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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共3页苏州大学《应用回归分析》

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、已知某样本数据的偏度系数为-0.5,说明数据的分布呈现什么特征?()A.左偏B.右偏C.对称D.无法确定2、在分析多个变量之间的关系时,发现变量之间存在非线性关系。此时,可采用以下哪种方法进行处理?()A.变量变换B.多项式回归C.分段回归D.以上都可以3、某地区的房价数据存在极端值,为了更稳健地描述房价的平均水平,应采用以下哪种统计量?A.均值B.中位数C.众数D.几何平均数4、对于一个不平衡的数据集(即不同类别的样本数量差异较大),在建模时应该注意什么?()A.采用合适的采样方法B.选择对不平衡数据不敏感的算法C.评估指标的选择D.以上都是5、某研究人员想要比较三种不同教学方法对学生成绩的影响,每个学生只接受一种教学方法。在分析数据时,以下哪种方法更合适?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.以上都不是6、在对两个变量进行回归分析时,得到回归方程Y=3-0.5X。当X增加1个单位时,Y会()A.增加0.5个单位B.减少0.5个单位C.增加3个单位D.减少3个单位7、在对某批产品进行质量检验时,采用抽样的方法。如果抽样方案设计不合理,可能会导致()A.弃真错误B.纳伪错误C.既弃真又纳伪D.以上都不对8、某工厂生产的零件尺寸服从正态分布,现从生产线上随机抽取100个零件进行检测,发现有10个零件的尺寸不符合标准。若要估计该生产线生产的零件不合格率的95%置信区间,应使用的方法是()A.正态近似法B.精确计算法C.中心极限定理D.以上都不对9、从一个总体中抽取样本,计算样本均值的抽样分布。随着样本容量的增大,样本均值的抽样分布会趋近于哪种分布?()A.正态分布B.t分布C.F分布D.卡方分布10、在一项关于股票收益率的研究中,收集了过去5年的数据。要检验收益率是否具有自相关性,应采用哪种方法?A.游程检验B.单位根检验C.Durbin-Watson检验D.偏自相关函数检验11、已知两个变量X和Y的协方差为20,X的标准差为4,Y的标准差为5,计算它们的相关系数约为多少?()A.0.5B.0.8C.1.0D.1.212、对于一个正态总体,已知其均值为50,要检验假设H0:μ=50,H1:μ≠50,随机抽取一个样本量为25的样本,样本均值为55,样本标准差为10。计算检验统计量的值是?A.2.5B.-2.5C.5D.-513、某地区的气温数据服从正态分布,均值为20℃,标准差为5℃。随机抽取一天,其气温在15℃到25℃之间的概率约为多少?()A.0.68B.0.95C.0.99D.无法确定14、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,但整个回归方程显著,应该()A.保留该自变量B.剔除该自变量C.重新收集数据D.无法确定15、在一个样本中,如果存在极端值,对样本均值和中位数的影响程度有何不同?()A.对均值影响大B.对中位数影响大C.影响程度相同D.无法确定16、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17、为研究某种农作物的产量与施肥量之间的关系,进行了田间试验。设农作物产量为y,施肥量为x,如果两者之间的关系可以用线性回归方程表示,且回归系数为正,说明()A.施肥量越多,产量越高B.施肥量越多,产量越低C.施肥量与产量无关D.无法确定18、已知一组数据的偏态系数为-0.5,说明数据的分布是?()A.左偏B.右偏C.对称D.无法确定19、在进行统计推断时,样本容量越大,抽样误差()A.越大B.越小C.不变D.无法确定20、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.方差分析二、简答题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)解释如何利用深度学习中的神经网络模型进行统计预测,例如多层感知机、卷积神经网络等,以及在统计中的应用和挑战。2、(本题10分)在进行统计推断时,如何理解第一类错误和第二类错误,并说明在实际应用中如何控制这两类错误的发生概率。3、(本题10分)在进行体育科学研究时,如何运用统计学方法来评估运动员的表现和训练效果?请阐述具体的方法和步骤,并举例说明。4、(本题10分)论述在进行分位数回归时,如何估计不同分位数下的回归系数,并解释其与普通回归的区别和应用场景。三、案例分析题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10分)某城市为了优化公交线路,

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