2025年统计学期末考试题库——预测模型优化与决策策略试题.docxVIP

2025年统计学期末考试题库——预测模型优化与决策策略试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单选题（每题2分，共20分）

1.下列哪个统计量可以用来描述数据的集中趋势？

A.方差

B.标准差

C.中位数

D.离散系数

2.在回归分析中，下列哪个变量被称为自变量？

A.因变量

B.自变量

C.随机变量

D.误差项

3.下列哪个模型属于线性模型？

A.指数模型

B.对数模型

C.线性回归模型

D.神经网络模型

4.下列哪个方法可以用来处理缺失数据？

A.删除

B.插值

C.填充

D.以上都是

5.在决策树模型中，下列哪个指标可以用来选择最优分割？

A.熵

B.均方误差

C.平均绝对误差

D.均值

6.下列哪个模型属于时间序列模型？

A.线性回归模型

B.决策树模型

C.线性预测模型

D.ARIMA模型

7.在聚类分析中，下列哪个距离度量可以用来计算两个数据点之间的相似度？

A.曼哈顿距离

B.欧几里得距离

C.切比雪夫距离

D.马氏距离

8.下列哪个方法可以用来处理异常值？

A.删除

B.原地替换

C.均值替换

D.中位数替换

9.在神经网络模型中，下列哪个层被称为输入层？

A.输出层

B.隐藏层

C.输入层

D.输出层

10.下列哪个指标可以用来评估模型的预测性能？

A.精度

B.真阳性率

C.真阴性率

D.F1分数

二、多选题（每题3分，共30分）

1.下列哪些统计量可以用来描述数据的离散程度？

A.方差

B.标准差

C.离散系数

D.频数

2.在回归分析中，下列哪些变量可能对因变量产生影响？

A.自变量

B.因变量

C.随机变量

D.误差项

3.下列哪些模型属于监督学习模型？

A.线性回归模型

B.决策树模型

C.神经网络模型

D.聚类分析模型

4.下列哪些方法可以用来处理时间序列数据？

A.线性预测模型

B.ARIMA模型

C.线性回归模型

D.决策树模型

5.下列哪些指标可以用来评估聚类分析的效果？

A.聚类数

B.聚类轮廓系数

C.聚类相似系数

D.聚类熵

6.下列哪些方法可以用来处理缺失数据？

A.删除

B.插值

C.填充

D.以上都是

7.下列哪些模型属于无监督学习模型？

A.线性回归模型

B.决策树模型

C.神经网络模型

D.聚类分析模型

8.下列哪些指标可以用来评估模型的预测性能？

A.精度

B.真阳性率

C.真阴性率

D.F1分数

9.下列哪些方法可以用来处理异常值？

A.删除

B.原地替换

C.均值替换

D.中位数替换

10.下列哪些模型属于深度学习模型？

A.线性回归模型

B.决策树模型

C.神经网络模型

D.聚类分析模型

四、简答题（每题10分，共30分）

1.简述线性回归模型的基本原理及其应用场景。

2.解释什么是交叉验证，并说明其在模型评估中的作用。

3.描述决策树模型的构建过程及其优缺点。

五、论述题（20分）

论述如何选择合适的预测模型，并分析不同预测模型在特定场景下的适用性。

六、案例分析题（30分）

假设你是一位数据分析师，某公司希望预测下个月的销售量。已知过去6个月的销售数据如下：

|月份|销售量|

|----|------|

|1|200|

|2|210|

|3|230|

|4|250|

|5|260|

|6|280|

请根据以上数据，选择合适的预测模型，并说明理由。同时，利用所选模型预测下个月的销售量。

本次试卷答案如下：

一、单选题（每题2分，共20分）

1.C.中位数

解析：中位数可以描述数据的集中趋势，特别是对于偏态分布的数据，中位数比均值更能反映数据的中心位置。

2.B.自变量

解析：自变量是在统计分析中用来解释因变量变化的变量，是回归分析中的关键部分。

3.C.线性回归模型

解析：线性回归模型是最基本的回归分析模型，用于分析自变量与因变量之间的线性关系。

4.D.以上都是

解析：处理缺失数据的方法包括删除、插值、填充等，这些方法各有适用场景。

5.A.熵

解析：在决策树模型中，熵用来衡量数据的不确定性，通过最小化熵来选择最优分割。

6.D.ARIMA模型

解析：ARIMA模型是时间序列分析中常用的模型，用于分析具有趋势和季节性的时间序列数据。

7.B.欧几里得距离

解析：在聚类分析中，欧几里得距离是一种常用的距离度量方法，用于计算数据点之间的相似度。

8.A