應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與R語言-南京大學(xué)中國大學(xué)mooc課后章節(jié)答案期末考試題庫2023年

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與R語言_南京大學(xué)中國大學(xué)mooc課后章節(jié)答案期末考試題庫2023年單個(gè)正態(tài)總體95%置信水平下方差的區(qū)間估計(jì)的結(jié)果為[4,25]，以下說法正確的有：

參考答案:

根據(jù)該置信區(qū)間，可以推導(dǎo)出方差的雙邊假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果；_這是雙側(cè)區(qū)間估計(jì)的結(jié)果；

以下關(guān)于幾種正態(tài)性評估方法的說法正確的有：

參考答案:

K-L適用于參數(shù)未知的大樣本；_Q-Q圖能夠使數(shù)據(jù)的正態(tài)性評估結(jié)果可視化；_S-W適用于參數(shù)未知的小樣本;

為什么要對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性評估？

參考答案:

有些統(tǒng)計(jì)方法只適用于正態(tài)總體；_幫助了解總體的分布形態(tài)；_有些統(tǒng)計(jì)分析方法所作出的推斷的質(zhì)量依賴于總體的分布接近正態(tài)分布的程度；

單個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)，用到的統(tǒng)計(jì)量是：

參考答案:

卡方統(tǒng)計(jì)量；

以下關(guān)于單個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域的說法，正確的有

參考答案:

完備的左邊的假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域在統(tǒng)計(jì)量取值的左邊區(qū)域_雙邊的假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域包含兩個(gè)部分_不完備的右邊的假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域在統(tǒng)計(jì)量取值的右邊區(qū)域

以下哪一項(xiàng)是不完備的右邊的假設(shè)檢驗(yàn)

參考答案:

_

以下關(guān)于原假設(shè)和備擇假設(shè)的說法正確的是

參考答案:

應(yīng)該把不能輕易拒絕的假設(shè)作為原假設(shè)_原假設(shè)和備擇假設(shè)是互斥的

以下關(guān)于小概率事件的說法正確的是

參考答案:

發(fā)生的概率小于顯著性水平的隨機(jī)事件_一次實(shí)驗(yàn)或者抽樣中，幾乎不會(huì)發(fā)生的事件

以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)中的顯著性水平【圖片】的說法，正確的有：

參考答案:

是允許“錯(cuò)誤地拒絕原假設(shè)”的最大概率_取值是研究者事先約定的.

對某批產(chǎn)品的平均壽命進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，如果在顯著性水平0.05下接受了零假設(shè)，則在顯著水平【圖片】=0.1下

參考答案:

可能接受也可能拒絕零假設(shè)

泊松分布參數(shù)【圖片】的矩估計(jì)為【圖片】，以下說法正確的有

參考答案:

是無偏估計(jì)_是相合估計(jì)

關(guān)于【圖片】置信區(qū)間解釋正確的有：

參考答案:

重復(fù)進(jìn)行抽樣實(shí)驗(yàn)，在所有實(shí)驗(yàn)得到的區(qū)間中至少比例的區(qū)間包含真值。_單個(gè)區(qū)間有至少的可能性包含正值。

以下關(guān)于伯努利分布的參數(shù)估計(jì)說法正確的有

參考答案:

利用矩估計(jì)得到_利用極大似然估計(jì)得到_參數(shù)估計(jì)中置信度為95%的置信區(qū)間為

以下關(guān)于極大似然估計(jì)說法正確的有

參考答案:

極大似然估計(jì)的核心原理是：一組觀察值之所以出現(xiàn)，是因?yàn)槠涑霈F(xiàn)的可能性最大。_在極大似然估計(jì)中，用到分布率或概率密度信息。_在極大似然估計(jì)中，選擇參數(shù)使得似然函數(shù)最大。

以下關(guān)于正態(tài)分布期望和方差的矩估計(jì)正確的有

參考答案:

_

以下關(guān)于矩估計(jì)的說法正確的有

參考答案:

樣本矩由樣本獲得。_理論矩由總體的分布得到，含有未知參數(shù)。_矩估計(jì)利用的關(guān)系式是理論矩約等于樣本矩。_矩估計(jì)的核心思想是利用矩作為分布的重要信息。

以下關(guān)于點(diǎn)估計(jì)的說法正確的有

參考答案:

