【历年真题】2016年4月05058管理数量方法自考试卷(含答案)_第1页
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文档简介

2016年4月高等教育自学考试统一命题考试管理数量方法试卷和答案(课程代码05058)本试卷满分100分,考试时间l50分钟。考生答题注意事项:1.本卷所有试题必须在答题卡上作答。答在试卷上无效,试卷空白处和背面均可作草稿纸。2.第一部分为选择题。必须对应试卷上的题号使用2B铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。3.第二部分为非选择题。必须注明大、小题号,使用0.5毫米黑色字迹签字笔作答o4.合理安排答题空间,超出答题区域无效。第一部分选择题一、单项选择题(本大题共l5小题,每小题l分,共15分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其选出并将“答题卡”的相应代码涂黑。未涂、错涂或多涂均无分。1.有一组数据的平均数和标准差分别为100、20,这组数据的变异系数为A.0.2B.0.3C.4D.52.从一批产品中,每次取出一个(取后不放回),抽取三次,用Ai(i=1,2,3)表示事件“第1次取到的是正品”,则抽到的三个产品中,至少有一个是次品的表示方法为3.常用的离散型随机变量不包括A.0—1分布B.均匀分布C.二项分布D.泊松分布4.设X、Y为两个随机变量D(X)=2,Y=3X+4,则D(Y)为A.6B.10C.12D.185.估计量的无偏性是指A.估计量的数学期望等于总体参数的真值B.估计量的数学期望小于总体参数的真值C.估计量的方差小于总体参数的真值D.估计量的方差等于总体参数的真值6.对于容量为N的总体进行不重复抽样(样本容量为n),样本均值的方差为7.在假设检验中,犯第一类错误的概率α与犯第二类错误的概率β之间的关系是A.α与β一定相等B.α小则β大C.α+β=lD.α大则β也大8.显著性水平α是指A.原假设为假时,决策判定为假的概率B.原假设为假时,决策判定为真的概率C.原假设为真时,决策判定为假的概率D.原假设为真时,决策判定为真的概率9.说明回归方程拟合程度的统计量是A.置信区间B.回归系数C.估计标准误差D.判定系数10.在抽样推断中,样本的容量A.越少越好B.越多越好C.取决于统一的抽样比例D.取决于对抽样推断可靠性的要求11.在回归分析中,估计的标准误差主要是用来检测A.回归方程的拟合程度B.回归系数的显著性C.回归方程的显著性D.相关系数的显著性12.两个现象之间相互关系的类型有A.函数关系和因果关系B.回归关系和因果关系C.相关关系和因果关系D.函数关系和相关关系13.在直线回归方程中,若回归系数b<0,则表示x对y的线性影响是A.不显著的B.显著的C.反向影响D.正向影响14.判定系数r2=1的意义A.X,Y高度线性相关B.X,Y无线性相关关系C.X,Y完全线性相关D.X,Y不完全线性相关15.环比增长速度的公式为二、多项选择题(本大题共l0小题,每小题2分,共20分)在每小题列出的四个备选项中至少有两个是符合题目要求的,请将其选出并将“答题卡”的相应代码涂黑。未涂、错涂、多涂或少涂均无分。16.估计量评价的标准包括A.无偏性B.有效性C.正确性D.一致性17.估计可以分为A.点估计B.区间估计C.系统估计D.分层估计18.最常用的样本估计值包括A.样本均值B.样本方差C.样本标准差D.样本变异系数19.假设检验根据实际需要可以分为A.双侧检验B.区间检验C.左侧检验D.右侧检验20.基本的概率抽样方法包括A.简单随机抽样B.系统抽样C.分层抽样D.整群抽样21.线性相关包括A.正线性相关B.负线性相关C.非线性相关D.完全线性相关22.回归方程的假设检验的内容一般包括A.收集数据的检验B.线性关系的检验C.显著性水平的检验D.回归系数的检验23.从观察值的表现形式来看,可将时间序列分为A.绝对数时问序列B.相对数时间序列C.平均数时间序列D.序时平均数序列24.影响时间数列的因素A.长期趋势B.季节变动C.循环变动D.不规则变动25.按所反映的内容不同,指数可以分为A.数量指数B.质量指数C.个体指数D.综合指数第二部分非选择题三、名词解释题(本大题共5小题,每小题3分,共15分)26.样本空间27.简单随机抽样28.中心极限定理29.统计量30.一元线性回归四、简答题(本大题共5小题,每小题4分,共20分)31.简述正态分布的分布律或密度,以及其期望值和方差。32.简述二项分布的分布律以及其适用条件。33.简述假设检验的步骤。34.简述点估计的优点以及局限性。35.简述相关分析与回归分析有什么不同。五、计算题(本大题共3小题。每小题l0分,共30分)36.设小赵、小钱、小孙、小李、小周五人站成一排照相。求(1)小赵和小钱两人相邻且小赵在小钱右边的概率;(2)小赵和小钱两人相邻的概率。37.某出版社向80%教授MBA管理经济学的教师寄送了关于一本管理经济学方回的新教科书的广告。在收到广告的教师当中

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