2015《社会统计学》期末复习资料正式版

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1、《社会统计学》期末复习题一、单项选择题1.为了解IT行业从业者收入水平,某研究机构从全市IT行业从业者随机抽取800人作为样本进行调查,其中44%回答他们的月收入在6000元以上,30%回答他们每月用于娱乐消费在1000元以上。此处800人是(A)A.样本B.总体C.统计量D.变量2.在频数分布表中,将各个有序类别或组的百分比逐级累加起来称为(C)A.频率B.累积频数C.累积频率D.比率3.离散系数的主要目的是(D)A.反映一组数据的平均水平B.比较多组数据的平均水平C.反映一组数据的离散程度D.比较多组数据的离散程度4.经验法则表明,当一组数据正态分布时,在平均数加减1

2、个标准差的范围之内大约有(B)A.50%的数据B.68%的数据C.95%的数据D.99%的数据5.在某市随机抽取10家企业,7月份利润额(单位:万元)分别为72.0、63.1、20.0、23.0、54.7、54.3、23.9、25.0、26.9、29.0,那么这10家企业7月份利润额均值为(A)A.39.19B.28.90C.19.54D.27.956.用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值,这种方法称为(A)A.点估计B.区间估计C.有效估计D.无偏估计7.某单位对该厂第一加工车间残品率的估计高达10%,而该车间主任认为该比例()偏高。如果要检验该说法是否正确,则假设

3、形式应该为(B)A.:≥0.1;:<0.1B.:≤0.1;:>0.1C.:=0.1;:≠0.1D.:>0.1;:≤0.18.下面哪一项不是方差分析中的假定(D)A.每个总体都服从正态分布B.观察值是相互独立的C.各总体的方差相等D.各总体的方差等于09.判断下列哪一个不可能是相关系数(D)A.-0.9B.0C.0.5D.1.210.用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是(D)A.相关系数B.离散系数C.回归系数D.判定系数11.某地区政府想了解全市332.1万户家庭年均收入水平,从中抽取3000户家庭进行调查,以推断所有家庭的年均收入水平。这项研究的总体是(A)A.33

4、2.1万户家庭B.3000户家庭C.332.1户家庭的年均收入D.3000户家庭的年均收入12.下列变量属于数值型变量的是(A)A.工资收入B.产品等级C.学生对考试改革的态度D.企业的类型13.如果用一个图形描述比较两个或多个样本或总体的结构性问题时,适合选用哪种图形(A)A.环形图B.饼图C.直方图D.条形图14.在频数分布表中,频率是指(C)A各组频数与上一组频数之比B.各组频数与下一组频数之比C.各组频数与总频数之比D.各组频数与最大一组频数之比15.两个定类变量之间的相关分析可以使用(A)A.系数B.系数C.系数D.Gamma系数16.根据一个样本均值求出的90

5、%的置信区间表明(C)A.总体均值一定落入该区间内B.总体均值有90%的概率不会落入该区间内C.总体均值有90%的概率会落入该区间内D.总体均值有10%的概率会落入该区间内17.已知某单位职工平均每月工资为3000元,标准差为500元。如果职工的月收入是正态分布,可以判断月收入在2500元—3500元之间的职工人数大约占总体的(B)A.95%B.68%C.89%D.90%18.方差分析的目的是(D)A.比较不同总体的方差是否相等B.判断总体是否存在方差C.分析各样本数据之间是否存在显著差异D.研究各分类自变量对数值型因变量的影响是否显著19.对于线性回归,在因变量的总离差

6、平方和中,如果回归平方和所占比例越大,那么两个变量之间(A)A.相关程度越大B.相关程度越小C.完全相关D.完全不相关20.正态分布中,值越小,则(B)A.离散趋势越小B.离散趋势越大C.曲线越低平D.变量值越分散21.从含有N个元素的总体中,抽取n个元素作为样本,同时保证总体中每个元素都有相同的机会入选样本,这样的抽样方式称为(A)A.简单随机抽样B.系统抽样C.整群抽样D.分层抽样22.某地区2001-2010年人口总量(单位:万人)分别为98,102,103,106,108,109,110,111,114,115,下列哪种图形最适合描述这些数据(D)A.茎叶图B.环

7、形图C.饼图D.线图23.如果一组数据中某一个数值的标准分值为-1.5,这表明该数值(D)A.是平均数的-1.5倍B.比平均数少1.5C.等于-1.5倍标准差D.比平均数低1.5个标准差24.某班级10名同学期末统计课考试分数分别为76、93、95、80、92、83、88、90、92、72,那么该班考试成绩的中位数是(A)A.89B.72C.88D.95725.某班级学生期末英语考试平均成绩为75分,标准差为10分。如果已知这个班学生的考试分数服从正态分布,可以判断成绩在65-85之间的学生大约占全班学生的(A)A.68%B.

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