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文檔簡介

2025年現(xiàn)代統(tǒng)計分析與決策支持的課程考試卷及答案一、統(tǒng)計描述與推斷

要求:運用統(tǒng)計描述與推斷方法,對給定數(shù)據(jù)進行處理和分析。

1.某班級學(xué)生成績?nèi)缦拢?5,90,78,92,88,95,80,75,85,90。請計算該班級學(xué)生的平均成績、中位數(shù)、眾數(shù)、極差和標準差。

2.某產(chǎn)品在一段時間內(nèi)的銷量數(shù)據(jù)如下:100,150,120,180,160,140,170,130,160,150。請繪制該數(shù)據(jù)的直方圖,并計算其均值、方差和標準差。

3.某地區(qū)連續(xù)5年的GDP數(shù)據(jù)如下:1000,1100,1200,1300,1400。請計算這5年GDP的均值、中位數(shù)、眾數(shù)、極差和標準差。

4.某公司員工的年齡分布如下:20歲以下5人,20-30歲10人,30-40歲15人,40-50歲10人,50歲以上5人。請計算該公司的員工平均年齡、中位數(shù)年齡、眾數(shù)年齡、極差和標準差。

5.某地區(qū)連續(xù)3年的降雨量數(shù)據(jù)如下:300,400,500,450,350,480,320,420,460,410。請計算這3年降雨量的均值、方差和標準差。

6.某班級學(xué)生身高數(shù)據(jù)如下:165,170,175,160,180,175,165,170,175,180。請計算該班級學(xué)生身高的均值、方差和標準差。

二、回歸分析

要求:運用回歸分析方法,分析變量之間的關(guān)系。

1.某地區(qū)連續(xù)5年的GDP(X)和居民消費水平(Y)數(shù)據(jù)如下:1000,1100,1200,1300,1400;800,850,900,950,1000。請建立GDP與居民消費水平的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

2.某公司員工的工資(X)與工作經(jīng)驗(Y)數(shù)據(jù)如下:3000,3500,4000,4500,5000;2,3,4,5,6。請建立工資與工作經(jīng)驗的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

3.某地區(qū)連續(xù)5年的平均氣溫(X)和降水量(Y)數(shù)據(jù)如下:20,22,25,27,30;100,120,150,180,200。請建立平均氣溫與降水量的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

4.某班級學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(X)和英語成績(Y)數(shù)據(jù)如下:70,80,90,60,70;80,85,90,75,80。請建立數(shù)學(xué)成績與英語成績的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

5.某公司產(chǎn)品的銷售額(X)和廣告費用(Y)數(shù)據(jù)如下:10000,15000,20000,25000,30000;5000,10000,15000,20000,25000。請建立銷售額與廣告費用的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

6.某地區(qū)連續(xù)3年的工業(yè)增加值(X)和固定資產(chǎn)投資(Y)數(shù)據(jù)如下:1000,1200,1500;500,600,700。請建立工業(yè)增加值與固定資產(chǎn)投資的線性回歸模型,并計算模型的參數(shù)。

三、時間序列分析

要求:運用時間序列分析方法,預(yù)測未來數(shù)據(jù)。

1.某地區(qū)連續(xù)5年的居民消費水平數(shù)據(jù)如下:800,850,900,950,1000。請運用移動平均法預(yù)測第6年的居民消費水平。

2.某公司連續(xù)5年的銷售額數(shù)據(jù)如下:10000,15000,20000,25000,30000。請運用指數(shù)平滑法預(yù)測第6年的銷售額。

3.某地區(qū)連續(xù)5年的平均氣溫數(shù)據(jù)如下:20,22,25,27,30。請運用自回歸模型預(yù)測第6年的平均氣溫。

4.某班級學(xué)生連續(xù)3年的數(shù)學(xué)成績數(shù)據(jù)如下:70,80,90;80,85,90;60,70,75。請運用自回歸模型預(yù)測第4年的數(shù)學(xué)成績。

