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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页淮北师范大学
《心理统计学1》2021-2022学年第一学期期末试卷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、某超市为了解顾客的购买行为,对一周内的销售数据进行分析。已知某种商品的销售额每天都在变化,这种变化属于()A.长期趋势B.季节变动C.循环变动D.不规则变动2、在一项关于股票收益率的研究中,收集了过去5年的数据。若要预测未来一年的股票收益率,以下哪种统计方法可能最为适用?()A.时间序列分析B.多元回归分析C.判别分析D.主成分分析3、要检验一个总体是否服从某种特定的分布,应该使用哪种检验方法?()A.卡方拟合优度检验B.t检验C.F检验D.秩和检验4、在一项关于城市居民消费水平的调查中,随机抽取了500个家庭。已知家庭月平均消费支出的均值为8000元,标准差为1500元。若从该样本中随机抽取一个家庭,其月消费支出在6500元至9500元之间的概率约为()A.0.68B.0.82C.0.95D.0.995、在进行因子分析时,如果提取的公共因子能够解释原始变量总方差的80%以上,说明什么?A.因子分析效果不好B.提取的公共因子数量过多C.提取的公共因子能够较好地反映原始变量的信息D.原始变量之间的相关性较弱6、为了比较两个总体的方差是否相等,可以使用以下哪种检验方法?A.F检验B.t检验C.卡方检验D.以上都不是7、在一项关于居民收入与消费关系的调查中,随机抽取了500个家庭的数据。已知家庭收入的均值为8000元,标准差为1500元。若收入服从正态分布,那么大约有多少家庭的收入在5000元到11000元之间?()A.95%B.68%C.99.7%D.81.8%8、在一项关于城市居民消费水平的调查中,随机抽取了500个家庭,记录了他们每月的消费支出。若要估计该城市所有家庭平均每月消费支出的95%置信区间,以下哪种抽样方法更合适?A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样9、某股票的收益率在过去10个交易日的变化情况如下:5%,-2%,8%,-3%,10%,-1%,6%,-4%,7%,2%。计算这组数据的几何平均收益率约为多少?()A.2.5%B.3.0%C.3.5%D.4.0%10、已知某时间序列的自相关函数在滞后1期的值为0.8,滞后2期的值为0.5。这说明该时间序列具有什么特征?()A.短期相关性强B.长期相关性强C.无相关性D.无法确定11、为比较两种不同教学方法对学生成绩的影响,分别对采用不同教学方法的班级进行测试,得到两组成绩数据。要判断这两种教学方法是否有显著差异,应采用哪种统计方法?()A.t检验B.方差分析C.卡方检验D.回归分析12、在进行假设检验时,如果拒绝了原假设,但是实际上原假设是正确的,这种错误被称为?()A.第一类错误B.第二类错误C.抽样误差D.非抽样误差13、在一个调查中,要了解不同年龄段人群对某种新科技产品的接受程度。应该采用哪种抽样方法?()A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样14、为了检验一批产品是否符合质量标准,从该批产品中随机抽取了一定数量进行检测。若设定显著性水平为0.05,在进行假设检验时,拒绝域的确定与以下哪个因素有关?A.样本容量B.总体方差C.检验统计量的分布D.以上都是15、某地区的降雨量数据具有季节性特征,为了进行有效的预测,以下哪种时间序列模型可能适用?A.移动平均模型B.自回归模型C.季节性自回归移动平均模型D.以上都可以16、在统计推断中,P值的含义是什么?()A.拒绝原假设的最小显著性水平B.接受原假设的概率C.犯第一类错误的概率D.犯第二类错误的概率17、在进行回归分析时,如果存在多重共线性问题,会对回归结果产生什么影响?()A.系数估计不准确B.标准误差增大C.t值变小D.以上都有可能18、为研究广告投入与销售额之间的关系,收集了多个企业的数据。如果销售额还受到市场竞争等其他因素的影响,应该建立什么样的回归模型?()A.简单线性回归B.多元线性回归C.非线性回归D.以上都可以19、在进行假设检验时,如果计算得到的p值小于设定的显著性水平,那么应该做出怎样的决策?A.拒绝原假设B.接受原假设C.无法确定D.重新进行检验20、已知某时间序列数据的一阶自相关系数为0.6。现对该时间序列进行一次差分运算,得到新的时间序列。则新序列的自相关系数()A.减小B.增大C.不变D.无法确定二、简答题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)解释自助法(Bootstrap)的基本原理和应用。以一个实际的数据为例,说明如何通过自助法进行参数估计和置信区间构建。2、(本题10分)在进行生物信息学研究时,如何运用统计学方法来分析基因数据和蛋白质数据?请阐述具体的方法和步骤,并举例说明。3、(本题10分)详细说明如何使用生存树模型来分析生存数据,解释模型的构建和剪枝方法,并举例应用。4、(本题10分)对于一个非正态分布的数据,论述如何进行数据转换使其接近正态分布,并说明转换后的数据分析方法。三、案例分析题(本大题共2个小题,共20分
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