计量地理学知到智慧树章节测试课后答案2024年秋西北大学

计量地理学知到智慧树章节测试课后答案2024年秋西北大学第一章单元测试

工业革命以来的200年中，人类对资源的利用方式和规模、生产方式和消费方式均对自然地理环境产生了深远的影响，如何实现人与自然和谐相处，保障人类的持续发展，（）成为全人类的共识。

A:先发展后治理B:经济优先理念C:发展经济为主D:可持续发展理念

答案:可持续发展理念第一位给近代地理学比较明确定义的学者是德国地质地理学家李希霍芬，下列哪些观点是他提出的？

A:地理学的特殊目的是集中研究地球表面上相互联系的各种现象。B:地理学的最高目标，在于发掘人类和物质的地球以及与自然现象也有联系的生物现象之间的关系。C:为了要取得有益的可靠的结论，地球表面上任何部分的地理研究都必需以详细描述自然现象开始，然后推进到地球表面的其他现象与基本的自然结构的关系。D:地理学必须限于研究地球表层，即岩石圈、水圈、大气圈和生物圈相互接触的地方。

答案:地理学的特殊目的是集中研究地球表面上相互联系的各种现象。；地理学的最高目标，在于发掘人类和物质的地球以及与自然现象也有联系的生物现象之间的关系。；为了要取得有益的可靠的结论，地球表面上任何部分的地理研究都必需以详细描述自然现象开始，然后推进到地球表面的其他现象与基本的自然结构的关系。；地理学必须限于研究地球表层，即岩石圈、水圈、大气圈和生物圈相互接触的地方。数学在地理学研究中所起的作用可以概括为：（）

A:定量化的描述B:精确的预测C:准确的解释D:科学的说明

答案:定量化的描述；精确的预测；准确的解释计量运动是使地理学从近代阶段跨入现代阶段的标志性事件。

A:错B:对

答案:对古代地理学的特点为以描述地理知识为主，记载多是片断性的，缺乏理论体系的，地理学内部尚未出现学科分化，各国的地理学基本上是在本国封闭的条件下发展起来的。

A:错B:对

答案:对

第二章单元测试

在统计上，通过对各取值之间（）的测定来反映现象总体中各个体之间的差异程度。

A:离散程度B:距离C:集中程度

D:长度

答案:离散程度如果总水平、总成果等于所有阶段、所有环节水平、成果的连乘积总和时，求各阶段、各环节的一般水平、一般成果时，要使用什么平均值？

A:几何平均数B:加权平均值C:算术平均数D:中位数

答案:几何平均数空间数据包括了三个维度，分别是（）。

A:空间属性特征B:属性特征C:时态特征D:动态特征

答案:空间属性特征；属性特征；时态特征标志按照性质的不同可分为：

A:数量标志B:品质标志C:定类尺度D:定序尺度

答案:数量标志；品质标志离差平方和从总体上衡量一组地理数据与平均值的离散程度，是各数值与平均值之差的平方的总和。

A:错B:对

答案:对

第三章单元测试

网络图的测度方法包括了以下：

A:邻接矩阵法B:测序矩阵法C:距离矩阵法D:关联矩阵法

答案:邻接矩阵法；距离矩阵法；关联矩阵法Lorenz曲线的表示方法有：

A:凸形表示，即频率或者百分比分布从大到小排列累计B:计算频率或者百分比分布比时刻从小到大，也可从大到小排列累计C:计算频率或者百分比分布比时刻可无序排列D:凹形表示，即频率或者百分比分布从小到大排列累计

答案:凸形表示，即频率或者百分比分布从大到小排列累计；计算频率或者百分比分布比时刻从小到大，也可从大到小排列累计；凹形表示，即频率或者百分比分布从小到大排列累计地理现象或者地理实体将以规则或者聚集的模式出现，则说明某种力量或者机制来“安排”这个现象，或者说这些地理现象或者地理实体的空间分布就体现出了某种联系。

A:对B:错

答案:对对于一些地理问题，如果将研究对象抽象为点（或面），考虑其空间格局随时间的变化时，可采用加权平均中心模型，通过计算不同时段的平均中心，通过分析平均中心的变动，来揭示宏观整体变化的规律。

A:错B:对

答案:对地理学中通常用线状分布来表达地理事物之间的联系，这种联系可分为：

A:逻辑的联系B:抽象的联系C:实际的联系D:具体的联系

答案:抽象的联系；具体的联系

第四章单元测试

关于随机事件，说法正确的是

A:必然事件是指在一定条件下必然发生某一结果的现象。如果用其发生的概率来衡量，其概率为1B:不可能事件是指每次试验一定不出现的事件，用F表示，其发生的概率为0C:在概率论中，用随机变量来表示随机事件D:掷一枚骰子可能出现点数是3，就是一个随机事件

