2024年统计师考试真题分析试题及答案

2024年统计师考试真题分析试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.下列哪项不是统计数据的分类？

A.定量数据

B.定性数据

C.时间序列数据

D.随机变量数据

2.在描述一组数据时，以下哪项指标最能反映数据的集中趋势？

A.极大值

B.极小值

C.中位数

D.标准差

3.某工厂生产一批产品，抽样检查发现其中30%的产品不合格，该批产品的合格率为？

A.70%

B.30%

C.40%

D.50%

4.在进行假设检验时，若零假设为真，那么拒绝零假设犯的错误称为？

A.第一类错误

B.第二类错误

C.第三类错误

D.第四类错误

5.下列哪项不是相关系数的类型？

A.Pearson相关系数

B.Spearman相关系数

C.KarlPearson相关系数

D.Spearmanrank相关系数

6.在进行回归分析时，以下哪项不是回归方程的参数？

A.回归系数

B.截距

C.残差

D.自变量

7.在进行方差分析时，以下哪项不是F统计量？

A.比较组间方差

B.比较组内方差

C.总方差

D.组间平均数

8.在进行假设检验时，若拒绝零假设，那么？

A.零假设为真

B.零假设为假

C.非零假设为真

D.非零假设为假

9.下列哪项不是时间序列分析方法？

A.自回归模型

B.移动平均模型

C.指数平滑模型

D.线性回归模型

10.在进行预测时，以下哪项不是预测模型？

A.线性回归模型

B.时间序列模型

C.概率模型

D.指数模型

二、多项选择题（每题3分，共15分）

11.下列哪些是描述数据集中趋势的指标？

A.平均数

B.中位数

C.众数

D.极大值

E.极小值

12.下列哪些是描述数据离散程度的指标？

A.极差

B.四分位数间距

C.离散系数

D.标准差

E.方差

13.下列哪些是描述数据分布形态的指标？

A.偏度

B.峰度

C.标准差

D.离散系数

E.方差

14.下列哪些是统计推断的方法？

A.参数估计

B.假设检验

C.时间序列分析

D.回归分析

E.聚类分析

15.下列哪些是描述变量间相关关系的指标？

A.相关系数

B.线性回归系数

C.独立性检验

D.相关系数的平方

E.交叉验证

三、判断题（每题2分，共10分）

16.统计数据的分类包括定量数据和定性数据。（）

17.数据的集中趋势指标中，中位数比平均数更能反映数据的真实情况。（）

18.在进行假设检验时，若零假设为真，那么拒绝零假设犯的错误称为第一类错误。（）

19.在进行方差分析时，F统计量是描述组间差异与组内差异比值的统计量。（）

20.在进行预测时，时间序列模型是最常用的预测模型。（）

四、简答题（每题10分，共25分）

21.简述描述性统计的基本步骤。

答案：描述性统计的基本步骤包括：收集数据、整理数据、计算描述性统计量、绘制描述性统计图、解释和报告结果。

22.解释什么是回归分析，并简要说明回归分析的用途。

答案：回归分析是一种统计分析方法，用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。其用途包括预测、解释和评估变量间的依赖性，以及识别影响变量的主要因素。

23.简述假设检验的基本步骤。

答案：假设检验的基本步骤包括：提出零假设和备择假设、确定显著性水平、计算检验统计量、比较检验统计量与临界值、作出结论。

24.解释什么是时间序列分析，并说明其在实际应用中的重要性。

答案：时间序列分析是一种用于分析数据随时间变化的方法。它在实际应用中的重要性体现在可以预测未来的趋势、识别周期性和季节性变化，以及为决策提供依据。

25.简述聚类分析的基本步骤。

答案：聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将相似的数据点归为一类。其基本步骤包括：选择聚类方法、选择距离度量、初始化聚类中心、迭代优化聚类中心、评估聚类结果。

五、论述题

题目：请论述在统计分析中，如何处理缺失数据对分析结果的影响，并简要说明常用的缺失数据处理方法。

答案：在统计分析中，缺失数据是一个常见的问题，它可能会对分析结果产生影响。以下是如何处理缺失数据以及一些常用的处理方法：

1.缺失数据的原因分析：在处理缺失数据之前，首先需要了解缺失数据的产生原因。缺失数据可能由于多种原因产生，如数据采集过程中的错误、调查对象不愿意提供某些信息、数据丢失等。

