考生须知 统计师考试解题策略试题及答案

考生须知统计师考试解题策略试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.下列哪一项不属于统计数据的来源？

A.抽样调查

B.实地考察

C.官方公布

D.媒体报道

2.在描述一组数据的集中趋势时，哪个指标最不受极端值的影响？

A.平均数

B.中位数

C.众数

D.极差

3.以下哪项不是假设检验中的零假设？

A.H0:μ=μ0

B.H0:μ≠μ0

C.H0:μ>μ0

D.H0:μ<μ0

4.指数平滑法中，下列哪个系数表示过去数据对当前预测结果的影响程度？

A.α

B.β

C.γ

D.δ

5.下列哪个模型用于分析两个分类变量之间的关系？

A.回归分析

B.主成分分析

C.判别分析

D.因子分析

6.下列哪项不是统计调查的基本步骤？

A.确定调查目的

B.设计调查方案

C.收集数据

D.编制报告

7.在描述数据的离散程度时，哪个指标最能反映数据的分布宽度？

A.方差

B.标准差

C.极差

D.平均数

8.下列哪个指标用于衡量两个变量之间的相关程度？

A.相关系数

B.线性回归系数

C.方差

D.平均数

9.下列哪项不是时间序列分析的基本步骤？

A.数据预处理

B.模型选择

C.模型估计

D.模型验证

10.下列哪项是描述数据分布特征的指标？

A.集中趋势

B.离散程度

C.相关性

D.以上都是

11.下列哪个方法用于对数据进行分组？

A.直方图

B.箱线图

C.标准化

D.秩转换

12.下列哪项是描述数据分布对称性的指标？

A.偏度

B.峰度

C.离散程度

D.集中趋势

13.下列哪个方法用于对数据进行降维？

A.主成分分析

B.线性回归

C.判别分析

D.因子分析

14.下列哪个指标用于衡量数据的波动程度？

A.标准差

B.离散系数

C.离散程度

D.平均数

15.下列哪项是描述数据分布特征的指标？

A.集中趋势

B.离散程度

C.相关性

D.以上都是

16.下列哪个方法用于对数据进行分类？

A.主成分分析

B.线性回归

C.判别分析

D.因子分析

17.下列哪个指标用于衡量数据的波动程度？

A.标准差

B.离散系数

C.离散程度

D.平均数

18.下列哪个方法用于对数据进行降维？

A.主成分分析

B.线性回归

C.判别分析

D.因子分析

19.下列哪个指标用于衡量数据的波动程度？

A.标准差

B.离散系数

C.离散程度

D.平均数

20.下列哪个方法用于对数据进行分类？

A.主成分分析

B.线性回归

C.判别分析

D.因子分析

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.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.极差