常用的估計(jì)方法有矩估計(jì)和極大似然估計(jì)。_矩估計(jì)和極大似然估計(jì)獲得的估計(jì)結(jié)果可能不同_有一個(gè)統(tǒng)計(jì)量就可以估計(jì)一個(gè)參數(shù)，簡單明了。

以下關(guān)于分位數(shù)的說法，正確的有：

參考答案:

__

關(guān)于樣本方差和樣本均值，以下說法正確的有：

參考答案:

_

關(guān)于依分布收斂和依概率收斂，定義正確的有：

參考答案:

依分布收斂的定義是_依概率收斂的定義是

以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)推斷的說法，正確的有：

參考答案:

由于樣本一般不等于總體，推斷的信息不可能絕對準(zhǔn)確。_統(tǒng)計(jì)推斷是從樣本信息推斷總體信息。

在titanic數(shù)據(jù)集中，以下那段命令可以畫出如下的圖像：【圖片】

參考答案:

ggplot(titanic,aes(x=age,fill=survived))+

theme_bw()+

facet_wrap(sex~pclass)+

geom_density(alpha=0.5)+

labs(y="age",

x="survived",

title="TitanicSurvivalRatesbyAge,PclassandSex")

請問下述命令可以完成什么功能？diamonds_by_cut<-group_by(diamonds,cut)summarize(diamonds_by_cut,avg_price=mean(price))

參考答案:

將數(shù)據(jù)根據(jù)cut進(jìn)行分組，并對每一組計(jì)算平均價(jià)格

對于下述命令，如何利用pipe符號(hào)進(jìn)行改寫：by_cut<-group_by(diamonds,cut)count_cuts<-mutate(by_cut,N=n())

參考答案:

count_cuts<-diamonds%>%

group_by(cut)%>%

mutate(N=n())

在R語言中，mutate函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)什么功能？

參考答案:

給dataframe添加新的列

有一個(gè)dataframe名為diamonds，請問命令slice(diamonds,(n()-5):n())執(zhí)行了什么操作？

參考答案:

選擇diamonds的后6行數(shù)據(jù)

有一個(gè)tibble名為student，student中有一列數(shù)據(jù)名為age，請問通過下列哪個(gè)索引可以得到age列的數(shù)據(jù)向量：

參考答案:

student$age

R語言中，下列命令中哪一條不能實(shí)現(xiàn)：

參考答案:

X<-matrix(1:10,nrow=2,ncol=5)Y=X%*%X

R語言中，下列命令中哪一條無法進(jìn)行賦值操作：

參考答案:

10=A

對于圖形的優(yōu)化說法正確的是：

參考答案:

可以通過對圖形的種類和顏色進(jìn)行調(diào)整進(jìn)而優(yōu)化圖形。_可以通過坐標(biāo)系的選擇對圖形進(jìn)行優(yōu)化。_圖形優(yōu)化的目標(biāo)是更好的表述信息、更容易比較、圖形更清晰。_可以對變量的標(biāo)識(shí)、定性變量的順序做出改善進(jìn)而優(yōu)化圖形。

以下關(guān)于圖形可視化中好的圖像所滿足的要求說法正確的是：

參考答案:

圖像要能明確表達(dá)意圖_圖像要能明確主題、數(shù)據(jù)來源_圖像要容易對于各項(xiàng)做比較_圖形中的各項(xiàng)標(biāo)識(shí)、刻度都清楚

在馬科維茲提出的現(xiàn)代證券投資組合理論中，下列說法正確的是：

參考答案:

利用CVaR可以估計(jì)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)_利用均值可以估計(jì)預(yù)期收益_利用中位數(shù)可以估計(jì)預(yù)期收益_利用方差可以估計(jì)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)

在利用五數(shù)概括描述變量的分布時(shí)，需要用到哪些數(shù)值？

參考答案:

第一分位數(shù)_中位數(shù)_第三分位數(shù)

關(guān)于中心位置描述，以下說法正確的是：

參考答案:

中位數(shù)和平均值都可以用來描述中心位置。_在描述中心位置時(shí)，要根據(jù)具體情形決定是使用中位數(shù)還是平均值。

下列關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的說法正確的是：

參考答案:

通?？梢园l(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。_可以用圖形描述變量的變化趨勢。_運(yùn)用制表、圖形、計(jì)算等概括性數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)變量。_可以用于描述變量的位置信息和分布信息。

