一．判斷題(每小題1分，共10分)
1.連續型變數和離散型變數在進行組距式分組時，均可採用相鄰組組距重疊的
方法確定組限。
2.統計表的結構從內容上看主要由標題和數字兩部分組成。
3.對資料進行組距式分組，是假定變數值在各組內部的分布是均勻的，所以這
種分組會使資料的真實性受到損害。
4.同一總體的一部分數值與另一部分數值對比得到的相對指標是比較相對指
標。5.最小平方法的意義是觀察值與趨勢值的離差之和等於零。
6.一般講，品質標誌和質量指標是不能用數值表示的。
7.抽樣誤差是可以控制的，所以也是可避免的。
8.有一批燈泡共3000箱，每箱100個，現隨機抽取10箱並檢查這些箱中全部
燈泡，此種檢驗屬於型別抽樣。
9.如果某廠7月份的職工人數自7月1日至10日為258人，11日至月底均為
279人，則該廠7月份平均職工人數為272人。
10.年距增減水平是反映本期發展水平較上期發展水平的增減絕對量。
二．單項選擇題(每小題1.5分，共30分)
1.重點調查中重點單位是指()。
a、標誌總量在總體中占有很大比重的單位
b、具有重要意義或代表性的單位
c、那些具有反映事物屬性差異的品質標誌的單位
d、能用以推算總體標誌總量的單位
2.反映社會經濟現象發展總規模、總水平的綜合指標是()。
a、質量指標
b、總量指標
c、相對指標
d、平均指標
3.次數分配數列是()。
a.按數量標誌分組形成的數列
b.按品質標誌分組形成的數列
c.按統計指標分組所形成的數列
d.按數量標誌和品質標誌分組所形成的數列
4.現象之間線性依存關係的程度越低，則相關係數()。
a、越接近於-1
b、越接近於1
c、越接近於0
d、在0.5和0.8之間。
線性回歸計算回歸係數
線性回歸 優點 結果易於理解，計算上不複雜 缺點 對非線性的資料擬合不好 適用資料型別 數值型和標稱型資料 標稱型資料 一般在有限的資料中取，而且只存在 是 和 否 兩種不同的結果 一般用於分類 數值型資料 可以在無線的資料中取，而且數值比較具體化，例如4.02,6.23這種值 一般用於回歸分析 回...
Logistics回歸係數解讀
logistic回歸雖然名字叫 回歸 但卻是一種分類學習方法。使用場景大概有兩個 第一用來 第二尋找因變數的影響因素。線性回歸和logistic回歸都是廣義線性模型的特例。假設有乙個因變數y和一組自變數x1,x2,x3,xn，其中y為連續變數，我們可以擬合乙個線性方程 y 0 1x1 2x2 3x3...
回歸標準係數
對於非標準化的係數，資料在未標準化之前是不能直接用來直接比較 重要性大小 的。因為因子本身資料存在差異，看因子重要程度要用標準化係數。標準化的回歸係數是指將資料標準化 減均值除方差 後計算得到的回歸係數。因為資料進行了標準化，因此就取消了量綱的影響。假設因變數為y，自變數為x，標準回歸係數為a。那麼...