2017年湖南大学金融与统计学院850统计学之统计学导论考研强化模拟题
● 摘要
一、单项选择题
1． 某手机厂商认为，如果流水线上组装的手机出现故障的比例每天不超过
手机厂商感兴趣的总体是（ ）。
A. 当天生产的全部手机
B. 抽取的30部手机
C.3%有故障的手机
D.30部手机的检测结果
【答案】A
【解析】总体是指包含所研宄的全部个体（数据）的集合，它通常由所研宄的一些个体组成。题中的总体为 “当天生产的全部手机”。
2． 在多元线性回归模型中，若自变量对因变量y 的影响不显著，那么它的回归系数的取值（ ）。
A. 可能为0
B. 可能为1
C. 可能小于0
D. 可能大于1
【答案】A
【解析】自变量对因变量y 的影响不显著，说明回归系数检验没有通过。当此多元线性回归模型中不存在多重共线性时当存在多重共线性时，说明自变量对预测因变量的作用不大。
3． 为调查在中国的省会城市和4个直辖市的居民年收入，需要从这些城市的居民中抽取一个样本，你认为以下四种抽样方式哪一种会得到更有代表性的样本？（ ）。
A. 简单随机抽样
B. 整群抽样
C. 系统随机抽样
D. 分层随机抽样
【答案】D
【解析】在规模较大的调查中，很少直接采用简单随机抽样，一般是把这种方法和其他抽样方法结合在一起 使用。系统随机抽样是先将总体中各单位按一定的顺序排列，然后每隔一定的距
第 2 页，共 68 页 则组装过程是令人满意的。为了检验某天生产的手机质量，厂商从当天生产的手机中随机抽取了 30部进行检测。
离抽取一个单位构成样本。整群抽样又称聚类抽样，是将总体中若干个单位合并为组，这样的组称为群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。分层抽样是将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。分层抽样的优点是由于通过划类分层，增大了各类型的中单位间的共 同性，容易抽出具有代表性的调查样本，且抽样误差比较小。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大， 单位较多的情况，在调查中广泛应用。
4． 若两个变量之间完全相关，在以下结论中不正确的是（ ）。
B. 判定系数
C. 估计标准误差
D. 回归系数
【答案】D
【解析】判定系数测度了回归直线对观测数据的拟合程度，若所有观测点都落在直线上，残
差平方和
则拟合是完全的，此时用自变量来预测因变量是没有误差的，即有估计回归系数 标准误差相关系数是判定系数的平方根，因此
5． 在下列叙述中，采用推断统计方法的是（ ）。
A. 用饼图描述某企业职工的学历构成
B. 从一个果园中采摘36个橘子，利用这36个橘子的平均重量估计果园中橘子的平均重量
C. 一个城市在1月份的平均汽油价格
D. 反映大学生统计学成绩的条形图
【答案】B
【解析】推断统计是指研宄如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。根据推断统计的定义知题中B 项属于推断统计方法。
6． 从一个正态总体中随机抽取n=20的一个随机样本，样本均值为体均值的95%的置信区间为（ ）。
A. B. C. D.
【答案】B
【解析】据题意知，总体均值的置信区间为95%的置信区间为
第 3 页，共 68 页 样本标准差为则总所以总体均值的
7． 环保部门想检验餐馆一天所用的快餐盒平均是否超过600个，建立的原假设和备择假设应为（ ）。
A.
B.
C.
D.
【答案】C
【解析】原假设是指研宄者想收集证据予以推翻的假设；备择假设是指研宄者想收集证据予以支持的假设。题中需检验的是餐馆一天所用的快餐盒平均是否超过600个，
所以原假设备择假设
8． 在方差分析中，检验统计量F 是（ ）。
A. 组间平方和除以组内平方和
B. 组间均方除以组内均方
C. 组间平方除以总平方和
D. 组间均方除以总均方
【答案】B 【解析】其中MSA 称为组间均方或组间方差；MSE 为组内均方或
组内方差。
9． 下面哪一个不是回归分析要解决的问题（ ）。
A. 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式
B. 对数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的
C. 利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来估计或预测另一个特定变量的取值
D. 度量两个变量之间的关系强度
【答案】D
【解析】回归分析主要解决以下几个方面的问题：
数学关系式；
中找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的；从一组样本数据出发，确定变量之间的利用所求关系式，根据一个或几个变量的对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量取值来估计或预测另一个特定变量的取值，并给出这种估计或预测的可靠程度。D 项是相关分析要解决的问题。
10．假设检验中，若零假设是简单的，则显著性水平a 指（ ）。
A. 犯第一类错误的概率
B. 犯第二类错误的概率
C. 置信水平
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