答案:必然事件是指在一定条件下必然发生某一结果的现象。如果用其发生的概率来衡量，其概率为1；不可能事件是指每次试验一定不出现的事件，用F表示，其发生的概率为0；在概率论中，用随机变量来表示随机事件；掷一枚骰子可能出现点数是3，就是一个随机事件关于总体参数说法正确的是

A:总体参数是总体各单位的标志值或属性值计算的，反映总体特征的综合指标B:总体参数的值需要通过收集整理数据（调查问卷）来估计C:总体参数的值是一个常数，不会随着抽取的样本不同而不同，但这个常数通常是未知的D:总体参数主要有总体的均值μ、比率π和方差σ²（或标准差σ）等

答案:总体参数是总体各单位的标志值或属性值计算的，反映总体特征的综合指标；总体参数的值需要通过收集整理数据（调查问卷）来估计；总体参数的值是一个常数，不会随着抽取的样本不同而不同，但这个常数通常是未知的；总体参数主要有总体的均值μ、比率π和方差σ²（或标准差σ）等在概率论中，基本事件是指一个不可能再分的随机事件，也就是指试验中直接观察到的最简单的结果。

A:对B:错

答案:对如果从总体中进行多次抽样，那么绝大多数样本统计量，比如均数都会紧密围绕在总体参数周围，这些样本统计量以总体参数为中心呈正态分布。这个结论为总体的参数检验提供了依据。

A:错B:对

答案:对关于正态分布的概率密度函数曲线的说法正确的是：

A:正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，代表了现实中最普通的一种数据形式。B:自然界、人类社会中大量现象服从或者近似地服从正态分布。C:正态分布曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。D:高斯在研究测量误差时，从另一个角度导出了它，拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

答案:正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，代表了现实中最普通的一种数据形式。；自然界、人类社会中大量现象服从或者近似地服从正态分布。；正态分布曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。；高斯在研究测量误差时，从另一个角度导出了它，拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

第五章单元测试

关于一元线性回归分析的说法正确的是

A:只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型B:为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上C:在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础D:一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠

答案:只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型；为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上；在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础；一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠关于趋势面模型的适合程度的分析，正确的说法是

A:对趋势面的拟合程度的分析与回归模型的效果直接相关，因此，对趋势面模型的适合程度的分析就是对回归模型的检验B:拟合优度指数R2检验法通过衡量观测值z的总离差平方和中回归平方和所占的比重来表示回归模型的拟合优度C:F检验法是对趋势面回归模型整体的显著性检验D:趋势面的拟合度的检验方法有两种方法，一种是F检验法，一种是拟合优度指数R2检验法

答案:对趋势面的拟合程度的分析与回归模型的效果直接相关，因此，对趋势面模型的适合程度的分析就是对回归模型的检验；拟合优度指数R2检验法通过衡量观测值z的总离差平方和中回归平方和所占的比重来表示回归模型的拟合优度；F检验法是对趋势面回归模型整体的显著性检验；趋势面的拟合度的检验方法有两种方法，一种是F检验法，一种是拟合优度指数R2检验法用F分布进行多元线性回归模型进行显著性检验时，若F值小于F0.01，但大于F0.05，也就是F值在F0.01和F0.05之间，则反映线性回归在0.05水平上显著。

A:对B:错

答案:对偏回归平方和Pi是指把取消一个自变量xi后回归平方和的减小，或者也可以说剩余平方和的增大，称为对y依自变量xi的偏回归平方和。

A:错B:对

答案:对关于线性相关系数说法正确的有：

A:线性相关系数也叫积差相关系数。B:当r>0时，变量间存在正相关，也就是一个变量随另一个变量的增加而增加，随另一个变量的减小而减小，呈同向变化。C:在大多数情况下，线性相关系数r值介于±1之间，说明变量之间存在线性关系。D:线性相关系数的取值在-1和+1之间，r=-1或r=1时，表明变量间存在完全线性相关，r=0时，无线性关系。

答案:线性相关系数也叫积差相关系数。；当r>0时，变量间存在正相关，也就是一个变量随另一个变量的增加而增加，随另一个变量的减小而减小，呈同向变化。；在大多数情况下，线性相关系数r值介于±1之间，说明变量之间存在线性关系。；线性相关系数的取值在-1和+1之间，r=-1或r=1时，表明变量间存在完全线性相关，r=0时，无线性关系。

第六章单元测试

关于时间序列的趋势拟合法说法正确的有

A:在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项RtB:趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观测值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型C:在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数D:在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量E:趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式

