2025年统计学专业期末考试：统计调查误差控制与数据预处理策略案例分析试题

2025年统计学专业期末考试：统计调查误差控制与数据预处理策略案例分析试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项不是统计调查误差的类型？A.随机误差B.系统误差C.误差累积D.误差传递2.在进行统计调查时，以下哪项措施有助于控制误差？A.提高样本量B.增加调查员数量C.采用随机抽样方法D.减少调查时间3.数据预处理的第一步是？A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.数据归一化4.以下哪项不是数据预处理的目的？A.提高数据质量B.优化数据结构C.增加数据量D.缩小数据范围5.在数据预处理过程中，以下哪项方法可以用于处理缺失值？A.删除含有缺失值的记录B.用平均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.用众数填充缺失值6.下列哪项不是数据预处理中的数据转换方法？A.归一化B.标准化C.对数变换D.逻辑回归7.在进行数据预处理时，以下哪项措施有助于提高数据质量？A.限制输入数据类型B.检查数据一致性C.减少数据冗余D.增加数据冗余8.以下哪项不是数据预处理中的数据集成方法？A.数据合并B.数据抽取C.数据归约D.数据清洗9.在进行数据预处理时，以下哪项措施有助于提高数据质量？A.限制输入数据类型B.检查数据一致性C.减少数据冗余D.增加数据冗余10.以下哪项不是数据预处理中的数据归一化方法？A.归一化B.标准化C.对数变换D.逻辑回归二、填空题（每题2分，共20分）1.统计调查误差分为______和______两大类。2.在进行统计调查时，控制误差的措施有______、______和______。3.数据预处理的第一步是______。4.数据预处理的目的包括______、______和______。5.数据预处理中的数据转换方法有______、______和______。6.数据预处理中的数据集成方法有______、______和______。7.数据预处理中的数据归一化方法有______、______和______。8.数据预处理中的数据清洗方法包括______、______和______。9.数据预处理中的数据抽取方法包括______、______和______。10.数据预处理中的数据归约方法包括______、______和______。三、简答题（每题10分，共30分）1.简述统计调查误差的类型及其特点。2.简述数据预处理的目的及其意义。3.简述数据预处理中的数据清洗方法及其应用。四、论述题（每题20分，共40分）4.论述数据预处理中如何处理异常值，并说明异常值处理对数据质量的影响。五、案例分析题（每题30分，共60分）5.案例背景：某企业为了了解产品销售情况，决定对全国范围内的1000家零售店进行问卷调查。在数据收集过程中，发现部分数据存在异常，如某些零售店的销售额异常高或异常低。请分析以下问题：（1）分析可能导致异常值出现的原因。（2）针对异常值，提出相应的处理策略。（3）说明处理异常值对数据分析结果的影响。六、计算题（每题20分，共40分）6.某企业为了了解员工满意度，对100名员工进行了问卷调查。调查结果如下：|满意度等级|人数||:--------:|:--:||非常满意|20||满意|40||一般|30||不满意|10||非常不满意|0|（1）计算满意度等级的众数、中位数和平均数。（2）根据计算结果，分析员工满意度情况。本次试卷答案如下：一、选择题1.C.误差累积解析：误差累积是指在一个统计过程中，前期误差会逐渐积累，导致最终结果的误差增大。随机误差和系统误差是误差的两种基本类型，而误差累积并不是误差的类型。2.C.采用随机抽样方法解析：采用随机抽样方法可以有效控制样本的选择偏差，从而降低误差。提高样本量和增加调查员数量可以提高数据的可靠性，但并不能直接控制误差。3.A.数据清洗解析：数据清洗是数据预处理的第一步，主要是去除数据中的错误、不一致、重复和不完整的数据。4.C.增加数据量解析：数据预处理的目的之一是提高数据质量，增加数据量并不会直接提高数据质量，反而可能导致数据冗余。5.D.用众数填充缺失值解析：用众数填充缺失值是一种常用的处理缺失值的方法，特别是当数据集中某个特征的值分布比较均匀时。6.D.逻辑回归解析：逻辑回归是一种预测模型，不属于数据预处理中的数据转换方法。7.A.限制输入数据类型解析：限制输入数据类型是数据预处理中提高数据质量的一种措施，可以避免非预期的数据格式。8.D.数据清洗解析：数据清洗是数据预处理的基本方法之一，它包括去除重复记录、修正错误值等。9.A.限制输入数据类型解析：同第7题解析。10.D.逻辑回归解析：同第6题解析。二、填空题1.随机误差系统误差解析：随机误差是指由于抽样误差等原因导致的不可预测的误差，系统误差是指由于调查方法或调查对象本身的固有缺陷导致的偏差。2.提高样本量采用随机抽样方法限制调查时间解析：这三种措施都是控制误差的有效方法，提高样本量可以增加数据的可靠性，随机抽样可以减少选择偏差，限制调查时间可以减少时间误差。3.数据清洗解析：数据清洗是数据预处理的第一步，确保数据的质量。4.提高数据质量优化数据结构缩小数据范围解析：这些目的都是为了使数据更适合后续的分析和建模。5.归一化标准化对数变换解析：这些方法都是数据转换的常见技术，用于改变数据的尺度或分布。6.数据合并数据抽取数据归约解析：数据集成是将来自不同源的数据合并在一起，数据抽取是从大量数据中选取有用的数据，数据归约是减少数据量而不显著降低数据质量。7.归一化标准化对数变换解析：这些方法都是数据归一化的技术，用于将不同尺度的数据转换为可比的尺度。8.删除含有缺失值的记录用平均值填充缺失值用中位数填充缺失值解析：这些是处理缺失值的常用方法，选择哪种方法取决于数据的特点和分析目的。9.数据合并数据抽取数据归约解析：同第6题解析。10.数据合并数据抽取数据归约解析：同第6题解析。四、论述题4.解析：-异常值处理方法：1.删除异常值：适用于异常值数量较少且对整体数据影响较大的情况。2.限制异常值：通过设置阈值或规则来限制异常值对分析结果的影响。3.平滑异常值：使用统计方法（如中位数、众数）来平滑异常值。-异常值处理对数据质量的影响：1.保留异常值可能导致分析结果不准确，掩盖真实趋势。2.删除异常值可能丢失重要信息，影响模型的泛化能力。3.限制或平滑异常值可以在保持数据质量的同时，减少异常值对分析结果的影响。五、案例分析题5.解析：-异常值出现原因：1.调查过程中的错误，如数据输入错误。2.零售店经营策略改变，导致销售额异常。3.调查对象提供虚假数据。-异常值处理策略：1.对数据进行初步审查，确认是否存在输入错误。2.分析销售额异常的零售店，了解其经营情况。3.对提供虚假数据的零售店进行警告或处罚。-处理异常值对数据分析结果的影响：1.保留异常值可能导致分析结果偏离真实情况。2.删除异常值可能遗漏重要信息，影响分析结果的全面性。3.适当处理异常值可以确保分析结果的准确性和可靠性。六、计算题6.解析：-众数：满意度等级中人数最多的是“满意”，众数为“满意”。-中位数：将人数按满意度等级排序，第50位和第51位的满意度等级为“满意”，中位数为“满意”。-平均数：平均数=(非常满意的人数*非常满意的满意度等级+满意的人数*满意的满意度等级+一般的人数*一般的满意度等级+不满意的人数*不满意的满意度等级+非常不满意的人数*非常不满意的满意度等级)/总人数=(20