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2025年大学统计学多元统计分析期末考试题库理论+实验试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。）

1.在多元统计分析中，用来描述数据点之间距离的度量是（）。

A.相关系数

B.决策树

C.欧氏距离

D.逻辑回归

2.当数据集中存在多重共线性时，以下哪种方法不适合用来消除多重共线性？（）

A.岭回归

B.主成分分析

C.LASSO回归

D.逐步回归

3.在主成分分析中，主成分的方向是由（）确定的。

A.数据点的均值

B.数据点的协方差矩阵

C.数据点的相关系数矩阵

D.数据点的方差

4.在聚类分析中，k-means算法属于（）。

A.划分聚类

B.层次聚类

C.密度聚类

D.基于模型聚类

5.在判别分析中，Fisher线性判别分析的主要思想是（）。

A.寻找最大化类间差异的线性组合

B.寻找最小化类内差异的线性组合

C.寻找最大化类间差异和最小化类内差异的线性组合

D.寻找最小化类间差异和最大化类内差异的线性组合

6.在多元回归分析中，多元线性回归模型的假设之一是（）。

A.自变量之间不存在线性关系

B.因变量与自变量之间存在线性关系

C.自变量之间存在多重共线性

D.因变量与自变量之间存在非线性关系

7.在因子分析中，因子载荷表示（）。

A.因子与变量的相关性

B.因子与变量的线性关系

C.因子与变量的非线性关系

D.因子与变量的独立性

8.在对应分析中，主要用于分析两个分类变量之间关系的方法是（）。

A.卡方检验

B.线性回归分析

C.对应分析

D.相关分析

9.在回归分析中，用来衡量模型拟合优度的指标是（）。

A.R平方

B.决策树

C.决策树

D.决策树

10.在判别分析中，贝叶斯判别分析的主要思想是（）。

A.基于先验概率和后验概率进行分类

B.基于类间差异进行分类

C.基于类内差异进行分类

D.基于线性组合进行分类

11.在主成分分析中，主成分的方差贡献率表示（）。

A.主成分解释的方差比例

B.主成分的方差

C.主成分的协方差

D.主成分的相关系数

12.在聚类分析中，层次聚类算法的优点是（）。

A.对初始聚类中心不敏感

B.能够处理大规模数据

C.可以得到层次结构的聚类结果

D.计算复杂度低

13.在判别分析中，线性判别分析适用于（）。

A.类别数较多的情况

B.类别数较少且样本量较小的情况

C.类别数较多且样本量较大情况

D.类别数较少且样本量较大情况

14.在多元回归分析中，多重共线性会（）。

A.增加模型的解释能力

B.降低模型的预测能力

C.增加模型的预测能力

D.对模型的解释能力和预测能力没有影响

15.在因子分析中，因子旋转的主要目的是（）。

A.增加因子解释的方差

B.使因子更容易解释

C.减少因子解释的方差

D.使因子更难解释

16.在对应分析中，主要用于分析两个分类变量之间关系的方法是（）。

A.卡方检验

B.线性回归分析

C.对应分析

D.相关分析

17.在回归分析中，用来衡量模型拟合优度的指标是（）。

A.R平方

B.决策树

C.决策树

D.决策树

18.在判别分析中，贝叶斯判别分析的主要思想是（）。

A.基于先验概率和后验概率进行分类

B.基于类间差异进行分类

C.基于类内差异进行分类

D.基于线性组合进行分类

19.在主成分分析中，主成分的方差贡献率表示（）。

A.主成分解释的方差比例

B.主成分的方差

C.主成分的协方差

D.主成分的相关系数

20.在聚类分析中，层次聚类算法的优点是（）。

A.对初始聚类中心不敏感

B.能够处理大规模数据

C.可以得到层次结构的聚类结果

D.计算复杂度低

二、填空题（本大