商務(wù)統(tǒng)計期末A

1、一、一、單項選擇題單項選擇題（共 15 題，每小題 2 分，共 30 分） 1所有可能的實驗結(jié)果的集合被稱為（）： a）概率 b）事件 c）實驗 d）樣本空間 2測度隨機變量分布中心最常用的指標(biāo)是( ) a）算術(shù)平均數(shù) b）中位數(shù) c）眾數(shù) d）調(diào)和平均數(shù) 3變量 x 與 y 的相關(guān)系數(shù)的符號取決于( ) a）變量 x 的標(biāo)準(zhǔn)差 b）變最 y 的標(biāo)準(zhǔn)差 c）變量 x 和 y 兩標(biāo)準(zhǔn)差的乘積 d）變量 x 和 y 的協(xié)方差 4有一個樣本容量為 10 的樣本，其均值為 1300 小時，方差為 8175.56。若按放回 抽樣計算，則樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)誤是( ) a）28.35 小時 b）28.59 小時

2、 c）29.61 小時 d）30.02 小時 5如果原假設(shè)為 h0：ab，備則假設(shè)為 h1：ab，則進行假設(shè)檢驗時應(yīng)采用( ) a）右側(cè)檢驗 b）左側(cè)檢驗 c）雙側(cè)檢驗 d）上側(cè)檢驗 6在方差分析中，各次試驗觀測應(yīng)( ) a）相互關(guān)聯(lián) b）互不相關(guān) c）計量逐步精確 d）方法逐步改進 7若總體服從正態(tài)分布,那么樣本量 ( ) , 樣本均值的抽樣分布服從正態(tài)分 布. a） 足夠大時 b） 足夠小時 c）無論大與小 d）無法判斷 8. 中心極限定理表明，若容量為 n 的樣本來自非正態(tài)總體，則樣本均值的抽樣分 布為( ) a) 正態(tài)分布 b) 只有當(dāng) n30 時,為正態(tài)分布 c) 只有當(dāng) n30 時

3、,為正態(tài)分布 d) 非正態(tài)分布 9. 以下是一個長途電話運營商對美國國內(nèi)長途電話持續(xù)時間的報告。 持續(xù)時間(分鐘) 相對頻數(shù) 0 小于 5 0.37 5 小于 10 0.22 10 小于 15 0.15 15 小于 200.10 20 小于 250.07 25 小于 300.07 30 或更多 0.02 參照上面的統(tǒng)計表，如果抽樣樣本為 100 個長途電話，那么持續(xù)時間少于 5 分鐘或 至少 30 分鐘或更長時間的電話數(shù)是 a) 35. b) 37. c) 39. d) 40. 10某共同基金的年回報率服從均值為 14，標(biāo)準(zhǔn)差為 18的正態(tài)分布 ，求明年該基金賠錢 的概率是多少？ a) 0.7

4、823 b) 0.2177 c）0.1587 d）0 11. 衛(wèi)生部門檢查某潮濕的食品衛(wèi)生，根據(jù)細菌污染情況由 0-100 評分（0 表示無 污染） ，現(xiàn)抽取 36 個樣本單元進行檢查，得樣本的平均分值為 10，標(biāo)準(zhǔn)差為 3，則 估計該超市的平均分值 95%的置信區(qū)間近似為（ ） a) 713 b) 812 c）911 d）9.510.5 12. 假設(shè)檢驗中,，,n 為大樣本,統(tǒng)計量 z=,拒絕域為： 00: h 01: h0 x 0.05, a) z1.96 c）z1.65 d）z1.65，所以應(yīng)該拒絕。 3.（10 分） 弗萊兄弟暖氣空調(diào)公司，雇傭了 larry clark 和 georg

5、e murnen 兩位 員工從事客服工作，公司經(jīng)理 tom fry 對他們每日接到的電話進行了統(tǒng)計。對 0.05，檢驗平均接到的電話數(shù)是否有差異。 larry clark george murnen 均值4.775.02 標(biāo)準(zhǔn)差1.051.23 接到的電話數(shù)4050 4 （10 分）某企業(yè)準(zhǔn)備用三種方法組裝一種新的產(chǎn)品，為確定哪種方法每小時生產(chǎn) 的產(chǎn)品數(shù)量最多，隨機抽取了 30 名工人，并指定每個人使用其中的一種方法。通 過對每個工人生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)進行方差分析得到下面的結(jié)果： 方差分析表 差異源ssdfmsfp 值f 臨界值 組間2100.2459463.354131 組內(nèi)3836 總計29 （

6、1） （6 分）完成上面的方差分析表（答案填入表格） 。 （2） （4 分）若顯著性水平，檢驗三種方法組裝的產(chǎn)品數(shù)量之間是否有顯 著差異？ 方差分析表中所缺的數(shù)值如下表： 差異源ssdfmsfp 值f 臨界值 組間42022101.4780.2459463.354131 組內(nèi)383627142.07 總計425629 (或)，不能拒絕原假設(shè)。 3.35 5. ( 10 分 ) 下面的數(shù)據(jù)文件顯示了在美國匹茲堡大學(xué) 30 名 mba 考生的信息。第 一列給出身高（英寸） ，第二列給出 mba 剛剛就業(yè)后的月收入（數(shù)據(jù)來源于華爾街 日報，12 月 30 日） regressing income o

7、n height regression statistics r square0.714 adjusted r square0.703 observations30 coefficients standard errort statp-value intercept-451.1418.5-1.080.29 height50.186.018.350.00 （1）(3 分) 寫出 mba 身高與初始月收入的線性回歸方程。 50.18451.1yx （2）(3 分) 根據(jù)上面列表，求出初始月收入與身高之間的相關(guān)系數(shù)是多少？ height accounts for 71.4% of the total

8、 fluctuation in income （3）(4 分) 當(dāng)身高=65 英寸，計算初始月收入是多少？解釋回歸系數(shù)的實際意義。 50.1865451.1=2810.6income 6. (20 分)警方學(xué)員坐在一個黑暗的房間里，對著投影屏幕。十個不同的許可飛機 被投影在屏幕上，一次一個，每次 5 秒，兩次試驗間隔 15 秒。在最后 15 秒的時間 間隔里，打開燈，要求警察學(xué)員以任意次序?qū)懴掠^察到的盡可能多的 10 個牌號。 隨機抽取試驗中的 15 名學(xué)員參加了為期一周的記憶訓(xùn)練課程。然后，對他們進行 重新測試，正確號碼牌的數(shù)量結(jié)果如下表所示。 訓(xùn)練后訓(xùn)練前 識別號碼牌數(shù) 的差異 660 8

9、53 660 752 972 853 945 660 770 58-3 945 853 642 862 67-1 （1） （5 分）試求識別號碼牌數(shù)差異均值的點估計。 mean of difference column- 1.53331.5333 s for difference column- 2.19962.1996 （2） （8 分）試求總體均值的置信水平為 90%的置信區(qū)間。 1.5333 plus/minus (1.761)(0.5679) = 1.5333 plus/minus 1.000 = 0.5333, 2.533 （3） （7 分）在顯著性水平0.05 時能否認(rèn)為記憶訓(xùn)練課程提高了警察學(xué)員的正 確識別號碼牌的能力？ ho: = 0 (there is no mean improvement in ability to identify plates). h1: 0 (there is mean improvement in ability to identify plates). calculated t statistic: t = (1.5333 - 0)/0.5679 = 2.70. conclusion:conclusion: our sample t is in the critical region. we reject