2.下列哪些是描述数据离散程度的指标？

A.方差

B.标准差

C.离散系数

D.极差

3.下列哪些是描述数据分布特征的指标？

A.偏度

B.峰度

C.离散程度

D.集中趋势

4.下列哪些是统计调查的基本步骤？

A.确定调查目的

B.设计调查方案

C.收集数据

D.编制报告

5.下列哪些是描述数据分布特征的指标？

A.集中趋势

B.离散程度

C.相关性

D.以上都是

三、判断题（每题2分，共10分）

1.统计数据的来源主要包括抽样调查、实地考察、官方公布和媒体报道。（）

2.中位数不受极端值的影响，是描述数据集中趋势的最佳指标。（）

3.假设检验中的零假设是对总体参数的假设。（）

4.指数平滑法中，α系数表示当前数据对未来预测结果的影响程度。（）

5.判别分析用于分析两个分类变量之间的关系。（）

6.统计调查的基本步骤包括确定调查目的、设计调查方案、收集数据和编制报告。（）

7.标准差是描述数据离散程度的重要指标。（）

8.相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系。（）

9.时间序列分析的基本步骤包括数据预处理、模型选择、模型估计和模型验证。（）

10.主成分分析用于对数据进行降维，减少变量数量。（）

四、简答题（每题10分，共25分）

1.题目：简述线性回归分析的基本原理和步骤。

答案：

线性回归分析是一种用于分析两个或多个变量之间线性关系的统计方法。其基本原理是通过建立线性方程来描述因变量与自变量之间的关系。以下是线性回归分析的基本步骤：

（1）确定模型：根据研究目的和变量关系，选择合适的线性回归模型，如简单线性回归或多元线性回归。

（2）数据收集：收集因变量和自变量的数据，确保数据的准确性和完整性。

（3）模型拟合：使用最小二乘法等方法，根据收集到的数据拟合线性回归模型，得到回归系数和截距。

（4）模型诊断：对拟合的模型进行诊断，包括检验回归系数的显著性、模型的整体拟合优度等。

（5）模型解释：根据回归系数和截距，解释因变量与自变量之间的线性关系。

（6）模型预测：利用拟合的模型，对新的数据进行预测。

2.题目：简述假设检验的基本原理和步骤。

答案：

假设检验是一种用于判断总体参数是否满足特定假设的统计方法。以下是假设检验的基本步骤：

（1）提出假设：根据研究目的，提出零假设（H0）和备择假设（H1）。

（2）选择检验方法：根据数据的类型和分布，选择合适的检验方法，如t检验、卡方检验等。

（3）计算检验统计量：根据检验方法和收集到的数据，计算检验统计量。

（4）确定临界值：根据显著性水平和检验统计量的分布，确定临界值。

（5）比较统计量和临界值：将计算出的检验统计量与临界值进行比较，判断是否拒绝零假设。

（6）得出结论：根据比较结果，得出关于总体参数的结论。

3.题目：简述时间序列分析中常用的模型及其特点。

答案：

时间序列分析是研究时间序列数据变化规律的一种统计方法。常用的模型包括：

（1）自回归模型（AR）：模型中只包含滞后项，适用于平稳时间序列。

（2）移动平均模型（MA）：模型中只包含移动平均项，适用于平稳时间序列。

（3）自回归移动平均模型（ARMA）：结合AR和MA模型，适用于平稳时间序列。

（4）自回归积分移动平均模型（ARIMA）：结合AR、MA和差分，适用于非平稳时间序列。

这些模型的特点如下：

（1）自回归模型和移动平均模型适用于平稳时间序列，而ARIMA模型适用于非平稳时间序列。

（2）自回归模型强调滞后项对当前值的影响，移动平均模型强调过去误差对当前值的影响。

（3）ARIMA模型通过差分使时间序列平稳，再结合AR和MA模型进行分析。

五、论述题

题目：论述在统计分析中，如何处理缺失数据对分析结果的影响。

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显著影响。以下是一些处理缺失数据的方法及其对分析结果的影响：

1.删除含有缺失值的观测数据：

-简单删除法：直接删除含有缺失值的观测数据，这种方法可能会导致样本量减少，影响统计推断的准确性。

-删除比例法：根据缺失数据的比例删除观测数据，这种方法可能会导致样本量不均匀减少，影响结果的代表性。

2.完成缺失数据：

-单向填补法：用某个固定值（如0、平均数、中位数等）填补缺失值，这种方法可能会导致数据失真，尤其是当缺失值分布不均匀时。

-回归填补法：使用其他变量的值来预测缺失值，这种方法需要合适的模型和变量，否则可能导致预测偏差。

3.多重插补：

-使用统计软件（如R、SAS等）进行多重插补，生成多个完整的观测数据集，然后对每个数据集进行分析，最后汇总结果。

-这种方法可以减少由于删除数据或简单填补导致的偏差，但需要足够的数据量和合适的插补方法。

4.使用加权分析：

-在分析中为含有缺失值的观测数据分配权重，以反映其可能的不完整性。

-这种方法可以调整估计量，使其更准确地反映总体参数，但需要合理选择权重分配方法。

处理缺失数据对分析结果的影响包括：

-样本代表性：删除或填补缺失数据可能会改变样本的代表性，影响统计推断的准确性。

-参数估计：缺失数据可能导致参数估计的偏差，尤其是当缺失数据不是随机发生时。

-模型拟合：缺失数据可能会影响模型的拟合优度，导致模型参数估计的不准确。

-结果解释：处理缺失数据的方法不同，可能会导致不同的分析结果和结论。

因此，在统计分析中，处理缺失数据是一个需要谨慎考虑的问题。研究者应该根据数据的性质、缺失数据的模式和研究的具体目的，选择合适的处理方法，并尽可能减少对分析结果的影响。