答案:在进行趋势拟合时，假定序列中不存在周期项，即xt等于趋势值Tt加上残差项Rt；趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观测值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型；在进行趋势拟合时，我们希望误差项是一个白噪声序列，也就是不含什么信息的序列，从统计学的角度看，就是这个序列的均值为零，或者接近于零，它的方差为一个常数；在趋势拟合中的t表示时序，可以从零开始取值，也可以从1开始取值。尽管在一些模型中，比如线性模型可以直接用年份为自变量，也可以用时序为自变量，但是在另一些模型中如指数模型、Logistic模型则不宜直接用年份为自变量；趋势项序列Tt可能是线性特征的或者呈非线性特征，因此，趋势拟合法又有线性拟合和非线性拟合之分，对应假设Tt为关于t的线性函数和非线性函数形式时间序列的预测是指将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势，并建立数学模型进行外推的定量化预测方法。

A:错B:对

答案:对对时间序列的周期性、趋势性以及随机性的识别，可结合自相关系数和Q统计量及其显著性水平P来判断。

A:错B:对

答案:对建立自回归模型的主要任务是得到自回归系数的估计值，从而得到自回归预测模型，但首先需要判断t时刻的实际观测值和过去的“几”个时刻的实际观测值有关系。

A:对B:错

答案:对关于时间序列的变化特征说法正确的有：

A:长期趋势特征序列是某种现象在较长时期内具有上升、下降或保持水平的主要趋势。B:季节序列特征是季节性规律作用的结果，具有一定的周期性，一般以月或者季为单位。C:循环序列是以循环变动特征为主的时间序列，研究对象呈现出周期性盛衰起伏，时间序列的周期长度不固定，一般在一年以上，本质上都是一种周期性变动。D:不规则变动特征是指某些无法预测的事件所引起的变动，如自然灾害、战争等，导致时间序列成为不规则序列。

答案:长期趋势特征序列是某种现象在较长时期内具有上升、下降或保持水平的主要趋势。；季节序列特征是季节性规律作用的结果，具有一定的周期性，一般以月或者季为单位。；循环序列是以循环变动特征为主的时间序列，研究对象呈现出周期性盛衰起伏，时间序列的周期长度不固定，一般在一年以上，本质上都是一种周期性变动。；不规则变动特征是指某些无法预测的事件所引起的变动，如自然灾害、战争等，导致时间序列成为不规则序列。

第七章单元测试

求出判别函数后，还需要计算出判别限（或称判别临界值Yc），若类别A均值大于类别B的均值，如果计算出判别函数值Y大于判别限yc，则归为

A:C类B:D类C:B类D:A类

答案:A类关于聚类分析方法的特点为

A:选好分类统计量，也就是距离值，并按一定的方法步骤进行计算，最后便能自然地客观地得出一张完整的分类系统图B:在类型合并的时候，始终是选择的距离最小的两个类进行合并，符合聚类的原则，距离越近的应该先归为一类C:事先无需知道分类对象的分类结构，而只需要知道一批批地理数据结构D:需要指出的是类与类之间的距离的确定是很关键的步骤，而且也是依赖于初始的距离矩阵的

答案:选好分类统计量，也就是距离值，并按一定的方法步骤进行计算，最后便能自然地客观地得出一张完整的分类系统图；在类型合并的时候，始终是选择的距离最小的两个类进行合并，符合聚类的原则，距离越近的应该先归为一类；事先无需知道分类对象的分类结构，而只需要知道一批批地理数据结构；需要指出的是类与类之间的距离的确定是很关键的步骤，而且也是依赖于初始的距离矩阵的数据的标准化处理方法说法正确的是

A:极差标准化处理之后，变量的变化范围在0到1之间，而且消除了量纲的影响B:总和标准化是把变量值除以该变量的数据的总和，这种标准化之后的新数据的和为1C:极大值标准化是把变量(xij)与其最大值求比，处理后各要素的极大值为1，其余各数值小于1D:标准差标准化是将变量减去它的均值除以它的标准差，经过这样的处理之后的指标（变量）的均值为0，方差为1，且与指标的量纲无关

答案:极差标准化处理之后，变量的变化范围在0到1之间，而且消除了量纲的影响；总和标准化是把变量值除以该变量的数据的总和，这种标准化之后的新数据的和为1；极大值标准化是把变量(xij)与其最大值求比，处理后各要素的极大值为1，其余各数值小于1；标准差标准化是将变量减去它的均值除以它的标准差，经过这样的处理之后的指标（变量）的均值为0，方差为1，且与指标的量纲无关聚类分析时，距离就是“相似性”的度量。在系统聚类法中有两个级别的相似性的度量，一个是样本和样本的相似性的度量，另一个是样本形成的类和类之间的相似性的度量。

