2014年山东大学0252应用统计考研大纲

　　参考答案
　　一、单项选择题
　　1.D；2.C；3.B；4.D；5.C；6.B；7.A；8.D；9.D；10.C；
　　11.A；12.C；13.A；14.D；15.C；16.B；17.A；18.D；19.D；20.B；
　　21.C；22.C；23.C；24.B；25.D；26.D；27.C；28.D；29.A；30.B。
　　二、简要回答题
　　1．（1）如果原假设是正确的，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率，称为值。
　　（2）值是指在总体数据中，得到该样本数据的概率。
　　（3）值是假设检验中的另一个决策工具，对于给定的显著性水平，若，则拒绝原假设。
　　2．这要看情况而定。如果两个地区收入的标准差接近相同时，可以认为5000元对两个地区收入水平的代表性接近相同。如果标准差有明显不同，则标准差小的，5000元对该地区收入水平的代表性就要好于标准差大的。
　　（1）确定并分离季节成分。计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季节成分从时间序列中分离出去，即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数，以消除季节成分。
　　（2）建立预测模型并进行预测。对消除季节成分的时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进行预测。
　　（3）计算出最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值。
　　3．正态分布的概率密度函数是一个左右对称的钟形曲线，参数是这个曲线的对称轴，同时也决定了曲线的位置，也是正态分布的数学期望；而参数的大小决定了曲线的陡峭程度，越小，则曲线的形状越陡峭，越集中在对称轴的附近，这和是正态分布的方差的直观意义一致。
　　三、计算与分析题
　　1．（1）已知：。
　　样本均值为：克，
　　样本标准差为：克。
　　由于是大样本，所以食品平均重量95%的置信区间为：
　　即（100.867，101.773）。
　　（2）提出假设：
　　计算检验的统计量：
　　由于，所以拒绝原假设，该批食品的重量不符合标准要求。
　　2.（1）
　　方差分析表
 

　　（2）多元线性回归方程为：
　　。
　　表示：在年人均收入和广告费用不变的情况下，销售价格每增加一个单位，销售量平均下降117.8861个单位；表示：在销售价格和广告费用不变的情况下，年人均收入每增加一个单位，销售量平均增加80.6107个单位；表示：在年销售价格和人均收入不变的情况下，广告费用每增加一个单位，销售量平均增加0.5012个单位。
　　（3）由于SignificanceF=8.88341E-13<，表明回归方程的线性关系显著。
　　（4），表明在销售量的总变差中，被估计的多元线性回归方程所解释的比例为89.36%，说明回归方程的拟合程度较高。
　　（5）。表明用销售价格、年人均收入和广告费用来预测销售量时，平均的预测误差为234.67。
　　3.解：分别记元件正常工作为事件，由已知条件可得
　　记系统正常工作为事件，则有；
　　由于事件相互独立，所以

　　记系统正常工作为事件，则有
　　
　　由于相互独立，则有

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