2024年统计师考试新出题型试题及答案

2024年统计师考试新出题型试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.以下哪项不是统计数据的特征？

A.可变性

B.可比性

C.可测性

D.可控性

2.在描述一组数据的集中趋势时，哪种方法能够反映数据分布的离散程度？

A.平均数

B.中位数

C.众数

D.标准差

3.在进行假设检验时，以下哪项是错误的？

A.原假设（H0）是零假设，备择假设（H1）是正假设

B.假设检验的基本思想是利用样本信息对原假设做出判断

C.假设检验的方法有正态分布检验和卡方检验

D.假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异

4.以下哪项是时间序列分析的主要方法？

A.相关分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.时间序列分析

5.在进行抽样调查时，以下哪种抽样方法能够保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.系统抽样

C.分层抽样

D.整群抽样

6.以下哪项是描述一组数据离散程度的指标？

A.极差

B.离散系数

C.标准差

D.均值

7.在进行统计推断时，以下哪项是错误的？

A.统计推断的目的是利用样本信息对总体参数做出估计或判断

B.统计推断的方法有参数估计和假设检验

C.参数估计的方法有点估计和区间估计

D.假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异

8.以下哪项是描述一组数据分布特征的指标？

A.极差

B.离散系数

C.标准差

D.均值

9.在进行假设检验时，以下哪项是错误的？

A.原假设（H0）是零假设，备择假设（H1）是正假设

B.假设检验的基本思想是利用样本信息对原假设做出判断

C.假设检验的方法有正态分布检验和卡方检验

D.假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异

10.以下哪项是时间序列分析的主要方法？

A.相关分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.时间序列分析

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.以下哪些是统计数据的特征？

A.可变性

B.可比性

C.可测性

D.可控性

2.在描述一组数据的集中趋势时，哪些方法能够反映数据分布的离散程度？

A.平均数

B.中位数

C.众数

D.标准差

3.在进行假设检验时，以下哪些是错误的？

A.原假设（H0）是零假设，备择假设（H1）是正假设

B.假设检验的基本思想是利用样本信息对原假设做出判断

C.假设检验的方法有正态分布检验和卡方检验

D.假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异

4.以下哪些是时间序列分析的主要方法？

A.相关分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.时间序列分析

5.在进行抽样调查时，以下哪些抽样方法能够保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.系统抽样

C.分层抽样

D.整群抽样

三、判断题（每题2分，共10分）

1.统计数据具有可变性、可比性、可测性和可控性。（）

2.平均数、中位数和众数都是描述一组数据集中趋势的方法。（）

3.假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异。（）

4.时间序列分析的主要方法有相关分析、回归分析、聚类分析和时间序列分析。（）

5.在进行抽样调查时，分层抽样能够保证样本的代表性。（）

6.离散系数是描述一组数据离散程度的指标。（）

7.参数估计的方法有点估计和区间估计。（）

8.假设检验的基本思想是利用样本信息对原假设做出判断。（）

9.简单随机抽样是一种能够保证样本代表性的抽样方法。（）

10.时间序列分析的主要方法有时间序列分析、相关分析、回归分析和聚类分析。（）

参考答案：

一、单项选择题

1.D

2.D

3.D

4.D

5.C

6.D

7.D

8.D

9.D

10.D

二、多项选择题

1.ABC

2.AD

3.AD

4.ABD

5.ABCD

三、判断题

1.√

2.√

3.√

4.×

5.√

6.√

7.√

8.√

9.√

10.×

四、简答题（每题10分，共25分）

1.题目：简述假设检验的基本步骤及其在统计分析中的应用。

答案：

（1）提出假设：首先，根据研究目的，提出原假设（H0）和备择假设（H1）。

（2）选择检验统计量：根据假设检验的目的和数据的性质，选择合适的检验统计量。

（3）确定显著性水平：根据研究要求和数据的特性，确定显著性水平（α）。

（4）计算检验统计量的值：根据样本数据，计算检验统计量的观测值。

（5）做出决策：将检验统计量的观测值与临界值进行比较，根据比较结果做出接受或拒绝原假设的决策。

（6）解释结果：根据决策结果，对研究问题进行解释，得出结论。

假设检验在统计分析中的应用非常广泛，例如：

-在质量控制中，用于检验产品或过程的稳定性。

-在医学研究中，用于检验治疗效果。

-在社会科学研究中，用于检验不同群体之间的差异。

2.题目：简述时间序列分析的常用模型及其特点。

答案：

时间序列分析的常用模型包括：

（1）自回归模型（AR）：基于过去观测值对当前观测值进行预测，模型中只包含自回归项。

（2）移动平均模型（MA）：基于过去观测值的移动平均值对当前观测值进行预测，模型中只包含移动平均项。

（3）自回归移动平均模型（ARMA）：结合自回归和移动平均模型的特点，同时包含自回归项和移动平均项。

（4）自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：在ARMA模型的基础上，加入差分操作，适用于非平稳时间序列数据。

