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2017年北京理工大学国民经济动员学统计学复试实战预测五套卷

  摘要

一、简答题

1. 抽样误差影响因素分析。

【答案】影响抽样误差的因素主要有:(1)样本单位数目。在其他条件不变的情况下,抽样数目越多,抽样误差越小;抽样数目越少,抽样误差越大。当n=N时,就是全面调查,抽样误差此时为零。(2)总体标志变动程度。 在其他条件不变的情况下,总体标志变异程度越大,抽样误差越大;总体变异程度越小,抽样误差越小。(3)抽样方法。一般讲,不重复抽样的抽样误差要小于重复抽样的抽样误差。当n 相对N 非常小时,两种抽样方法的 抽样误差相差很小,可忽略不计。(4)抽样组织方式。采用不同的抽样组织方式,也会有不同的抽样误差。一般讲分层抽样的抽样误差较小,而整群抽样的抽样误差较大。

2. “假设检验的基本思路是:概率性质的反证法,主要依据的是:小概率事件原理”。你同意这种说法吗?简要叙述你对假设检验的理解和检验步骤。

【答案】同意。

假设检验所遵循的推断依据是统计中的“小概率原理”:小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的。例如,在10000件的产品中,如果只有1件是次品,那么可以得知,在一次试验中随机抽取1件次品的概率就为此概率是非常小的。或者是说,在一次随机抽样试验中,次品几乎是不会被抽到的。反过来,如果从这批产品中任意抽取1件,恰好是次品,我们就可以断定,该次品率应该不是很小的,否则我们就不会那么轻易的就能抽到次品。从而,我们就有足够的理由否认产品的次品率是很低的假设。

假设检验的基本步骤为:第一,对所考察总体的分布形式或总体的某些未知参数做出某些假设,称之为原假设。第二,根据检验对象构造合适的检验统计量,并通过数理统计分析确定在原假设成立的条件下该检验统计量的抽样分布。第三,在给定的显著性水平下,根据抽样分布得出原假设成立时的临界值,由临界值构造拒绝域和接受域。第四,由所抽取的样本资料计算样本统计量的取值,并将其与临界值进行比较,从而对所提出的原假设做出接受还是拒绝的统计判断。

假设检验就是利用样本中所蕴含的信息对事先假设的总体情况做出推断。假设检验不是毫无根据的,而是在一定的统计概率下支持这种判断。

3. 简述复合型时间序列的预测步骤。

【答案】复合型序列是指含有趋势性、季节性、周期性和随机成分的序列。对这类序列预测方法通常是将时间序列的各个因素依次分解出来,然后再进行预测,分解法预测通常按下面的步骤进行:

(1)确定并分离季节成分。计算季节指数,以确定时间序列中的季节成分。然后将季节成分

从时间序列中分离出去,即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数,以消除季节性;

(2)建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型,并根据这一模型进行预测;

(3)计算出最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数,得到最终的预测值。

4. 在研宄方法上,参数估计与假设检验有什么相同点和不同点?

【答案】(1)参数估计和假设检验的相同点

①是根据样本信息推断总体参数;

②都以抽样分布为理论依据,建立在概率论基础之上的推断,推断结果都有风险;

③对同一问题的参数进行推断,使用同一样本、同一统计量、同一分布,因而二者可以相互转换。

(2)参数估计和假设检验的不同点

①参数估计是以样本资料估计总体参数的可能范围,假设检验是以样本资料检验对总体参数的先验假设是否成立;

②区间估计求得的是以样本估计值为中心的双侧置信区间,假设检验既有双侧检验,也有单侧检验;

③区间估计立足于大概率,通常以较大的把握程度(可信度)

成立。

5. 简述平稳序列和非平稳序列的含义。

【答案】(1)平稳序列是基本上不存在趋势的序列。这类序列中的观察值基本上在某个固定的水平上波动,虽然在不同的时间段波动的程度不同,但并不存在某种规律。其波动可以看成是随机的。

(2)非平稳序列包含趋势、季节性或周期性的序列,它可能只含有其中的一种成分,也可能是几种成分的组合。因此,非平稳序列可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列。

6. 回归分析中的误差序列有何基本假定?模型参数的最小二乘估计

模型用于预测,影响预测精度的因素有哪些?

【答案】(1

)误差项是一个服从正态分布的随机变量,且独立,即

为0的随机变量,即线性函数;②无偏性

具有最小方差的估计量。

去估计总体参数的置信区间;假设检验立足于小概率,

通常是给定很小的显著性水平去检验对总体参数的先验假设是否具有哪些统计特性?若)。独立性意味着对于一个特定的值,它所对应的与其他值所对应的不相关。误差项是一个期望值对于所有的

值分别是的方差都相同。 为随机变量的是所有线性无偏估计量中(2

)模型参数的最小二乘估计的统计特性:①线性,即估计量的无偏估计;③有效性

(3)影响预测精度的因素有:①预测的信度要求。同样情况下,要求预测的把握度越高,贝_应的预测区间就越宽,精度越低;②总体y 分布的离散程度越大,相应的预测区间就越宽,预测精度越低;③样本观测点的多少n 。n 越大,相应的预测区间就越窄,预测精度越高;④样本观测点中,解释变量x 分布的离散度。x 分布越离散,预测精度越高;⑤预测点离样本分布中心的距离。预测点越远离样本分布中心预测区间越宽,精度越低,越接近样本分布中心间越窄,精度越高。

二、计算题

7. 某元件寿命服从参数为

都没

有损坏的概率是多少?

【答案】由题意可知,元件寿命服从指数分布:

设元件使用1000小时后,没有损坏的概率为:

由于3个元件的使用寿命是相互独立的,所以在它们使用1000小时后,都没有损坏的概率为:

8. 设样本取拒绝域

(2)若

求当来自总体 时,犯第二类错误的概率。 其中为未知参数。对于检验的指数分布,求3个这样的元件使用1000小时后,(1)求c 使检验的显著性水平

【答案】(1)由已知条件得,检验统计量z 的值为:

拒绝域为由于已知的拒绝域为

(2)当时,犯第二类错误的概率为:

则: