一、单项选择题

1. 无偏估计是指( )。

A 本统计量的值较好等于待估的总体参数

B 所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数

C 样本估计值围绕待估参数使其误差最小

D 样本量扩大到和总体单元相等时与总体参数一致

2. 当样本容量一定时，置信区间的宽度( )。

A 随着置信系数的增大而减小

B 随着置信系数的增大而增大

C 与置信系数的大小无关

D 与置信系数的平方成反比

3. 95%的置信水平是指( )。

A 总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为95%

B 在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的区间比率为95%

C 总体参数落在一个特定的样本所构造的区间内的概率为5%

D 在用同样方法构造的总体参数的多个区间中，包含总体参数的比率为5%

4. 从一个正态总体中随机抽取一个容量为n的样本，其均值和标准差分别为50和8。当n=25时，构造总体均值的95%置信区间为( )。

A 50±2.22 B 50±4.97

C 50±1.65 D 50±1.96

5. 在一次假设检验中，当显著性水平

=0.01原假设被拒绝时，则用

=0.05时( )

A 一定会被拒绝 B 一定不会被拒绝

C 需要重新检验 D 有可能拒绝原假设

6. P值反映的是( )。

A 拒绝域的大小

B 统计量的大小

C 若原假设H0为真，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或者更极端的概率

D 实现给定的显著性水平的大小

7. 在假设检验问题中，原假设为H0，给定显著性水平为

，则正确的是( )。 A P(接受H0| H0正确)=

B P(拒绝H0| H0正确)=

C P(接受H0| H0正确)=1-

D P(拒绝H0| H0正确)=1-

8. 下列说法正确的是( )。

A 原假设正确的概率为

B 如果原假设被拒绝，就可以证明备择假设是正确的

C 如果原假设未被拒绝，就可以证明原假设是正确的

D 如果原假设未被拒绝，也不能证明原假设是正确

9. 若检验的假设为H0：

A 肯定不能拒绝原假设，但有可能犯第I类错误

B 有可能不拒绝原假设，但有可能犯第I类错误

C 有可能不拒绝原假设，但有可能犯第II类错误

D 肯定不拒绝原假设，但有可能犯第II类错误

二、多项选择题

1. 下面有关置信区间和置信水平的说法正确的有( )。

A 置信区间越宽，估计的可靠性越大

B 置信区间越宽，估计的准确定越低

C 置信水平越大，估计的可靠性越大

D 在置信水平一定的条件下，要提高估计的可靠性，就要缩小样本容量

2. 下面有关P值的说法中正确的有( )。

A P值越大，拒绝原假设的可能性越小

B P值越大，拒绝原假设的可能性越大

C P值的大小与拒绝原假设的对或错无关

D P值的大小与观测数据出现的经常程度有关

3. 在其他条件不变的情况下，估计时所需的样本容量与( )。

A 总体方差成正比 B 置信水平成正比

C 边际方差成反比 D 总体方差成反比

4. 估计标准差是反映( )。

A 自变量数列的离散程度的指标 B 回归方程的代表指标

C 因变量估计值可靠程度的指标 D 因变量估计值平均数代表性的可靠程度

5. 要增加抽样推断的概率可靠程度，可采用的方法有( )。

A 增加样本数目 B 缩小概率度

C 增大抽样误差范围 D 增大概率度
 

一、单项选择题

1. 在方差分析中，检验统计量F是( )。

A 组间平方和除以组内平方和 B 组间均方除以组内均方

C 组间平方和除以总平方和 D 组间均方和除以总均方

2. 在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。其中反映一个样本中各观测值误差大小的平方和称为( )。

A 组间平方和 B 组内平方和

C 总平方和 D 水平项平方和

4. 双因素方差分析涉及( )。

A 两个分类型自变量 B 一个数值型自变量

C 两个分类型因变量 D 两个数值型因变量

5. 组间误差是衡量某一水平下样本数据之间的误差，它( )。

A 只包括随机误差

B 只包括系统误差

C 既包括随机误差也包括系统误差

D 有时包括随机误差，有时包括系统误差

8. 与假设检验相比，方差分析方法可以使犯第I类错误的概率( )。

A 提高 B 降低

C 等于0 D 等于1

9. 方差分析所研究的是( )。

A 分类型自变量对分类型因变量的影响 B 分类型自变量对数值型自变量的影响

C 分类型因变量对数值型自变量的影响 D 分类型自变量对数值型因变量的影响

10. 在方差分析中，进行多重比较的前提是( )。

A 拒绝原假设 B 不拒绝原假设

C 可以拒绝原假设也可以不拒绝原假设 D 各样本均值相等

二、多项选择题

1. 方差分析的假定有( )。

A 每个总体都服从正态分布 B 各总体方差相等

C 观测值是独立的 D 各总体方差等于0

2. 设用于检验的行因素为R，列因素为C，行因素有K个水平，列因素有r个水平，并假设两个因素有交互作用，m为实验次数，则下列说法中正确的有( )。

A 列因素的平方和的自由度为r-1

B 列因素的平方和的自由度为k-1

C 交互作用因素的平方和自由度是(r-1)(k-1)

D 残差因素平方和的自由度是kr(m-1)

3. 对方差分析的基本原理描述正确的有( )。

A 通过方差的比较，可检验各因子水平下的均值是否相等

B 方差比较之前应消除自由度的影响

C 方差比较的统计量是F统计量

D 方差分析的实质是对总体均值的统计检验

4. 在方差分析中，数据的误差是用平方和来表示的。下列说法中正确的有( )。

A 组内平方和反映的是一个样本观测值之间误差的大小

B 总平方和反映的是全部观测误差的大小

C 组内平方和反映了各个样本均值之间误差大小

D 总平方和反映各个样本方差之间误差大小

5. 运用单因素方差分析法，则下列表述中正确的是( )。

A 组间方差显著大于组内方差时，该因素对所考察指标的影响显著

B 组内方差显著大于组间方差时，该因素对所考察指标的影响显著

C 拒绝原假设时，可推断各水平的效应完全没有相同

D 拒绝原假设时，可推断各水平的效应是不完全相同的
 

一、单项选择题

1. 进行简单直线回归分析时，总是假定( )。

A 自变量是非随机变量，因变量是随机变量

B 自变量是随机变量，因变量是非随机变量

C 两变量都是随机变量

D 两变量都是非随机变量

2. 在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，剩余平方和所占比重小，则两者之间( )。

A 相关程度高 B 相关程度低

C 完全相关 D 完全不相关

3. 当一个现象的数量由小变大，而另一个现象的数量由大变小时，这种相关关系称为( )。

A 线性相关 B 非线性相关

C 正相关 D 负相关

4. 直线趋势ye=a+bt中a和b的意义是( )。

A a是截距，b表示x=0时的趋势值

B a是最初发展水平的趋势值，b表示平均发展水平

C a是最初发展水平的趋势值，b表示平均发展速度

D a表示直线的截距，表示最初发展水平的趋势值，b是直线的斜率，表示按最小平方法计算的平均增长量

5. 当所有观察值y都落在回归直线

上，则x和y之间的相关系数( )。

A r=1 B -1

C r=1或r=-1 D 0

时，表示总体回归系数显著的大

与F值没有任何关系

8. 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中( )。

A 两个或两个以上的自变量彼此相关

B 两个或两个以上的自变量彼此无关

C 因变量与一个自变量相关

D 因变量与两个或两个以上的自变量相关

10. 两个变量的相关系数为0时，可以肯定正确的结论是( )。

A 两个变量没有相关关系只有函数关系

B 两个变量还可能有线性关系

C 两个变量还可能有非线性关系

D 两个变量没有任何关系

二、多项选择题

1. 在直线相关和回归分析中( )。

A. 根据同一资料，相关系数只能计算一个

B. 根据同一资料，回归方程只能配合一个

C. 根据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个

D 回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关

2. 在一元线性回归中分析t检验和F检验的关系，正确的判断是( )。

A t检验和F检验的结果是等价的

B t检验和F检验的结果是没有关系的

C t统计量越大，F统计量越小

D t统计量越小，F统计量越小

3. 确定直线回归方程必须满足的条件是( )。

A 现象之间存在着直接因果关系

B 现象之间存在着较密切的直接相关关系

C 相关系数必须等于1

D 相关数列的项数必须足够多

相互之间不存在较强的线性关系

5. 如果对有线性函数关系的两个变量作相关分析和回归分析得出的结论中正确的是( )。

A 线性回归的可决系数等于1

B 两个变量相互关系得绝对值等于1

C 线性回归估计标准差等于0

D 线性回归估计标准差等于1

三、填空题

1. 在线性回归模型中假设误差服从 分布。

2. 总离差平方和SST，残差平方和SSE，回归平方和SSR之间的数量关系是 ，

可决系数R2的计算式为 ，取值范围是 。

3. 在一元线性回归模型的显著性检验方法中， 是检验a，b是否显著异于零的方法。

4. 与一元线性回归模型相比，多元线性回归模型还有一种显著性检验方法 ，它是用来检验 的。

5. 多元线性回归模型检验中，调整后的可决系数

中体现了 的影响。

6. 按照线性回归的基本假定是自变量应当与 不相关。

化为线性模型，所需做的代换为： 。 9. 回归系数

与相关系数r的符号应 ，当

大于0时，表明两变量是 。

10. 相关系数的取值范围是 ，其绝对值在 之间时称为中度相关。

四、判断题

1. 如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9，说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。( )