A:错B:对

答案:对在系统聚类法进行聚类时，在类型合并的时候，始终是选择的距离矩阵中矩阵元素值最小的两个类进行合并。

A:错B:对

答案:对

第八章单元测试

在主成分选择时，关于特征根的贡献率的说法正确的有

A:对于p个变量的相关系数矩阵有p个特征值，并且这p个特征值的和为p，因此，每个特征值理论上的平均值应该为1，但实际上特征值依次减少B:第i个主成分的贡献率是第i个特征值的贡献率，是指第i个特征值除以p的商的百分率C:累积贡献率就是贡献率之和D:每个主成分的方差占所有变量的方差的和的百分比为贡献率，数值上等于对应的特征值和所有特征值的和的比值

答案:对于p个变量的相关系数矩阵有p个特征值，并且这p个特征值的和为p，因此，每个特征值理论上的平均值应该为1，但实际上特征值依次减少；第i个主成分的贡献率是第i个特征值的贡献率，是指第i个特征值除以p的商的百分率；累积贡献率就是贡献率之和；每个主成分的方差占所有变量的方差的和的百分比为贡献率，数值上等于对应的特征值和所有特征值的和的比值主成分分析方法只是一种数据降维的方法

A:错B:对

答案:对在进行主成分选取的时候，一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ₁，λ₂，λ₃（m≤P）对应的主成分，或者取其特征值大于1的主成分

A:错B:对

答案:对经过主成分变换之后，只需要m个新的变量就可以代替原来p个变量（m≤P）所表示的大部分信息。

A:错B:对

答案:对关于主成分分析方法说法正确的有

A:通过主成分分析，可以用较少的新的指标来代替原来较多的指标反映的信息，并且新的指标之间是相互独立的。B:主成分分析方法一种数据降维的方法。C:通过主成分分析，可以将多个变量缩减为少数几个新的变量，而信息并没有损失，或者说信息损失很少。D:主成分分析方法一种数据增维的方法。

答案:通过主成分分析，可以用较少的新的指标来代替原来较多的指标反映的信息，并且新的指标之间是相互独立的。；主成分分析方法一种数据降维的方法。；通过主成分分析，可以将多个变量缩减为少数几个新的变量，而信息并没有损失，或者说信息损失很少。

第九章单元测试

关于空间连续性说法正确的有

A:不同的区域化变量具有不同程度的连续性B:空间连续的存在说明空间相关的存在C:较低值附近的数值也较低，较高值附近的数值也较高，距离愈小，两点间数值就愈接近，反之，两点间的数值差异就愈大D:两点间的距离大小也决定了两点间数值差异的大小，这种数值的差异随着距离变化的现象，地统计学称为空间连续性

答案:不同的区域化变量具有不同程度的连续性；空间连续的存在说明空间相关的存在；较低值附近的数值也较低，较高值附近的数值也较高，距离愈小，两点间数值就愈接近，反之，两点间的数值差异就愈大；两点间的距离大小也决定了两点间数值差异的大小，这种数值的差异随着距离变化的现象，地统计学称为空间连续性关于变异函数说法正确的有

A:变异函数也称变差函数、或变异矩，是地统计学所特有的基本工具B:在一维条件下的变异函数定义为区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值z（x）和z（x+h）差的方差的一半，记为γ（x，h）C:假定在整个研究区内，对任意h有z（x）的平均值等于z（x+h）的平均值，变异函数可改写成z（x）减去z（x+h）的差的平方的平均值D:变异函数可以看成是方差的一半，也被称为半方差函数

答案:变异函数也称变差函数、或变异矩，是地统计学所特有的基本工具；在一维条件下的变异函数定义为区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值z（x）和z（x+h）差的方差的一半，记为γ（x，h）；假定在整个研究区内，对任意h有z（x）的平均值等于z（x+h）的平均值，变异函数可改写成z（x）减去z（x+h）的差的平方的平均值；变异函数可以看成是方差的一半，也被称为半方差函数理论的变异函数模型的参数有

A:偏基台值（PartialSill）B:变程（Range）C:块金值（Nugget）D:基台值（Sill）

答案:偏基台值（PartialSill）；变程（Range）；块金值（Nugget）；基台值（Sill）在h-展点图上，随着两点间的距离增大，z（t）和z（t+h）构成的散点逐渐从45度角的直线上散开，表明z（t）和z（t+h）的差异在加大，相关系数逐渐减小。

A:对B:错

答案:对关于区域化随机变量的性质的说法正确的有

A:区域化变量不同程度的连续性是指不同的区域化变量具有不同程度的连续性B:区域化随机变量的随机性是指其随空间位置的不同取值不同C:区域化随机变量的空间局限性是指区域化变量被限制在一定的空间范围内，在这个几何域或空间范围之外，变量的属性表现不明显，或表现为零D:区域化随机变量的结构性是指变量在点x处的