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一、判断题

1． 方差分析中发生变化的“量”，是要检验的对象，称为因子。（ ）

【答案】√

2． 平均増长速度不是根据各个增长速度直接求得，而是根据平均发展速度计算的。（ ）

【答案】√

【解析】平均增长速度不能由各期的环比增长速度直接平均而求得，也不能根据一定时期的总增长速度去直接计算。平均增长速度只能通过与平均发展速度的数量关系，即由平均发展速度减1去计算求得。

3． 回归模型中假定误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。（ ）

【答案】×

4． 所谓小概率原理是指发生概率很小的事件，在试验中不可能发生。（ ） 【答案】

【解析】小概率原理是指发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。小概率事件虽然发生概率很小，但并不代表不可能发生。

5． 编制综合指数的基本方法是“先对比，后综合”。（ ）

【答案】×

【解析】编制综合指数的基本方法是“先综合，后对比”。

6． 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。

7． 编制综合指数的目的是测定指数化指标的变动，同度量因素所起的作用是将不同度量的现象转化为同度量的现象。（ ）

【答案】√

8． 检验显著性水平的选择，对接受和拒绝原假设

【答案】

没有影响。（ ）

9． 残差平方和是解释变量变动所引起的被解释变量的变差。（ ）

【答案】×

【解析】残差平方和是随机因素影响所引起的被解释变量的变差；回归平方和是指被解释变量的总体平方和与残差平方和之差。

10．在假设检验中，通常是在控制犯取伪错误概率的条件下，尽可能使弃真错误的概率尽可能小一点。（ ） 【答案】

【解析】在假设检验中，一般首先控制犯“弃真”错误的概率，也就是事先给出的显著性水平（弃真错误）的数值尽量地小，在其它条件不变的情况下，增加犯“纳伪”错误的可能性，即增大，从而使得检验功效

减弱。如果要增强检验功效，解决的唯一办法只有增大样本容量。

二、简答题

11．单因素方差分析的实质是什么？并说明单因素方差分析的步骤。

【答案】单因素方差分析的实质是研宄一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。

单因素方差分析的步骤为：

（1）按要求检验的个水平的均值是否相等，提出原假设和备择假设。

（2）构造检验统计量，计算各样本均值（3）计算样本统计量

（4）统计决策。比较统计量拒绝原假设。

12．若有线性回归模型

问：

（1）该模型是否违背古典线性回归模型的假定，请简要说明。

（2）如果对该模型进行估计，你会采用什么方法？请说明理由。

【答案】（1）该模型违背了古典线性回归模型的假定。古典线性回归模型要求误差项具有等方差性，即对于不同的自变量x 具有相同的方差。而由题意可知，误差项的方差为

量有关。

（2）如果对该模型进行估计，会采用加权最小二乘法。加权最小二乘法是在平方和中加入权

数以调整各项在平方和中的作用。即寻找参数的估计值使得离差平方和

与自变

其中

的值。若拒绝原假设；反之，不能样本总均值误差平方和

达到最小。这样，就消除了异方差性的影响。

13．给出在一元线性回归中：

（1）相关系数的定义和直观意义；

（2）判定系数的定义和直观意义；

（3）相关系数和判定系数的关系。

【答案】（1）相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，记为

称为样本相关系数，记为r 。样本

相关系数的计算公式为：

按上述计算公式计算的相关系数也称为线性相关系数，或称为相关系数。r 仅仅是x 若是根据样本数据计算的，则与y 之间线性关系的一个度量，它不能用于描述非线性关系。这意味着，r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，它们之间可能存在非线性相关关系。变量之间的非线性相关程度较大时，就可能会导致r=0。因此，当r=0或很小时，不能轻易得出两个变量之间不存在相关关系的结论，而应结合散点图做出合理的答释。

（2）回归平方和占总平方和的比例称为判定系数，记为其计算公式为：

判定系数测度了回归直线对观测数据的拟合程度。

的取值范围是越接近于1, 表明回归平方和占总平方和的比例越大，回归直线与各观测点越接近，用x 的变化来答释y 值变

差的部分就越多，回归直线的拟合程度就越好；反之，越接近于0, 回归直线的拟合程度就越差。

（3）相关系数和判定系数都是用来表明X 与Y 的关系，即X 对Y 的拟合程度。在一元线性回归中，相关系数实际上是判定系数的平方根。相关系数取值范围在卜之间。判定系数取值范围在[0, 1]之间。

14．简述非抽样误差类型。

【答案】非抽样误差是相对抽样误差而言的，是指除抽样误差之外的，由于其他原因引起的样本观察结果与总体 真值之间的差异。无论是概率抽样、非概率抽样，或是在全面调查中，都有可能产生非抽样误差。非抽样误差有以下几种类型：

（1）抽样框误差，是指抽样框中的单位与研宄总体的单位不存在一一对应的关系，使用这样的抽样框抽取样本就会出现一些错误。

（2）回答误差，是指被调查者在接受调查时给出的回答与真实情况不符。导致回答误差的原因有多种，主要有理答误差、记忆误差和有意识误差。

（3）无回答误差，是指被调查者拒绝接受调查，调查人员得到的是一份空白的答卷。

（4）调查员误差，是指由于调查员的原因而产生的调查误差。