统计学习题重点整理汇总.doc

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1、.word格式,第二章数据的描述1如果数据分布很不均匀,则应编制A开口组B闭口组C等距数列D异距数列2计算总量指标的基本原则是:A总体性B全面性C同质性D可比性3某企业的职工工资分为四组:800元以下;800-1000元;1000—1500元;1500以上,则1500元以上这组组中值应近似为A1500元B1600元C1750元D2000元4统计分组的首要问题是A选择分组变量和确定组限B按品质标志分组C运用多个标志进行分组,形成一个分组体系D善于运用复合分组5某连续变量数列,其末组为开口组,下限为200,又知其邻组的组中值为170,则

2、末组组中值为A230B260C185D2156分配数列中,靠近中间的变量值分布的次数少,靠近两端的变量值分布的次数多,这种分布的类型是A钟型分布BU型分布CJ型分布D倒J型分布7、要了解上海市居民家庭的开支情况,最合适的调查方式是:A普查B抽样调查C典型调查D重点调查8、已知两个同类企业的职工平均工资的标准差分别为5元和6元,而平均工资分别为3000元,3500元,则两企业的工资离散程度为A甲大于乙B乙大于甲C一样的D无法判断9加权算术平均数的大小取决于A变量值B频数C变量值和频数D频率10如果所有标志值的频数都减少为原来的1/5,

3、而标志值仍然不变.那么算术平均数A不变B扩大到5倍C减少为原来的1/5D不能预测其变化11计算平均比率最好用A算术平均数B调和平均数C几何平均数D中位数12若两数列的标准差相等而平均数不同,在比较两数列的离散程度大小时,应采用A全距B平均差C标准差D标准差系数13若n=20,,标准差为A2B4C1.5D314已知某总体,则数据的分布形态为A左偏分布B正态分布C右偏分布DU型分布15一次小型出口商品洽谈会,所有厂商的平均成交额的方差为156.25万元,标准差系数为14.2%,则平均成交额为(D)万元A11B177.5C22.19D88

4、16、欲粗略了解我国钢铁生产的基本情况,调查了上钢、鞍钢等十几个大型的钢铁企业,这是A普查B重点调查C典型调查D抽样调查二、判断题:1某音乐会门票标明”1.2米以下半票”,一小朋友1.2米,应买全票,专业.专注..word格式,2各变量值与其算术平均数离差之和为最小值3某投资方案的平均受益为300万元,方差为25万元,则离散系数为1.7%4描述统计和推断统计都是研究总体内在数量规律的5、抽样的样本指标是随机的,则总体也是不能确定的6各变量值与其算术平均数离差平方和为最小值7、平均指标反映了总体的一般水平8、统计调查主要是针对时期现象

5、进行的9、某学校2006年底教工人数为2031人时时期指标三计算1、根据出口总值资料分别计算算术平均数,众数,中位数按出口总值分组(亿美元)企业个数(个)40-6060-8080-100100-120120-140140-16031240542917合计解:2有两个生产小组,都有5个工人,某天的日生产量件数如下:甲组810111315乙组1012141516要求:计算各组的算术平均数,全距,标准差系数(略)3、某乡两种水稻种资料如下:甲稻种乙稻种播种面积(亩)亩产量(斤)播种面积(亩)亩产量(斤)202535388008509001

6、020152226308208709601000试比较哪种水稻种的稳定性比较好.,专业.专注..word格式,第四章抽样分布1重复抽样的抽样误差A大于不重复抽样的抽样误差B小于不重复抽样的抽样误差C等于不重复抽样的抽样误差D不一定2在简单重复抽样下,若总体方差不变,要使抽样平均误差变为原来的一半,则样本单位数必须A扩大为原来的2倍B减少为原来的一半C扩大为原来的4倍D减少为原来的四分之一3在抽样之前对每一个单位先进行编号,然后使用随机数字表抽取样本单位,这种方式是A等距抽样B分层抽样C简单随机抽样D整群抽样4一个连续性生产的工厂,为

7、检验产品的质量,在一天中每隔1小时取5分钟的产品做检验,这是A简单随机抽样B整群抽样C系统抽样(即机械抽样)D分层抽样7有限总体修正系数可以省略的前提是A、n/N<0.05B、n/N>0.5C、n/N>0.05D、n/N<0.5二判断1抽样推断是利用全体中的一部分进行推断,就不可能避免会出现误差2抽样推断中,作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定的,唯一的.3中心极限定理告诉我们:无论总体服从什么分布,抽样分布均服从正态分布4抽样误差是由于抽样的偶然性因素而产生的误差,这种误差即可以避免,也可以控制其大小三计算1.某县欲统计

8、今年小麦产量,调查了全县100个村子的小麦产量,测得全县每个村子小麦产量的平均值为1700(百斤),标准差为200(百斤).若从全县的100个村子中按重复抽样的方法随机抽取10个村子,则由10个村子组成的样本平均产量的期望值是多少?平

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