在男女學(xué)術(shù)生涯公平性的案例研究，可以采用下列哪些方法進(jìn)行研究？

參考答案:

描述性統(tǒng)計(jì)。_統(tǒng)計(jì)推斷。

請問通過以下個(gè)指令可以畫出如圖所示的散點(diǎn)圖？【圖片】

參考答案:

library(ggplot2)data("mtcars")ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point(color="blue")

在男女學(xué)術(shù)生涯公平性研究案例中，以下哪個(gè)R語言代碼可以繪制如圖所示的折線圖？【圖片】

參考答案:

ggplot(data,aes(x=time,y=papers,color=gender))+geom_line()+labs(x='Decadeofcareerend',y='numberofpapers')

關(guān)于分層抽樣說法正確的是：

參考答案:

分層抽樣有助于減小不回應(yīng)率。_利用分層抽樣估計(jì)總體參數(shù)時(shí)，需要對各層進(jìn)行加權(quán)。

在實(shí)際環(huán)境中,哪些因素可能會(huì)影響抽樣的有效性？

參考答案:

樣本涵蓋不全。_受訪者故意給出錯(cuò)誤響應(yīng)。_不回應(yīng)率高。_訪問員措辭不清晰/不準(zhǔn)確，受訪者難以給出準(zhǔn)確答案。

【圖片】、【圖片】、...、【圖片】是來自總體【圖片】的一組簡單隨機(jī)樣本，【圖片】是樣本均值。以下說法正確的是：

參考答案:

_

在理論環(huán)境下，得到好的抽樣數(shù)據(jù)需要滿足什么條件：

參考答案:

樣本容量不能太小。_隨機(jī)抽樣。

以下說法中，關(guān)于普查和抽樣調(diào)查說法正確的是：

參考答案:

在抽樣調(diào)查時(shí)，樣本需要有代表性。_在利用普查或抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)推測總體時(shí)都可能產(chǎn)生誤差。

請問下面哪一個(gè)問題可以利用實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究？

參考答案:

定期鍛煉對預(yù)防肥胖的效果。_瑞德西韋研發(fā)的藥物對新冠冠狀病毒肺炎的治療效果。

請問通過谷歌流感預(yù)測模型，我們可以得到哪些啟示？

參考答案:

同樣的預(yù)測方法與模型，在不同的時(shí)段可能有不同的效果。_在利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測時(shí)，不一定需要專業(yè)的知識(shí)。_在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的來源非常重要。

在中國工商銀行的設(shè)施選址案例中，進(jìn)行決策時(shí)需要進(jìn)行哪些步驟

參考答案:

建立設(shè)施選址的相關(guān)模型。_搜集居民點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)。_進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，預(yù)測商業(yè)潛力。_實(shí)施方案，驗(yàn)證效果。

在出租車顏色的案例中，哪些因素可能會(huì)使不同顏色出租車所屬公司的車禍率出現(xiàn)差別？

參考答案:

不同顏色出租車所屬公司的公司駕駛習(xí)慣不同。_不同顏色出租車所屬公司的司機(jī)駕駛能力不同。_不同顏色出租車所屬公司的的車輛的其他差異。_不同顏色出租車所屬公司的經(jīng)營結(jié)構(gòu)不同。

進(jìn)行預(yù)測時(shí)，要求輸入變量和輸出變量具有什么關(guān)系？

參考答案:

相關(guān)性

設(shè)總體【圖片】，已知來自總體的簡單隨機(jī)樣本【圖片】,以下對估計(jì)分布【圖片】的說法正確的有：

參考答案:

經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是的相合估計(jì)。__可以利用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)估計(jì)_經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是的無偏估計(jì)。

【圖片】為自變量，【圖片】為因變量。請問以下哪些非線性關(guān)系可以轉(zhuǎn)化為線性相關(guān)關(guān)系。

參考答案:

___

在假設(shè)檢驗(yàn)中，提高顯著性水平意味著：

參考答案:

降低了“拒絕原假設(shè)犯錯(cuò)的”風(fēng)險(xiǎn)；_拒絕域擴(kuò)大；

以下關(guān)于觀測到的顯著性水平（p值）的說法正確的是

參考答案:

