提升答题技巧 统计师考试试题及答案建议

提升答题技巧统计师考试试题及答案建议姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.下列哪项不是统计学的基本概念？

A.平均数

B.方差

C.概率

D.指数

2.在描述一组数据的集中趋势时，最常用的指标是：

A.中位数

B.极差

C.标准差

D.离散系数

3.下列哪个统计量表示样本数据的离散程度？

A.样本均值

B.样本方差

C.样本标准差

D.样本中位数

4.在进行假设检验时，如果零假设为真，那么：

A.研究结果一定正确

B.研究结果一定错误

C.研究结果可能正确也可能错误

D.无法确定研究结果

5.下列哪个统计量表示总体数据的离散程度？

A.总体均值

B.总体方差

C.总体标准差

D.总体中位数

6.在进行回归分析时，下列哪个指标表示模型的拟合优度？

A.决定系数

B.自由度

C.回归系数

D.标准误差

7.下列哪个统计量表示两个变量之间的线性关系强度？

A.相关系数

B.中位数

C.极差

D.离散系数

8.在进行抽样调查时，下列哪种抽样方法可以保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.分层抽样

C.系统抽样

D.整群抽样

9.下列哪个统计量表示样本数据的分布形态？

A.平均数

B.方差

C.标准差

D.偏度

10.在进行假设检验时，如果零假设为真，那么：

A.研究结果一定正确

B.研究结果一定错误

C.研究结果可能正确也可能错误

D.无法确定研究结果

11.下列哪个统计量表示总体数据的分布形态？

A.总体均值

B.总体方差

C.总体标准差

D.总体偏度

12.在进行回归分析时，下列哪个指标表示模型的拟合优度？

A.决定系数

B.自由度

C.回归系数

D.标准误差

13.下列哪个统计量表示两个变量之间的线性关系强度？

A.相关系数

B.中位数

C.极差

D.离散系数

14.在进行抽样调查时，下列哪种抽样方法可以保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.分层抽样

C.系统抽样

D.整群抽样

15.下列哪个统计量表示样本数据的分布形态？

A.平均数

B.方差

C.标准差

D.偏度

16.在进行假设检验时，如果零假设为真，那么：

A.研究结果一定正确

B.研究结果一定错误

C.研究结果可能正确也可能错误

D.无法确定研究结果

17.下列哪个统计量表示总体数据的分布形态？

A.总体均值

B.总体方差

C.总体标准差

D.总体偏度

18.在进行回归分析时，下列哪个指标表示模型的拟合优度？

A.决定系数

B.自由度

C.回归系数

D.标准误差

19.下列哪个统计量表示两个变量之间的线性关系强度？

A.相关系数

B.中位数

C.极差

D.离散系数

20.在进行抽样调查时，下列哪种抽样方法可以保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.分层抽样