2. 相关系数的假设检验p值越小，则说明两变量x和y的关系越密切。( )

3. 建立一个回归方程，且b有显著意义，则有一定把握认为x和y之间存在因果关系。( )

4. 如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。( )

5. 当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。( )

6. 如果回归变差等于总变差，说明两个变量x和y之间完全相关。( )

7. 具有因果关系的现象必定具有相关关系。( )

8. 检验一元线性回归方程中回归系数的显著性只能采用F检验。( )

9. 估计标准误差的数值越小，可决系数的数值越大，说明回归方程拟合程度越高。( )

10. r=0.8就可以认为两变量相关非常密切。( )

五、简答题

1. 什么是相关分析?

2. 相关分析与回归分析的关系是什么?

3. 对社会经济现象进行相关分析时应注意什么问题?

答案：

一、单项选择题

1、A 2、A 3、D 4、D 5、C 6、A 7、B 8、A 9、A 10、C

二、多项选择题

1、AC 2、ABD 3、BD 4、AD 5、ABC

三、填空题

1. 正态

3. t检验法

4. DW检验法，回归模型中是否存在一阶自相关

5. 自变量个数

6. 随机扰动项 

7. 存在无结论区域

9. 一致，正相关

10. [-1,1]，[0.5,0.8]

四、判断题

1.√ 2.× 3.× 4.√ 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.√ 10.×

五、简答题

1. 答：相关关系反映的是客观事物之间的非严格、不确定的线性依存关系。这种线性依存关系有两个显著的特点：(1)客观事物之间在数量上确实存在一定的内在联系。表现在一个变量发生数量上的变化，要影响另一变量也相应地发生数量上的变化。例如，劳动生产率的提高会对成本产生影响。(2)客观事物之间的数量依存关系不是确定的，具有一定的随机性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数值和它对应，并且，因变量总是遵循一定规律围绕这些数值的平均数上下波动。其原因是影响因变量发生变化的因素不止一个。例如，影响工业总产值的因素除了职工人数外，还有固定资产原值、流动资金面、生产技术水平和能耗等因素。

2. 答：回归分析与相关分析都是研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方法。相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示，多元相关时用复相关系数表示。回归分析是研究某一随机变量(因变量)与另外一个或几个普通变量(自变量)之间的数量变动关系。由回归分析求出的关系式，称为回归模型。

这两种分析的区别是：相关分析研究的变量都是随机变量，并且不分自变量与因变量;回归分析研究的变量要首先明确哪些是自变量，哪些是因变量?并且自变量是确定的普通变量，因变量是随机变量。这两种分析的联系是，它们是研究客观事物之间相互依存关系得两个不可分割的方面。

3. 答：在实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数的大小决定是否需要进行回归分析。在相关分析的基础上建立回归模型，以便进行推算、预测。一、单项选择题

1. 某地区1990-1996年排列的每年年终人口数动态数列是( )。

A 绝对数动态数列 B 绝对数时点数列

C 相对数动态数列 D 平均数动态数列

2. 某工业企业产品年生产量为20万件，期末库存5.3万件，它们( )。

A 是时期指标 B 是时点指标

C 前者是时期指标，后者是时点指标 D 前者是时点指标，后者是时期指标

6. 某工业企业生产的产品单位成本从2005年到2007年的平均发展速度为98%，说明该产品单位成本( )。

A 平均每年降低2% B 平均每年降低1%

C 2007年是2005年的98% D 2007年比2005年降低98%

7. 根据近几年数据计算所得，某种商品第二季度销售量季节比率为1.7，表明该商品第二季度销售( )。

A 处于旺季 B 处于淡季

C 增长了70% D 增长了170%

8. 对于包含四个构成因素(T，S，C，I)的时间序列，以原数列各项数值除以移动平均值(其平均项数与季节周期长度相等)后所得比率( )。

A 只包含趋势因素 B 只包含不规则因素

C 消除了趋势和循环因素 D 消除了趋势和不规则因素

9. 当时间序列的长期趋势近似于水平趋势时，测定季节变动时( )。

A 要考虑长期趋势的影响 B 可不考虑长期趋势的影响

C 不能直接用原始资料平均法 D 剔除长期趋势的影响

10. 在对时间序列作季节变动分析时，所计算的季节比率是( )。

A 某一年月或季平均是相对于本年度序列平均水平变动的程度

B 某一年月或季平均数相对于整个序列平均水平变动的程度

C 各年同期(月或季)平均数相对于某一年水平变动的程度

D 各年同期(月或季)平均数相对于整个序列平均水平变动的程度

二、多项选择题

1. 根据动态数列中不同时期的发展水平所求的平均数称为( )。

A 序时平均数 B 算术平均数

C 几何平均数 D 平均发展水平

2. 时间序列分解可以分为下列哪几个因素的影响( )。

A 长期趋势因素 B 季节变动因素

C 周期变动趋势 D 不规则变动因素

3. 趋势模型的种类有( )。

A 多项式模型 B 指数曲线模型

C 对数曲线模型 D 生长曲线模型

4. 下列动态指标中，可以取负值的指标有( )。

A 增长量 B 平均发展速度

C 增长速度 D 平均增长速度

三、填空题

1. 时间序列按其所排列指标的表现形式不同，可分为绝对指标时间序列、相对指标时间序列和 。

2. 求间隔相等的间断的时点数列的序时平均数，其计算公式为 。

3. 只有当时间序列没有明显的 时，用简单平均法进行季节因素分析才比较适宜。

4. 适用于对存在明显的长期趋势的时间序列进行季节因素分析。

5. 根据乘法模型进行季节性趋势预测的公式是 。

6. 用乘法模型测定时间序列中的季节变动，各月的季节变动之和应等于 。

7. 循环变动是指时间序列数据变动呈现不规则的周期变动，且变动周期长于 个月。

8. 用移动平均法进行长期趋势分析时，若移动平均项数为偶数，则需要进行 次移动平均。

9. 前一期的水平除以100，可得到 指标。

10. 水平法平均发展速度仅受 和 的影响，而不受 的影响。

四、判断题

1. 移动平均的平均项数越大，则它对数列的平滑修匀作用越强。( )

2. 季节比率说明的是各季节相对差异。( )

3. 运用季节指数进行预测时的假设前提是预测年份的季节性变化形态基本保持不变。( )

4. 循环变动与季节变动相同，都属于周期为一年的变动。( )

5. 无论是月度数据、季度数据或年度数据都可以清楚地观察出季节变动。( )

6. 时间序列的长期趋势如果拟合为抛物线曲线

，这说明现象变动的变化率在较长时期中是不断变化的。

7. 在加法模型中，当季节变动成分S或循环变动成分C不存在时，通常S或C取值为1。( )

8. 要通过移动平均法消除季节变动，则移动平均数N应和季节周期长度一致。( )

9. 时间数列加法模型中的各个因素的计量单位均为相对数。( )

10. 移动平均的项数越大，其结果会使序列数据的逐期增长量变得更大。( )

五、简答题

1. 什么是时间序列?它在社会经济统计中有何重要作用?

2. 编制时间序列应注意的原则是什么?

3. 有哪些常用的动态分析指标?它们各有什么意义?

4. 怎样测定长期趋势?

5. 怎样用简单平均法测定季节变动?

6. 怎样测定循环变动?

7. 怎样测定不规则变动?

答案：

一、单项选择题

1、B 2、C 3、C 4、D 5、A 6、A 7、A 8、C 9、B 10、D

二、多项选择题

1、AD 2、ABCD 3、ABCD 4、ACD

三、填空题

1. 平均指标时间序列

3. 长期趋势

4. 趋势剔除法

6. 1200%

7. 12

8. 两

9. 增长1%绝对值

10. 最初水平，最末水平，中间水平

四、判断题

1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.× 8.√ 9.× 10.×

五、简答题

1. 答：时间序列是指某一统计指标数值按时间先后顺序排列而成的序列。例如，工农业总产值按年度顺序排列起来的序列;某种商品销售量按季度或月度排列起来的序列等等都是时间序列。时间序列一般用

表示，t为时间。

在社会经济统计中，编制和分析时间序列具有重要作用，主要表现在：

(1)为分析研究社会经济现象的发展速度、发展趋势及变化规律提供基本统计数据。

(2)通过计算分析指标，研究社会经济现象的变化方向、速度及结果。

(3)对若干相互关联的时间序列进行分析研究，可以揭示现象之间的联系程度及动态演变关系。

(4)建立数学模型，揭示现象的变化规律并对未来进行预测。

2. 答：编制时间序列要遵循可比性原则，具体体现在以下几个方面：

(1)时间序列中各指标所属时间长短应前后一致;

(2)时间序列中各指标所反映现象的总体范围应一致;

(3)时间序列中各指标的经济内容应一致;

(4)时间序列中各指标的计算方法应相同;

(5)时间序列中各指标的计算价格和计量单位要一致。

3. 答：(1)发展水平。发展水平即时间序列中每一具体指标数值，反映的是经济现象在各个时期内实际达到的规模或水平。发展水平可以是绝对数、相对数或平均数。

(2)平均发展水平。平均发展水平又称为时序平均数或动态平均数，是将时间序列中不同时期的发展水平加以平均，从动态上说明现象在某一时期内发展的一般水平。

(3)增长量。增长量是时间序列中两个不同时期发展水平之差，又称为增长水平。表明现象在一定时期内增长的绝对数量。

增长量=报告期水平 — 基期水平

(4)平均增长量。平均增长量是时间序列中各逐期增长量的时序平均数，也称为平均增长水平，表明现象在一定时期内平均每期增长的绝对数量，也属于时序(动态)平均数范畴，可以用简单算术平均法计算。

(5)发展速度。发展速度是以相对数形式表现的动态分析指标，它是两个不同时期发展水平指标对比的结果，说明报告期水平是基期水平的百分之几或若干倍。计算公式为：

发展速度=报告期水平/基期水平

(6)增长速度。是增长量与基期水平之比。如果其值为正，表示水平增长了;如果其值为负，表示水平下降了。因此增长速度说明报告期水平比基期水平增加或降低了百分之几。用公式可以表示为：

(7)平均发展速度与平均增长速度。平均发展速度与平均增长速度通称为平均速度。平均发展速度是各个时期环比发展速度的平均数，说明现象在一定时期内逐期平均发展速度变化的程度。平均增长速度说明现象在一定时期内逐期平均增长的程度。平均增长速度可依据增长速度与发展速度的关系通过平均发展速度求得。

平均增长速度=平均发展速度 — 1

4. 答：长期趋势分析就是要排除一些偶然因素的影响，研究现象发展变化的规律，并对其发展变化的总趋势作出判断，因此就必须对原有序列进行科学的处理，也就是对原有的时间序列进行修正。

(1)移动平均法。也称为时间序列修匀，分别选取若干项指标值平均，逐期移动，计算各时期的长期趋势值。移动平均的目的是消除其他变动S、C、R，因此根据分析资料的不同，如果是年度资料，移动平均的项数取循环变动的周期;如果季度资料，移动平均的项数取4;如果是月份资料，移动平均的项数取12。

(2)趋势方程法

趋势方程法也称为数学模型法或时间序列的回归分析法。根据长期趋势是直线还是曲线(二次抛物线、指数曲线等)，建立的长期趋势方程分别为：

5. 答：时间序列的值域季节有关，如产品销售等的季节效果。分析时间序列季节因素目的之一是，发现何时实际数据和平均值(趋势)不同，找出变化幅度，以便计划生产，储存和制定政策。

简单平均法也称为同期平均法，就是根据多年的月(季)资料，算出该月(季)平均数，然后将各月(季)平均数与总月(季)平均数对比，从而得到季节比率，用它来说明季节变动情况。

由于季节因子是作为一年(季、月)中指标上下浮动的平均效果，因此它们的和应该为1200%或400%。如果它们的和不等于1200%或400%，就需要对季节因子进行修正。季节因子的修正因子方法为：用1200%除以月份季节因子之和或用400%除以季度季节因子之和得到的修正系数，然后乘以原季节因子得到修正后的季节因子。

6. 答：一般而言循环因子很难识别，因为由其定义知道，循环因子的识别关键是要有大量的历史数据，通常我们得到的数据相对而言比较短，因此很难识别出循环因子。在社会生活中已知的一些循环有：

(1)Knznet长波。各国的国民生产总值和人口迁移大体有20年的循环。

(2)商业循环：在贸易等流通领域，通常有1-12年的循环。

循环因子分析的意义在于探索现象变化的规律性。分析现象之间的循环因子的内在联系，为微观和宏观决策提供数据支持。

以上就是关于《2019年自考《企业经济统计学》精选题及答案汇总（下）》的全部内容，想了解更多湖南自考资讯， 请持续关注《湖南自考网》。 如有需要，考生可点击《湖南自考网助学报名入口》 进行报名，或点击添加《招生老师微信》进行咨询解答和报名服务哦~