2025年大学统计学期末考试：统计调查误差控制与数据挖掘技巧试卷

2025年大学统计学期末考试：统计调查误差控制与数据挖掘技巧试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（每题2分，共20分）1.下列关于抽样误差的描述，正确的是：A.抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异B.抽样误差是随机误差，可以通过增加样本量来减小C.抽样误差是系统误差，可以通过增加样本量来消除D.抽样误差与总体分布无关2.下列关于系统误差的描述，正确的是：A.系统误差是指样本统计量与总体参数之间的差异B.系统误差是随机误差，可以通过增加样本量来减小C.系统误差是固定误差，可以通过改进测量方法来消除D.系统误差与总体分布有关3.下列关于偏误的描述，正确的是：A.偏误是指样本统计量与总体参数之间的差异B.偏误是随机误差，可以通过增加样本量来减小C.偏误是固定误差，可以通过改进测量方法来消除D.偏误与总体分布有关4.下列关于方差分析（ANOVA）的描述，正确的是：A.方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值的方法B.方差分析是一种用于比较两个或多个样本方差的方法C.方差分析是一种用于比较两个或多个样本标准差的方法D.方差分析是一种用于比较两个或多个样本分布的方法5.下列关于相关系数的描述，正确的是：A.相关系数是衡量两个变量线性相关程度的指标B.相关系数是衡量两个变量非线性相关程度的指标C.相关系数是衡量两个变量相关程度的指标，但不是线性相关D.相关系数是衡量两个变量相关程度的指标，但不是非线性相关6.下列关于回归分析的描述，正确的是：A.回归分析是一种用于描述两个变量之间关系的统计方法B.回归分析是一种用于描述两个变量之间关系的几何方法C.回归分析是一种用于描述两个变量之间关系的物理方法D.回归分析是一种用于描述两个变量之间关系的化学方法7.下列关于聚类分析的描述，正确的是：A.聚类分析是一种用于将数据分为若干个类别的统计方法B.聚类分析是一种用于将数据分为若干个类别的几何方法C.聚类分析是一种用于将数据分为若干个类别的物理方法D.聚类分析是一种用于将数据分为若干个类别的化学方法8.下列关于主成分分析的描述，正确的是：A.主成分分析是一种用于降维的统计方法B.主成分分析是一种用于降维的几何方法C.主成分分析是一种用于降维的物理方法D.主成分分析是一种用于降维的化学方法9.下列关于因子分析的描述，正确的是：A.因子分析是一种用于降维的统计方法B.因子分析是一种用于降维的几何方法C.因子分析是一种用于降维的物理方法D.因子分析是一种用于降维的化学方法10.下列关于决策树分析的描述，正确的是：A.决策树分析是一种用于分类的统计方法B.决策树分析是一种用于分类的几何方法C.决策树分析是一种用于分类的物理方法D.决策树分析是一种用于分类的化学方法二、多项选择题（每题2分，共20分）1.下列关于统计调查误差控制的方法，正确的有：A.增加样本量B.改进测量方法C.采用分层抽样D.进行数据清洗2.下列关于数据挖掘技巧的描述，正确的有：A.数据预处理B.特征选择C.模型选择D.模型评估3.下列关于描述性统计的描述，正确的有：A.计算均值、中位数、众数B.计算标准差、方差、极差C.计算相关系数D.计算回归系数4.下列关于推断统计的描述，正确的有：A.假设检验B.方差分析C.相关分析D.回归分析5.下列关于聚类分析的描述，正确的有：A.K均值聚类B.层次聚类C.密度聚类D.聚类有效性评价6.下列关于主成分分析的描述，正确的有：A.降维B.提取特征C.保留信息D.模型评估7.下列关于因子分析的描述，正确的有：A.降维B.提取因子C.保留信息D.模型评估8.下列关于决策树分析的描述，正确的有：A.分类B.回归C.特征选择D.模型评估9.下列关于支持向量机的描述，正确的有：A.分类B.回归C.特征选择D.模型评估10.下列关于深度学习的描述，正确的有：A.神经网络B.卷积神经网络C.循环神经网络D.长短期记忆网络四、简答题（每题5分，共15分）1.简述控制抽样误差的方法及其适用条件。2.简述数据挖掘中特征选择的重要性及其常用方法。3.简述聚类分析中层次聚类和K均值聚类的区别。五、计算题（每题10分，共30分）1.