C.系统抽样

D.整群抽样

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.下列哪些是统计学的基本概念？

A.平均数

B.方差

C.概率

D.指数

2.在描述一组数据的集中趋势时，常用的指标有哪些？

A.平均数

B.中位数

C.极差

D.离散系数

3.下列哪些统计量表示样本数据的离散程度？

A.样本均值

B.样本方差

C.样本标准差

D.样本中位数

4.在进行假设检验时，下列哪些结论是正确的？

A.零假设为真时，拒绝原假设的概率很小

B.零假设为真时，接受原假设的概率很大

C.零假设为真时，拒绝原假设的概率很大

D.零假设为真时，接受原假设的概率很小

5.下列哪些统计量表示总体数据的离散程度？

A.总体均值

B.总体方差

C.总体标准差

D.总体中位数

6.在进行回归分析时，下列哪些指标表示模型的拟合优度？

A.决定系数

B.自由度

C.回归系数

D.标准误差

7.下列哪些统计量表示两个变量之间的线性关系强度？

A.相关系数

B.中位数

C.极差

D.离散系数

8.在进行抽样调查时，下列哪些抽样方法可以保证样本的代表性？

A.简单随机抽样

B.分层抽样

C.系统抽样

D.整群抽样

9.下列哪些统计量表示样本数据的分布形态？

A.平均数

B.方差

C.标准差

D.偏度

10.在进行假设检验时，下列哪些结论是正确的？

A.零假设为真时，拒绝原假设的概率很小

B.零假设为真时，接受原假设的概率很大

C.零假设为真时，拒绝原假设的概率很大

D.零假设为真时，接受原假设的概率很小

三、判断题（每题2分，共10分）

1.统计学是研究数据收集、处理和分析的学科。（）

2.在描述一组数据的集中趋势时，平均数是最常用的指标。（）

3.在进行假设检验时，如果P值小于显著性水平，则拒绝零假设。（）

4.在进行回归分析时，决定系数越大，模型的拟合优度越好。（）

5.在进行抽样调查时，分层抽样可以提高样本的代表性。（）

6.在进行假设检验时，如果零假设为真，那么接受原假设的概率很大。（）

7.在进行回归分析时，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。（）

8.在进行抽样调查时，简单随机抽样可以保证样本的代表性。（）

9.在进行假设检验时，如果P值大于显著性水平，则接受零假设。（）

10.在进行回归分析时，决定系数表示自变量对因变量的影响程度。（）

四、简答题（每题10分，共25分）

1.题目：简述统计推断的基本步骤。

答案：

（1）提出假设：根据实际问题，提出关于总体参数的假设。

（2）收集数据：通过抽样或其他方式收集数据。

（3）计算检验统计量：根据收集到的数据和假设，计算检验统计量。

（4）确定显著性水平：根据实际需要，设定显著性水平α。

（5）比较P值与显著性水平：比较计算出的P值与显著性水平α，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。

2.题目：解释什么是置信区间，并说明如何计算置信区间。

答案：

置信区间是指根据样本数据，在一定置信水平下估计总体参数的一个区间。计算置信区间的步骤如下：

（1）选择合适的置信水平：通常取95%或99%作为置信水平。

（2）计算样本统计量：根据样本数据计算所需的样本统计量，如样本均值、样本方差等。

（3）查找分布表：根据样本统计量和样本量，查找对应分布表中的临界值。

（4）计算置信区间：根据样本统计量、临界值和总体标准差（或样本标准差），计算置信区间。

3.题目：简述线性回归分析的基本原理和用途。

答案：

线性回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法。基本原理如下：

（1）建立线性回归模型：根据研究目的，选择合适的自变量和因变量，建立线性回归模型。

（2）估计回归系数：通过最小二乘法估计回归系数，得到回归方程。

（3）检验回归模型：对回归模型进行检验，包括检验回归系数的显著性、模型的拟合优度等。

线性回归分析的用途包括：

（1）描述变量之间的关系。

（2）预测因变量的值。

（3）进行假设检验。

（4）进行决策和优化。

五、论述题

题目：论述在统计分析中，如何处理缺失数据对研究结果的影响。

答案：

在统计分析中，缺失数据是一个常见的问题，它可能会对研究结果产生显著影响。以下是一些处理缺失数据的方法及其对研究结果的可能影响：

1.删除含有缺失值的观测值：

-这种方法简单直接，但可能会导致样本量减少，从而影响统计功效和结果的可靠性。

-如果缺失数据是随机发生的，删除含有缺失值的观测值可能不会对结果产生太大影响。

-如果缺失数据与观测值的其他特征相关，删除这些观测值可能会导致样本偏差。

2.填充缺失值：

-可以使用均值、中位数或众数等统计量来填充缺失值。

-如果数据是正态分布的，可以使用正态分布的随机变量来填充。

-填充方法的选择取决于数据的分布特性和研究目的。

-填充可能会引入偏差，尤其是当缺失数据不是随机缺失时。

3.多重插补：

-这种方法通过多次随机填充缺失值，并计算每个插补的结果，来估计参数的稳健估计。

-多重插补可以减少单次插补可能引入的偏差。

-然而，这种方法需要足够的数据量来保证插补的准确性。

4.使用模型来估计缺失值：

-可以使用回归模型、混合效应模型或其他统计模型来估计缺失值。

-这种方法可以考虑到数据中的复杂关系，但需要确保模型选择和参数估计是合适的。

5.忽略缺失值：

-如果缺失数据不多，或者缺失数据对结果的影响不大，可以选择忽略这些数据。

-忽略缺失值的方法包括使用完全案例分析（只有完整数据的观测值）或倾向得分匹配。

处理缺失数据时，以下是一些注意事项：

-确定缺失数据的机制：了解数据缺失的模式（完全随机、随机缺失或非随机缺失）对于选择合适的处理方法是重要的。

-评估缺失数据的影响：通过敏感性分析来评估不同处理方法对结果的影响。

-保持透明度：在报告研究结果时，清楚地说明如何处理缺失数据，以便读者可以评估结果的可靠性。

试卷答案如下：

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.C

解析思路：统计学的基本概念包括平均数、方差、概率和指数，其中概率是描述事件发生可能性的概念。

2.A

解析思路：在描述一组数据的集中趋势时，平均数是最常用的指标，因为它能够反映数据的整体水平。

3.B

解析思路：样本方差是衡量样本数据离散程度的指标，表示样本数据偏离样本均值的程度。

4.C

解析思路：在假设检验中，如果零假设为真，那么拒绝原假设的概率很小，因为只有当观察到的数据非常异常时才会拒绝零假设。

5.B

解析思路：总体方差是衡量总体数据离散程度的指标，表示总体数据偏离总体均值的程度。

6.A

解析思路：决定系数（R²）表示回归模型对数据的拟合程度，值越大表示模型的拟合优度越好。

7.A

解析思路：相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，其值介于-1和1之间。

8.B

解析思路：分层抽样可以保证每个层次内的样本具有代表性，从而提高整个样本的代表性。

9.D

解析思路：偏度是衡量数据分布非对称性的指标，表示数据分布的偏斜程度。

10.C

解析思路：在假设检验中，如果零假设为真，那么拒绝原假设的概率很小，因为只有当观察到的数据非常异常时才会拒绝零假设。

11.C

解析思路：总体标准差是衡量总体数据离散程度的指标，表示总体数据偏离总体均值的程度。

12.A

解析思路：决定系数（R²）表示回归模型对数据的拟合程度，值越大表示模型的拟合优度越好。

13.A

解析思路：相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，其值介于-1和1之间。

14.B

解析思路：分层抽样可以保证每个层次内的样本具有代表性，从而提高整个样本的代表性。

15.D

解析思路：偏度是衡量数据分布非对称性的指标，表示数据分布的偏斜程度。

16.C

解析思路：在假设检验中，如果零假设为真，那么拒绝原假设的概率很小，因为只有当观察到的数据非常异常时才会拒绝零假设。

17.D

解析思路：总体偏度是衡量总体数据分布非对称性的指标，表示总体数据分布的偏斜程度。

18.A

解析思路：决定系数（R²）表示回归模型对数据的拟合程度，值越大表示模型的拟合优度越好。

19.A

解析思路：相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，其值介于-1和1之间。

20.B

解析思路：在假设检验中，如果P值大于显著性水平，则接受零假设，因为观察到的数据不足以拒绝零假设。

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.ABCD

解析思路：统计学的基本概念包括平均数、方差、概率和指数，这些都是统计学的基础。

2.ABCD

解析思路：描述一组数据的集中趋势时，平均数、中位数、极差和离散系数都是常用的指标。

3.ABC

解析思路：样本方差、样本标准差和样本中位数都是衡量样本数据离散程度的指标。

4.AB

解析思路：在假设检验中，如果P值小于显著性水平，则拒绝零假设；如果P值大于显著性水平，则接受零假设。

5.ABCD

解析思路：总体均值、总体方差、总体标准差和总体中位数都是