是在原假設(shè)成立的情況下，統(tǒng)計(jì)量的取值出現(xiàn)當(dāng)前的觀測值甚至比當(dāng)前值更極端情況的概率_是“拒絕原假設(shè)犯錯(cuò)”的概率

以下關(guān)于參數(shù)估計(jì)，說法正確的有：

參考答案:

假設(shè)服從正態(tài)分布，當(dāng)方差未知時(shí)，置信度為的的區(qū)間估計(jì)為_正態(tài)分布方差的矩估計(jì)為

【圖片】是來自【圖片】的簡單隨機(jī)樣本，在大樣本的情形下（n較大），以下說法正確的有

參考答案:

近似服從__

假設(shè)隨機(jī)變量【圖片】服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，且相互獨(dú)立，則以下說法正確的有：

參考答案:

__

以下關(guān)于直方圖的說法正確的是：

參考答案:

直方圖可以直觀地顯示各組之間的頻數(shù)或者頻率，可用于各組之間的比較。_通過直方圖可以獲得變量分布的大致形狀、偏斜情況。

以下關(guān)于普查、抽查與分層抽樣說法正確的有：

參考答案:

在抽樣調(diào)查時(shí)，樣本需要有代表性。_分層抽樣有助于減小不回應(yīng)率。_利用分層抽樣估計(jì)總體參數(shù)時(shí)，需要對各層進(jìn)行加權(quán)。

請問以下說法正確的有：

參考答案:

統(tǒng)計(jì)是一種科學(xué)方法/工具，利用統(tǒng)計(jì)可以證明結(jié)論或解釋現(xiàn)象。_概率論和統(tǒng)計(jì)都是研究隨機(jī)現(xiàn)象，找尋的規(guī)律學(xué)科。_利用統(tǒng)計(jì)可以匯總數(shù)據(jù)，把握數(shù)據(jù)的規(guī)律。

在非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中，令【圖片】為未知參數(shù)，關(guān)于【圖片】的區(qū)間估計(jì)，說法正確的有

參考答案:

以上三種區(qū)間估計(jì)得到區(qū)間可能不一樣。_近似正態(tài)區(qū)間估計(jì)為_的中心轉(zhuǎn)軸區(qū)間估計(jì)為，其中是通過bootstrap得到的的上分位數(shù)。_的百分比例區(qū)間估計(jì)為

以下關(guān)于bootstrap說法正確的有

參考答案:

在bootstrap中，一個(gè)重要的方法是利用樣本進(jìn)行重采樣。_在bootstrap中，用仿真的方法近似。_在bootstrap中，估計(jì)方差時(shí)將近似為.。_bootstrap是計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差和區(qū)間估計(jì)的一般方法。

若總體【圖片】的分布函數(shù)【圖片】未知，未知參數(shù)【圖片】，以下關(guān)于未知參數(shù)【圖片】說法正確的有

參考答案:

若是一個(gè)連續(xù)函數(shù)，則插入統(tǒng)計(jì)量是未知參數(shù)相合估計(jì)。_通?？捎貌迦虢y(tǒng)計(jì)量估計(jì)未知統(tǒng)計(jì)量。

設(shè)總體【圖片】，已知來自總體的簡單隨機(jī)樣本【圖片】,如何估計(jì)分布函數(shù)【圖片】

參考答案:

_經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是的無偏估計(jì)。__經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是的相合估計(jì)。

以下關(guān)于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)和參數(shù)統(tǒng)計(jì)說法正確的有

參考答案:

在非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中，我們一般不知道總體分布的形式。_在參數(shù)統(tǒng)計(jì)中，總體分布的形式是已知的，只有部分參數(shù)未知。

以下關(guān)于邏輯回歸說法正確的是：

參考答案:

邏輯回歸采用的分類是線性分類。_邏輯回歸中參數(shù)可以由最大似然估計(jì)確定。_邏輯回歸主要用于分類問題。_邏輯回歸可以轉(zhuǎn)化為線性回歸。

以下關(guān)于一元線性回歸公式正確的是：

參考答案:

_

【圖片】是解釋變量的一組取值，【圖片】是對應(yīng)的響應(yīng)變量一組取值，令【圖片】，以下說法正確的有：

參考答案:

越大，線性相關(guān)性越強(qiáng)。_是用來描述線性相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量。

下面關(guān)于雙向表檢驗(yàn)正確的