设某班级有30名学生，随机抽取10名学生进行身高测量，得到以下数据：165,170,168,175,172,167,176,169,174,171。请计算样本均数、样本标准差和样本方差。2.某调查公司对某城市居民的月收入进行调查，随机抽取100户家庭，得到以下数据：5000,5200,5300,5400,5500,5600,5700,5800,5900,6000,6100,6200,6300,6400,6500,6600,6700,6800,6900,7000,7100,7200,7300,7400,7500,7600,7700,7800,7900,8000,8100,8200,8300,8400,8500。请计算总体均数、总体标准差和总体方差。3.某公司对员工的工作满意度进行调查，调查结果如下：非常满意（10分）的有20人，满意（8分）的有40人，一般（6分）的有30人，不满意（4分）的有10人。请计算员工工作满意度的均值、中位数和众数。六、论述题（15分）论述数据挖掘在商业决策中的应用及其优势。本次试卷答案如下：一、单项选择题（每题2分，共20分）1.B解析：抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异，它是随机误差，可以通过增加样本量来减小。2.C解析：系统误差是指由于测量方法或设备等因素导致的固定误差，可以通过改进测量方法来消除。3.A解析：偏误是指样本统计量与总体参数之间的差异，它是随机误差，可以通过增加样本量来减小。4.A解析：方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或多个样本均值的方法。5.A解析：相关系数是衡量两个变量线性相关程度的指标。6.A解析：回归分析是一种用于描述两个变量之间关系的统计方法。7.A解析：聚类分析是一种用于将数据分为若干个类别的统计方法。8.A解析：主成分分析是一种用于降维的统计方法。9.A解析：因子分析是一种用于降维的统计方法。10.A解析：决策树分析是一种用于分类的统计方法。二、多项选择题（每题2分，共20分）1.ABCD解析：控制抽样误差的方法包括增加样本量、改进测量方法、采用分层抽样和数据清洗。2.ABCD解析：数据挖掘中特征选择的重要性在于提高模型性能和减少计算复杂度，常用方法包括过滤法、包装法和嵌入式方法。3.ABC解析：描述性统计包括计算均值、中位数、众数、标准差、方差和极差。4.ABCD解析：推断统计包括假设检验、方差分析、相关分析和回归分析。5.ABC解析：聚类分析中层次聚类和K均值聚类的区别在于层次聚类是一种层次结构，而K均值聚类是一种基于距离的聚类方法。6.ABC解析：主成分分析用于降维，提取特征，保留信息。7.ABC解析：因子分析用于降维，提取因子，保留信息。8.ABCD解析：决策树分析用于分类、回归、特征选择和模型评估。9.ABCD解析：支持向量机用于分类、回归、特征选择和模型评估。10.ABCD解析：深度学习包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络。四、简答题（每题5分，共15分）1.解析：控制抽样误差的方法包括增加样本量、采用分层抽样、改进抽样方法、控制抽样框和抽样过程中的随机性。2.解析：数据挖掘中特征选择的重要性在于提高模型性能，减少计算复杂度，降低过拟合风险。常用方法包括过滤法、包装法和嵌入式方法。3.解析：层次聚类和K均值聚类的区别在于层次聚类是一种层次结构，通过合并或分裂聚类来形成层次结构；而K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过迭代计算聚类中心来形成聚类。五、计算题（每题10分，共30分）1.解析：样本均数=(165+170+168+175+172+167+176+169+174+171)/10=171.5样本标准差=sqrt(((165-171.5)^2+(170-171.5)^2+...+(171-171.5)^2)/9)≈3.54样本方差=((165-171.5)^2+(170-171.5)^2+...+(171-171.5)^2)/9≈12.512.解析：总体均数=(5000+5200+...+8500)/100=7000总体标准差=sqrt(((5000-7000)^2+(5200-7000)^2+...+(8500-7000)^2)/99)≈625.00总体方差=((5000-7000)^2+(5200-7000)^2+...+(850