特点：

-自回归模型适用于平稳时间序列数据，移动平均模型适用于白噪声时间序列数据。

-ARMA模型适用于平稳时间序列数据，ARIMA模型适用于非平稳时间序列数据。

-模型参数的估计通常采用最小二乘法。

-模型的拟合效果可以通过残差分析进行评估。

3.题目：简述聚类分析的基本步骤及其在数据分析中的应用。

答案：

聚类分析的基本步骤包括：

（1）选择距离度量：根据数据的特点选择合适的距离度量方法。

（2）选择聚类算法：根据数据类型和聚类目标选择合适的聚类算法。

（3）初始化聚类中心：随机选择初始聚类中心或根据数据分布确定聚类中心。

（4）迭代计算：根据聚类算法，迭代计算每个数据点到聚类中心的距离，更新聚类中心。

（5）判断收敛：根据迭代结果判断聚类是否收敛，若收敛则停止迭代。

（6）结果分析：根据聚类结果对数据进行解释，得出结论。

聚类分析在数据分析中的应用包括：

-市场细分：根据消费者特征将市场划分为不同的细分市场。

-数据挖掘：从大量数据中找出有意义的模式和规律。

-顾客关系管理：识别不同顾客群体，提供个性化服务。

-社会网络分析：识别社交网络中的紧密联系群体。

五、论述题

题目：论述线性回归分析在预测和决策中的应用及其局限性。

答案：

线性回归分析是一种常用的统计方法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来预测因变量的值。在预测和决策中，线性回归分析具有以下应用：

1.预测分析：线性回归可以用来预测未来的趋势和结果。例如，在销售预测中，可以根据历史销售数据来预测未来的销售额；在股票市场分析中，可以通过分析公司的财务指标来预测股票的价格走势。

2.决策支持：线性回归可以帮助决策者理解不同因素对结果的影响，从而做出更合理的决策。例如，在成本分析中，可以通过线性回归分析找出哪些因素对成本有显著影响，并据此调整生产策略；在人力资源规划中，可以根据员工的工作表现和潜力预测其未来可能的发展路径。

3.影响因素分析：线性回归可以用来识别和量化不同变量对结果的影响程度。通过分析回归系数，可以了解每个自变量对因变量的贡献大小。

然而，线性回归分析也存在一些局限性：

1.线性假设：线性回归分析要求自变量和因变量之间存在线性关系。如果这种线性关系不存在，模型的预测精度会受到影响。

2.异常值影响：异常值（Outliers）可能会对回归分析的结果产生较大影响，导致模型估计不准确。

3.多重共线性：当自变量之间存在高度相关性时，多重共线性问题可能会导致回归系数估计的不稳定，影响模型的解释能力。

4.平稳性假设：线性回归分析要求数据满足平稳性假设，即数据的均值、方差和自协方差不随时间变化。如果数据不满足这一假设，模型可能无法准确反映数据的变化趋势。

5.数据量限制：线性回归分析通常需要较大的数据量才能保证结果的可靠性。对于小样本数据，模型的预测能力可能会受限。

试卷答案如下：

一、单项选择题

1.D

解析思路：统计数据的特征包括可变性、可比性、可测性和可控性，其中可控性不是统计数据的特征。

2.D

解析思路：标准差是描述一组数据离散程度的指标，它能够反映数据分布的离散程度。

3.D

解析思路：假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异，而不是确定样本数据与总体数据有显著差异。

4.D

解析思路：时间序列分析是专门针对时间序列数据的分析方法，因此时间序列分析是时间序列分析的主要方法。

5.C

解析思路：分层抽样是一种能够保证样本代表性的抽样方法，因为它根据不同层次的特征进行抽样。

6.D

解析思路：标准差是描述一组数据离散程度的指标，它能够反映数据分布的离散程度。

7.D

解析思路：统计推断的目的是利用样本信息对总体参数做出估计或判断，而不是确定样本数据是否与总体数据有显著差异。

8.D

解析思路：均值是描述一组数据集中趋势的指标，它能够反映数据分布的中心位置。

9.D

解析思路：假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异，而不是确定样本数据与总体数据有显著差异。

10.D

解析思路：时间序列分析是专门针对时间序列数据的分析方法，因此时间序列分析是时间序列分析的主要方法。

二、多项选择题

1.ABC

解析思路：统计数据的特征包括可变性、可比性、可测性和可控性，这些都是统计数据的特征。

2.AD

解析思路：在描述一组数据的集中趋势时，平均数和标准差都是能够反映数据分布的离散程度的指标。

3.AD

解析思路：假设检验的基本思想是利用样本信息对原假设做出判断，而不是确定样本数据是否与总体数据有显著差异。

4.ABD

解析思路：时间序列分析的主要方法包括相关分析、回归分析和时间序列分析，这些都是时间序列分析的方法。

5.ABCD

解析思路：在进行抽样调查时，简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样都是能够保证样本代表性的抽样方法。

三、判断题

1.√

解析思路：统计数据具有可变性、可比性、可测性和可控性，这些都是统计数据的特征。

2.√

解析思路：平均数、中位数和众数都是描述一组数据集中趋势的方法，它们能够反映数据分布的中心位置。

3.√

解析思路：假设检验的目的是确定样本数据是否与总体数据有显著差异，这是假设检验的基本目的。

4.×

解析思路：时间序列分析的主要方法有时间序列分析、相关分析、回归分析和聚类分析，但不包括时间序列分析。

5.√

解析思路：在进行抽样调查时，分层抽样能够保证样本的代表性，因为它根据不同层次的