北京邮电大学《概率论与随机过程》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《概率论与随机过程》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、为研究某种疾病的发病率与年龄、性别、生活习惯等因素的关系，收集了大量数据。这属于哪种类型的数据分析？（）A.单因素分析B.多因素分析C.相关分析D.回归分析2、一家市场调研公司收集了不同城市、不同年龄段消费者对某品牌手机的满意度数据。若要分析城市和年龄段这两个因素对满意度是否有交互作用，应采用哪种统计分析方法？（）A.简单线性回归B.多重线性回归C.协方差分析D.双因素方差分析3、在进行统计推断时，置信区间越宽，说明估计的什么越大？（）A.准确性B.可靠性C.误差D.以上都不对4、某工厂生产的产品重量服从正态分布，均值为100克，标准差为5克。质量控制部门规定，产品重量低于90克或高于110克为不合格品。随机抽取一个产品，其为不合格品的概率是多少？A.0.0456B.0.0228C.0.0912D.0.18245、在对数据进行分组时，组距的大小会对统计结果产生怎样的影响？（）A.影响数据的分布形态B.影响频数的分布C.影响均值和标准差D.以上都有可能6、为研究某种药物的疗效，将患者随机分为实验组和对照组。实验组使用药物，对照组使用安慰剂。经过一段时间后，测量两组患者的症状改善情况。这种研究方法属于？（）A.观察性研究B.实验性研究C.案例分析D.以上都不是7、在进行多元线性回归分析时，如果某个自变量的t检验不显著，但整个模型的F检验显著，应该如何处理这个自变量？（）A.保留B.剔除C.无法确定D.以上都不对8、为了评估一个分类模型的性能，除了准确率外，还可以使用以下哪个指标？A.召回率B.F1值C.混淆矩阵D.以上都是9、已知某时间序列具有明显的季节性变动，现采用移动平均法进行预测。如果移动平均的项数选择不当，可能会导致（）A.预测值偏高B.预测值偏低C.消除季节性变动D.不能消除季节性变动10、已知两个变量X和Y之间存在线性关系，通过样本数据计算得到回归方程为Y=2X+1。若X的值增加2，那么Y的估计值会增加多少？（）A.2B.4C.5D.无法确定11、已知一个总体服从均匀分布，区间为[0,10]。随机抽取一个样本量为50的样本，计算样本均值的期望值是？A.2.5B.5C.7.5D.1012、为比较三种不同生产工艺对产品质量的影响，随机抽取了若干个产品进行检测。如果要检验三种工艺下产品质量的均值是否相等，应该使用哪种方差分析？（）A.单因素方差分析B.双因素方差分析C.多因素方差分析D.协方差分析13、在一次抽样调查中，样本容量为100，样本均值为20，总体标准差为5。以95%的置信水平估计总体均值，其置信区间为（）A.(18.02,21.98)B.(19.02,20.98)C.(17.02,22.98)D.(16.02,23.98)14、在一个时间序列数据中，既有长期趋势，又有季节变动和不规则变动。为了分离出季节变动，应采用哪种方法？A.移动平均法B.指数平滑法C.季节指数法D.线性趋势法15、对于一个非正态分布的数据，以下哪种描述统计量不太适用？（）A.均值B.中位数C.四分位数D.众数16、某研究收集了多个城市的空气质量数据，若要综合评价这些城市的空气质量，以下哪种方法较为合适？A.计算算术平均值B.计算几何平均值C.计算加权平均值D.以上都可以17、在一个正态分布中，如果将数据进行标准化变换，那么变换后的数据服从什么分布？（）A.正态分布B.t分布C.标准正态分布D.无法确定18、某公司为研究产品销售额与广告投入之间的关系，收集了过去10年的相关数据。销售额（单位：万元）分别为100、120、150、180、200、220、250、280、300、350，广告投入（单位：万元）分别为20、25、30、35、40、45、50、55、60、70。若采用一元线性回归分析，估计的回归方程为（）A.y=5x+50B.y=6x+40C.y=7x+30D.y=8x+2019、为了检验一组数据是否服从某种已知的分布，以下哪种方法常用？A.卡方检验B.t检验C.F检验D.方差分析20、在多元线性回归分析中，如果自变量之间存在较强的多重共线性，会对回归模型产生什么影响？A.增大误差方差B.降低拟合优度C.使系数估计不准确D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）在进行假设检验时，零假设和备择假设的设定非常重要，请阐述设定零假设和备择假设的原则和方法，并举例说明。2、（本题10分）在进行假设检验时，如果样本数据违反了正态性假设，应如何处理？请介绍至少两种应对方法。3、（本题10分）解释如何利用Boosting算法（如Adaboost、GradientBoosting等）来提高模型的预测性能，解释其基本原理和应用场景，并举例应用。4、（本题10分）在进行多元回归分析时，如何处理自变量之间的交互作用？请结合具体例子说明。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）某汽车租赁