2017年华南师范大学经济与管理学院836统计学考研强化模拟题
● 摘要
一、判断题
1． 在回归分析中，定义的自变量和因变量都是随机变量。（ ）
【答案】×
【解析】在回归分析中，自变量是非随机变量，而因变量是随机变量。
2． 点估计是用样本的统计量直接估计和代表总体参数。（ ）
【答案】
3． 设总体度为
的置信区间是
【答案】为：
4． 编制数量指标指数时，同度量因素所属时期固定在报告期水平上。（ ）
【答案】×
【解析】编制数量指标指数时，同度量因素所属时期固定在基期水平上；编制质量指标指数时，同度量因素所属时期固定在报告期水平上。
5． —项研宄表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设为
【答案】
【解析】在实际应用中，一般要把等号放在原假设里面。因此，建立的原假设和备择假设应 该是
6． 空间指数和定基指数均属于静态指数。（ ）
【答案】×
【解析】空间指数属于静态指数；定基指数属于动态指数。
7． 样本均值的标准差也称抽样估计的标准误差，可用公式表示为
【答案】×
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样本容量n=9, 样本均值
（ ）
则在保留三位小数下，未知参数的置信
【解析】样本方差已知，且总体服从正态分布，故而未知参数的置信度为0.95的置信区间
（ ）
（ ）
【解析】样本均值的标准差也称抽样估计的标准误差，可用公式表示为
8． 当时间序列中的观察值出现负数时不易计算増长率。（ ）
【答案】√
【解析】当时间序列中出现0或负数时，计算出的增长率，要么不符合数学公理，要么无法解释其实际意义。因此在这种情况下，适宜直接用绝对数进行分析。
二、简答题
9． 简述统计分组的原则。
【答案】采用组距分组时，需要遵循不重不漏的原则。不重是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组 中重复出现；不漏是指组别能够穷尽。即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。
为解决不重的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”。即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某 一组上限的变量值不算在本组内，而计算在下一组内。而对于连续变量，可以采取相邻两组组限重叠的方法，根 据“上组限不在内”的规定解决不重的问题，也可以对一个组的上限值采用小数点的形式，小数点的位数根据所 要求的精度具体确定。
10．全概率公式与逆概率公式分别用于什么场合？
【答案】（1）全概率公式为：
其中
，
是互不相容的事件且
如果对于某一复杂事件A 的概率，能够构造合适的完备事件组，使得这些事件的概率和给定这些事件下A 的条件概率较易于确定，就可以用全概率公式。
（2）逆概率公式也称贝叶斯公式，即
式中：
表示完备事件组。
中每个事件的
逆概率公式是要在事件A 已经发生的条件下来计算完备事件组
发生概率。
11．在多元线性回归中，为什么我们对整个回归方程进行检验后，还要对每个回归系数来进行检验呢？
【答案】在多元线性回归中，线性关系检验主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著，在个自变量中，只要有一个自变量与因变量的线性关系显著，F 检验就能通过，但这不一
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定意味着每个自变量与因变量的关系都显著。回归系数检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。如果某个自变量没有通过检验，就意味着这个自变量对因变量的影响不显著，也许就没有必要将这个自变量放进回归模型中了。
12．中心极限定理。
【答案】设随机变量
令
则
也就是说，当n 趋于无穷大时，
13．说明计算
统计量的步骤。
统计量的步骤：
之差平方；
除以
的分布趋向于标准正态分布
相互独立（S 卩，对任意给定的
相互独立）且服从同一分布，该分布存在有限的期望和方
差
【答案】计算（2）将
（1）用观察值减去期望值（3）将平方结果
（4）将步骤（3）的结果加总，即得：
14．什么是方差分析？它与总体均值的检验或检验有什么不同？其优势是什么？
【答案】方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。总体均值的检验或Z 检验，一次只能研宄两个样本，如果要检验多个总体的均值是否相等，那么作这样的两两比较十分烦琐。而且，每次检验两个的做法共需进行的检验，如果
次不同
每次检验犯第I 类错误的概率都是0.05, 作多次检验会使犯第I 类错误的概
率相应增加，而方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。
方差分析不仅可以提高检验的效率，同时由于它是将所有的样本信息结合在一起，也増加了分析的可靠性。
15．简述指数平滑法的基本含义。
【答案】指数平滑法是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法使得第形式，观察值时间越远，其权数也跟着呈现指数的下降，因而称为指数平滑。
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期的
预测值等于
期的实际观察值与第期预测值的加权平均值。指数平滑法是加权平均的一种特殊
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