专技天下代学代刷-培训计划代学沉梦刷课网课代学QQ:1459753/////////////中国大学MOOC 统计模型与统计实验(华南农业大学)1452105239 最新慕课完整章节测试答案专技天下代学代刷-培训计划代学沉梦刷课网课代学QQ:1459753/////////////

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第二章统计建模一瞥

第二章测试(作业)

1、单选题:
‌建立统计模型时需要注意三个要素:(              )‍
选项:
A: 有针对性的现实问题、选择合适的模型、选择合适的数据
B: 选择合适的数据、选择合适的模型、求解检验
C: 任意选的现实问题、选择合适的数据、选择统计模型
D: 有针对性的现实问题、选择相关的一批数据、选相关的模型
答案: 【 有针对性的现实问题、选择合适的模型、选择合适的数据

2、多选题:
​统计建模步骤包括:(                  )‎
选项:
A: 模型建立、模型求解
B: 模型检验、模型应用
C: 模型写作、模型推广
D: 模型准备、模型假设
答案: 【 模型建立、模型求解;
模型检验、模型应用;
模型准备、模型假设

第七章评价模型的建模方法

第七章测试(单(多)选题)

1、单选题:
‎评价类模型是建模中经常出现的一类模型,分               ​
选项:
A: 数学模型、统计模型
B: 综合评价方法、层次分析模型、灰色关联度分析模型
C: 单指标模型、多指标模型
D: 经济模型、物理模型、数学模型、统计模型
答案: 【 单指标模型、多指标模型

2、单选题:
‎主成分分析法其基本思想是                                                         ‌
选项:
A: 不仅可对同一类型各决策单元的相对有效性做出评价与排序,而且还可进一步分析各决策单元非DE有效的原因及其改进方向,从而为决策者提供重要的管理决策信息。
B: 是将其分量相关的原随机向量,借助于一个正交变换,转化成其分量不相关的新随机向量,并以方差作为信息量的测度,对新随机向量进行降维处理。再通过构造适当的价值函数,进一步做系统转化。
C: 它不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序,而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象的等级。
D: 多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
答案: 【 是将其分量相关的原随机向量,借助于一个正交变换,转化成其分量不相关的新随机向量,并以方差作为信息量的测度,对新随机向量进行降维处理。再通过构造适当的价值函数,进一步做系统转化。

3、单选题:
‌本章的葡萄酒的评价、江苏省企业节能减排绩效的评价分别为                                            ‌
选项:
A: 单指标统计模型、多指标灰色关联分析模型
B: 单指标统计模型、多指标主成份分析
C: 单指标数学模型、多指标层次分析模型
D: 单指标数学模型、多指标数据包络分析法
答案: 【 单指标统计模型、多指标主成份分析

4、多选题:
‌综合评价法的特点表现为:                                                                  ‍
选项:
A: 评价过程不是逐个指标顺次完成的,而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的
B: 在综合评价过程中,一般要根据指标的重要性进行加权处理
C: 评价结果不再是具有具体含义的统计指标,而是以指数或分值表示参评单位”综合状况”的排序
D: 在综合评价过程中,一般不需要加权处理
答案: 【 评价过程不是逐个指标顺次完成的,而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的;
在综合评价过程中,一般要根据指标的重要性进行加权处理;
评价结果不再是具有具体含义的统计指标,而是以指数或分值表示参评单位”综合状况”的排序

5、多选题:
‌构成综合评价的要素主要有:                                                                    ‏
选项:
A: 评价者与被评价对象
B: 评价指标
C: 权重系数
D: 综合评价模型
答案: 【 评价者与被评价对象;
评价指标;
权重系数;
综合评价模型

实验三概率模型实验

实验三测试(客观题)

1、单选题:
‎以下哪个R程序是分析“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”的。‌
选项:
A: #1-初始参数N=1000   #重复次数n=c(22,40,50,64)     #样本数y1=y2=y3=c()       #空向量,用于保存频数、频率和理论频率#2-计算#随机抽取n个数并进行判断,是则返回TRUE,否则返回FALSEfun0305=function(n){  t1=round(runif(n,1,365),digits=0)  #在1-365中随机抽取n个数,并四舍五入  if(any(diff(sort(t1))==0)) return(T) else return(F) #进行判断}#重复1000次,并返回结果for(i in 1:length(n)){  y=sapply(rep(n[i],N),fun0305)  y1[i]=sum(y)                   #计算频数}y2=y1/N                         #计算频率y3=1-choose(365,n)*factorial(n)/365^n #计算理论值z=rbind(y1,y2,y3)colnames(z)=paste(“r=”,n,sep=””)           #列名rownames(z)=c(“频数”,”频率”,”理论频率”)  #

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