趋势,则b的
B.小于1
D.小于0
诂二b0b1t,如果b等于零,则表明该序列
B•有上升趋势
D•有非线性趋势
B)°
B•残差之间的相关
C.预测值之间的相关D.观测值有线性趋势
17.使用Durbin-Watson统计量的d的临界值表检验自相关时(B)°
A.如果统计量dvdL,拒绝原假设,不存在自相关
B•如果统计量dvdL,拒绝原假设,存在自相关
C.如果统计量d>du,拒绝原假设,存在自相关
D.如果统计量dvdU,拒绝原假设,不存在自相关
18•对时间序列的数据作季节调整的目的是(
A.消除时间序列中季节变动的影响
C•消除时间序列中趋势的影响
19•如果某个月份的商品销售额为84万元,
月的销售额为(B)°
A.60万元
C.90.8万元
20.Holt指数平滑预测适合于(B
A.平稳序列
C.含有季节波动的序列
21.Winter指数平滑预测适合于(D
A.平稳序列
A)°
B.描述时间序列中季节变动的影响
D.消除时间序列中随机波动的影响该月的季节指数等于1.2,在消除季节因素后该
B.70万元
D.100.8万元
)°
B.含有趋势的序列
D.含有趋势和季节波动的序列
)°
B.含有趋势的序列
C.含有季节波动的序列
D•含有趋势和季节波动的序列
22.如果一个时间序列不存在自相关,那么,所有(或大多数)自相关系数都落在(A)。
A.95%的区间内B.95%的区间之外
C.90%的区间内D.90%的区间之外
23.如果一个时间序列不存在自相关,那么,自相关图中的各个条应该随机分布在95%的
置信区间内,而且随着滞后期的增加趋于(B)。
D.0.5
C.-1第12章
1.下列关于主成分分析的表述不正确的是(C)。
A•主成分分析的目的是找出少数几个主成分代表原来的多个变量
B•用于主成分分析的多个变量之间应有较强的相关性
C•用于主成分分析的多个变量之间必须是独立的
D.所找出的主成分之间是不相关的
2.在主成分分析中,各主成分与原始变量的关系是(B)。
A•任何一个主成分都等于所有原始变量的总和
B.任何一个主成分都是所有原始变量的线性组合
C•任何一个变量都是所有主成分的总和
D.任何一个变量都是所有主成分的线性组合
3.
A.50%以上
C.70%以上
4.主成分分析中的“特征根”反映的是(
A•主成分对原始变量的影响程度
C.主成分与原始变量之间的相关程度
5.某个特征根占总特征根的比例称为(
A.方差
C.载荷系数
B.60%以上
D.80%以上
A)。
B•原始变量对主成分对的影响程度
D.原始变量所解释的主成分信息
B)。
B.方差贡献率
D.因子
在主成分分析中,选择主成分的标准通常是要求所选主成分的累计方差总和占全部方差的(D)。
6.从特征根数值的大小角度看,通常要求所选择的主成分所对应的特征根应该(C)。
A.等于0B.等于1
C.大于1D.大于0
7.因子分析与主成分分析的区别之一就是(C)。
A.因子的个数少于主成分的个数
B•主成分分析需要事先确定主成分的个数
C•因子分析需要事先确定因子的个数
D.因子分析的结果更接近实际
&变量xi的共同度量反映的是(B)。
A•第i个公因子被变量xi所解释的程度
B•变量xi的信息能够被k个公因子所解释的程度
C•第j个公因子的相对重要程度
D•第i个变量对公因子的相对重要程度9•用于因子分析的变量必须是(B
)。
B•相关的
D.等均值的
KMO统计量的取值(D
B.小于1
D.在0~1之间
由该表可得第
A.独立的
C•等方差的
10•在因子分析中,检验变量之间相关性的
A.小于0
C.大于1
11.下表是根据6个变量进行主成分分析得到的各主成分及其相应的特征根。
一个主成分的方差贡献率为(B)。
Component
InitialEigenvalues
1
3.518
2
1.144
3
.595
4
.304
5
.257
6
.183
合计
6.001
A.3.518%B.58.62%
C.77.69%D.87.60%
12.下表是根据6个变量进行因子分析得到的旋转后的因子载荷系数矩阵。
由该表可知第
个因子所概括的变量是(C)。
Component
1
2
变量1
.909
-.020
变量2
.765
.472
变量3
.491
.685
变量4
.836
.314
变量5
.342
.765
变量6
-.027
.904
A.变量1.变量2和变量3B.变量1.变量2.变量3和变量4
C.变量1.变量4和变量2D.变量3.变量5和变量6
13.在因子分析中,选择因子的标准通常是要求所选因子的累计方差总和占全部方差的
D)。
A.50%以上
(
14
15
第
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
A.等于0
C•大于1
因子得分函数是将(D)。
A.因子表达为原始变量的总和
C.原始变量表达为因子的线性组合
13章
B.等于1
D.大于0
B.原始变量表达为因子的总和
D.因子表达为标准化变量的线性组合
聚类分析时将对象进行分析的依据是(
A.对象之间的数值的大小
C.对象之间的相似程度
在聚类分析中,点间距离用于度量(
A.样本之间的相似性
C.类别之间的相似性在聚类分析中,相似系数是用于度量(
A.样本之间的相似性
C.类别之间的相似性
在对样本进行分类时,度量样本之间的相似性使用的测量工具是(A.类间距离B.相似系数
C.夹角余弦D.点间距离
C)。
B.对象之间的差异程度
D.类间距离的远近
A)。
B.变量之间的相似性
D.变量之间的相关程度
B)。
B.变量之间的相似性
D.变量之间的距离
D)。
B.60%以上
D.80%以上
C.70%以上.从特征根数值的大小角度看,通常要求所选的因子所对应的特征根应该(C)。
下面关于层次聚类法的描述不正确的是(D)。
A.事先不确定要分多少类,先把每一个对象作为一类,然后一层一层分类
B.根据运算的方向不同有合并法和分解法
C.计算量较大,聚类效率不高
D.聚类效果不如均值聚类
下面关于K-均值聚类法的描述不正确的是(A)。
A.事先不确定要分多少类,先把每一个对象作为一类,然后一层一层分类
B.要求研究者先指定需要划分的类别个数
C)。
B.应该有数量级上的较大差异
D应该接近相等
C.计算量较小,效率比层次聚类要高D.类别数目的确定具有一定的主观性进行聚类分析时,要求各变量的取值(
A.应该有较强的相关关系
C.不应该有数量级上的较大差异
般来说,在所分的类别中,各类别所包含的对象(样本或变量)的数量(C)。
A.应该相等
B•应该有较大差异
D.应该接近0
C.不应该有较大差异
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