试卷答案如下：

一、单项选择题答案及解析思路：

1.答案：B

解析思路：统计数据的来源主要包括抽样调查、实地考察、官方公布和媒体报道。媒体报道通常不作为统计数据的直接来源。

2.答案：B

解析思路：中位数是将数据从小到大排列后位于中间的数值，不受极端值的影响，而平均数和众数可能受到极端值的影响。

3.答案：B

解析思路：假设检验中的零假设是对总体参数的假设，而备择假设是对零假设的否定。

4.答案：A

解析思路：指数平滑法中，α系数表示过去数据对当前预测结果的影响程度，即平滑系数。

5.答案：C

解析思路：判别分析用于分析两个或多个分类变量之间的关系，而回归分析用于分析连续变量之间的关系。

6.答案：D

解析思路：统计调查的基本步骤包括确定调查目的、设计调查方案、收集数据和编制报告，编制报告不是基本步骤。

7.答案：C

解析思路：极差是描述数据分布宽度的重要指标，表示最大值与最小值之间的差距。

8.答案：A

解析思路：相关系数用于衡量两个变量之间的相关程度，表示它们之间的线性关系。

9.答案：D

解析思路：时间序列分析的基本步骤包括数据预处理、模型选择、模型估计和模型验证，模型验证是基本步骤之一。

10.答案：D

解析思路：描述数据分布特征的指标包括集中趋势、离散程度和相关性，这些指标共同描述了数据的特征。

11.答案：A

解析思路：直方图用于对数据进行分组，展示数据分布的频率。

12.答案：A

解析思路：偏度是描述数据分布对称性的指标，表示数据分布的倾斜程度。

13.答案：A

解析思路：主成分分析用于对数据进行降维，通过提取主成分来减少变量数量。

14.答案：A

解析思路：标准差是描述数据波动程度的重要指标，表示数据偏离平均值的程度。

15.答案：D

解析思路：描述数据分布特征的指标包括集中趋势、离散程度和相关性，这些指标共同描述了数据的特征。

16.答案：C

解析思路：判别分析用于对数据进行分类，根据特征变量将数据划分为不同的类别。

17.答案：A

解析思路：标准差是描述数据波动程度的重要指标，表示数据偏离平均值的程度。

18.答案：A

解析思路：主成分分析用于对数据进行降维，通过提取主成分来减少变量数量。

19.答案：A

解析思路：标准差是描述数据波动程度的重要指标，表示数据偏离平均值的程度。

20.答案：C

解析思路：判别分析用于对数据进行分类，根据特征变量将数据划分为不同的类别。

二、多项选择题答案及解析思路：

1.答案：AB

解析思路：描述数据集中趋势的指标包括平均数、中位数和众数。

2.答案：ABCD

解析思路：描述数据离散程度的指标包括方差、标准差、离散系数和极差。

3.答案：ABCD

解析思路：描述数据分布特征的指标包括偏度、峰度、离散程度和集中趋势。

4.答案：ABCD

解析思路：统计调查的基本步骤包括确定调查目的、设计调查方案、收集数据和编制报告。

5.答案：ABCD

解析思路：描述数据分布特征的指标包括集中趋势、离散程度、相关性和以上都是。

三、判断题答案及解析思路：

1.答案：√

解析思路：统计数据的来源主要包括抽样调查、实地考察、官方公布和媒体报道。

2.答案：√

解析思路：中位数不受极端值的影响，是描述数据集中趋势的最佳指标。

3.答案：√

解析思路：假设检验中的零假设是对总体参数的假设。

4.答案：×

解析思路：