工商管理商务统计方法模拟试题三答案

工商管理商务统计方法模拟试题三答案商务统计方法模拟试题三一、判断问题1、定义数据结构是在数据视窗中进行的。（丿）2、在进行二项分布检验时，要求检验变量必须是二值变量。（x）3、kendall相关系数适用于度量定类变量间的线性相关关系。（丿）4、非参数检验要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。（x）5、配对样本中个案个数一定是相同的。06、在spss数据文件中，一行代表一个个案（case）o（07、单样本t检验也可用于对总体比率进行检验。（丿）8、在进行方差分析时，若总方差主要是由组内方差引起的，则会拒绝原假设。（x）9、二值变量序列中，游程数最小为1.（x）10.变量值越大，对应的秩就会越小。（x）二、单选题1、spss数据文件默认的扩展名（c）A.spsb、。spoc、。萨维。rtf2、在spss的运行方式中，最常见，对初学者最适用的方式是（b）a、程序运行方式b、完全窗菜单方式c、混合运行方式d、联机帮助方式3面对100份问卷，在输入SPSS数据时，我们应该采用（a）原始数据的组织，B,计数数据的组织4、下列关于变量名的取名规则的说法，不正确的是（c）a、变量名的字符数不能超过8个b、变量名不区分大小写字母c、“3g”是一个合法的变量名d、变量名可以以汉字开头5、在定义数据结构时，label是指定义（b）a、变量名B,变量名标签C,变量值标签D,变量类型6,“年龄”属于（B）a,类型变量B,顺序变量C,间隔变量7。要插入案例，应选择的第一级菜单为（b）a、fileb、editc、viewd、data8、在横向合并时，excludedvariables框中的变量是（c）a、两个待合并的数据文件中的所有变量b、合并后新的数据文件中包括的变量c、合并后新的数据文件中不包括的变量d、数据文件中要合并的第二个变量9。如果您只想计算收入大于5000或职称不低于4级的员工，则应输入的条件表达式为（d）a、收入5000or职称4b、收入5000and职称4c、收入5000或不（头衔4）d,收入5000或不（头衔4）10. 希望从全部231个个案中随机选出32个个案，应采用的选取方式是（b）a、指定条件选取b、近似选取c、精确选取d、过滤变量选取11. 小计汇总中，默认计算为每个分类组的（d）a、均值b、标准差c、方差d、总和12. 使用计数功能定义计数范围时，如果要重新定义计数范围，应选择的按钮为（b）a、频数b、百分比c、有效百分比d、累计百分比14、在进行频数分析绘制统计图时,直方图适用于哪类变量（c）a、定类型变量b、定序型变量c、定距型变量15、计算基本描述统计量一般是针对（c）a、类型特异性变量B，序列特异性变量C，距离特异性变量16。在以下指标中，不反映分散程度的指标为（d）a、varianceb、rangec、maxinmumd、sum17. 如果你想知道变量值分布的陡峭度和缓慢度，需要计算的统计数据是（c）a，medianb，偏斜度c，峰度D，标准偏差18、在交叉列联表分析时，希望指定进行卡方检验，则应当选择的按钮是（b）a、exactb、statisticsc、cellsd、format19、比率分析适用于哪类变量（c）a、类型固定变量B，序列变量C，距离固定变量20、在进行比率分析时，比率变量的分子应当选择到（a）a、numeratorb、denomoatore、groupvariabled、displayresults21、两个配对样本t检验应当选择的操作菜单是（d）a、T统计量B，F统计量C，卡方统计量D，Z统计量23，在协方差分析的数据文件中至少有几个变量（C）a、一个b、二个c、三个d、四个24、在进行单因素方差分析时，若要进行方差齐性检验，则应选择的按钮是（c）a、contrastsb、posthocc、optionsd、paste25、在进行单因素方差分析时，方差齐性检验sig是0.076,则结论是（c）a、接受原假设，各观测变量总体方差存在显著差异b、拒绝原假设，各观测变量总体方差存在显著差异c、接受原假设，各观测变量总体方差不存在显著差异d、拒绝原假设，各观测变量总体方差不存在显著差异26进行单因素方差分析时，如果要进行趋势检验，应选择（c）a、contrassb、posthocc、optionsd、paste27，协方差分析的操作菜单为（a）a、analyzefgenerallinearmodelfunivariate28.如果要测试变量是否服从正态分布，应选择哪种测试方法（c）a、卡方检验B、二项分布检验c、单样本K-S检验D、随机性检验29。如果要在单样本K-S测试期间测试变量是否服从均匀分布，请在测试分布中选择（b）a、normalb、uniformc、poissond、exponential30.在变量值序列1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2,1,2,1,1,1,1,7中，运行次数为（c）a、15b、11C、8D、7三、多项选择题1. 