2.缺失数据的影响评估：分析缺失数据对分析结果的影响，包括对参数估计和统计推断的影响。如果缺失数据是随机缺失的，即每个观测值缺失的概率是相同的，那么通常对分析结果的影响较小；如果缺失数据是有偏的，即某些观测值更有可能缺失，那么对分析结果的影响较大。

3.缺失数据处理方法：

a.删除法：对于缺失数据较少的情况，可以直接删除含有缺失值的观测。但这可能会导致样本量减少，影响分析结果的可靠性。

b.完全数据法：只分析没有缺失数据的观测，这种方法可能会导致样本量显著减少，从而影响分析结果的普适性。

c.插值法：根据其他观测值估计缺失值，如线性插值、多项式插值等。这种方法适用于缺失数据较少且数据分布较为均匀的情况。

d.创造新变量法：对于缺失数据较多的情况，可以创造新的变量来代表缺失值，如将缺失值视为一个特殊的类别。

e.多重插补法：为每个缺失值生成多个可能的值，然后对每个可能值进行统计分析，最后综合所有结果。这种方法可以减少由于随机缺失引起的偏差。

4.缺失数据处理的注意事项：

a.在处理缺失数据时，应尽量保持数据的一致性和完整性。

b.在选择缺失数据处理方法时，应考虑数据的特点和分析的目的。

c.对于缺失数据的处理方法，应进行敏感性分析，以评估不同方法对分析结果的影响。

试卷答案如下：

一、单项选择题

1.C

解析思路：定量数据和定性数据是统计数据的两大类，时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，而随机变量数据是指随机取值的变量，因此不属于数据分类。

2.C

解析思路：中位数是描述数据集中趋势的指标之一，它将数据分为两部分，其中一半的数据小于中位数，一半的数据大于中位数，因此更能反映数据的真实集中趋势。

3.A

解析思路：合格率是指合格产品数量占总产品数量的比例，因此合格率为100%减去不合格率，即100%-30%=70%。

4.A

解析思路：在假设检验中，若零假设为真，拒绝零假设犯的错误称为第一类错误，即错误地拒绝了真实的零假设。

5.C

解析思路：Pearson相关系数和Spearman相关系数是两种常用的相关系数，KarlPearson相关系数是Pearson相关系数的同义词，而Spearmanrank相关系数是另一种类型的相关系数。

6.D

解析思路：回归方程的参数包括回归系数、截距和常数项，自变量是方程中的变量，而残差是实际值与预测值之间的差异。

7.B

解析思路：F统计量是用于方差分析中的统计量，它比较组间方差和组内方差的比值，以判断组间是否存在显著差异。

8.B

解析思路：在假设检验中，若拒绝零假设，则意味着有足够的证据表明零假设不成立，即零假设为假。

9.D

解析思路：自回归模型、移动平均模型和指数平滑模型是时间序列分析中的三种模型，而线性回归模型是用于回归分析的模型。

10.B

解析思路：时间序列模型是预测未来值的一种模型，它通过分析历史数据中的时间序列模式来预测未来的趋势。

二、多项选择题

11.ABC

解析思路：平均数、中位数和众数都是描述数据集中趋势的指标，而极大值和极小值是描述数据范围的指标。

12.ABD

解析思路：极差、四分位数间距和标准差都是描述数据离散程度的指标，而离散系数和方差是另一种形式的离散程度指标。

13.AB

解析思路：偏度和峰度是描述数据分布形态的指标，而标准差和离散系数是描述数据离散程度的指标。

14.ABD

解析思路：参数估计、假设检验和回归分析是统计推断的三种基本方法，而时间序列分析和聚类分析是特定领域的统计分析方法。

15.ABCD

解析思路：相关系数、线性回归系数、独立性检验和交叉验证都是描述变量间相关关系的指标和方法。

三、判断题

16.×

解析思路：统计数据的分类包括定量数据和定性数据，而时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，不属于数据分类。

17.×

解析思路：中位数在处理极端值时比平均数更能反映数据的真实集中趋势，但平均数在大多数情况下更能代表数据的集中趋势。