5.某公司連續(xù)5年的廣告費用數(shù)據(jù)如下:5000,10000,15000,20000,25000。請運用自回歸模型預(yù)測第6年的廣告費用。

6.某地區(qū)連續(xù)3年的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)如下:500,600,700。請運用自回歸模型預(yù)測第4年的固定資產(chǎn)投資。

四、決策樹分析

要求:運用決策樹分析方法,對問題進行決策。

1.某公司需在以下兩個項目中選擇一個進行投資:項目A的預(yù)期收益為10%,風(fēng)險系數(shù)為0.3;項目B的預(yù)期收益為8%,風(fēng)險系數(shù)為0.2。請運用決策樹方法,為公司選擇最優(yōu)投資項目。

2.某地區(qū)需在以下兩個地區(qū)中選擇一個進行旅游開發(fā):地區(qū)A的旅游資源豐富,但開發(fā)成本高;地區(qū)B的旅游資源一般,但開發(fā)成本低。請運用決策樹方法,為該地區(qū)選擇最優(yōu)旅游開發(fā)地區(qū)。

3.某公司需在以下兩個市場中選擇一個進行產(chǎn)品推廣:市場A的消費者需求旺盛,但競爭激烈;市場B的消費者需求一般,但競爭較小。請運用決策樹方法,為公司選擇最優(yōu)產(chǎn)品推廣市場。

4.某班級需在以下兩個科目中選擇一個進行重點復(fù)習(xí):科目A的考試難度較大,但成績提升空間大;科目B的考試難度較小,但成績提升空間小。請運用決策樹方法,為該班級選擇最優(yōu)復(fù)習(xí)科目。

5.某地區(qū)需在以下兩個地區(qū)中選擇一個進行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):地區(qū)A的基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,但建設(shè)成本高;地區(qū)B的基礎(chǔ)設(shè)施較為落后,但建設(shè)成本低。請運用決策樹方法,為該地區(qū)選擇最優(yōu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)地區(qū)。

6.某公司需在以下兩個項目中選擇一個進行投資:項目A的技術(shù)先進,但研發(fā)周期長;項目B的技術(shù)成熟,但研發(fā)周期短。請運用決策樹方法,為公司選擇最優(yōu)投資項目。

本次試卷答案如下:

一、統(tǒng)計描述與推斷

1.平均成績:(85+90+78+92+88+95+80+75+85+90)/10=860/10=86

中位數(shù):(85+90)/2=175/2=87.5

眾數(shù):90(出現(xiàn)2次)

極差:95-75=20

標準差:使用公式計算,先求方差,再開方。

方差=[(85-86)^2+(90-86)^2+(78-86)^2+(92-86)^2+(88-86)^2+(95-86)^2+(80-86)^2+(75-86)^2+(85-86)^2+(90-86)^2]/10

=[1+16+64+36+4+81+36+121+1+16]/10

=392/10

=39.2

標準差=√39.2≈6.26

2.均值:(100+150+120+180+160+140+170+130+160+150)/10=1600/10=160

方差=[(100-160)^2+(150-160)^2+(120-160)^2+(180-160)^2+(160-160)^2+(140-160)^2+(170-160)^2+(130-160)^2+(160-160)^2+(150-160)^2]/10

=[3600+100+1600+400+0+400+100+900+0+100]/10

=7200/10

=720

標準差=√720≈26.83

直方圖:需要繪制直方圖來展示數(shù)據(jù)分布。

3.均值:(1000+1100+1200+1300+1400)/5=6500/5=1300

中位數(shù):1200(中間值)

眾數(shù):無(所有數(shù)值都不同)

極差:1400-1000=400

標準差:使用公式計算,先求方差,再開方。

方差=[(1000-1300)^2+(1100-1300)^2+(1200-1300)^2+(1300-1300)^2+(1400-1300)^2]/5

=[900+400+100+0+100]/5

=1500/5

=300

標準差=√300≈17.32

4.平均年齡:(20*5+30*10+40*15+50*10+60*5)/40=(100+300+600+500+300)/40=1700/40=42.5

中位數(shù)年齡:40(中間值)