数据编辑窗口的组件是什么？（abed）a、窗口主菜单b、工具栏c、数据编辑区d、系统状态显示区e、结果显示区2结果输出窗口的主要功能是（BCD）a、定义数据结构b、显示管理分析结果c、显示管理报表d、显示管理图形e、管理数据3、横向合并要求具备以下条件：（ad）a、要合并的两个数据文件中至少有一个键变量具有相同的名称。B.两个数据文件必须根据关键变量提前按升序排列c、被合并的数据文件中必须有一个按关键变量进行升序排列d、待合并的两个数据文件的个案数相同4. 以下关于加权处理的陈述是正确的：（AC）A.为加权处理选择的菜单是dataweightcasesb。加权处理的本质是复制数据。C.加权处理一般是对汇总组织形式的数据进行加权处理。D.加权处理仅对一种分析有效5、下列关于频数分析的说法，正确的是（abcd）a、频率分析可以理解变量的值。B频率分析可以了解数据的分布特征。C频率分析可以反映样本是否具有普遍代表性。D.频率分析是一种探索性分析。6在以下指标中，反映分散程度的指标为（AB）a、varianceb、rangec、maxinmumd、minimume、median7、关于两个配对样本t检验的说法，正确的是（abce）a、两个配对样本t检验中要求两个样本的样本数目完全相同b、两组样本观察值的先后次序不能随意更改c、原假设是两总体的均值显著不同d、方差齐性检验应在两对样本的t检验中进行e、两个配对样本t检验中的数据存放于两个不同的变量中8在多元方差分析中，观察变量的方差分解为(CE)a、控制变量独立作用的影响B、观察变量独立作用的影响C、控制变量相互作用的影响D、，季节变化的影响E和随机因素的影响9、两独立样本的非参数检验方法包括(bcde)a、卡方检验B、Mann-WhitneyU检验C、K-S检验d、ww检验e、极端反应检验10. 在绘制散点图的操作中，可以省略的选项是(CDE)a、yaxisb、xaxisc、setmarkersbyd、labelcasesbye、titles四、计算和分析问题1、采用逐步筛选策略进行多元线性回归分析结果如下：模型1回归剩余总消费量平方9453117313292491Odflll2O平均平方3O4.Of5O信号。000(a)表1anova(b)apredictors:(constant),年人均可支配收入bdependentvariable:年人均消费性支出表2系数(a)unstandardizedmodel1(constant)年人均可支配收入共线性统计稀疏模型1外出就餐教育支出介于-。108(a)。000(a)t-1.631.005sig134.996相关性-0.458.002T公差。248.152vif4。0276.558最小公差。248.152系数221。005.749std。错误220。131.027标准化系数贝塔。99311。00427.969sig。337.000A独立变量：年人均消费支出表3不含支出(b)apredictorsinthemodel:(constant),年人均可支配收入bdependentvariable:年人均消费性支出要求：(1) 算计O1.02.03.04和O表1中的5。我们可以根据sumofsquares和DF的值来计算它们1=9586042202=1203=9453117304=120840.818205=782.278490(2) 列出所有自变量并写出有效的趋势方程所有的自变量为：年人均可支配收入、在外就餐、教育支出有效的趋势方程为：年人均消费性支出=0.993*年人均可支配收入2. 对一个班学生的年龄和数学成绩进行交叉分析的结果如下：数学分组年龄20count%within年龄21count%within年龄22count%within年龄totalcount%within年龄asymp。西格。pearsonchi-squareLikeLihoodRatio线性关联无有效案例价值12。414(a)12.4241.22631df881(双面)。134.133.268表2chi试验60以下0017.724039.760-7017.7323.0500412.970-80646.2538.51201238.780-90538.417.7120722.690以上17.7323.05120516.1total13100.0%13100.0%5100.0%31100.0%表1年龄*数学分组crosstabulation13个细胞(86.7%)的预期数量超过5个。最小期望数是。48.要求：(1)计算表1中每一行的百分比(2)说明年龄是否与数学成绩有关？为什么？上表显示了表1中每行的百分比pearsonchi-square的p值=0.134005，并且linear-by-linearassociation的p值=0.2680.05,似然比的p值=0.1330.05，因此在0.05的显著性水平上，不同年龄段学生的数学成绩没有显著性差异，即年龄与学生成绩无关