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2025年统计建模大赛比赛题目及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.在统计建模中，以下哪种数据预处理方法常用于处理缺失值？

A.直接删除B.均值填充C.中位数填充D.以上都是

答案：D

2.以下哪种模型属于线性回归模型？

A.决策树B.支持向量机C.普通最小二乘法D.神经网络

答案：C

3.用于评估回归模型拟合优度的指标是？

A.均方误差B.准确率C.召回率D.F1值

答案：A

4.数据标准化的主要作用是？

A.提高模型精度B.加快模型训练速度C.消除量纲影响D.以上都是

答案：D

5.以下哪种抽样方法属于非概率抽样？

A.简单随机抽样B.分层抽样C.方便抽样D.系统抽样

答案：C

6.统计建模中，交叉验证的目的是？

A.选择最佳模型参数B.评估模型泛化能力C.防止过拟合D.以上都是

答案：D

7.在时间序列分析中，用于平稳化数据的方法是？

A.差分B.取对数C.移动平均D.以上都是

答案：D

8.以下哪个指标用于衡量分类模型的分类能力？

A.均方误差B.相关系数C.混淆矩阵D.协方差

答案：C

9.主成分分析的主要目的是？

A.数据降维B.数据聚类C.数据分类D.数据回归

答案：A

10.逻辑回归模型用于解决什么类型的问题？

A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.关联分析问题

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪些属于数据挖掘算法？

A.聚类算法B.关联规则算法C.决策树算法D.遗传算法

答案：ABCD

2.统计建模中常用的数据可视化工具包括？

A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Excel图表

答案：ABCD

3.以下哪些方法可以用于处理数据中的异常值？

A.基于统计方法识别删除B.基于机器学习算法识别替换C.直接忽略D.用均值替换

答案：ABD

4.线性回归模型的基本假设包括？

A.自变量与因变量之间存在线性关系B.误差项服从正态分布C.误差项具有同方差性D.误差项之间相互独立

答案：ABCD

5.以下哪些属于监督学习算法？

A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.K均值聚类

答案：ABC

6.评估分类模型的指标有？

A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值

答案：ABCD

7.时间序列的组成部分包括？

A.趋势项B.季节项C.循环项D.随机项

答案：ABCD

8.以下哪些属于无监督学习任务？

A.聚类分析B.主成分分析C.关联规则挖掘D.回归分析

答案：ABC

9.在统计建模中，模型选择的方法有？

A.交叉验证B.AIC准则C.BIC准则D.均方误差比较

答案：ABCD

10.数据清洗的主要工作包括？

A.处理缺失值B.处理异常值C.数据标准化D.数据规范化

答案：ABD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.统计建模中，数据量越大，模型效果一定越好。（）

答案：×

2.决策树模型对数据的线性关系要求较高。（）

答案：×

3.均方误差和平均绝对误差都可用于衡量回归模型的误差。（）

答案：√

4.聚类分析是一种监督学习方法。（）

答案：×

5.数据标准化后，数据的分布形态会发生改变。（）

答案：×

6.逻辑回归模型的输出值是概率值。（）

答案：√

7.主成分分析可以完全保留原始数据的信息。（）

答案：×

8.交叉验证的折数越多，模型评估越准确，但计算量也越大。（）

答案：√

9.时间序列分析中，平稳序列不需要进行特殊处理。（）

答案：√

10.支持向量机只能用于线性可分的数据分类。（）

答案：×

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述数据预处理的主要步骤。

答案：数据预处理主要步骤包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化等）、数据降维（主成分分析等）、特征工程（构造新特征等），目的是提高数据质量，利于后续建模。

2.简述线性回归模型和逻辑回归模型的区别。

答案：线性回归用于预测连续型变量，因变量是数值；逻辑回归用于分类问题，因变量是离散类别，通过sigmoid函数将线性关系转化为概率值进行分类判断。

3.简述聚类分析的基本思想。

答案：聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的类或簇