眾數(shù)年齡:40(出現(xiàn)15次)

極差:60-20=40

標準差:使用公式計算,先求方差,再開方。

方差=[(20-42.5)^2+(30-42.5)^2+(40-42.5)^2+(50-42.5)^2+(60-42.5)^2]/5

=[202.25+162.25+2.25+18.25+202.25]/5

=645/5

=129

標準差=√129≈11.35

5.均值:(300+400+500+450+350+480+320+420+460+410)/10=3800/10=380

方差=[(300-380)^2+(400-380)^2+(500-380)^2+(450-380)^2+(350-380)^2+(480-380)^2+(320-380)^2+(420-380)^2+(460-380)^2+(410-380)^2]/10

=[2025+400+1600+250+900+900+1296+400+3600+900]/10

=9100/10

=910

標準差=√910≈30.12

6.平均身高:(165+170+175+160+180+175+165+170+175+180)/10=1700/10=170

方差=[(165-170)^2+(170-170)^2+(175-170)^2+(160-170)^2+(180-170)^2+(175-170)^2+(165-170)^2+(170-170)^2+(175-170)^2+(180-170)^2]/10

=[25+0+25+100+100+25+25+0+25+100]/10

=300/10

=30

標準差=√30≈5.48

二、回歸分析

1.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

其中,N為數(shù)據(jù)點數(shù)量,Σ表示求和。

a=[(5ΣXY)-(ΣX)(ΣY)]/[(5ΣX^2)-(ΣX)^2]

b=[(ΣY)-a(ΣX)]/5

計算得出a和b的值。

2.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

計算得出a和b的值。

3.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

計算得出a和b的值。

4.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

計算得出a和b的值。

5.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

計算得出a和b的值。

6.線性回歸模型:Y=aX+b

參數(shù)計算:

a=(NΣXY-ΣXΣY)/(NΣX^2-(ΣX)^2)

b=(ΣY-aΣX)/N

計算得出a和b的值。

三、時間序列分析

1.移動平均法:計算最近3年的平均值作為第6年的預(yù)測值。

第6年居民消費水平預(yù)測值=(900+950+1000)/3=975

2.指數(shù)平滑法:選擇合適的平滑系數(shù)(α),計算平滑后的值作為預(yù)測值。

第6年銷售額預(yù)測值=α*(Y5)+(1-α)*(預(yù)測值5)

3.自回歸模型:根據(jù)自回歸公式計算第6年的預(yù)測值。

第6年平均氣溫預(yù)測值=a*第5年平均氣溫+b*第4年平均氣溫

4.自回歸模型:根據(jù)自回歸公式計算第4年的數(shù)學(xué)成績預(yù)測值。

第4年數(shù)學(xué)成績預(yù)測值=a*第3年數(shù)學(xué)成績+b*第2年數(shù)學(xué)成績

5.自回歸模型:根據(jù)自回歸公式計算第6年的廣告費用預(yù)測值。

第6年廣告費用預(yù)測值=a*第5年廣告費用+b*第4年廣告費用

6.自回歸模型:根據(jù)自回歸公式計算第4年的固定資產(chǎn)投資預(yù)測值。

第4年固定資產(chǎn)投資預(yù)測值=a*第3年固定資產(chǎn)投資+b*第2年固定資產(chǎn)投資

四、決策樹分析

1.決策樹分析:比較兩個項目的預(yù)期收益和風(fēng)險系數(shù),選擇預(yù)期收益較高且風(fēng)險系數(shù)較低的項目。

最優(yōu)投資項目:項目A(預(yù)期收益10%,風(fēng)險系數(shù)0.3)

2.決策樹分析:比較兩個地區(qū)的旅游資源豐富程度和開發(fā)成本,選擇旅游資源豐富且開發(fā)成本較低的地區(qū)。

最優(yōu)旅游開發(fā)地區(qū):地區(qū)A(旅游資源豐富,開發(fā)成本高)

3.決策樹分析:比較兩個市場的消費者需

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