计算略，根据公式即可。 2）A组间平方和，反应组间差异；B组内均方，反应组内差异程度。 3）组间差异显著 三、 （20分）谈谈那个置信水平和置信区间的理解。 置信水平反应的是显著性的程度，置信区间是在一定置信水平下的估计区间。 四、 （20分）要建立一个多元线性回归模型，谈谈你的建模思路。 初选变量----筛选变量----确定模型----解释模型 五、 （20分）聚类分析时对变量或数据有哪些基本要求？ 略
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考题卷号：14
一、 （20分）为分析不同地区的消费者与所购买的汽车价格是否有关，一家汽车企业的销售部门对东部地区、中部地区和西部地区的400个消费者作了抽样调查，得到如下结果： 汽车价格 10万元以下 10—20万元 20—30万元 30万元以上 略，见前面 二、 （20分）从一批零件中随机抽取16只，测得其评价长度为14.9cm，标准差为0.25cm。 （1） 如果要使用t分布构建零件平均长度的置信区间，基本的假定条件是什么？ （2） 构建该批零件平均长度的95%的置信区间。 （3） 能否确定该批零件的实际平均长度就在你所构建的区间内？为什么？ （注：t?2(n?1)?t0.025(15)?2.131） 略，见前面； 三、 （20分）某汽车制造公司想了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去10年有关广告费用（单位：万元）和销售量（单位：辆）的数据，希望建立二者之间的线性回归方程，并通过广告费用来预测汽车的销售量。通过计算得到下面的部分结果： 回归平方和（SSR） 残差平方和（SSE） 回归方程的截距 回归方程的斜率 755456 37504 348.94 14.41 东部地区 20 50 30 40 中部地区 40 60 20 20 西部地区 40 50 20 10 列出描述上述数据所适用的统计图形，并说明这些图形的用途。 （1） 写出销售量与广告费用的直线回归方程，并解释回归系数的实际意义。
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（2） 计算判定系数R，说明汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？ （3） 计算估计标准误差2se，并解释其实际意义。 答：1）方程略，解释注意自变量百分比变动带来因变量百分比变动就行 2）计算略，根据公式，R即为汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起 3）略， 四、 （20分）简述分解法预测的基本步骤。 答：略 五、 （20分）对于聚类分析回答下面的问题： （1） 解释Q型聚类和R型聚类的含义。 （2） 聚类分析与判别分析有何不同？ 答：1）Q型聚类就是对样品个体进行聚类，R型聚类是指对指标变量进行聚类 2）聚类分析是对已有数据进行分类，分多少类一般是未知的（当然你也可以设定分几类），判别分析是主要是对已有数据建模，对新的数据进行分类，类别是确定好的。
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考题卷号：15
一、 （20分）为研究上市公司对其股价波动的关注程度，一家研究机构对在主板、中小板和创业板上市的200家公司进行了调查，得到如下信息： 上市公司的类型 主板企业 中小板企业 创业板企业 关注 50 35 25 不关注 70 15 5 列出分析上述数据所适用的统计方法。 略 二、 （20分）由30辆汽车构成的一个随机样本，测得每百公里的耗油量数据（单位：公升）：判断该种汽车的耗油量是否近似服从正态分布的方法有哪些？简要说明这些方法。 略 三、 （20分）简述时间序列的构成要素。 时间序列构成要素有四种，它们是趋势（T）、季节变动（S）、周期性或循环波动（C）和不规则波动（I）。趋势也称为长期趋势，是指时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动。它是由某种固定性的因素作用于序列而形成的。它可以是线性的，也可以是非线性的。季节变动是指时间序列在一年内重复出现的周期性波动。循环波动或周期性波动是指时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动。它不同于趋势变动，不是朝着单一的方向持续运动，也不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律，且变动周期为一年，而循环波动则无固定的规律，变动周期多为一年以上，且周期长短不一。周期性通常是由于经济环境的变化而引起的。随机性或不规则波动是由于一些偶然性的因素产生的 四、 （20分）用一个电子秤对一个标准重量为10克的物体称重100次， 34
以核对电子秤的准确性。设?为这个电子秤读数的均值，即??10。检验假设H0:??10，H1:??10，考虑以下三个结论：（a）电子秤是准确的；（b）电子秤是不准确的；（c）电子秤可能是准确的。 （1） 如果拒绝H0，那么三个结论中那个最好？ （2） 如果没有拒绝H0，那么三个结论中那个最好？ （3） 能否通过假设检验来证明这个电子秤是准确的？请说明理由。 略，见之前题目 五、 （20分）为研究人均国内生产总值（GDP）与人均消费水平之间的关系，在全国范围内随机抽取7个地区，得到2008年的人均国内生产总值（单位：元）和人均消费水平（单位：元）的统计数据，设人均GDP作自变量（x），人均消费水平作因变量（y），经初步计算，用最小二乘法得到下面的回归结果（??0.05）： ??734.69 方程的截距：?0??0.31 回归系数：?1回归平方和：SSR?814.8 残差平方和：SSE?30.3 （1） 写出人均GDP与人均消费水平的线性回归方程，并解释回归系数的实际意义。 （2） 计算判定系数R，并说明它的实际意义。 （3） 计算估计标准误差se，并说明它的实际意义。 （4） 计算相关系数，说明人均GDP与人均消费水平之间的关系强度。 略，见之前题目
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