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2017年中国药科大学专业学位432统计学[专业硕士]考研冲刺密押题

  摘要

一、简答题

1. 举例说明什么是列联表的独立性检验。

【答案】变量分为定量变量和定性变量。对于定量变量我们用回归分析等方法机进行研宄。对于定性变量,如吸烟是否与患癌症有关、性别与是否喜欢数学有关、年龄和喜欢的电视节目类型是否有关等等,我们对其进行列联 表的独立性检验。列联表的独立性检验是对一个分类变量的检验,因其分析过程可以通过列联表的方式呈现,故又可称为列联分析。

独立性检验就是分析列联表中行变量和列变量是否相互独立。

例如:为了研究年龄和喜欢的节目类型是否有关系,某单位对闲暇时间进行了全面调查,根据不同年龄档和喜爱收看电视节目的类型进行了如下的统计分类:

按照假设检验的步骤

按照假设检验的步骤:

设定假设:

(行变量与列变量独立)

(行变量与列变量不独立) (其中是行变量,是列变量)

选取统计量:

(其中,

第i 行第j 列类别的期望频数;并且

为列联表中第i 行第j 列类别的实际频数;

最后带入数字,进行判断。看是否有行向量与列向量独立。若拒绝原假设,即行向量与列向量不独立,即年龄和喜欢的节目类型有关系。反之,年龄和喜欢的节目类型无关。

第 2 页,共 56 页 为列联表中

2. 在假设检验中,犯两类错误之间存在什么样的数理关系?是否有什么办法使得两类错误同时减少?

【答案】第一类错误是指原假设为真,拒绝原假设,又称弃真错误,犯这类错误的概率记为第二类错误是指原假设为假,接受原假设,又称取伪错误,犯这类错误的概率记为

由于两类错误是矛盾的,在其他条件不变的情况下,减少犯弃真错误的可能性

犯取伪错误的可能性

一办法只有增大样本容量,这样既能保证满足取得较小的又能取得较小的值。

3. 二项分布与超几何分布的适用场合有什么不同?它们的均值和方差有什么区别?

【答案】(1)从理论上讲,二项分布只适合于重复抽样(即从总体中抽出一个个体观察完后放回总体,然后再抽下一个个体)。但在实际抽样中,很少采用重复抽样。不过,当总体的元素数目况很大而样本量, 相对于A T 来说很小时,二项分布仍然适用。

但如果是采用不重复抽样,各次试验并不独立,成功的概率也互不相等,而且总体元素的数目很小或样本量 «相对于W 来说较大时,二项分布就不再适用,这时,样本中“成功”的次数则服从超几何概率分布。

(2)若X 服从二项分布若Y 服从超几何分布则则 势必增大

也就是说,

的大小和显著性水平的大小成相反方向变化。解决的唯

4. 下列调查问卷中的提问都有问题,请修改。

(1)您和您爱人是否对现有住房满意?

(2)您最近一次是几点上班的?

(3)绝大多数喝过明光牛奶的人都认为它口味纯正,您认为是这样的吗?

【答案】(1)您对现有住房满意吗?您爱人呢?

(2)您最近一次的工作是几点上班?

(3)您认为明光牛奶的口味纯正吗?

5. 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。

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6. 解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义。

【答案】总体分布就是总体中所有个体关于某个变量(标志)的取值所形成的分布。假设X 为总体随机变量,那么总体分布就是指X 的分布。很显然,同一变量不同的总体或同一总体不同的变量,其分布是不同的。

样本分布就是样本中所有个体关于某个变量(标志)的取值所形成的分布。假设x 为总体随机变量X 在样本 中的体现,那么样本分布就是指x 的分布,或者说是关于《个观测值的分布。同样,同一变量不同的样本或同一 样本不同的变量,其分布是不同的。

一般意义上说,抽样分布就是样本统计量的概率分布,它由样本统计量的所有可能取值和与之对应的概率组 成。如果说样本分布是关于样本观测值的分布,那么抽样分布则是关于样本统计量的分布,而样本统计量是由样 本观测值计算而来的。具体地说,抽样分布就是从容量为W 的总体中抽取容量为n 的样本时,所有可能的样本 统计量所形成的分布。假设从容量为W 的有限总体中最多可以抽取m 个容量为n 的不同样本,那么把所有m 个样本统计值形成频率分布,就是抽样分布。可以说,抽样分布是研宄样本分布与总体分布之间的桥梁。

7. 正态分布所描述的随机现象有什么特点?为什么许多随机现象服从或近似服从正态分布?

【答案】(1)正态分布所描述的随机现象具有如下特点: ①正态曲线的图形是关于的对称钟形曲线,且峰值在处;

②正态分布的两个参数均值和标准差一旦确定,正态分布的具体形式也就唯一确定,不同参数取值的 正态分布构成一个完整的“正态分布族”。

③正态分布的均值可以是实数轴上的任意数值,它决定正态曲线的具体位置,

标准差相同而均值不同 的正态曲线在坐标轴上体现为水平位移。 ④正态分布的标准差

⑤当为大于零的实数,它决定正态曲线的“陡_”或“扁平”程度。越大,正态曲线 越扁平;越小,正态曲线越陡峭。 的取值向横轴左右两个方向无限延伸时,正态曲线的左右两个尾端也无限渐近横轴,但理论上永远不会与之相父。

⑥与其他连续型随机变量相同,正态随机变量在特定区间上的取值概率由正态曲线下的面积给出,而且其曲线下的总面积等于1。

(2)如果原有总体是正态分布,那么,无论样本量的大小,样本均值的抽样分布都服从正态分布。若原有 总体的分布是非正态分布,随着样本量的增大(通常要求

方差为总体方差的

态分布。

8. 若有线性回归模型

问:

第 4 页,共 56 页 ,不论原来的总)体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值这就是统计上著名的中心极限定理。因此许多随机现象服从或近似服从正其中