全国自考2008年7月数量方法(二)试题

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1、全国自考2008年7月数量方法(二)试题课程代码:00994一、单项选择题(本大题共20小题,每小题2分,共40分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。1.对极端值最敏感的集中趋势度量是()A.中位数B.众数C.标准差D.平均数2.对于峰值偏向左边的单峰非对称直方图,一般来说()A.平均数>中位数>众数B.众数>中位数>平均数C.平均数>众数>中位数D.中位数>众数>平均数3.设A、B、C为任意三个事件,则“在这三个事件中只有A发生”可以表示为()A.B.C.D.4.设A、B为两个事件,P(A)=0.4,P

2、(B)=0.3。如果BÌA,则P(AB)=()A.0.1B.0.3C.0.4D.0.75.一次品牌调查中,有40%的被调查者喜欢甲品牌,有80%的被调查者喜欢乙品牌,有20%的被调查者既喜欢甲品牌又喜欢乙品牌,求在已知一个人喜欢甲品牌的条件下,他也喜欢乙品牌的概率是()A.0.3B.0.4C.0.5D.0.66.事件和B相互独立,且P()=0.7,P(B)=0.4,则P(AB)=()6A.0.12B.0.21C.0.28D.0.427.随机变量X分布律为P(x=k)=,k=0,1,2,3,…则x的方差D(x)=()A.0.4B.2C.2.5D.38.设随机变量X的概率密度函数

3、为P(x)=则x的数学期望E(x)=()A.1B.1.25C.1.5D.29.设X与Y为随机变量,D(X)=3,D(Y)=2,Cov(X,Y)=0则D(5X-3Y)=()A.8B.57C.87D.9310.随着抽样次数n的增大,样本均值渐近服从()A.二项分布B.正态分布C.泊松分布D.指数分布11.从总体X~N()中重复抽取容量为n的样本,则样本均值标准差为()A.B.6C.D.12.置信系数1-表示区间估计的()A.精确性B.显著性C.可靠性D.准确性13.设X1,X2,…,Xn为来自均值为的总体的简单随机样本,则Xi(i=1,2,…,n)()A.是的有效估计量B.是的一

4、致估计量C.是的无偏估计量D.不是的估计量14.设是假设检验中犯第一类错误和第二类错误的概率。在其他条件不变的情况下,若增大样本容量n,则()A.B.C.D.15.假设总体服从正态分布,在总体方差未知的情况下,检验的统计量为t=,其中n为样本容量,S为样本标准差,则H0的拒绝域为()A.B.C.D.16.设一元线性回归方程为,若已知b=2,,,则a等于)A.-28B.-25C.25D.28617.某种商品的价格今年与去年相比上涨了3%,销售额增长了9%,则商品销售量增长的百分比为()A.4.5%B.5.8%C.7.0%D.8.0%18.在指数体系中,总量指数与各因素指数之间的

5、数值关系是()A.总量指数等于各因素指数之和B.总量指数等于各因素指数之差C.总量指数等于各因素指数之积D.总量指数等于各因素指数之商19.已知某地1995年的居民存款余额比1985增长了1倍,比1990年增长了0.6倍,1990年的存款余额比1985年增长了()A.0.25倍B.0.5倍C.0.75倍D.2倍20.在一元线性回归方程中,回归系数b的实际意义是()A.当X=0时,Y的期望值B.当Y变动一个单位时,X的平均变动数额C.当X变动一个单位时,Y增加的总数额D.当X变动一个单位时,Y的平均变动数额二、填空题(本大题共5小题,每小题2分,共10分)21.数列25、18、

6、20、29、32、27的中位数是_________。22.参数估计是统计推断的重要内容,包括参数的点估计和_________两类。23.对样本数据进行加工并用来判断是否接受原假设的统计量称为_________。24.如果变量X和变量Y之间没有线性相关关系,则回归系数为_________。25.设某一时间数列共有n项观察值,用水平法计算平均发展速度时,开方次数应为_________。三、计算题(本大题共6小题,每小题5分,共30分)26.某班20名同学《数量方法》考试成绩如下:69786896082677476888993645482777968788573请按照如下的分组界限

7、进行组距式分组:60分以下、[60,70)、[70,80)、[80,90)、[90,100],并编制频数分布表(仅给出每一组的频数和频率)。27.王某从外地来本市参加会议。他乘火车、轮船、汽车、飞机的概率分别为0.3、0.2、0.1、0.4,而他乘火车、轮船、汽车、飞机准时到达的概率分别为0.9、0.6、0.8、0.95。如果他准时到达了,则他乘汽车来的概率是多少?28.3名射手射击同一目标,各射手的命中率均为0.7,求在一次同时射击中(1)目标被击中的概率;(2)目标被击中的期望数。29.在某城市一项

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