气象数据缺测多变量迭代回归插补 (IRMI) 代码封装与不确定性评估试题库及答案.docVIP

气象数据缺测多变量迭代回归插补(IRMI)代码封装与不确定性评估试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.IRMI主要用于处理气象数据的（）

A.异常值B.缺测值C.误差值

答案：B

2.代码封装的主要目的不包括（）

A.提高代码复用性B.增加代码复杂性C.便于维护

答案：B

3.不确定性评估对于气象数据插补的意义在于（）

A.了解插补的可靠程度B.增加数据量C.优化插补算法

答案：A

4.以下哪种语言常用于IRMI代码编写（）

A.JavaB.PythonC.C++

答案：B

5.在IRMI中，迭代回归的作用是（）

A.减少计算量B.提高插补精度C.简化代码

答案：B

6.代码封装时，函数的参数作用是（）

A.定义函数功能B.传递数据C.结束函数

答案：B

7.评估不确定性的常用方法不包括（）

A.蒙特卡洛模拟B.方差分析C.数据可视化

答案：C

8.气象数据缺测可能导致（）

A.数据分析更准确B.模型性能下降C.算法失效

答案：B

9.IRMI代码封装的模块通常具有（）

A.独立性B.强耦合性C.无序性

答案：A

10.不确定性评估结果可用于（）

A.忽略数据质量B.修正插补算法C.增加数据噪声

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.IRMI涉及的关键步骤有（）

A.数据预处理B.迭代回归计算C.代码封装D.不确定性评估

答案：ABCD

2.代码封装的好处有（）

A.提高代码可读性B.方便团队协作C.降低代码维护成本D.减少内存占用

答案：ABC

3.用于气象数据不确定性评估的指标有（）

A.均方误差B.标准差C.相关系数D.数据量

答案：ABC

4.在Python中进行IRMI代码封装，可使用的工具或模块有（）

A.numpyB.pandasC.sklearnD.matplotlib

答案：ABC

5.影响气象数据缺测的因素包括（）

A.仪器故障B.通信问题C.天气极端情况D.数据记录人员失误

答案：ABCD

6.迭代回归插补过程中需要考虑的因素有（）

A.变量间相关性B.迭代次数C.数据分布D.插补起始点

答案：ABC

7.不确定性评估对于气象数据应用的重要性体现在（）

A.提高预测准确性B.辅助决策C.评估模型可靠性D.增加数据美观性

答案：ABC

8.代码封装时，函数设计的要点包括（）

A.单一职责B.合理参数设置C.明确返回值D.复杂逻辑嵌套

答案：ABC

9.气象数据插补后，验证插补效果的方法有（）

A.对比历史数据B.交叉验证C.与其他插补方法对比D.绘制图表

答案：ABC

10.在IRMI中对不确定性进行评估，有助于（）

A.识别数据中的异常B.优化插补模型C.了解数据质量D.加快计算速度

答案：ABC

三、判断题（每题2分，共10题）

1.IRMI只能处理单一气象变量的缺测问题。（）

答案：错

2.代码封装可以提高代码的运行效率。（）

答案：错

3.不确定性评估结果不影响气象数据的应用决策。（）

答案：错

4.迭代回归次数越多，插补效果一定越好。（）

答案：错

5.Python是唯一适合编写IRMI代码的语言。（）

答案：错

6.气象数据缺测不影响整体数据分析。（）

答案：错

7.函数封装时不需要考虑函数的可调用性。（）

答案：错

8.不确定性评估只能在插补完成后进行。（）

答案：错

9.数据预处理对IRMI插补效果无影响。（）

答案：错

10.代码封装的模块之间应该紧密耦合。（）

答案：错

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述IRMI中迭代回归的基本原理。

答案：通过多次迭代建立变量间回归关系。每次迭代利用已有数据和回归模型计算缺测值，逐步调整模型参数，使插补值更接近真实值，提高插补精度。

2.说明代码封装在IRMI中的作用。

答案：提高代码复用性，将常用功能封装成函数或模块，方便在不同场景调用；增强代码可读性和可维护性，使代码结构更清晰，便于修改和扩展。

3.列举两种不确定性评估的常用方法及原理。

答案：蒙特卡洛模拟，通过多次随机抽样生成数据集计算结果分布评估不