一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’cubic’）表示（）。

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• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0上面获得回归方程可否预测15天和35天的抗压强度？（）

  A . A.都可以 B . 可预测15天，但不预测35天的抗压强度 C . 都不可以 D . 可预测35天，但不可预测15天的抗压强度

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• 某地区2002～2013年统计某种产品消费量(Y)及同期相关产业产值(X)得出如下数据：∑xi2=28.68∑yi=80.4，=8.94∑xi=16.2，=1.62∑xiyi=154.33，用一元线性回归模型的回归系数是()。

  A . A、9.89 B . B、-7.55 C . C、3.44 D . D、-2.77

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• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0可以通过（）判断x与y之间是有相关的关系。

  A . A.散点图上的点在一条直线附近 B . 在正态概率纸上数据点在一条直线附近 C . y与x的相关系数等于1 D . y与x的相关系数等于0

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• 设P(x)是在区间[α,b]上的y=f(x)川的分段线性插值函数,以下条件中不是P(x)必须满足的条件为()。

  A . P(x)在[a,b]上连续 B . P(Xk)=Yk C . P(x)在[α,b]上可导 D . P(x)在各子区间上是线性函数

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• 为验证某产品的强度y与产品中碳的含量x是否有关，检验员收集了n组数据（xi，yi），i=1、2、...、n。检验员可以通过画（）分析数据的相关性。

  A . 直方图 B . 散布图 C . 正态分布图 D . 排列图

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’linear’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 在回归分析中，若n对数据（xi，yi）中某个x与其它数据相比，突出太大或太小，则（）

  A . 可以剔除 B . 不可以随意剔除 C . 可以修正 D . 经检验不可靠后，可以剔除

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• 平均互信息量I（X；Y）对于信源概率分布p（xi）和条件概率分布p（yj/xi）都具有凸函数性。

  A . 正确 B . 错误

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• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0y关于x的一元线性回归方程=A+Bx中A与B应该是（）

  A . A.B=1.0 B . B=0.5 C . A=10 D . A=20.0

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’nearest’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 许多工作需要用曲线来拟合平面上一批离散的点，以便于直观了解趋势，也便于插值和预测。例如，对平面上给定的n个离散点{（Xi，Yi）i=1，…，n}，先依次将每4个点分成一组，并且前一组的尾就是后一组的首；再对每一组的4个点，确定一段多项式函数曲线使其通过这些点。一般来说，通过给定的4个点可以确定一条（）次多项式函数曲线恰好通过这4个点。

  A . 2 B . 3 C . 4 D . 5

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• 若收集了n组数据（xi，yi），（i=1，2，……，n）求得两个变量间的相关系数为0，是下列说法（）是正确的。

  A . 两个变量独立 B . 两个变量间没有线性相关关系 C . 两个变量间可能有函数关系 D . 两个变量间一定有函数关系

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• 在MATLAB中，实现一维数据插值的函数interp2。

  A . 正确 B . 错误

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• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0如果求得7天的抗压强度为26，那么可以预测28天的抗压强度为（）。

  A . A.36.0 B . 33.0 C . 39.0 D . 42.0

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’spline’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 逐点比较法直线插补的偏差判别式函数为：F=Xi2+Yi2-D2。

  A . 正确 B . 错误

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• 通过最小二乘估计，得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x，经计算∑(yi-yi’)2=11.87，∑(xi-x)2=1.56，取α=0.05，对其进行t检验，结论是()。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36，n=10)

  A . A、tb大于1.86，线性假设合理 B . B、tb大于1.86，线性假设不合理 C . C、tb大于2.36，线性假设合理 D . D、tb大于2.36，线性假设不合理

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• MATLAB 在一维插值函数 interp1 中，提供的可选择插值方法包括（ ）

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• 由l5对数据（xi，yi)，i=1，2，…，15，算得Lxx=355，Lyy=3102，Lxy=－923，贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=（

  由l5对数据(xi，yi)，i=1，2，…，15，算得Lxx=355，Lyy=3102，Lxy=－923，贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=（）。 A.1.7 B.－l.7 C.2.6 D.－2.6

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• 两个变量（x，y)，其观测值为（xi，yi)，i＝1，2，…，n。当相关系数的绝对值|r|大于某个临界值时，就认为它们

  两个变量(x，y)，其观测值为(xi，yi)，i＝1，2，…，n。当相关系数的绝对值|r|大于某个临界值时，就认为它们之间存在一定的线性相关关系。若给定显著水平a，则临界值为()。 A．r1-a(n-1) B．ra(n-1) C．r1-a(n-2) D．<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/3372001-3375000/22fc6a9eab5a2a689fdf39e2f28c2a1f.jpg' />

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• 已知y=f（x)的函数表列出向前差分表，井写出牛顿向前插值公式。

  已知y=f(x)的函数表 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-11/96598704578668.png' /> 列出向前差分表，井写出牛顿向前插值公式。

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• 设某商品需求模型为：Yi=β0+β1Xi+Ui，其中Y是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题是()。

  A．异方差性 B．自相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性

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• 1、MATLAB作二维插值计算，采用网格节点数据插值命令 z=interp2（x0,y0,z0,x,y,’method’)，其中x0,y0,z0都是向量。

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• 2、下列选项中不是interp1插值方法的是（）

  A．nearest B．natural C．spline D．cubic

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